摘要：大量结构无序、内容片面的碎片化信息以文本、图像、视频、网页等不同模态的形式,高度分散存储在不同数据源中,现有的研究通过构建视觉问答系统(visual question answering,VQA),实现对多模态碎片化信息的提取、表达和理解.视觉问答任务给定与图像相关的一个问题,推理相应的答案.在视觉问答任务的基本背景下,以设计出完备的图像碎片化信息问答的框架与算法为目标,重点研究包括图像特征提取、问题文本特征提取、多模态特征融合和答案推理的模型与算法.构建深度神经网络模型提取用于表示图像与问题信息的特征,结合注意力机制与变分推断方法关联图像与问题2种模态特征并推理答案.实验结果表明:该模型能够有效提取和理解多模态碎片化信息,并提高视觉问答任务的准确率.

摘要：如何快速有效对历史数据进行统计建模和规律挖掘具有重要意义.鉴于模型在实际数据挖掘应用的局限及马尔科夫模型的良好统计特性,设计实现了基于后缀数组和后缀自动机的变阶马尔科夫模型.算法在后缀树形结构实现的基础上,引入后缀链,实现各状态子序列的快速跳转,能动态自适应计算不同阶长概率的需求.实验结果表明:相比传统马尔科夫模型,模型能在线性时间和空间复杂度内,构建历史数据的概率统计特征及各状态后缀子序列之间的链接关系,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习和应用.

摘要：我国各地的医疗需求存在差异,不同医院的功能定位也不尽相同,单纯地基于标准规范完成的医院建设项目往往不能有效地满足业主或使用方的实际需求。该文围绕医疗建筑的七项用房及重点科室,介绍了医疗功能规模的循证设计方法,旨在满足使用者的实际需求。

摘要：该校以“美育”与“专业”为核心宗旨,除了培养孩子欣赏美、发现美、创作美的能力,也能让孩子在享受艺术的同时具备省级和国家比赛展览的专业竞争力,让孩子的艺术人生不走弯路。多年来,在社会各界的支持和全体教师的努力下,“大明星艺术中心”已经形成河南省具有影响力的艺术品牌之一。艺术中心用优越的环境,浓郁的艺术氛围,专业的师资力量,丰富的教学经验为每个孩子保驾护航。