摘要：多特征模态融合时存在噪声的叠加,而为减小模态间的差异采用的级联方式的结构也未充分利用模态间的特征信息,因此设计一种跨模态双流交替交互网络(DAINet)方法。首先,构建双流交替增强(DAE)模块,以交互双分支形式融合模态特征,并通过学习模态数据的映射关系,以红外-可见光-红外(IR-VIS-IR)和可见光-红外-可见光(VIS-IR-VIS)的双向反馈调节实现模态间噪声的交叉抑制;然后,构建跨模态特征交互(CMFI)模块,并引入残差结构将红外-可见光模态内以及模态间的低层特征和高层特征进行有效融合,从而减小模态间的差异并充分利用模态间的特征信息;最后,在自建红外-可见光多模态台风数据集及RGB-NIR多模态公开场景数据集上进行实验,以验证DAE模块和CMFI模块的有效性。实验结果表明,与简单级联融合方法相比,所提的基于DAINet的特征融合方法在自建台风数据集上的红外模态和可见光模态上的总体分类精度分别提高了6.61和3.93个百分点,G-mean值分别提高了6.24和2.48个百分点,表明所提方法在类别不均衡分类任务上的通用性;所提方法在RGB-NIR数据集上的2种测试模态下的总体分类精度分别提高了13.47和13.90个百分点。同时,所提方法在2个数据集上分别与IFCNN(general Image Fusion framework based on Convolutional Neural Network)和DenseFuse方法进行对比的实验结果表明,所提方法在自建台风数据集上的2种测试模态下的总体分类精度分别提高了9.82、6.02和17.38、1.68个百分点。

摘要：将遥感图像进行像素级海陆分割是海岸线提取的一项基础性工作。由于海岸线的动态变化,获取精准的海岸线标记数据集比较困难,为此采用Google Aerial photo-Maps配对样本,在对Google Maps进行海陆二值化处理后构建了新的配对数据集。针对新数据集样本较少问题,在循环生成对抗网络(CycleGAN)模型的基础上,提出了基于双重注意力机制的DAM-CycleGAN。新模型全面考虑遥感图像和海陆二值化图像之间的结构相似性,改进了循环一致性损失,并设计通道注意力模块和空间注意力模块来凸显显著性特征和区域,以增强模型在小样本训练下的特征学习能力。在均方误差、平均像素精度和平均交并比(MIoU)三个评价指标上,与全卷积神经网络模型、DeepLab模型在多个规模数据集训练下的实验结果对比,改进模型转换的海陆二值化图像与真值图像更加吻合,MIoU值分别至少提高7%、6%以上,验证了所提方法的有效性和可行性。

摘要：关联规则挖掘是经典的数据挖掘方法,越来越多的企业都把它看作是必不可少的战略分析工具。当前关联规则挖掘方法得到的规则过多,令用户在运用时难以理解,因此研究关联规则集的约简方法具有应用价值。研究了数据库模式中关键字包含的主属性对基于Apriori算法的关联规则挖掘产生的关联规则的影响,即部分函数依赖会导致关联规则挖掘的数据集中冗余信息的频繁出现,并产生没有实际价值的关联规则,识别并消除这样的规则就能实现规则集的约简。求全部主属性如同求所有候选关键字问题都是NP难题,因此提出了一种基于一个候选关键字进行验证的算法来判定主属性,从而完成基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法的设计与实现,并在最后的实验中验证了该算法的有效性。

摘要：逻辑推理是感知视觉元素间规律和联系的能力,使计算机拥有类人的推理能力是一项重要的研究内容。在大量数据和深度模型的驱动下,现今人工智能已在图像处理等领域中取得超越人类水平的表现,但通过图像进行逻辑推理的能力还较落后。为解决面向逻辑推理的多尺度关系网络(MRNet)特征提取能力不足及泛化性较差的问题,提出一种改进的残差注意力多尺度关系网络(ResAMRNet)。在主干网络中,利用残差结构并结合跳跃连接与长跳跃连接,将浅层特征融入深层网络训练过程中,减少特征信息丢失,并提高模型特征提取能力。在推理模块中,将通道注意力机制与残差模块相融合检测每行图片间的关系特征,差异化各特征通道的重要程度,自适应学习注意力权重,提取关键特征。设计双池化高效通道注意力机制,结合全局最大池化进一步获取对象的特征信息,提高模型泛化性。在RAVEN和I-RAVEN数据集上的实验结果表明,ResAMRNet的分类准确率相比于MRNet分别提升了8.3和18.1个百分点,具有较强的逻辑推理能力。

摘要：为有效整合多源异构行业系统减少信息孤岛,提出了面向服务的体系架构(SOA),设计并实现了城市风暴潮灾害评估地理信息系统。采用先进的水动力学模型对风暴潮增水过程进行了动态模拟,综合考虑受灾区的人口、房屋面积、重要企事单位、风暴潮增水等信息,利用模糊数学方法建立灾害评估体系及评估模型。依据上述模型利用领域工程方法进行服务构件提取,通过服务的组合与编排实现了风暴潮洪水淹进过程及灾害评估的业务流程,以上海地区为例进行了原型系统实现。结果表明,该系统可对不同天气条件下的风暴潮灾害进行快速评估,系统设计为解决系统重复开发、资源共享提供了新的开发模式。

摘要：面对多样化的应用环境,卷积神经网络(CNN)的架构深度不断增加以提升精度,但同时需要大量的计算参数和网络存储。针对CNN卷积层参数冗余和运算效率低的问题,提出一种基于分层阈值的自适应动态剪枝方法。设计自适应分层阈值判断算法,对批归一化层的尺度因子进行聚类分析,自适应地找到每层的分类断点并据此确定最终阈值,利用该阈值修剪正则化后的输入模型,从而避免根据经验人为定义固定阈值,减小模型尺寸和运行时占用的内存。分别采用该方法和LIU等提出的使用固定阈值且全局修剪的方法对VGGNet、ResNet、DenseNet和LeNet模型进行压缩,并在CIFAR、SVHN和MNIST数据集上测试模型性能。实验结果表明,该方法能够在模型精度与剪枝率之间找到最优平衡,剪枝后模型的测试错误率较对比方法降低0.02~1.52个百分点,同时自适应分层阈值判断算法也能避免对比方法在全局修剪时减去整个层的问题。

摘要：本文通过设计不同的海洋灾害案例(如风暴潮、海浪、海冰、赤潮、海啸以及溢油),将系统性和理论性较强的遥感基础理论融入到每个案例中,让学生在案例中掌握系统理论知识。同时,通过"海洋灾害"案例驱动的遥感课程,增强了学生的学习兴趣,加强了海洋环境保护的意识,提高了学生的动手和解决实际海洋问题的能力。

摘要：培养计算思维能力是计算机基础教学的核心任务。本文讨论了我们在教学过程中培养计算思维能力和创新能力的方法和经验。在实际教学中取得了良好的教学效果。

摘要：《程序设计语言》是一门重要的专业基础课,具有很强的实践性,为改善实验课的教学效果,我校围绕在线评测系统重新设计了实验教学环节。实践结果表明现在的实验课模式取得了良好的教学效果。