基于LSTM模型对印度新冠肺炎疫情的预测

自2019年新冠肺炎疫情暴发持续到现在,无论对国家、社会、还是个人都产生了巨大的影响。部分国家及时采取了一些应对措施,但是依然无法完全控制住疫情的传播。目前,机器学习算法被用来预测新冠肺炎疫情的发展。使用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型对收集到的印度累计确诊病例数据进行分析并预测印度疫情的变化趋势。使用适应性矩估计(adaptive moment estimation, ADAM)算法优化模型使模型参数达到最优值,将均方误差(mean square error, MSE)作为损失函数,不断训练模型后最终得到其准确度为87.49%。使用支持向量机(support vector machine, SVM)模型预测新冠肺炎疫情发展的研究比较广泛,将其与LSTM模型进行对比,利用相同的数据集得出SVM模型预测的准确度为73.25%,对比2组数值发现,在预测印度新冠肺炎疫情上LSTM模型的准确度更高。该方法在一定程度上为预测印度新冠肺炎确诊病例数的研究提供了帮助,有助于人们实时监控印度疫情。     

基于注意力机制的双分支肺炎图像分类网络

目前许多肺炎图像分类网络大多采用单分支网络对输入图像进行特征提取,这在一定程度上忽略了图像不同维度的特征信息。为了优化这种问题,提出一种融入注意力机制的双分支肺炎图像分类网络,利用VGG16网络和加入可分离卷积以及融入卷积注意力模块(convolution block attention module, CBAM)的CNN卷积神经网络进行双分支特征提取,能够关注到肺炎图像不同层次的特征信息,将2种网络分支的特征进行不同维度的融合,最后输入全连接层进行分类判决。结果表明,该网络在正常肺部、病毒性肺炎、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)X-ray图像组成的测试集上取得了95%的平均准确率。经过消融试验证明,该网络加入的可分离卷积模块、注意力模块和特征融合对减少网络参数、提高网络分类的准确率起到明显作用。与其他网络的性能对比也表明该网络在肺炎图像分类上表现出较高的准确率和较强的鲁棒性。     

基于泊松回归模型和注意力配置理论的新冠疫情防控研究

基于两种方法量化我国新冠疫情防控措施的有效性,实现交叉验证.首先,综合考虑温度、湿度、风速、压强等环境因素,提出一个泊松回归模型,并拟合实际数据校准模型.得出环境因素对新冠疫情有显著的负影响,而防控措施影响最大,验证了我国防控措施成效显著.同时,基于中央层面有关新冠疫情防控的173份政策文本,运用文本分析,量化疫情防控中的注意力配置,得出其注意力配置包括疫情阻断、民生保障、经济发展以及政府监管4个向度,各向度政策在疫情不同阶段占比和对疫情防控的有效性有不同呈现.     

基于卷积自编码器的高光谱图像有损压缩方法研究

高光谱图像包含丰富的信息，但其数据量巨大，限制了其在实际应用中的使用。提出一种基于卷积自编码器的高光谱图像有损压缩算法，首先通过卷积层和最大池化层的有效组合来降低图像维度；然后在池化层和展平层之间嵌入通道分组双重注意力模块，以帮助卷积自编码器更好地捕捉输入数据的关键特征，准确地提取特征进行加权处理；最后，使用熵编码技术对量化后的特征映射进行编码，使用转置卷积层来重建图像。在多个数据集上进行实验，采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指标（SSIM）评估。实验结果表明，在相同压缩比下，与传统的压缩方法相比，此方法 PSNR和SSIM均有较大提升，所提方法能够提供更好的高光谱图像压缩性能。     

基于联合注意力-可分离卷积的立体匹配算法

为解决立体匹配网络模型轻量化与高精度不能共存的问题,本文提出新的立体匹配算法CSA-Net。算法具体是在特征提取阶段,利用类ResNet进行特征提取,训练空洞金字塔池化（ASPP）模块扩大感受野,提取多尺度上下文信息,加入联合注意力机制（CSM）,在空间和通道维度提高表征能力,关注重要特征并抑制不必要的特征。在特征融合阶段,将2D深度可分离卷积提升到3D来代替原网络中标准3D卷积在空间维度和通道维度分别进行卷积运算,以降低特征融合网络的参数量与模型运行时间。最终实验表明,本文所提出的立体匹配网络模型在KITTI 2012和2015数据集进行验证,在三像素匹配误差率为1.44%和2.24%,模型运行时间减少近1/3。因此,相比于其他实现了更高的匹配精度和更快的运行速度。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

基于注意力机制的图像分类降维方法

卷积算子是卷积神经网络的核心构造块,它根据一定的感受视野,融合卷积神经网络各层与不同通道之间的信息,提取出原始图像特征.然而图像中的相邻像素往往具有相似的值,导致卷积层的输出包含大量冗余信息.为了减少冗余信息,加快模型推理速度,神经网络中会加入池化层进行信息降维.对比传统降维方法,池化本身具有平移和旋转不变性,对图像特...     

融合注意力机制和新型卷积神经网络的市政道路病害识别

环境和荷载协同作用导致的路面病害对道路使用性能和安全性能的影响日益突出。现有图像智能识别算法难以实现处理速度和计算量的平衡。针对道路病害快速准确实时识别的需求,对石家庄损伤较为严重的路面进行实地拍照,结合已有图片,采用数据增强技术构建了市政道路病害数据集,并且提出了一种基于MobileNetV3网络的轻量化道路病害识别网络模型GEM-MobileNetV3。该模型首先使用Ghost模块代替MobileNetV3网络基本单元中的1×1卷积;然后结合改进后的高效通道注意力机制ECA模块提取病害目标的重要特征;最后将网络浅层的ReLU激活函数替换为泛化能力更强的Mish激活函数,提高模型的整体性能。通过消融实验与对比实验,验证了新模型的有效性。实验结果表明,新模型准确率达到96.33%,其参数量与计算量较MobileNetV3模型分别降低了37.9%和36%。提出的新模型在保持较高识别准确率的同时有效降低了模型复杂度,为在低成本计算平台上实现高准确率实时识别提供了新途径。     

基于注意力机制及卷积神经网络的肺部图像分类

新冠肺炎在全球范围内的突然爆发,使医疗工作者进入了紧张的工作状态.面临此次突发的危机争件,病毒检测速度较慢,检测手段单一等问题也迅速暁露出来,为此,提出了一种基于注意力机制的轻量级卷积神经网络方法,以进行高效肺部图像分类,从而缓解医疗工作压力.提出模型采用MobileNet为基本网络,并融合注意力机制.实验表明,提出网...     

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

基于非线性修正函数的卷积神经网络图像识别研究

为了解决深度学习中使用线性修正函数Re LUs对于模型的表达能力欠缺,而柔性光滑函数Softplus无稀疏表达能力的问题。基于Re LUs和Softplus函数各自的优点,将Re LUs函数的稀疏表达能力和Softplus函数的光滑特性结合起来,提出一种使用非线性修正函数作为神经元激励的方法。分析了不同激活函数的性能,并且用卷积神经网络在MNIST和CIFAR-10标准数据库上进行图像分类识别实验。实验结果表明,使用非线性修正激活函数,不仅可以加快网络收敛速度,也可以提高识别准确率;同时还不依赖于池化方法的选择。     

融合注意力空洞卷积和Transformer的矿石图像分割

在金矿研磨过程中,矿石粒度大小对后期黄金冶炼起着至关重要的作用,是一个不可忽略的关键参数。为解决图像分割中多数矿石表面不规则、棱角多,粘连等问题,通过结合注意力与多尺度空洞卷积的Vit Transformer模型研究了矿石图像分割。首先使用ResNet34作为下采样主干,增强对金矿石的特征提取能力;其次采用Transformer模块解决长距离依赖问题,融合复合通道注意力空洞模块提升网络对金矿石边缘特征的提取能力,提高了网络的抗干扰能力并扩大感受野。实验结果表明：本文算法准确率达到95.84%,Dice系数达到94.69%,交并比(IoU)达到90.39%,错误率低至7.83%。与其他算法对比,本文方法精度、Dice系数、IoU更高,可以较好地完成矿石图像分割任务。     

基于系统动力学仿真的新冠肺炎防疫政策有效性研究

2020年初中国爆发了新冠肺炎疫情,政府在不同时间采取各类防疫政策积极应对,政策的有效性决定了疫情能否得以控制.应用系统动力学方法构建了湖北省的疫情传播仿真模型,合理拟合了疫情发展的现实数据,并选取隔离防控政策、医疗政策以及无症状监测政策进行仿真实验,分析了"群体防疫"、单一政策和不同政策组合下疫情传播的特征,探讨了各...     

基于三重注意力机制的U-Net新冠肺炎肺部图像分割

CT成像是检测新冠感染(COVID-19)病灶区域的重要手段之一，但需要专业的放射科医生判断且工作量较大。为了解决磨玻璃结节(GGO)以及肺部实变两种病变统一分割问题，在U-Net网络模型中加入改进的三重注意力模块，提高病灶特征的显著性，细化病灶的边缘特征，增加对小区域病灶的识别度，辅助医生判断。该方法构建的深度分割网络模型在COVID-19分割数据集中进行实验，得到的Sensitivity, Specificity, Dice, mIou分别为86.57%,99.33%,81.64%,88.23%。分割效果在这个模型中能得到更良好的体现。     

基于自注意力与分段卷积神经网络的实体关系抽取

远程监督通过已有知识库的关系三元组和自然语言文本语料库进行启发式匹配,获得数据来完成关系抽取任务,解决有监督学习方法完全依赖人工标注数据的问题,但远程监督数据中会存在大量噪声关系标签.针对以上问题,提出了一种结合自注意力机制和分段卷积神经网络的实体关系抽取模型SAPCNN,首先通过自注意力机制捕获词与词之间的全局相关性...     

基于Attention的卷积神经网络验证码识别研究

验证码字符识别技术作为数字图像处理的一个重要应用分支,其目的在于准确、快速地分析验证码所携带的字符内容.已有研究通过构建卷积神经网络进行验证码字符识别,并且取得了一定的效果;但是大部分研究使用特征的浅层信息作为模型的输入,受局部感受野的限制而丢失特征,未能充分分析验证码的深层特征信息,并且未能对特征进行充分融合,造成识别准确度还有一定提升空间.提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络模型,首先采用Otsu算法对验证码进行预处理后,输入到VGG16模型提取验证码的特征;然后引入注意力机制,自动学习关键信息,得到不同特征的权重;最后基于卷积神经网络进行特征融合,通过训练后得到验证码识别模型.提出的模型在调用Captcha库生成的验证码数据集上进行验证,结果显示提出的方法在不增加时间成本的情况下,验证码识别准确率平均可达到93.27%,对比ResNet、CNN和CNN7基线方法,分别提升了8%、10%和22%.因此,提升了验证码识别的准确率,促进了自动识别车牌等场景落地,推进了验证码识别技术的发展.     

基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法

准确分割核磁共振(magnetic resonance, MR)图像中的脑组织是临床诊断、手术计划和辅助治疗的关键步骤.深度学习在各种图像分割任务中表现出巨大潜力，现有模型没有一种有效方法汇总远距离像素间的关系.在网络解码阶段不能很好地融合不同层级的特征，导致无法准确定位.为克服上述问题，本文提出一种基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法，构建了一个可以融合3维信息的2D模型，可快速准确对3D结构图像进行密集预测.在MRBrainS13数据集和IBSR数据集上进行充分地实验研究，结果表明本文方法在3D多模态和单模态脑MR图像分割方面优于目前的2D模型，运算和推理时间相比3D模型小很多，性能却十分接近.     

基于卷积神经网络和自注意力机制的文本分类模型

单词级别的浅层卷积神经网络(CNN)模型在文本分类任务上取得了良好的表现.然而,浅层CNN模型由于无法捕捉长距离依赖关系,影响了模型在文本分类任务上的效果.简单地加深模型层数并不能提升模型的效果.本文提出一种新的单词级别的文本分类模型Word-CNN-Att,该模型使用CNN捕捉局部特征和位置信息,利用自注意力机制捕捉长距离依赖.在AGNews、DBPedia、Yelp Review Polarity、Yelp Review Full、Yahoo! Answers等5个公开的数据集上,Word-CNN-Att比单词级别的浅层CNN模型的准确率分别提高了0.9%、0.2%、0.5%、2.1%、2.0%.     

基于新冠肺炎疫情的应急科普 ——以北京自然博物馆为例

2020年,新型冠状病毒感染的肺炎蔓延全国,为应对新冠肺炎疫情这一突发事件,北京自然博物馆及时开展了相关线上应急科普活动,为公众传播正确的疫情防控知识.文章阐述了应急科普概念及新冠病毒下的应急科普在网络和政府方面的特点,介绍了疫情期间北京自然博物馆的线上应急科普活动,根据博物馆微信公众号的阅读量及互动情况进行分析.从受众角度看,北京自然博物馆在设计线上科普活动时,应急科普应根据受众年龄分层进行设计;传播内容要尽量贴近应急科普突发事件,通过多种形式,进行多元化设计,以满足不同受众需求.