江西财经大学软件与物联网工程学院 作品数:204 被引量:545 H指数:11 相关作者: 董智 李云琴 徐娟 王睿 王晶晶 更多>> 相关机构: 江西科技师范大学材料与机电学院 福建农林大学材料工程学院 河北大学物理科学与技术学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江西省自然科学基金 江西省教育厅科学技术研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 经济管理 电子电信 更多>>
基于渐进式双网络模型的低曝光图像增强方法 被引量:19 2021年 传统的图像增强方法对低曝光图像进行增强时,通常只考虑到了亮度的提升,忽略了增强过程中带来的噪声放大问题.而当前基于深度学习的方法利用端到端的网络直接学习低曝光图像到正常图像的映射关系,忽略了低曝光图像形成的物理原理,也没有考虑解决噪声放大的问题.针对上述问题,本文通过对图像降质的本质原因进行分析,提出一种基于渐进式双网络模型的低曝光图像增强方法,该方法包含图像增强模块以及图像去噪模块两个部分.对每个模块的构建也采用了渐进式的思想,考虑了图像由暗到亮的亮度变化,以及从粗到细的图像恢复过程,使增强后的结果更接近真实图像.为了更好地训练网络,本文构建了一种双向约束损失函数,从图像降质模型的正反两个方向使网络学习结果逼近真实数据,达到动态平衡.为了验证本文方法的有效性,本文与一些主流的方法从主观和客观两方面进行了实验对比,实验结果证明了本文方法得到的结果更接近真实图像,获得了更优的性能指标. 黄淑英 胡威 杨勇 李红霞 汪斌基于CNN和GRU的混合股指预测模型研究 被引量:12 2021年 针对股票数据共线性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的混合预测模型,并对沪深300指数、上证综指和深证成指进行了预测。该模型首先采用CNN提取特征向量,对原始数据进行降维,然后利用GRU神经网络学习特征动态变化规律进行股指预测。仿真结果表明,与GRU神经网络、长短时记忆(Long-Short-Term Memory,LSTM)神经网络和CNN相比,该模型能够挖掘历史数据中蕴含的信息,有效提高股指预测的准确率,并可为股指交易提供一些参考。 党建武 从筱卿关键词:股指预测 新媒体时代计算机技术在传媒中的应用探讨 被引量:6 2018年 随着科学技术的不断发展和人民生活水平的日益提高,以报纸、电视、广播等为代表的旧媒体时代在渐渐没落,而以网络信息技术和计算机技术为载体的新媒体时代悄然来临。在新媒体时代背景下,传媒行业受到了巨大的冲击,同时也在受计算机技术的影响而进行着变革。依托计算机技术的高效、快捷、覆盖范围广等优点,传媒行业变得更加网络化和科学化,全民传媒时代即将来临。 杨博涵关键词:传媒 计算机 新媒体 “互联网+”移动虚拟养老服务平台的研究与设计 2020年 虚拟养老是一种区别于传统养老模式的智慧居家养老新模式,通过互联网技术让老人足不出户就能享受到各种周到的服务。根据我国老龄化现状以及互联网技术的发展趋势,虚拟养老服务平台的建设势在必行。本文首先就当下移动虚拟养老服务平台的建设背景进行阐述,接着从可行性以及用户需求两个方面对系统需求进行分析,最后简要介绍系统的总体功能设计。 彭云鹃铝酸锶发光粉的表面改性及其在水性乳胶漆中的应用 被引量:6 2008年 采用化学沉淀法对SrAl2O4:Eu2+,Dy3+长余辉发光粉进行二氧化硅包覆改性处理,可以有效改善发光粉的耐水性能,同时对发光粉的长余辉发光特性影响不大。以改性后的发光粉为颜料配置的乳胶漆具有贮存稳定性、耐水性好等优点。 吕兴栋关键词:长余辉 铝酸锶 乳胶漆 耐水性 基于矛盾关系的评教文本反语检测算法 2022年 以评教文本为研究对象,针对在评教文本中解释说明类反语的特点,该文构建包括主观矛盾、客观矛盾、情感程度的3种特征,提出了一种基于矛盾关系的评教文本解释说明类反语的检测算法.首先,将评教文本分为主观叙述文本与客观描述文本;然后,使用语义分析的方法分析在主观叙述文本中的主观矛盾及在客观描述文本中的客观矛盾;最后,对包含并列实体的文本进行情感程度分析,检测在评教文本中的解释说明类反语.该算法弥补了目前评教文本反语检测的缺失,对推动评教活动具有现实意义. 唐宇坤 邓松 唐熙淳 许梦雅 郭馨关键词:学生评教 语义分析 智能商务建筑物业管理云计算平台研究 对于智能商务建筑中智能及感应设备种类多,自动化设备复杂程度高,及商务用户需求多样性的特点,研究利用云计算模式IaaS、PaaS、SaaS,构建了智能物业管理云平台。该平台采用SOA的插件式集成,将各种设备、设施通过中间件... 曹重华关键词:智能建筑 云计算模式 系统集成 文献传递 基于事件社会网络推荐系统综述 被引量:7 2021年 基于事件社会网络(event-based social network,简称EBSN)是一种结合了线上网络和线下网络的新型社会网络,近年来得到了越来越多的关注,已有许多国内外重要研究机构的研究者对其进行研究并取得了许多研究成果.在EBSN推荐系统中,一个重要的任务就是设计出更好、更合理的推荐算法以提高推荐精确度和用户满意度,其关键在于充分结合EBSN中的各种上下文信息去挖掘用户、事件和群组的隐藏特征.主要对EBSN推荐系统的最新研究进展进行综述.首先,概述EBSN的定义、结构、属性和特征,介绍EBSN推荐系统的基本框架,并分析EBSN推荐系统与其他推荐系统的区别;其次,对EBSN推荐系统的主要推荐方法和推荐内容进行归纳、总结和对比分析;最后,分析EBSN推荐系统的研究难点及其发展趋势,并给出总结. 廖国琼 蓝天明 黄晓梅 陈辉 万常选 刘德喜 刘喜平关键词:推荐系统 矩阵分解 图模型 试论区块链技术在金融业发展的影响 被引量:1 2018年 区块链技术是一种分布式的创新技术,具有匿名性、去中心化性、安全性等特征,能够有效解决金融行业交易时滞、效率低下等诸多缺点。本文介绍了区块链技术的概念和特征,并总结了区块链技术在金融业的应用,主要应用于数字货币、证券的发行和交易、客户身份识别和反欺诈、反洗钱,还重点分析了区块链技术在金融业中的影响。金融机构应该积极研究区块链技术,增强自身在这一场金融科技变革浪潮中的竞争力。 杨博涵关键词:金融业 去中心化 浅谈我国高等职业教育现状和发展 被引量:5 2005年 我国高等职业教育是随着现代社会高新技术发展起来的一类新型教育,开始于二十世纪九十年代初期,经过十多年的发展,高等职业教育在教育观念、教学内容、课程体系、教学方法、教学手段等方面都取得一定的经验和成果.以下就目前我国高等职业教育现状、存在的问题以及发展提出一些个人观点. 肖晓萍关键词:高等职业教育 分层次教学 双师型教师 教学方法