公共文化服务平台

主持人语: 2019年; 人工智能和机器学习是当下的热点话题。我国计划在2030年之前成为人工智能最大强国。为此,无论是学术界还是工业界都在如火如荼地开展相关工作。在学术界,中国学者在人工智能顶级国际会议AAAI和IJCAI发表论文数量大增;在工业界,人工智能应用遍地开花。; 管子玉; 关键词：人工智能学术界

基于子字典稀疏重构的全色与多光谱遥感图像融合方法: 本发明公开了一种基于子字典稀疏重构的全色与多光谱遥感图像融合方法，通过将高空间分辨率多光谱字典看成是由各个波段的高空间分辨率光谱字典的合并组成，再分别通过各个波段的光谱图像和全色图像构建各个波段的子字典，使其即包含光谱信...; 王珺彭进业周剑虹艾娜马建祝轩管子玉杨瑞靖罗鹏; 文献传递

一种基于自监督学习的医学图像检测方法: 本发明公开了一种基于自监督学习的医学图像检测方法，首先获取医学图像并对其进行预处理，对无标签数据集中的图像进行灰度变化，进行预学习任务的训练，迁移模型参数进行检测任务的训练，测试所得网络参数的性能；该方法利用医学图像中的...; 曹紫然孙晗博郭冲邱丹丹管子玉

图像检索特征提取模型建立、数据库建立及检索方法: 本发明公开了一种图像检索特征提取模型建立、检索数据库建立及检索方法，该方法将深度网络最后一层输出的图像特征看作是一个嵌入空间，利用自定义的目标函数通过弱标注标签的语义关系学习图像之间的相似性关系，最后利用网络模型提取的高...; 管子玉王娟雷燕王小鹏刘杰; 文献传递

基于深度差异性网络的真假面瘫识别被引量：2: 2019年; 现有的面瘫识别方法均基于面部异常或不对称进行判断,但存在面部异常或不对称并不意味着一定是面瘫患者,如:正常人的面部在做某种表情或静止时可能存在不对称;正常人模仿面瘫患者时,也会存在异常和不对称。当重复临床诊断性面部动作时,存在面部异常或不对称的正常人常比患者表现出更大的差异,这是由于正常人相比于面瘫患者具有更健全的面部肌肉运动功能。因此,该文提出了一种基于深度差异特征网络(deep differentiated network,DDN)的面瘫识别方法,该方法对高层特征提取和差异特征计算进行联合优化。首先,利用双数据流卷积神经网络(two-stream CNN)提取疑似患者不同时刻同一动作的面部状态特征;然后,通过单分支卷积网络提取two-stream CNN间的差异特征,并基于差异性特征进行面瘫识别。实验结果表明,DDN能够有效识别疑似患者是否患有面瘫且优于现有方法。; 管子玉刘杰谢飞许鹏飞辛晓瑜; 关键词：面瘫 CNN

一种图像检索方法: 本发明提供了一种图像检索方法，包括以下步骤：步骤1，输入N个图像，取N个图像中任一图像作为图像n，提取图像n中的I个显著性区域，提取每个显著性区域的语义标签；步骤2，将图像n中每个显著性区域及其语义标签输入所构建的预训练...; 范建平元莉伟王娟王小鹏侯勇赵万青管子玉彭进业; 文献传递

一种图像检索方法: 本发明提供了一种图像检索方法，包括以下步骤：步骤1，输入N个图像，取N个图像中任一图像作为图像n，提取图像n中的I个显著性区域，提取每个显著性区域的语义标签；步骤2，将图像n中每个显著性区域及其语义标签输入所构建的预训练...; 范建平元莉伟王娟王小鹏侯勇赵万青管子玉彭进业; 文献传递

基于多任务学习的口腔白斑与扁平苔藓的分割与识别被引量：3: 2020年; 口腔白斑属于癌前病变或潜在的恶性疾患范畴,诊断意义尤为重要;口腔扁平苔藓是一种常见的口腔黏膜慢性炎性疾病。两种疾病的症状相似度高导致利用传统目标识别算法难以准确识别。为此,该文提出了一种基于多任务学习卷积神经网络的口腔斑纹类疾病的目标检测、分割与识别算法。该算法通过改进的Mask R-CNN网络提取口腔斑纹类疾病图像的高维特征,以检测出相关病变的具体位置和精准区域,并识别出病损的种类。算法的改进之处在于图像检测与识别的分支网络利用分割子网络的高维特征以关注病变区域的特征,提高了口腔白斑与扁平苔藓识别的准确性。实验表明,该文所提方法相对于现有传统识别方法和常见多任务学习方法具有更高的准确性和敏感性。; 管子玉谢飞任文研沈雪敏许鹏飞王和旭; 关键词：MASK 多任务学习

基于具有空间注意力机制的Mask R-CNN的口腔白斑分割被引量：8: 2020年; 口腔白斑(OLK)是一种癌前病变,由于其与口腔内健康组织有视觉相似性,导致难以准确区分,目前,对OLK的诊断主要来自专业医生的经验,但这种方式效率低,诊断受主观影响大。该文提出具有空间注意力机制(spatial attention)的Mask R-CNN方法(Mask R-CNN-S)用于口腔白斑分割。Mask R-CNN特征提取能力受限于多任务的设计,在口腔白斑上分割效果并不理想。而Mask R-CNN-S是基于Mask R-CNN网络,并引入了卷积块状注意力模块(CBAM)中的空间注意力模块,考虑了空间上的重要性信息,帮助Mask R-CNN关注更重要的区域。此外,受限于数据量较少,该文利用在其他相关大数据集里训练出来的预训练模型,同时采用冻结浅层参数,更新深层参数的策略。试验结果表明,该文所提方法实现了相比于传统Mask R-CNN更好的性能。; 谢飞穆昱管子玉沈雪敏许鹏飞王和旭; 关键词：口腔白斑 MASK

一种基于深度学习的旅游服务推荐方法: 本发明公开了一种基于深度学习的旅游服务推荐方法，该方法利用神经网络技术，建立一个神经网络模型，用来学习用户和旅游服务项目之间的隐藏的潜在特征，深度挖掘用户和旅游服务项目的相关性，以对旅游服务项目进行预测评分；通过用户对不...; 范建平邓旭明管子玉王琳陈龙彭进业李展罗迒哉赵万青; 文献传递

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

管子玉