Orienting in voluntary and involuntary attention conditions

To investigate the orienting of visuospatial attention, the attention type (voluntary vs. involuntary) was manipulated in a within-subject design, and event-related potentials (ERPs) were recorded in a peripheral cued, line-orientation discrimination task. A larger and later contralateral P1 and a smaller and later contralateral N1 were elicited by the valid trails relative to the invalid trails in the involuntary attention condition, whereas larger P1 and N1 were elicited by the valid trails in the voluntary attention condition. The present results provide evidence for the dissociation between voluntary and involuntary attention in one task.     

基于全局注意力引导的肺结节分割方法

肺结节的精确分割能有效地辅助医生的治疗诊断工作,但由于不同患者所呈现的肺结节病灶形式多种多样,基于传统专家系统和统计学习的方法难以获得准确的肺结节分割结果。针对这种情况,提出一种由全局注意力引导的注意力机制,达到了从一张完整的胸部影像切片中自动定位并分割出肺结节的效果。该方法首先对目标区域进行肺实质分割,再利用区域建议网络（region proposal network,RPN）进一步缩小感兴趣区域,并生成注意力权重图,最后使用融合了残差网络（residual network,ResNet）与卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory,ConvLSTM）的结构结合注意力权重进行肺结节分割。将所提方法在肺图像数据库联盟（lung image database consortium,LIDC-IDRI）数据集上进行了全面的评估,结果表明,本文方法分割结果的平均dice得分（标准差）为89.97%（8.9%）,具有出色的分割性能,精度相较其他方法取得一定提升。进一步在相同数据集上将所提方法的肺结节分割结果与4位放射科医生的手工标注结果进行了比较,结果表明本文方法的分割结果与医生们的标注结果的一致性达到了85.81%,相较于医生们手工标注之间的一致性高出了3.39%。     

注意力机制下的EMD-GRU短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度.     

融合金字塔切分注意力模块的视杯视盘分割

视杯和视盘的垂直直径比是青光眼在临床诊断中的重要指标,为了更加准确地测量杯盘比,针对视网膜眼底图像中的视盘和视杯分割精度的问题,提出了一个改进后的端到端的U型卷积神经网络框架,采用Resnet 34作为新的编码部分,并在每一个编码层的末端引入金字塔切分注意力PSA模块以提取更多的有效特征信息。同时使用1×1卷积代替3×3卷积来简化解码结构,并且使用一个3×3卷积与一个通过跳跃连接的1×1卷积结构取代跳跃连接。该网络模型在内部数据集上完成训练后,在DRISHTI-GS数据集进行测试,对视盘和视杯的分割结果在Dice和IOU上分别表现为97.61%和95.32%,92.91%和86.75%,证明了该模型具有良好的泛化性。     

基于seq2seq模型的标签推荐方法

针对NPM平台上存在大量的软件包没有标签或标记不完善的问题, 提出一种基于seq2seq模型的深度学习方法为软件包推荐标签. 首先, 利用ECMAScript工具分析软件包的源码构建出包的函数调用图, 遍历函数调用图从而将软件包转换成一组具有包语义信息的函数调用序列; 其次, 训练seq2seq模型, 并将训练好的模型用于软件包的标签推荐工作, 该模型能将包的函数调用序列映射到一组预测的标签序列上, 从而完成软件包的标签推荐. 实验结果表明, 该方法能为软件包推荐一组合理的标签, 准确率达82.6%.     

多注意力结合光流的视频超分辨方法

针对现如今监控摄像、卫星遥感以及视频娱乐等领域对视频图像的清晰度要求越来越高,而目 前大部分视频超分辨方法存在参数量大、恢复的视频存在抖动等问题,提出了一种多注意力结合光流的视频 超分辨方法,通过引入多个注意力包括空间注意力、通道注意力以及自注意力来提升超分辨性能。 具体而 言,作为一种特征加权的增强方法,这些注意力可以捕获视频帧的时空特征并增强自适应性和通道间的依赖 性,实现全局学习的功能;同时,提出双阶段特征对齐思路,首先利用光流对视频进行估计,进行第一阶段的 特征对齐,然后引入长短是记忆网络结构增强位置和通道的特征融合,进行第二阶段的特征对齐,以防止恢 复的视频帧出现抖动。 实验结果表明:该方法在评估标准和可视化效果方面都取得了令人满意的效果。     

社交过程分析

在 2 1世纪社会交往显得尤为重要。社会交往的过程是一个渐进的过程 ,可分为四个阶段 :注意阶段、交流阶段、适应阶段、依附阶段     

面向任务的舰船编队保障模式及备件配置研究

备品备件是装备计划修理、临时修理和战场应急抢修的重要保障物资，对装备保障能力的及时形成和长久保持发挥重要作用.针对海上任务期间，舰船编队自主保障和伴随保障两种典型保障模式，以编队携行能力（总体积）为约束，装备可用度为目标函数，建立了备件配置优化模型.在相同的装备可用度指标约束下，对两种保障模式在不同维修能力下的备件配置优化方案进行了对比和分析，并采用蒙特卡罗仿真模型对计算结果进行了验证.案例结果表明：相比自主保障而言，伴随保障模式下的编队备件资源具有更高的利用率，仿真结果与解析结果误差小于4%，进一步验证了模型的正确性和可行性，研究结果能够为海上编队任务期间制定合理的保障模式和优化备件携行方案提供决策支持.     

基于人类行为下的多目标跟踪视觉时序注意控制算法研究(英文)

由于移动式机器人所携带的传感器资源有限,能够在时间维度上共享传感器资源,实现多目标跟踪,是智能化机器人重要的研究领域之一.本文提出了一个基于人类行为模型的时序注意控制算法,能够实现使用单个2自由度摄像头实时监控多个自由移动的目标物体.该算法基于以下三个控制原则:①最小化监控目标位置预测的不确定性以及各个目标物预测效果的差异;②最小化多目标跟踪过程中摄像头切换视角所需的能量消耗;③最大化能够呈现在摄像头视觉范围内的目标物体的个数.算法根据当前检测到目标信息,通过卡尔曼滤波,预测目标物的运动规律,选择下一时刻摄像头的最佳注意视角.该算法通过matlab仿真以及在移动式机器人实体上进行了实验验证,结果显示,该算法能够在时间顺序有效的共享单个摄像头资源,检测摄像头视角范围内的目标的位置,并根据上一个时间点的检测信息预测视角范围外的目标,实现跟踪多个目标物体,降低预测及跟踪的误差,并优化跟踪过程中切换摄像头视角的能量损耗.