摘要：为进一步提升跨模态检索的性能,提出融合多级相似度信息的跨模态哈希检索方法.首先,利用自注意力的方法增强文本特征,并基于不同模态的原始特征和哈希特征构造新的融合特征;然后,在这3种特征的基础上,构造出3个辅助相似度矩阵,并采用加权组合的方法构造出第4个辅助相似度矩阵;最后,通过这4个不同的矩阵分别计算不同相似度矩阵之间和不同模态之间的损失函数.这4个不同的矩阵既包括不同的特征形式,也包括不同的矩阵构造方式,因而能更好地表达不同模态的相似度信息,并提升检索性能.在Wikipedia,MIRFlickr和NUS-WIDE 3个基准数据集上的实验结果表明,所提方法在不同码位的mAP值优于许多当前国际先进的方法,具有良好的有效性和鲁棒性.

摘要：当前的教学改革与创新已经进入深水区。尽管很多教师已经意识到学习是学生自己的事情,应该把学习权力还给学生,让学生进行自主、合作、探究、体验学习,但是这些改变往往陷入模式概念的思维圈子,大多仅仅停留在形式和方法的研究层面。

摘要：压电复合材料由于其优越的机械能-电能转换能力,既可用于吸收结构振动能量进行减振,也可施加电压进行致动,但是针对减振与致动性能的设计异同点未被探讨与研究。针对碳纤维-玻璃纤维-压电纤维组成的多层压电复合材料结构的减振及致动性能进行设计与优化,给出了相应的结构铺层建议及优化结果。所设计的复合材料结构包括多层单向混合纤维复合基底和分布式压电片两个主要部分,基底中碳纤维、压电纤维和玻璃纤维对称铺设,压电片贴于基底最外层。基于Euler-Bernoulli梁理论及Hamilton原理推导了压电复合材料结构的机电耦合模型并分析其动力学特性。通过对比不同铺层顺序下结构的减振与致动性能,得到了混合控制结构的最佳铺层顺序。在此基础上,使用遗传算法对分布式压电片贴附位置和整体复合结构中的铺层角度进行优化,分别提升了结构的减振和致动性能。结果表明,分布式压电贴片在最外层时减振效果最好,压电层在内部时致动能力更优。压电贴片的贴附位置优化后,相比于在高应变区贴附的经验布置策略,前三阶模态减振性能分别提升了0.67 dB、0.77 dB及1.87 dB;碳纤维和玻璃纤维铺层角度分别为90.001 5°、53.065 2°时致动效果最佳。

摘要："语义鸿沟"已成为基于内容图像检索的瓶颈,解决这个问题需要建立从图像的低层特征到高层语义的映射.对当前语义映射研究进行了综述,首先给出一个结合语义的图像检索框架,并分析了图像内容的层次模型及图像语义的表示方法;然后根据算法的特点,将现有的语义映射方法和技术分为4大类,重点阐述了各类方法提出的思路、模型,并讨论各自的优势和局限性;最后以图像检索实际应用的需要为依据,提出在图像语义检索相关领域的重要课题和研究方向.

摘要：由于语义鸿沟的存在,图像自动标注已成为一个重要课题.在概率潜语义分析的基础上,提出了一种融合语义主题的方法以进行图像的标注和检索.首先,为了更准确地建模训练数据,将每幅图像的视觉特征表示为一个视觉"词袋";然后设计一个概率模型分别从视觉模态和文本模态中捕获潜在语义主题,并提出一种自适应的不对称学习方法融合两种语义主题.对于每个图像文档,它在各个模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该文档的视觉词分布的熵值来确定.于是,融合之后的概率模型适当地关联了视觉模态和文本模态的信息,因此能够很好地预测未知图像的语义标注.在一个通用的Corel图像数据集上,将提出的方法与几种前沿的图像标注方法进行了比较.实验结果表明,该方法具有更好的标注和检索性能.

摘要：针对图像检索中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种对连续视觉特征直接建模的图像自动标注方法.首先对概率潜语义分析(PLSA)模型进行改进,使之能处理连续量,并推导对应的期望最大化算法来确定模型参数;然后根据不同模态数据各自的特点,提出一个对不同模态数据分别处理的图像语义标注模型,该模型使用连续PLSA建模视觉特征,使用标准PLSA建模文本关键词,并通过不对称的学习方法学习2种模态之间的关联,从而能较好地对未知图像进行标注.通过在一个包含5000幅图像的标准Corel数据集中进行实验,并与几种典型的图像标注方法进行比较的结果表明,文中方法具有更高的精度和更好的效果.

摘要：为了更好地揭示图像和文本之间潜在的语义关联,提出了一种融合两级相似度的跨媒体检索方法,构建两个子网分别处理全局特征和局部特征,以获取图像和文本之间更好的语义匹配.图像分为整幅图像和一些图像区域两种表示,文本也分为整个语句和一些单词两种表示.设计一个两级对齐方法分别匹配图像和文本的全局和局部表示,并融合两种相似度学习跨媒体的完整表示.在MSCOCO和Flickr30K数据集上的实验结果表明,本文方法能够使图像和文本的语义匹配更准确,优于许多当前先进的跨媒体检索方法.

摘要：在分析系统集成的设计原则和异构集成系统特征以及功能需求的基础上,总结了几种常用的系统集成方案,提出了一个基于重用接口组件的多异构系统集成模型,并结合实际应用进行了分析。

摘要：针对语义分割任务中因模型下采样过程中的像素损失而导致的上采样像素难以精确还原的问题,提出一种基于门控多层融合的实时语义分割方法.考虑分割的实时性,采用轻量级模型作为基础网络进行特征信息的提取.为解决像素难以精确还原问题,设计了一种横向连接的门控注意力结构,此结构可以对目标特征进行筛选,并通过横向传递增强上采样特征图信息的多样性,从而提高特征图的还原精度.此外,还提出采用多层融合结构来整合不同网络层的语义信息,利用不同网络层间的语义表达差异对缺失像素进行补充.实验以CamVid和VOC为数据集,以512×512大小的图像为输入,测试结果表明,方法的图像语义分割精度达到72.9%,平均分割速度为43.1帧/s.

摘要：SVG是W3C组织制定的一套基于XML的可扩展矢量图形语言描述规范,可以用来描述矢量图形、图像、文本等图形对象。为了在Web上显示图形并对图元进行操作,提出了一个支持SVG的矢量图形编辑系统的数据模型。该模型采用面向对象的方法来描述,主要包括类结构、图元描述模型和SVG解析模型。实践证明,根据这个模型能够设计出高效率的独立于具体应用的图形编辑系统,为生成SVG图形文件提供一个可视化环境。