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卤水体积和应力速率影响下海冰强度的统一表征 被引量:12
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作者 王安良 许宁 +1 位作者 毕祥军 季顺迎 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期126-133,共8页
无论在地球物理尺度下研究海冰的动力学演化特性,还是在工程结构尺度下分析海冰与海洋结构物的相互作用过程,海冰强度均是影响海冰宏观变形和细观破坏规律的重要力学参数。本文通过对渤海海冰物理力学性质的现场和室内试验,分析了海冰... 无论在地球物理尺度下研究海冰的动力学演化特性,还是在工程结构尺度下分析海冰与海洋结构物的相互作用过程,海冰强度均是影响海冰宏观变形和细观破坏规律的重要力学参数。本文通过对渤海海冰物理力学性质的现场和室内试验,分析了海冰压缩、弯曲和剪切强度参数与卤水体积、应力速率的对应关系。试验结果表明,海冰强度与卤水体积更好地呈指数关系,与应力速率呈线性关系;在此基础上,本文建立了由卤水体积和应力速率共同表征的海冰强度统一函数关系,为工程领域对海冰强度的选取提供有力的参考依据。 展开更多
关键词 海冰 单轴压缩强度 弯曲强度 剪切强度 卤水体积 应力速率 统一表征
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以图像视频为中心的跨媒体分析与推理 被引量:4
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作者 黄庆明 王树徽 +2 位作者 许倩倩 李亮 蒋树强 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期834-848,共15页
如何跨越从跨媒体数据到跨媒体知识所面临的“异构鸿沟”和“语义鸿沟”,对体量巨大的跨媒体数据进行有效管理与利用,是发展新一代人工智能亟待突破的瓶颈问题。针对以图像视频为代表的海量网络跨媒体内容,借鉴人类感知与认知机理,本文... 如何跨越从跨媒体数据到跨媒体知识所面临的“异构鸿沟”和“语义鸿沟”,对体量巨大的跨媒体数据进行有效管理与利用,是发展新一代人工智能亟待突破的瓶颈问题。针对以图像视频为代表的海量网络跨媒体内容,借鉴人类感知与认知机理,本文对跨媒体内容统一表征与符号化表征、跨媒体深度关联理解、类人跨媒体智能推理等关键技术开展研究。基于上述关键技术,着力于解决发展新一代人工智能的知识匮乏共性难题,开展大规模跨媒体知识图谱的构建及人机协同标注技术研究,为跨媒体感知进阶到认知提供关键支撑,进一步为跨媒体理解、检索、内容转换生成等跨媒体内容管理与服务热点应用领域提供了可行思路。 展开更多
关键词 跨媒体 图像视频 统一表征 关联理解 可解释推理 人机协同 知识图谱 内容管理与服务
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面向高校基础课教学的多模态数据分析及应用
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作者 任盛 唐雅媛 《新课程研究》 2021年第6期75-76,共2页
传统的高校基础课教学受到客观因素的限制无法适应信息化教育、智慧教育的发展趋势。文章针对高校基础课教学大数据来源多渠道、内容多样性、计算复杂化等特性,研究跨模态多通道数据的统一表征、模型构建方法,并构建面向学习行为大数据... 传统的高校基础课教学受到客观因素的限制无法适应信息化教育、智慧教育的发展趋势。文章针对高校基础课教学大数据来源多渠道、内容多样性、计算复杂化等特性,研究跨模态多通道数据的统一表征、模型构建方法,并构建面向学习行为大数据分析的云教学系统,为高校师生构建随时、随地学习环境,提供Just-in-time的个性化学习内容使得学习活动更具有情境性,促进师生良性互动,提升高校基础教育教学效果。 展开更多
关键词 基础教育大数据 多模态 统一表征 融合 云教学平台
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基于人工智能的跨媒体感知与分析技术研究 被引量:1
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作者 李斌 张正强 +2 位作者 张家亮 周世杰 刘建新 《通信技术》 2020年第1期131-136,共6页
随着新媒体技术的飞速发展,传统方法已难以准确表达具有人工智能属性的复杂知识结构,跨媒体成为大家关注的焦点。当前,媒体数据感知与分析已经从文本、语音、图像以及视频等单一媒体形态向覆盖网络空间与物理空间的跨媒体融合转变。研... 随着新媒体技术的飞速发展,传统方法已难以准确表达具有人工智能属性的复杂知识结构,跨媒体成为大家关注的焦点。当前,媒体数据感知与分析已经从文本、语音、图像以及视频等单一媒体形态向覆盖网络空间与物理空间的跨媒体融合转变。研究满足新一代人工智能发展规划的跨媒体感知和分析技术体系,并依托知识图谱、长短时记忆网络以及卷积神经网络等技术,实现多通道网络数据爬取、实体统一表征、文本语义识别以及视图像分类等,可有效支撑舆情分析、新闻追踪以及情报获取等领域的跨媒体应用。 展开更多
关键词 跨媒体 人工智能 感知与分析 统一表征
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基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法 被引量:1
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作者 闫盈盈 曹扬 +1 位作者 洒科进 支婷 《计算机与数字工程》 2023年第2期390-395,共6页
针对跨模态检索研究中模态较少以及效果不佳问题,提出一种基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法。利用图像识别较佳的卷积神经网络模型Resnet与文本处理效果较佳的Bert模型,在图像、视频、音频和文本四种媒体类型数据之间建立跨媒... 针对跨模态检索研究中模态较少以及效果不佳问题,提出一种基于Resnet-Bert网络模型的跨媒体检索方法。利用图像识别较佳的卷积神经网络模型Resnet与文本处理效果较佳的Bert模型,在图像、视频、音频和文本四种媒体类型数据之间建立跨媒体统一表征类别标签空间。通过不同模态信息的迁移学习与关联挖掘,实现了更高的跨媒体检索精度。在公开数据集上进行实验,采用平均精度均值指标作为评价指标。试验表明,提出的方法在跨媒体检索效果上具有提升作用。 展开更多
关键词 跨媒体检索 Resnet Bert 类别标签 统一表征
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