基于三级资源和多模态应用平台构建信息化教学体 系的研究 ...

疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式，对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱，需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识，并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中，然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱，关联关系为96,913个，文本数据集为124万句。在人类专家标注的数据集上，REMAP通过融合疾病知识图和文本信息，将基于文本的疾病关系提取提高了10.0%(准确率)和17.2% (F1-score)。此外，REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系，比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。系统化的知识正在成为人工智能的支柱，创造了将语义注入人工智能并将其充分整合到机器学习算法中的机会。虽然先前的语义知识可以帮助从文本中提取疾病关系，现有的方法不能充分利用多模态数据集。REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。RE

自动生成图片描述是自然语言处理和计算机视觉的热点研究话题，要求计算机理解图像语义信息并用人类自然语言的形式进行文字表述.针对当前生成中文图像描述整体质量不高的问题，提出首先利用FastText生成词向量，利用卷积神经网络提取图像全局特征；然后将成对的语句和图像〈S，I〉进行编码，并融合为两者的多模态特征矩阵；最后模型采用多层的长短时记忆网络对多模态特征矩阵进行解码，并通过计算余弦相似度得到解码的结果.通过对比发现所提模型在双语评估研究（BLEU）指标上优于其他模型，生成的中文描述可以准确概括图像的语义信息.

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当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享, 经过数次卷积提取各自独立的特征后, 在卷积层根据最优权值对两个卷积网络进行融合；继续使用卷积核提取融合后的特征, 最后通过全连接层得到输出。相比于以往卷积网络对RGB-D图像采用的早期融合和后期融合方法, 在检测时间相近的情况下, 双流卷积网络检测的准确率和成功率分别提高了4.1%和3.5%。

离网型风光互补发电系统是一种合理配置新能源的独立电源系统,由于自然界中风能、太阳能出现的不可预测性,以及负载、储能状态的随机性,提出一种基于风光互补发电系统多模态能量流的分析法,研究了各模态及模态间转化特性,给出了四种典型状态下风光互补发电系统的能量控制及管理。采用闭环电压控制使风力发电通道和光伏发电通道输出电压恒定,为用电设备和储能元件提供安全可靠的电能。通过MATLAB/Simulink软件对离网型风光互补发电系统多模态能量控制进行了仿真,结果表明离网型风光互补发电系统工作可靠,验证了多模态分析法的有

单模态和跨模态检索任务 依存关系 我们建议对以下软件包使用Anaconda：Python 2.7， （> 0.1.12）， （> 1.12.1）， 朋克句子分词器： import nltk nltk . download () > d punkt 下载资料 在此示例中，我们使用MSCOCO图像标题作为数据集，对于单个模型（图像或文本），您只能使用图像/文本作为训练数据，皮质模态检索与单个模态检索共享相同的框架。 您可以从MSCOCO图像字幕网站下载数据，或从和下载预先计算的图像功能。 要使用完整的图像编码器，请在，和从其原始来源下载图像。 wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/vocab.tar wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/data.tar wget http:/

浅谈信息化时代下的初中多模态英语教学.docx

基于知识表示学习的实体对齐方法是将多个知识图谱嵌入到低维语义空间,通过计算实体向量之间的相似度实现对齐.现有方法往往关注文本信息而忽视图像信息,导致图像中实体特征信息未得到有效利用.对此,提出一种基于联合知识表示学习的多模态实体对齐方法(ITMEA).该方法联合多模态(图像、文本)数据,采用TransE与TransD相结合的知识表示学习模型,使多模态数据能够嵌入到统一低维语义空间.在低维语义空间中迭代地学习已对齐多模态实体之间的关系,从而实现多模态数据的实体对齐.实验结果表明,ITMEA在WN18-IMG数据集中能够较好地实现多模态实体对齐.

matlab gui原始码 DOI： 通用DOI： 最新发布： 一般信息 matRad是用Matlab编写的用于放射治疗的开源治疗计划系统。 它支持针对多种形式的强度调制放射疗法的规划，并且旨在用于教育和研究目的。 它不适用于临床用途（另请参阅GPL许可中的无保修条款）。 源代码由位于德国海德堡的德国癌症研究中心（DKFZ）的开发团队以及世界各地的其他贡献者维护。 我们一直在寻找更多愿意帮助改进matRad的人。 不要犹豫和。 可以在项目页面上找到更多信息。 Wiki文档正在不断发展中。 入门 这是您第一次使用matRad吗？ 首先，通过下载或git克隆获取matRad的本地副本。 完成此操作后，建议您导航到Matlab中的文件夹并执行 matRad_rc 这将设置路径和配置，并告诉您当前版本。 然后，有3种选择可让您从matRad轻松开始。 选择一个或尝试每个。 选项1：使用GUI 要使用图形用户界面进行直观的工作流程，请输入 matRadGUI 在您的命令窗口中。 应该打开一个空的GUI。 单击工作流程部分中的* Load.mat数据按钮以加载患者。 设置计划和优化参数，计算剂量影