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1.
情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.  相似文献   
2.
抑郁症为危害大众身心健康的主要心理疾病.抑郁个体存在执行功能缺陷,而正念干预能有效改善抑郁个体的执行功能,缓解抑郁症状.根据抑郁认知理论、抑郁易感双重加工理论,本文认为抑郁个体的执行功能子成分工作记忆、认知灵活性、反应抑制能力存在缺陷,且保持与抑郁心境一致的认知加工偏差,导致增加负性自动化思维,削弱反思性加工;根据积极情绪构建扩展理论、正念的意义构建理论和监控接纳理论,认为正念干预能有效改善抑郁个体执行功能,减少执行功能缺陷导致的消极认知偏向.前额叶皮层、前扣带皮层、杏仁核、默认模式网络和额叶边缘系统的内在功能连接是正念干预抑郁个体执行功能缺陷的重要神经机制,影响抑郁个体对消极刺激的反应抑制、注意偏向和负性自动化思维.未来的研究应该着眼于深入探讨不同程度、不同类型的抑郁个体执行功能缺陷的差异性,阐明正念干预抑郁个体执行功能的内在机制,通过正念干预结合认知训练(例如工作记忆训练、记忆疗法或者认知控制训练)治疗抑郁.  相似文献   
3.
孙珍 《自然杂志》2022,44(1):31-38
南海是东亚陆缘最大的边缘海,构造类型多样,油气资源丰富。然而,科学家们对于南海如何发育演化成今天的局面、深部的驱动机制以及影响因素尚存在诸多争议。为解决上述问题,科学家在南海开展了大量的地球物理调查以及三轮五次的国际大洋钻探,取得重要进展。文章综合多年来的研究和认识,对南海的成因归属和发育演化历史进行了总结。在此基础上提出尚存在的三个前沿科学问题,包括南海主-被动陆缘转换的机制、南海陆缘破裂方式、南海存在大量岩浆活动的机制等,希望能通过更多深探测手段和更多的大洋钻探去揭示这些问题,从而服务南海的资源开发和灾害预警。  相似文献   
4.
高强钢大型构件是国防工业和国民经济中高端装备的关键承力构件,其质量直接关系着高端装备的使用性能及服役安全.高强钢大型构件往往结构尺寸大、形状复杂,锻造成形过程中变形道次多,使得在变形过程中材料的软化机制多且复杂、温度分布差异大、流动行为难控,进而使得其形性协调难控制.因此,有必要开展高强钢大型构件锻造中的变形机理及工艺研究.本文综述了本团队联合中国第二重型机械集团德阳万航模锻有限责任公司(下文简称“二重万航”),围绕高强钢大型构件全流程锻造变形机理及工艺所做的研究工作.在机理方面,讨论了高强钢大型构件全流程锻造微观演化机制及宏微观建模与模拟.在工艺方面,讨论了材料热加工性能评估方法、毛坯-预锻件联合优化设计方法及局部控温控流工艺.在应用方面,介绍了二重万航基于上述理论指导及技术支持,实现不同机型起落架外筒及活塞杆成功研制实例,突破了大型构件整体模锻技术所面临的难题.最后对大型构件锻造机理及工艺进行了总结和展望.  相似文献   
5.
针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95%左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法.  相似文献   
6.
深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.  相似文献   
7.
网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99%以上的精度和检出率.  相似文献   
8.
针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。  相似文献   
9.
无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。  相似文献   
10.
为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.  相似文献   
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