基于改进Inception-ResNet-v2的城市交通路面状态识别算法

针对传统方法对于路面状态识别准确率低的问题,提出了一种改进Inception-ResNet-v2的路面状态识别算法,对6种城市交通路面状态进行识别。首先,在Inception-ResNet-v2算法的Inception-ResNet-C模块引入SENet注意力机制得到SE-Inception-ResNet-C模块,使算法学习到不同通道特征的重要程度;然后采用特征融合策略,将不同层级的特征信息融合,防止重要特征信息的丢失;最后采用全卷积结构,将原始算法中的全连接层换成卷积层,不仅保证了图像的空间结构,还能使网络接收任意尺度的图片。实验结果表明,该算法能提取关键的特征信息,有效提高了路面状态的识别精度。     

基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法

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...     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性.针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将...     

基于中央凹图像显著性和扫视倾向的注视点转移预测模型

注视点转移预测是图像显著性建模中的一个重要研究领域.现有算法大多过于繁琐,并且局限于利用单张静态显著图来预测,很少能考虑到注视点转移是一个动态的过程.针对以上问题,我们提出一种具有生物依据的注视点转移的预测方法,利用了3大因素:视网膜中央凹在显著目标选取中的动态预测作用、注视点移动在距离和方向上的倾向以及短期记忆对注视点返回的抑制机制.通过三者得到的联合转移概率随机产生候选点,从而逐点生成扫视轨迹.相比于其他模型,所提议方法在客观的衡量标准下,在多个数据库中能更准确、更高效地预测扫视路径.     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

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.     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。     

基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析

针对基于视频的多模态情感分析中,通常在同一语义层次采用同一种注意力机制进行特征捕捉,而未能考虑模态间交互融合对情感分类的差异性,从而导致模态间融合特征提取不充分的问题,提出一种基于注意力机制的分层次交互融合多模态情感分析模型(hierarchical interactive fusion network based on attention mechanism, HFN-AM),采用双向门控循环单元捕获各模态内部的时间序列信息,使用基于门控的注意力机制和改进的自注意机制交互融合策略分别提取属于句子级和篇章级层次的不同特征,并进一步通过自适应权重分配模块判定各模态的情感贡献度,通过全连接层和Softmax层获得最终分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所给出的分析模型在2个数据集上有效改善了情感分类的准确率和F1值。     

Can We Predict the Financial Markets Based on Google's Search Queries?

We look into the interaction of Google's search queries and several aspects of international equity markets. Using a novel methodology for selecting words and a vector autoregressive modeling approach, we study whether the search queries of finance‐related words can have an impact on returns, volatility of returns and traded volume in four different English‐speaking countries. We identify several words whose search frequency is associated with changes in the dependent variables. In particular, we find that increases in search queries including the word stock predict increased volatility and decreased index returns over the next week. On top of that, we investigate the performance of a market‐timing strategy based on the search frequency of this word and benchmark it against random words from the Word‐Net database and a naive buy‐and‐hold strategy. The results of this empirical application are positive and particularly stronger during the global crisis of 2009. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

革命历史题材剧对相关红色旅游景点网络关注度的影响研究——以《觉醒年代》为例

革命历史题材剧在促进大众情感认知和文化认同、激发旅游需求、增强红色旅游景点吸引力等方面发挥着重要作用.该文以重大革命历史题材剧《觉醒年代》为例,以2020—2021年相关红色旅游景点百度指数为数据基础,采用赫芬达尔指数、空间自相关、回归分析等方法探讨革命历史题材剧对其相关红色景点网络关注度时空特征的影响.研究发现：1)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度与播出前同期水平相比显著增加,且非知名景点的增长幅度大于知名景点;年内均衡程度变动较小,年内分布趋势呈现倒“U”型分布;2)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度空间集聚程度提升,冷热点空间格局较为稳定,呈现胡焕庸线分割特征,热点区主要集聚在长江中游城市群及邻近区域;延乔路、龙华烈士陵园、毛泽东故居网络关注度的空间响应较为明显;长江中游城市群网络关注度的提升较为显著;3)《觉醒年代》相关联旅游景点的平均每日互联网关注度与电视剧的受欢迎程度呈正相关.