摘要：情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域.

摘要：为了使用国画底层视觉特征对国画作者进行分类预测,提出了利用监督式异构稀疏特征进行选择的方法.首先通过提取多种底层异构视觉特征对国画风格进行描述,建立国画高级语义信息向底层视觉的映射;然后从这些异构特征中选择出最能代表该作者独特风格的特征子集,实现不同画家迥异的绘画风格与国画底层稀疏特征的对应与转换;最后利用这些特征子集对国画作者进行预测,完成分类任务.实验结果表明,该方法具有较好的国画分类性能.

摘要：现有基于深度学习的缺陷检测方法通常采用强监督学习策略,检测效果依赖于样本的数量和标注的质量.针对上述问题,提出弱监督学习下融合注意力机制的神经网络算法,仅使用图像级别标签便可同时预测缺陷的位置和概率.首先对多尺度感受野模块提取的特征应用特征融合网络,获取更多边缘细节信息;然后通过多层次的自编码器挖掘特征的深层语义信息;同时通过三线性全局注意力模块进一步细化浅层特征的空间位置信息;最后对浅层边缘特征和深层语义特征进行融合增强,得到最终的精细缺陷特征,达到高效准确的自动化表面缺陷检测的目的.基于PyTorch框架用KolektorSDD电转向器表面缺陷数据集验证所提算法,并与U-Net等缺陷检测算法进行对比.检测视觉效果显示,所提算法可以保留更多的细节纹理信息,能够有效扩大细微缺陷与复杂背景之间的特征差异.通过大量实验表明,该算法在复杂场景下比其他模型更为准确,其精准率、F1值和总体精度都有所提升.

摘要：目的借鉴大脑的工作机理来发展人工智能是当前人工智能发展的重要方向之一。注意力与记忆在人的认知理解过程中扮演了重要的角色。由于"端到端"深度学习在识别分类等任务中表现了优异性能,因此如何在深度学习模型中引入注意力机制和外在记忆结构,以挖掘数据中感兴趣的信息和有效利用外来信息,是当前人工智能研究的热点。方法本文以记忆和注意力等机制为中心,介绍了这些方面的3个代表性工作,包括神经图灵机、记忆网络和可微分神经计算机。在这个基础上,进一步介绍了利用记忆网络的研究工作,其分别是记忆驱动的自动问答、记忆驱动的电影视频问答和记忆驱动的创意(文本生成图像),并对国内外关于记忆网络的研究进展进行了比较。结果调研结果表明:1)在深度学习模型中引入注意力机制和外在记忆结构,是当前人工智能研究的热点; 2)关于记忆网络的研究越来越多。国内外关于记忆网络的研究正在蓬勃发展,每年发表在机器学习与人工智能相关的各大顶级会议上的论文数量正在逐年攀升; 3)关于记忆网络的研究越来越热。不仅每年发表的论文数量越来越多,且每年的增长趋势并没有放缓,2015年增长了9篇,2016年增长了4篇,2017年增长了9篇,2018年增长了14篇; 4)基于记忆驱动的手段和方法十分通用。记忆网络已成功地运用于自动问答、视觉问答、物体检测、强化学习、文本生成图像等领域。结论数据驱动的机器学习方法已成功运用于自然语言、多媒体、计算机视觉、语音等领域,数据驱动和知识引导将是人工智能未来发展的趋势之一。

摘要：轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolutional neural networks with double paths and wider kernels,DWDCNN)作为实时诊断算法,在结果出现异常或轴承处于高噪声环境下的时候对轴承的振动数据使用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT),将其转换为图像,再使用轻型多尺度胶囊网络(smaller inception capsule net,SICN)进行二次诊断.使用该算法与现有其他算法在凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集和添加不同强度噪声后的CWRU数据集上进行实验,对准确性和计算效率进行对比.结果显示DWDCNN模型使用0.12 ms即可完成一次预测,且在SNR=−4 dB的条件下达到80.07%的准确率,而SICN模型虽然计算时间较长,但是可以在SNR=−4 dB的条件下达到95.00%的准确率.

摘要：实时数据库系统能够很好地实现对过程监控系统中的数据管理、交换和共享。该文通过研究现有的实时数据库技术和当前最流行的工业标准接口OPC技术,设计了支持OPC标准的实时数据库系统方案,并根据电网监控系统的实际需要,初步实现了一个实时数据库系统平台,应用开发可以使用该数据库系统COM控件创建任何需要实时数据库支持的监控系统。测试表明该系统能够满足农电网监控系统对数据实时处理的要求。

摘要：在对XML及SVG技术进行了研究和总结的基础上,设计了一个基于后台数据库进行动态SVG管理的应用。该应用通过程序在后台数据库数据和SVG的文本数据(XML数据)之间建立联系,实现了SVG图像基于后台数据库数据变化的动态管理。设计和实现结果表明:基于数据库实现Web上SVG图像的动态管理是可行的。