一类图的亏格嵌入

在联树模型的基础上,把图在曲面上的嵌入用其联树,也即其关联曲面来表示。然后通过对关联曲面进行分类,建立递推关系式,进而得到了一类异于目前已知嵌入分布的新图类的可定向嵌入分布。     

向量值弱Orlicz鞅空间的弱原子分解

定义了向量值弱Orlicz鞅空间和3种类型的弱原子,证明了向量值弱Orlicz鞅空间上的一些弱原子分解定理,并利用这些分解,得到向量值弱Orlicz鞅空间之间的嵌入关系,其结果与Banach空间的几何性质有密切关系。     

论多面形-曲面-嵌入-地图

简化并统一了多面形、拓扑曲面、图的曲面嵌入与组合地图等基本理论.     

数据交换中的数据格式转换

随着Web应用的迅速发展,如何进行Web上各系统之间的数据交换成为一个十分重要的问题.其中的核心是Web上的各种数据格式之间的相互转换.本文以XML作为数据交换的中介,从语法和语义2个角度出发,分析和比较了现有Web上的HTML,Word及PDF的数据格式以及它们同XML之间的相互转换技术.     

图的表示与可视化方法综述

图是由节点和边组成的图形,通常用于表示两个或多个实体之间的关系。基于图的分析可以帮助人们理解实体关系的结构和本质,探索图中的隐含关联。图的表示与可视化方法在图分析中起着的重要作用,在图可视化研究中首先要考虑知识传达是否准确、人们的思维地图等方面,同时还要考虑图形是否美观、构建图所需的时间、以及计算机的性能等问题。综述了基于节点-链接、邻接矩阵以及图嵌入的图表示方法、图布局算法以及可视化方法,并对这些方法进行归纳与对比。最后对图表示与可视化技术的未来发展趋势进行了展望。     

参数化二叉树编码实现加密图像可逆数据隐藏

为了提高数据嵌入容量，提出了一种基于参数化二叉树编码的加密图像可逆数据隐藏新方法。该方法的系统由图像所有者、数据嵌入者和授权接收者三方组成，其中，图像所有者采用特殊的图像块随机调制和置乱对原始图像加密并上传；由于加密操作很好地保留了图像块的像素相关性，数据嵌入者可在加密域充分利用图像块相关性，通过自适应选择参考像素来预测同一图像块的其余像素得到预测差值，再使用参数化二叉树编码进行无损压缩生成嵌入空间，实现大容量数据嵌入；授权接收者可正确提取嵌入数据或无失真恢复原图像。仿真实验结果表明：所提方法提高了嵌入容量，且可用于医学、云服务、军事等众多领域。     

动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别

考虑到人脸表情演变是一个持续过程，相比于静态图像，动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型，利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量，通过计算特征向量间的欧氏距离，定位出具有最大表情强度的完全帧，进而获取人脸表情序列数据；为了进一步验证定位模型的准确性，分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验，所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%；利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别，在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%，87.23%和87.88%，结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧，并取得了令人满意的人脸表情识别效果。     

知识驱动的事件双曲嵌入时序关系抽取方法研究

针对事件时间关系不对称的问题,采用将事件表示映射到双曲空间的方法,进行事件时序关系抽取。通过简单的运算,用预训练的词向量与外部知识构建事件的词嵌入表示。在公开发布的数据集上的实验结果表明,模型的F1值比基线模型普遍高2%,能够提升事件时序关系抽取的效果。     

多模态与文本预训练模型的文本嵌入差异研究

为了详细地分析文本单模态预训练模型RoBERTa和图文多模态预训练模型WenLan文本嵌入的差异,提出两种定量比较方法,即在任一空间中,使用距离一个词最近的k近邻词集合表示其语义,进而通过集合间的Jaccard相似度来分析两个空间中词的语义变化;将每个词与其k近邻词组成词对,分析词对之间的关系。实验结果表明,图文多模态预训练为更抽象的词(如成功和爱情等)带来更多的语义变化,可以更好地区分反义词,发现更多的上下义词,而文本单模态预训练模型更擅长发现同义词。另外,图文多模态预训练模型能够建立更广泛的词之间的相关关系。     

基于判别信息的近邻保持嵌入降维方法

针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性.