多模态

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基于多模态与自适应特征融合的钢材表面缺陷检测
《物联网技术》2025年第7期20-26,31,共8页郑贵君 邹伯昌 马瑞 
针对钢材表面不同类型缺陷的形状、深度差异以及尺寸偏小导致的缺陷检测性能不足,造成检测准确率偏低的问题,提出一种基于YOLOv5的多模态与自适应特征融合的钢材表面缺陷检测算法;采用多信息关联金字塔池化单元,结合空洞卷积与特征注意...
关键词：钢材缺陷检测 轻量化 多尺度特征融合 累积注意力 YOLOv5 数据集 
一种基于深度学习多模态融合的分子性质预测方法
《南宁师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期62-69,共8页林艳梅 陈楠 周宏亮 彭昱忠 
国家自然科学基金项目“基于深度学习的化合物药代动力学性质与毒性的可信赖预测方法研究”(62262044);广西自然科学基金项目“面向化合物毒性预测的分子深度表征与学习新方法研究”(2023GXNSFAA026027);广西研究生教育创新计划项目“基于分子表征对比学习的分子性质预测研究”(YCSW2024471)。
在药物发现与设计过程中,准确预测分子性质是1项关键挑战。近年来,基于深度学习的分子性质预测逐渐替代传统方法,从而受到广泛关注。然而,单一模态分子表征的深度学习模型在分子性质预测中存在显著的局限性,难以全面理解分子。因此,提出...
关键词：药物发现 深度学习 分子表征 多模态 分子性质预测 
基于双流自适应特征融合的多模态烟草文档分类
《绿洲农业科学与工程》2025年第1期160-163,共4页孙首名 张琦 王喆 苏娜 沈奇 
国家自然科学基金面上项目一多时延全基因组调控网络的大规模动态概率图建模与分析(62072089)。
针对烟草文档自动化分类的需求,提出一种基于双流自适应特征融合的多模态烟草文档分类网络,名为DSAFFNet。该网络结合烟草文档的文本模态和图像模态,采用DSAFF(Dual-StreamAdaptiveFeatureFusion)模块对不同模态特征的重要性自适应调整...
关键词：烟草文档分类 多模态学习 双流网络 
“救援先锋”——基于多模态智能系统的陆空协同
《物联网技术》2025年第6期89-91,96,共4页史明鑫 陈美玲 陆彤 赵文豪 魏三均 刘增秀 
在某些环境下,地面机器人可能由于自身感知局限而需要进行地毯式搜索,特别是在GPS信号不好或环境复杂混乱的情况下,如果能够利用空中机器人提供广阔视角,对地面机器人进行路径规划和引导,就可以提高搜救任务的效率并节省时间。针对此问...
关键词：陆空机器人 环境感知 协同工作 物联网 路径规划 协同路径 
“图文并茂”:年报可读性与可视化关系研究
《会计之友》2025年第8期43-51,共9页高利芳 严涛 
国家社会科学基金一般项目“多模态视阈下会计信息视觉呈现的高质量发展研究”(23BGL099)。
随着信息技术的发展与信息使用者需求偏好的变化,会计信息的多模态披露逐渐成为企业的主流选择。选取2019—2022年A股上市公司作为研究样本,实证检验年报文本可读性是否影响其披露独立的可视化年报的意愿,结果发现:企业年报文本可读性...
关键词：可视化年报 可读性 多模态 会计信息披露 
基于多模态超声参数预测甲状腺微小乳头状癌颈部中央区淋巴结转移的LASSO回归分析
《影像科学与光化学》2025年第2期11-17,29,共8页张清 张玉君 陶冶 胡冬梅 张超学 
安徽省转化医学研究院科研基金项目(2021zhyx⁃C35)。
目的:本研究旨在探讨基于常规超声、剪切波弹性成像及超声造影等多模态超声参数,利用LASSO回归分析和Logistic回归构建预测甲状腺微小乳头状癌(PTMC)颈部中央区淋巴结转移(CLNM)的模型。方法:选取2022年6月至2024年6月期间收治的220例P...
关键词：甲状腺微小乳头状癌 颈部中央区淋巴结转移 超声 多模态 
多模态影像技术在非小细胞肺癌免疫治疗中的应用进展
《CT理论与应用研究(中英文)》2025年第2期333-338,共6页陈思远 鄂林宁 王荣华 
中央引导地方科技发展资金(基于CT-DLR技术联合病理大切片的肺癌免疫状态预测研究(YDZJSX2022A068))。
随着肿瘤免疫治疗方法的出现,非小细胞肺癌(NSCLC)的免疫状态与治疗方案的选择密切相关,治疗前通过有效手段筛选获益人群至关重要。多模态影像技术具有无创、全面、可重复等优势,在NSCLC患者的免疫状态、早期治疗评估及远期疗效预测等...
关键词：非小细胞肺癌 多模态成像 肿瘤微环境 免疫疗法 
FGITA:一种基于细粒度对齐的多模态命名实体识别框架
《小型微型计算机系统》2025年第4期769-775,共7页吕学强 王涛 游新冬 赵海兴 才藏太 陈玉忠 
北京市自然科学基金项目(4212020)资助;国家自然科学基金项目(62171043)资助;北京未来区块链与隐私计算高级创新中心、中央引导地方性项目(2020L3024)资助;北京市教育委员会研究与发展计划项目(KM202111232001)资助;图神经网络与数据挖掘应用平台项目(2022-ZJ-T02)资助.
命名实体识别任务旨在识别出非结构化文本中所包含的实体并将其分配给预定义的实体类别中.随着互联网和社交媒体的发展,文本信息往往伴随着图像等视觉模态信息出现,传统的命名实体识别方法在多模态信息中表现不佳.近年来,多模态命名实...
关键词：多模态 命名实体识别 信息抽取 知识图谱 对比学习 
融合图神经网络的多模态微视频推荐算法
《小型微型计算机系统》2025年第4期825-832,共8页王子文 游进国 胡荣笙 贾连印 
国家自然科学基金项目(62062046)资助.
现有多模态图神经网络推荐算法在进行多模态融合时,普遍使用图神经网络提取的节点特征进行融合,而未考虑到全局图结构信息和模态信息对融合的影响;并且现有的多模态融合方法大多只考虑模态间的差异,而忽视了模态内部的情况.对此,本文提...
关键词：多模态推荐系统 多模态融合 图卷积神经网络 对比冲突融合 
孤独症谱系障碍多模态磁共振脑影像模式识别
《心理科学进展》2025年第4期548-564,共17页单晓龙 陈华富 段旭君 
国家社会科学基金重大项目(20&ZD296)资助。
孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)是一组高度复杂的神经发育障碍。ASD患病率日趋升高、异质性强、会造成终生影响,但其神经病理机制仍不清楚。磁共振多模态脑影像为揭示ASD的影像学脑机制提供了新的手段。基于单模态磁共...
关键词：孤独症谱系障碍 多模态磁共振 大脑功能和结构 辅助诊断 亚型分类 
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