融合多尺度特征的小样本字体生成

通过模型MS-Font设计一种多尺度生成器（multiscale generator,MG）,用于提取文字不同尺度结构信息特征,并将浅层信息和深层信息进行多尺度特征融合,构建不同尺度特征图之间的联系,以增强字体内容与风格信息的有效表达,提高生成网络的字体重构能力。在给定数据集上进行大量实验,结果表明模型MS-Font结果均优于对比算法,在FUNIT模型基础上,LPIPS提高0.007,SSIM提高0.12,ACC(S)提升5.2,ACC(C)提升4.0,验证了提出模型MS-Font的有效性。     

基于改进的VGG-Net的手写蒙古文字元识别

现有蒙古文文字存在元样本尺寸较小、使用标准VGG-Net进行字元识别不能达到较好效果的问题,提出基于改进VGG-Net的蒙古文字元识别方法.通过改进的VGG-Net模型对手写蒙古文字元图像数据增强后的23类手写蒙古文字元样本进行识别.结果表明,改进的VGG-Net对字元图像识别的准确率达到96.83％,相比传统VGG-...     

基于word2vec的中文歌词关键词提取算法

为了让用户根据歌词内容快速精准地检索音乐,提出一种基于word2vec的中文歌词关键词提取算法.算法运用word2vec将歌词表征为词向量,根据词向量计算词语之间的相似度,其次通过K-means聚类算法得到歌词关键词.同时与基于TFIDF、LDA模型的歌词关键词提取结果进行比较,发现从该算法得出的10个关键词中抽取与人工标注相同的2-5个时,准确率明显增加.     

基于VC的网页元素操作实现技术

对DHTML和MSHTML组件在网页元素操作方面的相关技术进行了分析与介绍，并给出实例详细研究了如何在VC环境下，使用IE组件DHTML和MSHTML实现网页元素操作及处理各种消息和事件。     

改进Attention-UNet的多尺度肝脏CT图像分割

针对肝脏CT图像分割任务中U-Net自下而上的特征融合方式忽略低级特征的问题，提出基于Attention-UNet的多尺度肝脏CT图像分割方法（MFFA-Net）。在Attention-UNet结构的基础上，通过加入多尺度特征提取的方法，以减少网络特征信息的丢失。在LiTS数据集上进行了大量实验。结果表明在不同评价指标下，提出的特征信息提取和融合的方法可以有效提高分割精度。     

融合边缘注意力的手写蒙古文字元数据增强方法

针对手写蒙古文字元数据集样本少且多样性差的问题，提出融合边缘注意力的条件手写蒙古文字元生成模型。模型在条件生成对抗网络的基础上引入了边缘注意力机制，使得数据生成模块对手写蒙古文字元边缘变化更加敏感，增加特征多样正则项在一定程度损失避免模式崩溃并使得生成样本更具多样性。在MNIST和手写蒙古文数据集进行了大量实验，结果表明提出模型样本增强效果优于GAN、CGAN，并且增强后的样本能够有效提升文字识别模型的性能。