Knowledge Enhanced Pre-Training Model for Vision-Language-Navigation Task

Vision-Language-Navigation(VLN) task is a cross-modality task that combines natural language processing and computer vision. This task requires the agent to automatically move to the destination according to the natural language instruction and the observed surrounding visual information. To make the best decision, in every step during the navigation, the agent should pay more attention to understanding the objects, the object attributes, and the object relationships. But most current methods process all received textual and visual information equally. Therefore, this paper integrates more detailed semantic connections between visual and textual information through three pre-training tasks(object prediction, object attributes prediction, and object relationship prediction). The model will learn better fusion representation and alignment between these two types of information to improve the success rate(SR) and generalization. The experiments show that compared with the former baseline models, the SR on the unseen validation set(Val Unseen) increased by 7%, and the SR weighted by path length(SPL) increased by 7%; the SR on the test set(Test) increased 4%, SPL increased by 3%.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

土地整理中的水稻需水量与灌溉定额 --以湖北省武穴市魏高邑项目区为例

在彭曼法推算水稻需水量的基础上,结合武穴市的气象、地形条件,用“浅、蓄、湿、晒”灌溉技术计算一定设计保证率的水稻灌溉定额.将该法用于武穴市魏高邑项目区土地整理中,有很高的实用价值,计算精度也较高.     

蛛丝蛋白载药膜的结构表征及其降解性能研究

为治疗化疗后的口腔黏膜炎,以敬钊缨毛蛛的天然蛛丝作为成膜材料制备载药膜剂,并对膜剂特性进行表征。采用溶剂浇铸法制备出蛛丝蛋白膜,通过水接触角实验、傅立叶红外光谱法、X-射线衍射法、扫描电镜评价膜剂的结构特征,探讨了膜剂的降解性。本试验所制备膜剂表征实验证明药物成功载入膜中,降解实验表明膜剂在人工唾液中7 d内的降解失重率仅5%,在人工胃液中72 h降解失重率达到65%以上。以天然蛛丝-六氟异丙醇溶液为成膜液,采用溶剂浇铸法可成功制备出载有肌苷药物的口腔膜剂。     

非线性ABS系统全局滑模控制律设计

传统的ABS系统等速趋近律滑模控制器存在滑移率抖振和鲁棒性差的问题,本研究提出了一种改进的指数趋近律,即通过增加自然对数函数项,使系统的滑模运动在制动过程开始时即位于滑模面或贴近滑模面。应用Lyapunov稳定性判据证明了新设计控制器的稳定性。仿真验证结果表明,所提出的非线性全局滑模控制方案,其车轮滑移率保持在理想值附近,消除了抖振现象,提高了控制系统的鲁棒性和车辆的制动性能。     

超立方体三次幂的可区别数研究

根据d维超立方体p次幂结构特性,研究了其顶点间距离与海明距离的关系,给出了确定顶点坐标的充分必要条件,并对d维超立方体三次幂H3d的可区别数进行了研究.得到H3d可区别数的一个上界:D(H3d)≤5(d≥6).     

基于现场可编辑门阵列的数字电视码流分析与检测

提出一种基于现场可编辑门阵列的MPEG-2 TS码流实时分析与检测系统解决方案并予以实现.实验证明,系统完全可以替代目前普遍使用的Cypress公司的CY7B933专用解码芯片,完成对MPEG-2 TS码流分析与ETR 290部分功能的检测.     

压电石英晶体扭转效应的ANSYS分析

在通过各向异性弹性理论和麦克斯韦理论研究Y 0°切型石英晶片的扭转效应,得出其扭转应力场和非线性极化电场分布的基础上,利用AN SY S的耦合场分析验证了压电扭转效应的存在.通过建模、划分网格、求解和后处理几个典型的步骤得到Y 0°切型石英晶片的应力值和极化电压,显示其与所加载的扭矩值成明显的线性关系.而采用分割电极的方法进行实验,其数据也证明了理论分析及有限元分析的正确性.     

汉语自动分词中中文地名识别

以词语级的中文地名为识别对象,根据地名内部用字的统计信息和地名构成特点产生潜在地名．在汉语自动分词中将可信度较高的潜在地名等同于句子的候选切分词,利用候选切分词本身的可信度和上下文接续关系评价句子的各种切分方案．在确定句子最佳切分时识别句子中的中文地名．对真实语料进行封闭和开放测试,封闭测试结果为召回率93．55％,精确率94．14％,F-1值93．85％;开放测试结果为召回率91．27％,精确率73．48％,F-1值81．42％．取得了比较令人满意的结果．     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.