分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-03-27
摘要: 大语言模型 (LLMs, Large Language Models) 能够从大量语料的上下文中学习到模式,其包括词语之间的关系、句子的结构甚至更复杂的语义和语用信息。然而,让预训练语言模型生成结构化、严格遵循约定的内容仍然是一项挑战。我们提出了一种引导大模型生成计算机高可用内容的方案,无需微调和额外的神经网络推理,通过提前约定的上下文无关文法 (CFG, Context-Free Grammar) 构建一个采用协程的约束装置,在自回归模型Transformer的解码阶段引导模型采样正确的词元,以构成符合程序约定的形式语言。这将保证计算机程序每次都能把语言模型生成内容解析为期望的数据结构、类型或指令,以便开发人员更容易地将大语言模型纳入具体应用程序。我们在多个任务数据集上进行了实验,包括JSON、Mermaid框图和函数调用表达式生成等任务,结果表明我们的方法能够有效地提高LLMs生成内容对计算机程序的可用性。
分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-03-23
摘要: 近年来,研究者们已较为一致地认识到中庸思维对心理健康的积极影响,然而其潜在的作用机制还不甚明晰。以往研究表明,当个体能较好地协调代表“利己”的能动动机和代表“利他”的共生动机时,就会拥有相对高的道德中心性水平。道德中心性体现了内部动机系统的平衡状况,其能降低内在动机之间的冲突,促使两种动机相互支持、相互激励。道德中心性或许在中庸思维对心理健康的影响中发挥了潜在中介作用。当前对于个体道德中心性的测量存在较为成熟的评估方法——Values Embedded in Narratives(VEIN),但其涉及到对个人奋斗文本的价值观编码工作,因此测量过程较为复杂且人力成本较高。然而,近几年大型语言模型(比如ChatGPT)的发展显示出了其卓越的上下文理解能力,为心理学领域的文本分析和编码工作提供了新的可能性。本研究希望借助大型语言模型前沿技术,将其应用于心理学研究编码工作,降低个体道德中心性测量过程中所需要的时间以及人力成本,同时探究中庸思维对心理健康的影响机制,了解文化是如何通过影响道德中心性进而影响个体心理健康水平。研究一通过提示工程设计差异化提示词来训练GPT-3.5 Turbo识别个人奋斗中包含的价值观(成就/权力/博爱/仁爱),并对识别准确率、精确率和召回率进行评估,以得到符合要求、满足应用条件的识别模型。在研究二中将上述模型应用于道德中心性的测量中,验证道德中心性在中庸思维对心理健康(抑郁和焦虑)影响中的中介作用。研究结果如下:(1)GPT-3.5 Turbo大型语言模型在识别权力、成就、博爱和仁爱价值观的准确率不低于0.80,展现了ChatGPT在心理学研究中的应用潜力;(2)道德中心性在中庸思维对抑郁/焦虑的影响中起到了中介作用,高中庸思维的个体能更有效地整合能动与共生动机,增强其道德中心性,从而降低个体的抑郁/焦虑水平。综上所述,本研究利用大型语言模型技术突破了传统心理学研究技术上的限制,探究了中庸思维对心理健康的影响机制,验证了道德中心性在其中起到的中介作用。一方面证明了大型语言模型在心理学研究领域的应用潜力,另一方面也加深了我们对文化因素影响心理健康机制的认识,丰富了该领域的理论基础,启示了政策制定者,可以尝试发挥中庸文化优势,倡导重视个人发展同时注重集体福祉的价值观,帮助民众形成协调的思维模式,维护和促进人民精神健康与社会的良性发展。
分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-03-23
摘要: 近年来,研究者们已较为一致地认识到收入分配不平等对心理健康的影响,然而对于其内在的心理作用机制还不甚明晰。经济环境作为个体所处的宏环境,塑造着人们不同的价值观,使个体拥有不同水平的动机取向。以往研究表明,当个体能较好地协调代表“利己”的能动动机和代表“利他”的共生动机时,就会拥有相对高的道德中心性水平。道德中心性体现了内部动机系统的平衡状况,其能降低内在动机之间的冲突,促使两种动机相互支持、相互激励,帮助个体高效实现个人价值,通过寻找生活意义提高幸福感,进而减少产生心理健康问题的风险。因此,道德中心性或许在收入分配不平等对心理健康的影响中发挥了潜在中介作用。本研究希望探究收入分配不平等是如何通过影响道德中心性进而影响民众的心理健康水平,一方面丰富心理健康领域的理论基础,同时也为心理健康干预提供理论依据,有助于制定针对性的策略,以提升公众的心理福祉。借助社交媒体大数据以及自然语言处理技术,我们利用地区微博用户发布的帖子,通过心理语义词典提取代表群体道德中心性以及群体心理健康水平的词频特征,采用面板数据分析考察收入分配不平等如何通过道德中心性影响地区群体的负面情绪和自杀风险。研究结果证实了道德中心性在地区收入分配不平等对群体负性情绪/自杀风险的影响中起到了中介作用,收入分配不平等程度越高的地区往往伴随着越低的群体道德中心性水平,进而导致该地区群体的负性情绪/自杀风险增加。
分类: 天文学 >> 天文仪器与技术 分类: 物理学 >> 核物理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-03-10
摘要: The HADAR experiment, which will be constructed in Tibet, China, combines the wide-angle advantages of traditional EAS array detectors with the high sensitivity advantages of focused Cherenkov detectors. Its physics objective is to observe transient sources such as gamma-ray bursts and counterparts of gravitational waves. The aim of this study is to utilize the latest AI technology to enhance the sensitivity of the HADAR experiment. We have built training datasets and models with distinctive creativity by incorporating relevant physical theories for various applications. They are able to determine the kind, energy, and direction of incident particles after careful design. We have obtained a background identification accuracy of 98.6 %, a relative energy reconstruction error of 10.0 %, and an angular resolution of 0.22-degrees in a test dataset at 10 TeV. These findings demonstrate the enormous potential for enhancing the precision and dependability of detector data analysis in astrophysical research. Thanks to deep learning techniques, the HADAR experiment’s observational sensitivity to the Crab Nebula has surpassed that of MAGIC and H.E.S.S. at energies below 0.5 TeV and remains competitive with conventional narrow-field Cherenkov telescopes at higher energies. Additionally, our experiment offers a fresh approach to dealing with strongly connected scattered data.
分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-02-29
摘要: 目的 随着网络大数据以及机器学习的方法的发展,越来越多研究结合文本分析与机器学习来预测满意度。在建立生活满意度预测模型的研究中,针对获取大量有效的有标注数据困难的问题,本研究提出基于文本数据增强以优化生活满意度预测模型。 方法 改编大连理工词典后,以357份生活现状描述为原始文本、生活满意度量表自评分为标注,经过EDA和回译进行文本数据增强,利用传统机器学习算法建立预测模型。 结果 结果显示,大连理工词典改编后,各模型预测能力大大提高;数据增强后,仅在线性回归模型上观察到回译和EDA的提升作用。使用原始数据进行训练的岭回归模型预测值与实际值的皮尔逊相关系数最高,达0.4131。 结论 特征提取精度的提升可优化目前的生活满意度预测模型,但对于以词频为特征建立的生活满意度预测模型,基于回译和EDA进行的文本数据增强可能并不十分适用。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-09
摘要: 不良光照条件下的目标检测是一个重要的图像处理任务,目前的研究主要通过图像增强来减少图像噪声,同时改进网络结构和数据集来适应不良光照条件下的目标检测。然而,很少有人研究不良光照条件对目标检测的具体影响。因此在本文中,我们通过算法生成模拟不良光照条件的数据集,在不同的噪声条件下进行目标检测,统计检测结果,对影响进行研究。由于实验是在模拟数据中进行的,为了保证结果的准确性,我们利用实际场景的不良光照图像对结论进行了验证。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-07
摘要: Aiming at the exponential growth of solution scale in multiple hypothesis tracking (MHT), a continuous consistency model (CCM) is proposed. The key to improve MHT performance is to improve the effi#2;ciency of branch management. However, due to the inevitable detector failure, when the tree is expanded and each detection is organized as the root node of the new tree, a large number of virtual nodes are used. This leads to rapid growth of branches. Different from previous MHT implementations, CCM divides detection into four categories, in#2;cluding continuous, left continuous, right continuous and discontinuous. Comparative experiments show that CCM has significantly improved the computational efficiency and obtained the most advanced results on MOT challenge benchmark.
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-07
摘要: 本文对特征级数据融合算法进行了分类概述,分布从基于概率统计的融合算法、基于逻辑推理的融合算法、基于特征抽取的融合算法、基于搜索的融合算法和基于神经网络的融合算法做了归纳,并且对数据融合的未来研究方向进行了总结论述。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-07
摘要: 本文运用YOLO视觉算法对标签进行识别检测,并对实验过程和实验结果进行了论述。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: 本报告探究了SGT模型在磁探领域的应用,特别关注了其在MGT、SNR0和SNR5数据集上的性能表现。实验结果揭示了SGT模型在处理这些数据集时存在虚警率过高和预测偏差较大等问题。为解决模型的预测能力和泛化能力不足的问题,我们设计了一系列改进实验,着重从调参、优化特征提取方式和修改连续性判断三个方面入手。在这三种改进方法中,调参取得了约0.5%的性能提升,特征提取优化和正交基判断的方法反而预测效果降低了20%。通过代码审查和逻辑推理,我们发现问题源于特征提取与模型不兼容。为适应正交基算法,我们提出一种改进思路:引入多种不同类型的特征,包括时域特征、频域特征和统计特征等,并综合利用这些特征信息,构建更为复杂而全面的SGT模型。此外,引入stacking模块,将基于不同特征的单一模型的预测结果作为输入,通过进一步的学习和综合,生成更准确的预测。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: 长期以来,空间场景分类一直是地理信息科学领域的一个突出研究领域。在过去传统方法主要依赖于基于图像特征的检索方法。然而,随着深度学习和人工智能领域的迅速发展,对复杂空间场景的高效分类日益重要。本文提出了一种新颖的框架,该框架将目标检测与知识图谱相结合,自动完成空间场景分类。首先使用目标检测技术对输入图像进行处理以识别场景中的关键实体。随后,利用包含各种空间场景、实体及其关系的知识图谱来识别空间场景分类。为了验证该框架的有效性,我们使用八个空间场景类别进行了实验。实验结果表明,得到的分类结果与真实空间类型较为一致,验证了框架的有效性,展现了空间场景分类的潜在应用价值。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: 扩散模型是一种强大的生成模型,能够在图像、文本和音频等多个领域内产生高质量的结果。本综述旨在汇总和分析应用于视觉领域的扩散生成模型的最新研究进展,包括该领域的理论和实践贡献。本文首先探讨了去噪扩散概率模型、基于分数的扩散生成模型和随机微分方程的扩散生成模型这三种主流模型的特点和原理,并分析了旨在优化模型内部算法和提高采样效率的相关衍生模型。其次,综合评述了扩散模型在当前的应用情况,包括在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析、多模态研究以及跨学科等多个领域的实际应用。最后,基于当前的研究趋势和挑战,对扩散模型未来的发展方向进行了展望,以期为该领域的研究提供指导和启发。本文旨在为研究人员提供一个关于扩散模型研究和应用的全面视图,强调其在人工智能生成内容(AIGC)领域的重要地位和未来潜力。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 分类: 医学、药学 >> 临床医学 提交时间: 2024-01-06
摘要: 垂体微腺瘤通常难以通过平扫核磁共振成像的方式来检测,且误诊的风险较高、病例较少,这使得垂体微腺瘤的检测分割与分类诊断工作难度较大。基于上述问题,本文提出了一种基于动态增强序列的计算机辅助诊断系统DCEPM-CAD。在提取动态增强MR序列时序信息的同时对其中主干网络HRNetv2添加注意力模块进行改进。为了避免因垂体微腺瘤在图像中占据像素过少而无法提取其相关特征的问题,本文还引入TecoGAN图像超分辨率方法来对垂体区域图像进行超分辨率重建。在275名符合研究条件者的共862张MR图像数据集中,DCEPM-CAD针对垂体微腺瘤的诊断准确率达到77%,同时在垂体、垂体微腺瘤的分割方面取得了显著的效果,Dice相似性系数分别达到92.16和72.54。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: Deep Learning is a new research direction in the field of machine learning, which is introduced into machine learning to make it closer to the original goal -AI(Artificial Intelligence).Deep learning is the inherent law and level of learning sample data. The information obtained in these learning processes is very helpful for the interpretation of data such as text, images, and sounds. Its ultimate goal is to allow machines to analyze learning ability like humans and can recognize data such as text, images and sounds. It is a complex machine learning algorithm, which has achieved the effect in terms of voice and image recognition, far exceeding the previous related technologies, especially in searching technology, data mining, machine translation, natural language processing, multimedia learning, voice, recommendation and personalized technologies, and other related fields. This article discusses the theoretical knowledge of deep learning and investigates the application of the algorithm in various fields, to provide a certain reference for deep learning studies.
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-04
摘要: 通过对几篇论文的详细阅读与理解,我完成了本篇综述论文的撰写,并对图神经网络GNN及其部分变体,包括图卷积网络GCN、图采样神经网络GraphSAGE、注意力图神经网络GAT、图循环网络GGNN和图循环神经网络HGNN模型的基本概念、核心结构和应用领域进行了深入分析与全面研究,总结了这些论文作者的研究方法和他们研发的模型所实现的功能及应用,并给出了自己对于GNN未来的发展与研究方向的理解。
分类: 统计学 >> 应用统计数学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 分类: 数学 >> 建模与仿真 分类: 能源科学 >> 能源(综合) 提交时间: 2024-01-01
摘要: The surging demand for new energy vehicles is propelled by the call to conserve energy, curtail emissions, and enhance the ecological ambience. By conducting behavioral analysis and mining, particular usage patterns of new en#2;ergy vehicles are pinpointed. Regrettably, these models decrease their environ#2;mental shielding efficiency. For instance, overloading the battery, operating with low battery power, and driving at excessive speeds can all detrimentally affect the battery's performance. To assess the impact of such driving behavior on the urban ecology, an environmental computational modeling method has been pro#2;posed to simulate the interaction between new energy vehicles and the environ#2;ment. To extend the time series data of the vehicle's entire life cycle and the eco#2;logical environment within the model sequence data, I utilized the LSTM deep learning method with Bayesian optimizer optimization parameters for longer simulation. The analysis revealed the detrimental effects of poor driving behavior on the environment
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2023-10-08
摘要: Image enhancement is a common technique used to mitigate issues such as severe noise, low brightness, low contrast, and color deviation in low-light images. However, providing an optimal high-light image as a reference for low-light image enhancement tasks is impossible, which makes the learning process more difficult than other image processing tasks. As a result, although several low-light image enhancement methods have been proposed, most of them are either too complex or insufficient in addressing all the issues in low-light images. In this paper, to make the learning easier in low-light image enhancement, we introduce FLW-Net (Fast and LightWeight Network) and two relative loss functions. Specifically, we first recognize the challenges of the need for a large receptive field to obtain global contrast and the lack of an absolute reference, which limits the simplification of network structures in this task. Then, we propose an efficient global feature information extraction component and two loss functions based on relative information to overcome these challenges. Finally, we conducted comparative experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method, and the results confirm that the proposed method can significantly reduce the complexity of supervised low-light image enhancement networks while improving processing effect.
分类: 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术及资源科学技术其他学科 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2023-09-22
摘要: 目的 及时和准确的空气质量预测数据对于环境管理至关重要,尤其是在空气重污染期间,预测数据可以为政府生态环境管理部门应对污染状况、精准地调配社会资源的决策提供数据支撑。方法 笔者研发的基于深度学习的空气质量预测模型AirNet6,可以兼顾准确性和实时性,实现臭氧、二氧化硫、一氧化碳等因子的7天甚至更长时间的空气质量预测。结果 与传统的化学模型演算不同,本模型使用时空图卷积网络(STGCN),能捕获历史监测数据、天气预测数据、社会活动等数据的规律,在2分钟内完成一百多个点位未来168小时数据的预测。结论 实验表明,AirNet6模型在速度、节能和准确度上,比传统的化学模型及时间序列AI模型均有明显进步。关键词:空气质量预测、人工智能、深度学习模型、时空图卷积网络
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2023-09-06
摘要: In this study, an adaptively hybrid method was proposed to improve the performance of fractal coding methods. First, we found that the range blocks with large variances (RBLVs) play a crucial role in degrading decoded images, and the effect of the remaining range blocks with small variances (RBSVs) can be ignored. Second, RBLVs were designed to be encoded in an extended domain block pool (EDBP), and the remaining RBSVs were encoded with the no-search fractal encoding method. Moreover, an effective method to adaptively divide the range blocks into the above two categories was proposed. Finally, four fractal coding methods were adopted to assess the performance of the proposed method. Experimental results show that, compared with the previous methods, the proposed method can achieve better-decoded image quality with fewer bits per pixel and fewer computations.
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2023-08-25
摘要: To predict fractal decoded image quality more efficiently, an effective decoded image quality prediction method was proposed in this study. In fractal encoding process, the dynamic range of the linear correlation coefficients (LCCs) between range blocks and their best-matched domain blocks was greatly extended by several outliers which increased uncertainty and resulted in reduced prediction accuracy. To remove the interference of outliers, we introduced the effective minimum and maximum of LCCs, which provided the effective bottom and top limits of the actual percentage of accumulated collage error (EBL-APACE and ETL-APACE), respectively. Further, when EBL-APACE reached a large percentage, the average collage error (ACER) can be estimated, and the decoded image quality can be predicted directly.Experimental results show that compared with the previous method, the proposed method can provide higher prediction accuracy with fewer computations.