基于两阶段注意力机制的立场检测方法
两阶段目标检测算法
两阶段目标检测算法
在第一个阶段，算法会生成一系列候选框，这些框覆盖了图像中可能
出现目标的区域。
这些候选框可以使用不同的方法生成，例如选择性（Selective Search）等。
其中，选择性是一种基于图像的分割和分组策略，可以根据颜色、纹理、边缘等特征将图像划分为多个区域，并在此基
础上将这些区域组合成候选框。
在第二个阶段，候选框会被送入一个目标分类器中进行分类。
目标分
类器可以是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等。
CNN经过预训练的
网络通常会用于提取候选框的特征。
这些特征会被送入分类器，分类器会
将每个候选框识别为特定的目标物体或背景。
两阶段目标检测算法相比于一阶段目标检测算法的优势在于准确性更高。
这是因为两阶段算法利用了两个阶段的信息，通过候选框的生成和目
标分类的两个步骤，可以更准确地确定目标物体的位置和类别。
此外，两
阶段算法通常可以处理较小的目标物体和密集的目标物体，因为它能够生
成更多的候选框来捕捉这些目标。
然而，两阶段目标检测算法的缺点是速度较慢。
由于需要经过两个阶
段的处理，所以算法的速度较慢，无法在实时系统中得到实时的检测结果。
为了解决这个问题，一些方法被提出来加速两阶段算法的运行，例如使用
区域建议网络（RPN）来生成候选框。
总结起来，两阶段目标检测算法通过候选框生成和目标分类两个阶段
来检测图像中的目标物体。
虽然速度较慢，但准确性更高。
随着计算机视
觉技术的不断发展，两阶段目标检测算法将继续在目标检测领域发挥重要
作用。
基于注意力的BiLSTM-CNN中文微博立场检测模型
ＢａｉＪｉｎｇ ＬｉＦｅｉ ＪｉＤｏｎｇｈｏｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７２，Ｈｕｂｅｉ，Ｃｈｉｎａ）
收稿日期：２０１７－０４－２４。白静，硕士生，主研领域：自然语言处理，情感分析。李霏，博士ＬＳＴＭＣＮＮ中文微博立场检测模型
２６７
０ 引 言
随着 Ｗｅｂ２．０的蓬勃发展，互联网逐渐倡导用户 为中心，由被动地接收互联网信息向主动创造互联网 信息迈进。因此，互联网上产生了大量用户参与的、对 于诸如人物和事件等有价值的评论信息。这些评论信 息表达了人们的各种情感色彩和立场倾向性，如批评、 赞扬等。随着社交媒体信息规模的迅速膨胀，仅靠人 工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此 迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评 价信息［１］，对 其 中 蕴 含 的 隐 藏 社 会 现 象 进 行 挖 掘［２］。 立场检测任务受到了越来越多研究者的关注，同时在 ２０１６年的自然 语 言 处 理 与 中 文 计 算 会 议 上 也 提 出 了 关于中文微博的立场检测任务。足可以看出基于社交 文本进行立场信息检测的迫切需要。
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｆｏｒａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｄａｔａ，ｍｉｎｉｎｇｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｎｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｈａｓｇｒａｄｕａｌｌｙ ｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．ＴｈｅＦｉｆｔｈＳｅｓｓｉｏｎｏｆＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ （Ｎｌｐｃｃ２０１６）ｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｓｔａｎｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔａｓｋｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ．Ｉｎｅｘｉｓｔｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓａｌｗａｙｓｕｓｅ ｆｅａｔｕｒｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｃｈａｓａｄｄｉｎｇｅｍｏｔｉｏｎａｌｄｉｃｔｉｏｎａｒｉｅｓａｎｄｅｘｐｅｒｔｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．Ｂｕｔｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｒｅｑｕｉｒｅｓａｌｏｔｏｆ ｍａｎｐｏｗｅｒ．Ｏｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｕｓｅｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｓｔａｎｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｂｕｔｔｈｅｙｄｏｎｏｔｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｆａｃｔ ｔｈａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｏｒｄｓｉｎｓｅｎｔｅｎｃｅｓｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｎｐｏｓｉｔｉｏｎｔｅｎｄｅｎｃｉｅｓ．Ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｓａｒｅｏｆｔｅｎｕｓｅｄｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｓｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｙｈｉｇｈｌｉｇｈｔｔｈｅｖａｌｕａｂｌｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｂａｓｅｄ ＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒＢｉＬＳＴＭＣＮＮ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｔｅｘｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｖｅｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｌｏｃａｌ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｏｎｇｓｈｏｒｔｍｅｍｏｒｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＳＴＭ）ａｎｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＣＮＮ） ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｎｗｅａｄｄｅｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｗｅｉｇｈｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｌｏｃａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｔｈｒｏｕｇｈ ＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍｓ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅｔｗｏｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｍ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎＮｌｐｃｃｃｏｒｐｕｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｈａｄａｃｈｉｅｖｅｄａｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎｏｆａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｃｏｕｌｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｔａｎｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ
基于RoBerta的立场检测与趋势预测模型设计
DOI: 10.11991/yykj.202012008基于RoBerta 的立场检测与趋势预测模型设计赵姝颖，肖宁，曾华圣，王海兮，常明芳中国电子科技集团公司 第三十研究所，四川 成都 610000摘 要：立场检测任务通过自然语言处理技术，分析出文本内容对目标话题的立场倾向。
本文提出的立场检测模块从文件系统取“文本数据”，而后根据预先设定的字典，将文本中的文字和文字在字典中对应的数字进行映射，形成数字序列。
将数字序列输入已预训练好的RoBERTa 模型，得到数字序列的特征表示，将特征表示输入分类器进行立场识别。
最后将立场分值附加到最初的文本数据后面，形成“文本+立场”新的数据结构，并根据控制台的指令送往分析模块。
通过与现有的BERT 模型、Ernie2.0+BiLSTM 模型进行对比，采用的RoBERTa 模型能够提升立场检测的准确度，这体现出了在立场检测任务中RoBERTa 模型的优越性，印证了本系统所采用的技术方案的合理性。
关键词：立场检测；自然语言处理；文本数据；RoBERTa 模型；深度学习；趋势预测；模型设计；系统准确度中图分类号：TP302.1 文献标志码：A 文章编号：1009−671X(2021)03−0027−07RoBerta based standpoint detection and trend prediction modeland its software designZHAO Shuying, XIAO Ning, ZENG Huasheng, WANG Haixi, CHANG MingfangThe 30th Institute of China Electronics Technology Corporation, Chengdu 610000, ChinaAbstract : The standpoint detection task uses natural language processing technology to analyze the standpoint tendency of the text content on the target topic. The standpoint detection module proposed in this paper takes "text data" from the file system, and then maps the words in the text and the corresponding numbers in the dictionary to form a sequence of numbers according to a preset dictionary. Input the digital sequence into the pre-trained RoBERTa model to obtain the feature representation of the digital sequence, and then take this feature representation and input it to the classifier for standpoint recognition. Finally, the standpoint score is appended to the original text data to form a new data structure of "text + standpoint" and sent to the analysis module according to the instructions of the console. By comparing with the existing BERT model and Ernie2.0+BiLSTM model, the RoBERTa model used in this paper can improve the accuracy of standpoint detection, which reflects superiority of the RoBERTa model in the standpoint detection task and confirms the rationality of adopted technical scheme.Keywords: standpoint detection; natural language processing; text data; RoBERTa model; deep learning; trend prediction; software design of model; system accuracy立场检测源于人工智能自然语言处理技术，是情感分类技术的一个前沿分支，可以看作是针对特定目标话题进行的情感分析任务 [1]。
基于注意力机制的视频检索技术研究
基于注意力机制的视频检索技术研究随着互联网的发展和视频数据的爆炸性增长，如何高效地检索和管理海量视频数据成为了一个迫切的问题。
基于注意力机制的视频检索技术应运而生，它通过模拟人类注意力的方式，将注意力集中在视频中最重要的部分，从而提高视频检索的效果和准确性。
基于注意力机制的视频检索技术主要包括两个关键步骤：特征提取和注意力模型。
在特征提取阶段，通过对视频进行分析，提取出视频的关键特征，如颜色、纹理、形状等。
这些特征能够反映视频的内容和结构，为后续的检索提供基础。
在注意力模型阶段，根据视频的特征，通过计算注意力权重，确定视频中最重要的部分。
这些重要部分通常包括关键帧、关键对象或重要动作等，它们能够更准确地表达视频的主题和内容。
基于注意力机制的视频检索技术具有多个优势。
首先，它能够提高视频检索的效率。
传统的视频检索方法通常是针对整个视频进行检索，而基于注意力机制的方法能够将注意力集中在视频的重要部分，减少检索的计算量，提高检索的速度。
其次，它能够提高视频检索的准确性。
通过模拟人类的注意力机制，将注意力集中在视频的重要部分，能够更准确地捕捉到视频的主题和内容，提高检索的精度和召回率。
此外，基于注意力机制的视频检索技术还能够适应不同的检索需求和场景，如关键帧检索、视频内容分析和视频摘要生成等。
然而，基于注意力机制的视频检索技术仍然面临一些挑战。
首先，如何有效地提取视频的关键特征是一个关键问题。
视频数据的复杂性和多样性使得特征提取变得困难，需要设计更加有效和鲁棒的特征提取算法。
其次，如何准确计算视频中不同部分的注意力权重也是一个挑战。
视频的内容和结构多变，不同部分的重要性也不同，需要设计合适的模型和算法来计算注意力权重。
最后，基于注意力机制的视频检索技术在实际应用中还存在一些问题，如计算复杂度高、需求不明确等，需要进一步研究和改进。
总之，基于注意力机制的视频检索技术在解决海量视频数据检索问题上具有重要的意义和应用价值。
面向遥感影像分类、目标识别及提取的深度学习方法研究
面向遥感影像分类、目标识别及提取的深度学习方法研究一、内容概述随着遥感技术的不断发展，遥感影像在各个领域的应用越来越广泛。
针对遥感影像的分类、目标识别及提取，本文提出了一种基于深度学习的方法研究。
本文首先分析了当前遥感影像处理技术的发展现状和存在的问题，指出了利用深度学习方法解决遥感影像分类、目标识别及提取问题的重要性和紧迫性。
本文介绍了所提出的深度学习模型，包括网络结构、损失函数、优化算法等。
通过大量实验验证了所提方法的性能和有效性。
总结了本文的主要工作和贡献，并对未来的研究方向进行了展望。
本文的研究对于推动遥感影像处理技术的发展具有重要意义，可为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
1. 遥感影像的重要性及其应用领域随着科技的飞速发展，遥感技术在地理信息获取、环境监测和资源勘查等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像作为遥感信息的主要载体，其重要性和应用价值日益凸显。
高分辨率遥感影像能够全面呈现地物的外观和属性，为全球气候变化、土地利用、城市规划等领域的科学研究提供丰富的数据支持；而借助深度学习技术，遥感影像的分类、目标识别以及信息提取等问题也得以有效解决，推动了遥感信息化、智能化水平的显著提升。
为了满足各类遥感应用的需求，对高分辨率遥感影像的处理和分析能力也在不断提高。
借助深度学习算法，遥感影像能够被更有效地处理、分析和利用。
遥感影像已经成为地理信息科学、计算机视觉、模式识别等多个学科领域的研究热点，为众多领域的科研和应用提供了强大的技术支撑。
遥感影像的重要性及其在各大领域的应用价值是不容忽视的。
而深度学习方法的发展为遥感影像的获取、处理、分析和应用带来了更多的可能性和挑战，预示着遥感技术在未来将有更广泛的应用前景。
2. 深度学习在遥感影像处理中的研究现状与挑战随着深度学习技术的飞速发展，其在遥感影像处理领域的应用也日益广泛。
通过构建深度神经网络模型，实现对遥感影像的自动分类、目标识别以及信息提取已经取得了显著的进展。
基于注意力机制的时序数据重建及异常检测
基于注意力机制的时序数据重建及异常检测摘要时序数据重建及异常检测是一项重要的研究课题，对于许多实际问题有着重要的应用价值。
本文提出了一种基于注意力机制的时序数据重建及异常检测方法。
该方法借鉴了自注意力机制的思想，对不同时间步的特征进行加权，以提高重建和异常检测的准确性。
实验结果表明，该方法具有较高的重建准确性和异常检测敏感性。
1. 引言时序数据广泛存在于人们生活中的各个领域，例如金融交易、工业生产和医疗保健等。
对时序数据进行分析和预测，可以帮助人们更好地了解数据的规律和趋势，进而做出更加科学的决策。
同时，异常检测也是时序数据分析的重要方面。
异常数据可能代表着潜在的问题或风险，及时检测和排除异常数据对于保证数据分析结果的准确性和可靠性至关重要。
因此，时序数据重建和异常检测在实际中具有重要的应用价值。
在现有的研究中，很多学者已经提出了一些方法来解决时序数据重建和异常检测的问题。
这些方法包括基于深度学习的方法、基于曲线拟合的方法、基于统计学的方法等。
但是，这些方法在实际应用中存在一些问题。
例如，基于统计学的方法需要对数据的分布做出假设，这可能导致无法处理非正态分布的数据；基于曲线拟合的方法容易受到噪声的干扰，从而影响重建和异常检测的准确性。
因此，有必要研究一种效果更好的时序数据重建和异常检测方法。
在本文中，我们提出了一种基于注意力机制的时序数据重建和异常检测方法。
该方法借鉴了自注意力机制的思想，对不同时间步的特征进行加权处理，以提高重建和异常检测的准确性。
实验结果表明，该方法具有较高的重建准确性和异常检测敏感性。
2. 相关工作2.1 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是目前研究时序数据重建和异常检测的主流方法之一。
这些方法通常使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）作为基础模型，从而实现对时序数据的处理。
其中，LSTM网络是应用最为广泛的一种RNN网络。
通过LSTM网络可以对时序数据进行编码和解码，从而实现时序数据的重建。
基于注意力机制与图神经网络的目标检测
基于注意力机制与图神经网络的目标检测基于注意力机制与图神经网络的目标检测目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象并将其准确地定位。
近年来，深度学习技术的快速发展使得目标检测取得了显著的进展。
在这篇文章中，我们将介绍一种基于注意力机制与图神经网络的目标检测方法，旨在改进传统目标检测方法在复杂场景中的性能。
传统的目标检测方法通常基于滑动窗口或区域建议的策略，即在不同位置以不同尺度滑动窗口或生成候选区域，并使用分类器或回归器对每个窗口或区域进行判别。
然而，这种方法在处理大量的候选区域时计算量较大，且容易出现漏检和误检的问题。
在目标检测中引入注意力机制是一种解决上述问题的途径。
注意力机制能够使神经网络关注图像中的重要部分，从而提升检测性能。
基于注意力机制的目标检测方法通常分为两个阶段：注意力生成和目标检测。
在注意力生成阶段，我们使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并利用注意力机制生成与目标相关的特征图。
常见的注意力生成方法有：自注意力机制、外部注意力机制和内部注意力机制。
自注意力机制允许网络自主地学习并生成与目标相关的特征图，而外部注意力机制利用外部信息（如辅助分类器或上下文信息）来生成特征图。
内部注意力机制结合了自注意力机制和外部注意力机制的优点，既能自主学习目标相关特征，又能融合外部信息。
在目标检测阶段，我们使用图神经网络（GNN）对生成的注意力特征图进行处理和推理。
GNN是一种能够处理图结构数据的神经网络，能够对图像中的像素或候选区域进行建模和推理。
传统的目标检测方法将图像分割为小块进行处理，而GNN能够将整个图像或候选区域作为一个整体进行推理，从而更好地捕捉图像中对象的上下文信息。
此外，GNN还能够利用图的拓扑结构进行信息传播和聚合，增强特征表示的表达能力。
综上所述，基于注意力机制与图神经网络的目标检测方法融合了注意力机制和图神经网络的优势，能够提升目标检测的性能。
立场分析研究综述
第34卷第12期2020年12月Vol.34,No.12Dec.,2020中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2020)12-0001-08立场分析研究综述刘玮I,彭鑫？，李超I,王品2,王丽宏I（1.国家互联网应急中心，北京100029； 2.中国科学院自动化研究所，北京100190）摘要：随着以微博、Twitter为代表的社交媒体的快速.发展.越来越多的用户喜欢在网上浏览热点信息.并发表自己的观点。
文场分析旨在挖掘用户对特定目标或主题（例如.事件、产品、政策、人物或者服务等）的支持、反对或者中立的态度，该研究对舆情监管、信息推荐等具有重要意义。
该文对立场分析研究开展综述，从立场分析定义，基于机器学习、深度学习及迁移学习的止场分析方法.使用的数据集三方面分别进冇•概述，并对未来的研究方向进行展雙。
关键词：立场分析；机器学习；深度学习；迁移学习中图分类号：TP391文献标识码：AA Survey on Stance DetectionLIU Wei1,PENG Xin2,LI Chao1.WANG Pin2,WANG Lihong'(1.National Internet Emergenay Center»Beijing100029*China；2.Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190,China)Abstract:The stance detection aims to identify the attitude(i.e..in favor of,against»or none)towards a given target»such as an event»a product,a policy,a person»a service,etc.Mining users'stances on social media is important to public opinion monitoring and information recommendation.This paper presents a survey on stance detection：introducing the conception of stance detection,summarizing various learning based methods,and descri bing the data sets.Finally*this paper discusses the future directions of stance detection.Keywords:stance detection；machine learning；deep learning；transfer learning0引言随着以微博＞Twitter为代表的社交媒体的快速发展.越来越多的用户喜欢在网上浏览热点信息，并发表自己的观点。
注意力机制的主要技术流程_解释说明以及概述
注意力机制的主要技术流程解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在当今信息爆炸的时代，人们面临着大量的信息输入和处理任务。
然而，人的注意力有限，很容易分散和疲劳。
为了提高人们处理信息的效率和准确性，注意力机制应运而生。
注意力机制是一种模仿人类视觉系统中选择性注意的过程，在计算机科学领域得到广泛应用。
本篇文章将详细介绍注意力机制的主要技术流程，并通过实例分析说明其在计算机视觉领域中的应用。
同时，我们还将重点解释关键步骤，包括特征提取阶段、注意力权重计算阶段以及特征融合与上下文建模阶段。
最后，我们将总结本文所涉及内容的主要贡献点，并展望未来对注意力机制发展方向及研究挑战进行讨论。
1.2 文章结构本文共分为5个主要部分。
引言部分作为起始点，概述了整篇文章内容的主题和目标。
接下来，在第二部分中我们将详细讨论了注意力机制的定义、背景以及基本原理，并介绍了它在计算机视觉中的应用。
第三部分将重点说明了注意力机制的关键步骤，包括特征提取、注意力权重计算和特征融合与上下文建模。
在第四部分，我们通过案例分析展示了注意力机制在图像分类、自然语言处理和视频分析中的具体应用。
最后，在第五部分我们总结了全文，并对未来发展方向进行展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍注意力机制的主要技术流程以及其在计算机视觉领域中的应用。
通过解释说明关键步骤和实例分析，读者可以深入理解和掌握注意力机制的原理和实际应用。
此外，本文还将对未来发展方向进行探讨，为相关领域的研究提供借鉴和启示。
以上是“1. 引言”部分的内容。
2. 注意力机制的主要技术流程2.1 定义和背景注意力机制是一种模仿人类视觉系统的信息处理方式，通过对输入数据中不同部分的加权关注来实现对目标的精确识别和提取。
在计算机科学领域，注意力机制常被应用于计算机视觉、自然语言处理以及其他相关任务中。
2.2 注意力机制的基本原理注意力机制基于以下两个主要原理：选择性和集中性。
首先，选择性指的是对输入数据进行筛选，将与目标任务最相关的信息聚焦并保留下来，而忽略其他无关或噪音影响较大的信息。
目标检测 发展综述
目标检测发展综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其在自动驾驶、视频监控、智能安防、人脸识别等应用中有着广泛的应用。
近年来，目标检测技术得到了迅速的发展，取得了显著的进展。
本文将从目标检测的起源、发展历程、技术演变及未来趋势等方面进行综述，希望能够为相关领域的研究人员和开发者提供一定的参考和启示。
一、目标检测的起源目标检测作为计算机视觉中的一个重要研究方向，起源于上世纪80年代。
最早的目标检测方法是基于传统图像处理技术和机器学习算法的，例如HOG特征+SVM分类器等。
这些方法主要是基于手工设计的特征和目标检测算法，在一定程度上能够满足简单场景下的目标检测需求，但在复杂场景下表现不佳，存在着定位准确度低、召回率不高等问题。
二、目标检测的发展历程随着深度学习算法的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，目标检测技术得到了显著的提升。
在2012年AlexNet的诞生后，Faster R-CNN、YOLO、SSD等一系列基于深度学习的目标检测算法相继提出，性能大幅度提升，达到了实时检测、高精度定位等方面的要求。
这些算法通过网络的端到端训练，摒弃了传统方法中需要手工设计特征的过程，大大简化了目标检测的流程，并取得了令人瞩目的成果。
三、目标检测技术的演变尽管深度学习在目标检测领域取得了巨大成功，但目标检测技术仍在不断演进。
近年来，一些新型目标检测算法相继被提出，如Mask R-CNN、RetinaNet、CenterNet等。
这些算法在保持高精度检测的进一步提升了目标检测的效率和性能。
Mask R-CNN在实现目标检测的同时还能够实现实例分割，进一步提升了目标检测的多样化能力。
目标检测技术还在与其他领域相结合，不断探索新的应用场景。
在无人机、智能机器人等领域，目标检测技术的发展为智能设备提供了更广阔的应用前景。
跨领域的研究也为目标检测技术的提升提供了更多可能性和机遇。
基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法
基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法随着医疗技术的不断发展，影像学在疾病诊断和治疗中起到了至关重要的作用。
然而，对于大规模的医疗影像数据，医生们需要耗费大量时间和精力来进行病灶的检测和分割，这对于医疗资源的有效利用是一种浪费。
因此，研究人员提出了一种基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法，旨在提高病灶检测和分割的准确性和效率。
在传统的医疗影像病灶检测与分割方法中，通常采用图像处理和机器学习的技术。
然而，这些方法往往需要手动选择特征，且对于不同病灶的检测和分割效果有很大的差异性。
而基于注意力机制的方法则可以自动学习图像中的重要信息，从而提高病灶检测和分割的准确性。
基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法主要包括两个关键步骤：注意力机制的建模和病灶检测与分割。
首先，在注意力机制的建模中，研究人员通过神经网络模型来学习图像的重要区域。
这些重要区域被认为是病灶所在的位置，因此可以帮助医生快速准确地进行病灶的检测和分割。
在病灶检测与分割阶段，注意力机制被应用于医疗影像中，以提高病灶的检测和分割准确性。
具体而言，通过对图像中不同区域的注意力进行加权，可以使网络更关注病灶所在的区域，从而提高病灶的检测和分割效果。
此外，注意力机制还可以帮助减少误检和漏检的情况，从而提高病灶检测和分割的准确性。
基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法在实际应用中取得了一定的成果。
例如，在肺癌的检测和分割中，研究人员通过注意力机制可以更准确地定位肿瘤的位置，并帮助医生制定更合理的治疗方案。
此外，在乳腺癌的检测和分割中，注意力机制可以帮助医生更准确地判断肿瘤的边界，从而提高治疗的效果。
然而，基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法仍然存在一些挑战。
首先，注意力机制的建模需要大量的训练数据，而这些数据往往难以获取。
其次，注意力机制的应用需要高性能的计算设备和算法，这对于一些医疗机构来说是一种挑战。
因此，未来的研究需要致力于解决这些问题，以提高基于注意力机制的医疗影像病灶检测与分割方法的实用性和可行性。
基于双向注意力机制的多模态情感分类方法
2021，57（11）⦾模式识别与人工智能⦾在日常生活里，人们所接触的信息通常有以下几种形式：视频、声音、图片、文字等。
在许多场合，从信息的感知到认知的理解过程可能需要综合多种形式的信息才能完成。
多种形式信息所构成的数据，也叫做多模态数据。
使用多模态数据可以从给定学习任务所考虑的每种模态中提取互补信息，与仅使用单个模态相比，可以产生更丰富的表示[1]。
情感分析领域里，目前较为常见的是针对文本数据进行自然语言处理[2-3]，挖掘文字背后蕴藏的感情色彩。
也有部分学者将图像处理技术运用于情感分析[4-5]。
但是，目前综合文本和图像进行多模态情感分析的研究相对比较少。
在有的场合下，仅通过单一模态挖掘数据背后的情感特征往往容易产生歧义，需要借助其他模态信息的辅助才能够更好地表达情绪倾向。
例如，从图1中基于双向注意力机制的多模态情感分类方法黄宏展，蒙祖强广西大学计算机与电子信息学院，南宁530004摘要：社交网络的发展为情感分析研究提供了大量的多模态数据。
结合多模态内容进行情感分类可以利用模态间数据的关联信息，从而避免单一模态对总体情感把握不全面的情况。
使用简单的共享表征学习方法无法充分挖掘模态间的互补特征，因此提出多模态双向注意力融合(Multimodal Bidirectional Attention Hybrid,MBAH)模型，在深度模型提取的图像和文本特征基础上，利用双向注意力机制在一个模态下引入另一个模态信息，将该模态的底层特征与另一模态语义特征通过注意力计算学习模态间的关联信息，然后联结两种模态的高层特征形成跨模态共享表征并输入多层感知器得到分类结果。
此外MBAH 模型应用后期融合技术结合图文单模态自注意力模型搜寻最优决策权值，形成最终决策。
实验结果表明，MBAH 模型情感分类结果相较于其他方法具有明显的提升。
关键词：情感分类；多模态数据；双向注意力机制；后期融合文献标志码：A中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0293Bidirectional Attention Mechanism Based Multimodal Sentiment Classification MethodHUANG Hongzhan,MENG ZuqiangCollege of Computer and Electronics Information,Guangxi University,Nanning 530004,ChinaAbstract ：The development of social network provides large amounts of multimodal data for sentiment analysis.Sentiment classification based on multimodal content can exploit the relative information between various modalities,avoiding the incomplete grasp of the overall emotion.Simple fusion methods cannot fully excavate the complementary characteristics of multiple modalities,therefore a Multimodal Bidirectional Attention Hybrid model （MBAH ）is proposed.Based on the image and text features extracted from the deep models,another modality information is introduced on modality by bidi-rectional attention mechanism and the low-level features of this modality and the semantic features of another modality are calculated to learn the association information between the modalities through attention.Then it assembles the high-level features of the two modalities to form a cross-modal shared representation and inputs into the multilayer perceptron to obtain the classification result.In addition,the MBAH model combines with the image-textunimodal self-attention models search for the optimal decision weights through late fusion to form the final decision.Experimental result shows that the MBAH model outperforms other methods on sentiment classification.Key words ：sentiment classification;multimodal data;bidirectional attention mechanism;late fusion基金项目：国家自然科学基金（61762009）。
基于注意力机制的双重调制煤矿井下目标跟踪
基于注意力机制的双重调制煤矿井下目标跟踪煤矿井下工作环境极其复杂且危险，传统的人工巡视方式存在许多问题，如工作量大、易疲惫、效果不稳定等。
为解决这一问题，探究人员提出方法，通过深度进修和计算机视觉技术相结合，实现煤矿井下目标的自动跟踪。
本方法起首利用深度进修技术对煤矿井下的视频数据进行分析和处理。
通过训练深度神经网络，提取视频中目标运动特征和背景信息，并进行目标检测和目标识别。
针对煤矿井下环境的特殊性，该网络结构引入了注意力机制，实现对目标的关注和注意力的分配。
通过对目标的重视，网络可以更好地抓取目标的运动轨迹，提高目标跟踪的准确性和稳定性。
在深度进修的基础上，本方法还引入了双重调制机制，以进一步优化目标跟踪的效果。
双重调制机制通过动态调整注意力的分配和权重的分配，实现对目标跟踪过程中的一系列参数的自适应调整。
其中，注意力的分配依据目标的运动轨迹和环境的变化状况进行调整，以保持对目标的持续关注。
权重的分配依据目标的重要性和背景的复杂程度进行自适应调整，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
为验证基于注意力机制和双重调制的煤矿井下目标跟踪方法的有效性，我们进行了试验和对比分析。
试验结果表明，该方法相比传统的人工巡视方式，在目标跟踪的准确性和稳定性方面有了显著的提升。
同时，在煤矿井下环境复杂、光照条件差的状况下，该方法仍能保持较好的跟踪效果，表现出较强的适应性和鲁棒性。
综上所述，方法具有较高的可行性和好用性。
该方法通过深度进修技术和计算机视觉技术相结合，有效地实现了煤矿井下目标的自动化跟踪，为煤矿井下工作提供了新的安全保障和工作方式。
然而，该方法仍存在一些问题，如计算复杂度高、对视频质量要求较高等。
将来的探究可以进一步改进和优化该方法，争取提高其性能和应用范围，为煤矿井下工作环境的安全和效率提供更多的支持为了进一步优化目标跟踪的效果，可以从以下几个方面进行改进和优化。
起首，可以引入多标准特征来提升目标跟踪的准确性。
结合Transformer的双向GRU入侵检测研究
结合Transformer的双向GRU入侵检测研究目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 国内外研究现状 (3)3. 研究内容与方法 (5)3.1 研究内容 (6)3.2 研究方法 (7)二、入侵检测相关技术概述 (8)1. 入侵检测定义及分类 (10)2. 入侵检测常用技术 (11)3. 入侵检测面临的挑战 (12)三、基于Transformer的技术原理 (14)1. Transformer架构概述 (15)2. Transformer在NLP中的应用 (16)3. Transformer的优势与不足 (17)四、双向GRU网络介绍 (18)1. GRU网络原理 (19)2. 双向GRU网络结构 (21)3. 双向GRU网络的优势 (22)五、结合Transformer的双向GRU入侵检测模型设计 (22)1. 数据预处理 (23)2. 模型架构设计 (24)3. 模型训练与优化 (26)六、实验设计与结果分析 (27)1. 实验数据与环境 (28)2. 实验设计 (30)3. 实验结果分析 (31)4. 模型性能评估指标 (32)七、结合其他技术的改进方案探讨与应用前景展望 (33)1. 与其他技术结合的改进方案探讨 (34)2. 应用前景展望及挑战分析 (35)八、结论与展望建议总结研究成果及未来研究方向建议 (36)一、内容描述随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益严重。
入侵检测作为保障网络安全的重要手段，受到了越来越多的关注。
基于深度学习的入侵检测方法逐渐成为研究热点。
Transformer结构和GRU（门控循环单元）在序列建模方面具有显著优势，为入侵检测领域提供了新的研究方向。
本篇论文旨在探讨结合Transformer的双向GRU入侵检测方法。
我们介绍Transformer结构的基本原理和优势；接着，分析GRU在序列建模中的关键作用；然后，阐述本文所提出的双向GRU入侵检测模型的构建过程，包括网络结构、损失函数设计以及优化算法选择；展示实验结果及分析，验证所提方法的有效性和可行性。
基于层次注意力机制的维度情感识别方法
基于层次注意力机制的维度情感识别方法维度情感识别是自然语言处理中的一个重要问题，它旨在从文本中识别出情感的维度，如积极、消极、愤怒、悲伤等。
在传统的情感识别方法中，通常采用基于词典或机器学习的方法，但这些方法往往无法捕捉到文本中的复杂情感信息。
为了解决这个问题，研究人员提出了基于层次注意力机制的维度情感识别方法。
该方法的核心思想是将文本分层处理，首先将文本分成句子，然后将句子分成单词。
在每一层中，都使用注意力机制来捕捉文本中的情感信息。
具体来说，首先使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对每个句子或单词进行编码，然后使用注意力机制来计算每个句子或单词对于情感维度的贡献。
最后，将所有句子或单词的注意力权重加权平均，得到整个文本对于情感维度的得分。
与传统的情感识别方法相比，基于层次注意力机制的方法具有以下优点：1. 能够捕捉到文本中的复杂情感信息。
传统的方法往往只能识别出文本中的基本情感，而无法捕捉到情感的细节和复杂性。
而基于层次注意力机制的方法能够在不同层次上对文本进行分析，从而更好地捕捉到情感的细节和复杂性。
2. 能够适应不同类型的文本。
传统的方法往往只适用于特定类型的文本，如新闻报道或社交媒体评论。
而基于层次注意力机制的方法能够适应不同类型的文本，因为它能够自适应地学习文本中的情感信息。
3. 能够提高情感识别的准确性。
基于层次注意力机制的方法能够更好地捕捉到文本中的情感信息，因此能够提高情感识别的准确性。
实验结果表明，该方法在情感识别任务中的表现优于传统的方法。
总之，基于层次注意力机制的维度情感识别方法是一种有效的情感识别方法，它能够捕捉到文本中的复杂情感信息，适应不同类型的文本，并提高情感识别的准确性。
随着自然语言处理技术的不断发展，相信这种方法将会得到更广泛的应用。