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基于语境辅助转换器的图像标题生成算法
图像标题生成 注意力机制 转换器 视觉连贯性
2023/9/26
在图像标题生成领域,交叉注意力机制在建模语义查询与图像区域的关系方面,已经取得了重要的进展.然而,其视觉连贯性仍有待探索.为填补这项空白,提出一种新颖的语境辅助的交叉注意力(Context-assisted cross attention,CACA)机制,利用历史语境记忆(Historical context memory,HCM),来充分考虑先前关注过的视觉线索对当前注意力语境生成的潜在影响.同...
基于重组性高斯自注意力的视觉Transformer
Transformer 局部自注意力 混合高斯权重重组 图像分类 目标检测
2023/9/26
在目前视觉Transformer的局部自注意力中,现有的策略无法建立所有窗口之间的信息流动,导致上下文语境建模能力不足.针对这个问题,基于混合高斯权重重组(Gaussian weight recombination,GWR)的策略,提出一种新的局部自注意力机制SGW-MSA(Shuffled and Gaussian window-multi-head self-attention),它融合了3种...
人工智能技术的飞速发展带来了新闻内容生产、平台分发乃至整个传媒生态体系的巨大变革，用户在人机交互过程中呈现的注意、认知、情绪等反应作为传播效果的重要维度，可借助认知神经科学的工具体系与方法路径而得以测量。本研究关注视频新闻中人工智能主播形象的用户视觉偏好问题，遵循认知神经传播学的研究范式，通过生物传感实验与问卷调查相结合的方法，提出通过变更或调整主播形象的视觉特征来增强视频新闻信息传播效果的研究方...
陈阳等：数字新闻消费与人机关系——一项关于阅读机器人新闻的在线实验
数字新闻消费 人机 机器人新闻
2023/8/30
AI写作技术在数字新闻业中的运用，使得机器人新闻消费成为日常生活中人机互动的重要组成部分。本文通过在线实验探究了外部信息接触、用户对AI新闻技术的态度、“机器启发式”认知机制和新奇感水平对其阅读机器人新闻体验的影响。结果表明，“机器启发式”的存在和对AI新闻技术的态度可以解释个体用户对机器人新闻认知和评价的差异；在实验中采用外部信息刺激可显著改变读者对AI新闻技术的态度，但无法改变“机器启发式”的...
日本科学家开发出一种先进的人工智能（AI）模型，能利用患者的胸部X射线影像准确估计其实际年龄。更重要的是，当发现估计年龄与真实年龄出现较大差异时，AI还可揭示患者罹患慢性病的情况。此项发现标志着医学影像学的巨大飞跃，为改进早期疾病检测和干预铺平了道路。研究结果发表于最新一期《柳叶刀·健康长寿》杂志。
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
视网膜功能启发的边缘检测层级模型
边缘检测 视网膜 Izhikevich模型 神经编码 方向选择性神经节细胞
2023/8/21
基于视网膜对视觉信息的处理方式,提出一种视网膜功能启发的边缘检测层级模型.针对视网膜神经元在周期性光刺激下产生适应的特性,构建具有自适应阈值的Izhikevich神经元模型;模拟光感受器中视锥细胞、视杆细胞对亮度的感知能力,构建亮度感知编码层;引入双极细胞对给光−撤光刺激的分离能力,并结合神经节细胞对运动方向敏感的特性,构建双通路边缘提取层;另外根据神经节细胞神经元在多特征调控下延迟激...
基于自适应ANN的孤岛微网群电压频率分布式协同控制
人工神经网络 协同控制 分布式电源 李雅普诺夫理论
2023/7/30
针对孤岛微网群稳定运行难度大,电压和频率控制极为复杂的问题,提出了一种适用于含多逆变器分布式电源DGs（distributed generations）微网群MGC（microgrid cluster）的智能电压、频率协同控制方法。首先,该方法利用李雅普诺夫理论和基于逆变器DG的动态特性设计了基于模型化的控制器;然后,利用人工神经网络ANN（artificial neural network）来近...
基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
多视角聚类 视角缺失 不完整多视角聚类 图学习
2023/7/20
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息,该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型。
一种同伴知识互增强下的序列推荐方法
序列推荐 动态兴趣 知识蒸馏 刻意训练
2023/7/20
序列推荐(Sequential recommendation,SR)旨在建模用户序列中的动态兴趣,预测下一个行为.现有基于知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)的多模型集成方法通常将教师模型预测的概率分布作为学生模型样本学习的软标签,不利于关注低置信度序列样本中的动态兴趣.为此,提出一种同伴知识互增强下的序列推荐方法(Sequential recommendation en...
面向入侵检测的元图神经网络构建与分析
入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
2023/7/20
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。