基于双通道Transformer的地铁站台异物检测

Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果,但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transformer块和通道交叉注意力机制的DualF ormer模型,用以检测地铁站台屏蔽门与列车门间隙中存在的异物。针对输入图像块尺寸固定的问题,提出双通道策略,通过设计2种不同的特征提取通道对不同尺度的输入图像块进行特征提取,增强网络对粗、细粒度特征的提取能力,提高对多尺度目标的识别精度;针对计算成本高的问题,构建金字塔轻量化Transformer块,将级联卷积引入到多头自注意力(MHSA)模块中,并利用卷积的维度压缩能力来降低模型的计算成本;针对局部与全局信息交互匮乏的问题,提出通道交叉注意力机制,利用提取到的粗细粒度特征在通道层面进行交互,优化局部与全局信息在网络中的权重。在标准化地铁异物检测数据集上的实验结果表明,DualFormer模型参数量为1.98×10⁷,实现了89.7%的精度和24帧/s的速度,优于对比的Tra...     

基于金字塔特征和级联注意力的路面裂缝检测

路面裂缝检测是道路病害自动检测一个关键环节,传统图像检测方法效率不高且易受环境干扰。论文基于卷积神经网络设计了一种在金字塔特征上采用级联注意力（Cascaded Attention）机制的CANet新结构。该网络以ResNext50为骨架网络提取路面图像金字塔特征,进而生成跨层和跨尺度的两级注意力掩膜对裂缝的卷积特征进行增强,并在不同尺度输出的裂缝特征采用双向融合方式生成裂缝预测图。CANet网络新增三个新模块,分别是Layer Attention(LA)模块、Scale-Attention(SA)模块以及Multi View Enhance(MVE)模块。该网络分别在CrackLS315和DeepCrack-DB两个数据集上进行了训练和测试,ODS和OIS指标都取得了当前最好结果。     

基于MAC-LSTM的问题分类研究

针对问句文本通常较短、语义信息与词语共现信息不足等问题,提出一种多层级注意力卷积长短时记忆模型（multi-level attention convolution LSTM neural network,MAC-LSTM）的问题分类方法。相比基于词嵌入的深度学习模型,该方法使用疑问词注意力机制对问句中的疑问词特征重点关注。同时,使用注意力机制结合卷积神经网络与长短时记忆模型各自文本建模的优势,既能够并行方式提取词汇级特征,又能够学习更高级别的长距离依赖特征。实验表明,该方法较传统的机器学习方法和普通的卷积神经网络、长短时记忆模型有明显的效果提升。     

基于CNN和多注意力机制的XSS检测模型

为了解决普通深度学习模型存在的难以区分信息重要性差异,以及单一注意力机制存在的关注维度单一的问题,文中提出了一种基于卷积神经网络和多注意力机制的模型对XSS攻击进行检测。首先,将经过word2vec转换后的数据输入到卷积神经网络提取局部特征;然后,使用自注意力模块学习数据的长距离依赖关系,并加强模型对序列维度上重要特征的关注;接着,经过通道注意力模块从通道维度对不同的通道特征图加权;之后,将经注意力模块处理过的特征输入到池化层进行下采样处理,并使用Dropout层提高模型的泛化能力;最后,利用提取到的特征对样本进行分类。使用测试数据集对文中提出的模型进行实验,结果显示,该模型对XSS攻击的检测效果良好,准确率与F1值相比其他深度学习模型有一定程度提升。     

基于Deepcrack网络的混凝土裂缝检测方法

混凝土结构裂缝对建筑安全构成了极大的潜在威胁,裂缝检测对建筑结构的维护具有重要意义,当前基于深度学习的裂缝检测针对提取裂缝细节的能力仍有待提高。因此,该文对Deepcrack网络进行优化,提出了基于金字塔分割注意力和全局上下文的混凝土裂缝检测算法PG-Deepcrack。首先,在编码器中提出双卷积-注意力并行模块,增加金字塔分割注意力分支为卷积层提供更丰富的多尺度裂缝信息;其次,为了捕获长距离依赖关系,并行模块操作后引入全局上下文模块,进一步提升网络对裂缝细节的表达能力;最后,在特征融合阶段利用全维动态卷积和GELU激活函数,对编解码器特征层联级融合,使网络更全面地保留不同尺寸的裂缝信息并提高模型的泛化性能。为验证网络模型的有效性,在Deepcrack数据集上与7个网络模型进行对比试验,所提出的网络表现了最佳性能,IoU达到了72.78%。     

多尺度非局部自注意力MRI脑肿瘤分割网络

针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的感受野受限和全局信息捕获不足问题, 通过引入非局部自注意力机制与多尺度的金字塔卷积提出一种改进U-Net模型—PyCSAU-Net. 该模型以三维U-Net作为基础网络, 在第4层横向连接位置引入扩展的三维非局部注意力模块, 通过改善网络因卷积核大小受限导致的长距离建模能力不足问题来提升脑肿瘤分割精度; 此外, 在网络下采样阶段将普通卷积替换为具有多尺度特点的三维金字塔卷积, 在多级别和分辨率下来提取更具判别性的脑肿瘤深度特征. 在公开的BraTS 2019和BraTS 2020验证集上在完全肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心分割上分别取得了0.904/0.901、0.781/0.774和0.825/0.824的分割精度, 表明所提出PyCSAU-Net方法在脑肿瘤分割任务上的有效性和竞争力.     

结合双注意力机制的道路裂缝检测

目的 道路裂缝检测旨在识别和定位裂缝对象,是保障道路安全的关键问题之一。为解决传统深度神经网络在检测背景较复杂、干扰较大的裂缝图像时精度较低的问题,设计了一种基于双注意力机制的深度学习道路裂缝检测网络。方法 本文提出了在骨干网络中融入空洞卷积和两种注意力机制的方法,将其中的轻量型注意力机制与残差模块结合为残差注意力模块Res-A。对比研究了该模块“串联”和“并联”两种方式对于裂缝特征关系权重的影响并获得最佳连接。同时,引入Non-Local计算模式的注意力机制,通过挖掘特征图谱的关系权重以提高裂缝检测性能。结合两种注意力机制可以有效解决复杂背景下道路裂缝难检测的问题,提高了道路裂缝检测精度。结果 在公开复杂道路裂缝数据集Crack500上进行对比实验与验证。为证明本文网络的有效性,将平均交并比(mean intersection over union, m Io U)、像素精确度(pixel accuracy, PA)和训练迭代时间作为评价指标,并进行了3组对比实验。第1组实验用于评价残差注意力模块中通道注意力机制和空间注意力机制之间不同组合方式的检测性能,结果表明这两种机制并联相加时...     

改进Deeplabv3+的双注意力融合作物分类方法

近年来,卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）在农作物分类研究中不断取得新进展,但在建模长期依赖关系方面表现出一定的局限性,对农作物全局特征的捕获存在不足。针对以上问题,将Transformer引入Deeplab v3+模型,提出了一种用于无人机影像农作物分类的并行分支结构——DeepTrans(Deeplab v3+with Transformer)模型。DeepTrans以一种并行的方式将Transformer和CNN结合在一起,利于全局特征与局部特征的有效捕获。通过引入Transformer来增强图像中信息的远距离依赖关系,提高了作物全局信息的提取能力;加入通道注意力机制和空间注意力机制加强Transformer对通道信息的敏感度及ASPP(atrous spatial pyramid pooling)对作物空间信息捕获能力。实验结果表明,DeepTrans模型在MIoU指标上可达0.812,相较于Deeplab v3+模型提高了3.9%,该模型在五类作物的分类中精度均有提升,对于容易错分的甘蔗、玉米和香蕉三种作物,其IoU分别提高了2...     

跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测

近年来, RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息, 取得了比RGB显著性检测模型更好的性能, 受到学术界的高度关注. 然而, 现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求. 最近兴起的Transformer擅长建模全局信息, 而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节. 因此, 如何有效结合CNN和Transformer两者的优势, 挖掘全局和局部信息, 将有助于提升显著性目标检测的精度. 为此, 提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法, 通过将Transformer网络嵌入U-Net中, 从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起, 能够更好地对特征进行提取. 首先借助U-Net编码-解码结构, 高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图. 然后, 使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示, 并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入. 其次, 为了减轻低质量深度图带来的负面影响, 设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合. 最后, 5个基准数据集上的实验结果表明, 所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势.     

基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测

随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法。但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好地检测区域内不显著但全局显著的对象;其次,卷积神经网络通过堆叠卷积层的方式可获得图像的全局信息,但在信息由浅向深传递时,会导致信息遗失,同时堆叠太深也会导致网络难以优化。基于此,提出一种基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测方法。使用多个局部特征增强模块和全局上下文建模模块对卷积神经网络进行增强,利用局部特征增强模块增大特征提取范围的同时,采用全局上下文建模获得特征图的全局信息,有效地抑制了区域内显著而全局不显著的物体对显著性检测的干扰; 能够同时提取多尺度局部特征和全局特征进行显著性检测,有效地提升了检测结果的准确性。最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证并和其它11种显著性检测方法进行对比,结果表明所提方法能提升显著性检测结果的准确性且优于参与比较的11种方法。     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

Explanation and prediction: an architecture for default and abductive reasoning

Although there are many arguments that logic is an appropriate tool for artificial intelligence, there has been a perceived problem with the monotonicity of classical logic. This paper elaborates on the idea that reasoning should be viewed as theory formation where logic tells us the consequences of our assumptions. The two activities of predicting what is expected to be true and explaining observations are considered in a simple theory formation framework. Properties of each activity are discussed, along with a number of proposals as to what should be predicted or accepted as reasonable explanations. An architecture is proposed to combine explanation and prediction into one coherent framework. Algorithms used to implement the system as well as examples from a running implementation are given.     

Three Process Perspectives: Organizations, Teams, and People

This paper provides the author's personal views and perspectives on software process improvement. Starting with his first work on technology assessment in IBM over 20 years ago, Watts Humphrey describes the process improvement work he has been directly involved in. This includes the development of the early process assessment methods, the original design of the CMM, and the introduction of the Personal Software Process (PSP)^SM and Team Software Process (TSP){^SM}. In addition to describing the original motivation for this work, the author also reviews many of the problems he and his associates encountered and why they solved them the way they did. He also comments on the outstanding issues and likely directions for future work. Finally, this work has built on the experiences and contributions of many people. Mr. Humphrey only describes work that he was personally involved in and he names many of the key contributors. However, so many people have been involved in this work that a full list of the important participants would be impractical.     

基于复小波噪声方差显著修正的SAR图像去噪

提出了一种基于复小波域统计建模与噪声方差估计显著性修正相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像斑点噪声滤波方法。该方法首先通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,然后对变换后的图像进行双树复小波变换(Dualtree Complex Wavelet Transform,DCWT),并对复数小波系数的统计分布进行建模。在此先验分布的基础上,通过运用贝叶斯估计方法从含噪系数中恢复原始系数,达到滤除噪声的目的。实验结果表明该方法在去除噪声的同时保留了图像的细节信息,取得了很好的降噪效果。     

How do children do mathematics with LOGO?

Abstract  This paper considers some results of a study designed to investigate the kinds of mathematical activity undertaken by children (aged between 8 and 11) as they learned to program in LOGO. A model of learning modes is proposed, which attempts to describe the ways in which children used and acquired understanding of the programming/mathematical concepts involved. The remainder of the paper is concerned with discussing the validity and limitations of the model, and its implications for further research and curriculum development.     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

Editorial: Special issue on recent advances in hybrid control theory and applications

正The demands of a rapidly advancing technology for faster and more accurate controllers have always had a strong influence on the progress of automatic control theory.In recent years control problems have been arising with increasing frequency in widely different areas,which cannot be addressed using conventional control techniques.The principal reason for this is the fact that a highly competitive economy is forcing systems to operate in regimes where     

Information for Authors

正Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)areedited by the international board of distinguished Chinese andforeign scientists,and are aimed to present the latest devel-opments and achievements in scientific research in China andoverseas to the world’s scientific circles,especially to stimulateand promote academic exchange between Chinese and for-eign scientists everywhere.     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。