云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 何嘉

何嘉: 作品数：50被引量：163H指数：7; 导出分析报告; 供职机构：成都信息工程大学更多>>; 发文主题：卷积神经网络遗传算法CNN云计算网络更多>>; 发文领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理航空宇航科学技术更多>>; 发文期刊：《中国大学教学》《成都信息工程大学学报》《计算机工程与设计》《计算机教育》更多>>; 所获基金：四川省科技计划项目四川省应用基础研究计划项目国家自然科学基金四川省教育厅资助科研项目更多>>

自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用: 《计算机应用》2024年第S01期60-64,共5页程金芮金瑾张朝龙孔超何嘉张鑫; 四川省科技厅创新人才支持计划项目(2020JDR0330)。; 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与...; 关键词：神经网络架构搜索粒子群优化进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法

基于残差Swin Transformer的天气图像识别技术研究被引量：2: 《成都信息工程大学学报》2023年第6期637-642,共6页张卓然张倩宋智何嘉; 四川省科技厅资助项目(2021005);四川省重点实验室科技发展基金资助项目(2018-青年-11)。; 人类活动经常受到天气条件的影响,基于图像的自动天气识别在实际应用中具有重要意义。然而现有方法均使用卷积神经网络,未能有效地利用图像的全局信息和像素点之间长距离的依赖关系,且识别的天气类型较少,识别精度较低。为解决这些问题...; 关键词：天气现象图像识别深度学习 Swin Transformer

基于改进U-Net的卫星图像分割算法被引量：1: 《计算机工程与设计》2023年第6期1714-1720,共7页杨崎张卓然何嘉; 四川省科技厅基金项目(SYZ202068)。; 为解决传统模型与算法对遥感卫星图像小目标的分割精度低、泛化能力差等问题,提出一种基于改进U-Net的图像分割算法。将骨干网络改为ResNet18并加入优化后的空洞卷积池化金字塔与卷积注意力机制模块,充分提取小目标边缘特征。该算法在...; 关键词：图像分割卫星图像语义分割小目标空洞卷积深度学习注意力机制

基于CNN和Transformer的轻量级超分辨率重建网络研究: 《计算机科学与应用》2023年第1期93-103,共11页李光明张倩金瑾何嘉; 随着深度学习的发展,单图像超分辨率技术取得了长足的进步。然而,现有的大多数研究都专注于卷积神经网络来构建具有大量层数的更深层次的网络模型。这些方法难以应用于现实场景,因为它们不可避免的伴随着复杂操作所带来的计算和内存成...; 关键词：单图像超分辨率重建卷积神经网络 Swin Transformer 注意力机制动态卷积

从学科评估透视地方工科院校的国际化建设: 《教育教学论坛》2023年第1期41-44,共4页何源刘阳杨雪懿何嘉; 2021年度四川省高等教育人才培养质量和教学改革项目“探索以海外校区建设为牵引的国际化人才培养机制”(JG2021-992);2021年度成都信息工程大学研究生教育教学研究与改革项目“学科评估指标中的国际化要素分析研究”(CUITGOKP202103);2021年度成都信息工程大学本科教育教学研究与改革项目“3+1本硕连读人才培养模式探索与实践”(JYJG2021117);2022年度成都信息工程大学本科教育教学研究与改革项目“以中外合作办学为牵引的新工科改革探索和实践”(JYJG2022104);2023年度成都信息工程大学本科教育教学研究与改革项目“管理类本硕连读国际化人才培养探索与实践”。; 对全国第四轮学科教育质量评价指标系统进行深入解读和综合分析,揭示了当下我国地方高等院校研究生教育国际化建设的新情况、特征和任务,在此基础上提出了地方高等院校研究生教育领域国际化建设优化路径。地方高校要以培养符合时代需求...; 关键词：第四轮学科评估研究生教育合作办学

基于全景视觉图像的实时目标检测方法被引量：2: 《计算机工程与设计》2022年第7期2055-2061,共7页黄天果何嘉沈庆阳; 四川省科技创新苗子工程基金项目(2019Z118)。; 针对高分辨率输入下全景视觉图像目标检测速度难以达到实时的问题,提出一种以YOLOv3为基础的轻量化网络模型,该模型在牺牲部分检测精度的条件下实现了较好的检测速度提升。为解决全景图像训练数据集样本数量不足的问题,提出一种适用于...; 关键词：全景视觉图像实时目标检测轻量化模型 YOLOv3 数据增强

Non-local注意力机制生成对抗网络的油画修复研究: 《成都信息工程大学学报》2022年第1期34-39,共6页何妍何嘉; 四川省科技厅苗子工程资助项目(2019Z118);四川省科技厅应用基础重点资助项目(2017JY0011)。; 针对部分油画艺术作品存在图像破损的问题,提出一种基于非局部(Non-local)注意力机制生成对抗网络的油画修复方法。首先,在生成器部分,采用扩张卷积和门控卷积替代原网络中的普通卷积层,增强网络的特征提取能力,同时加入Non-local注意...; 关键词：生成对抗网络 NON-LOCAL 油画修复扩张卷积门控卷积

采用双注意力机制Deeplabv3+算法的服装图像分割被引量：5: 《成都信息工程大学学报》2022年第1期67-71,共5页赵乙何嘉; 近年来服装时尚行业经济发展迅速,为了让用户选择服装和服装的设计更方便快捷,提高服装图像的分割效率尤为重要。目前的方法大多属于传统的分割方法,或者基于深度卷积神经网络(DCNN)。针对服装图像分割时易受背景、颜色、纹理等的影响,...; 关键词：服装图像分割 DeepFashion2 Deeplabv3+ 语义分割

基于软件定义的安全功能服务链部署方法被引量：1: 《计算机工程与设计》2021年第11期3052-3058,共7页唐寅何嘉; 为减少传统安全设备实现安全功能灵活性差、部署成本高等弊端,深入研究软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)和基于软件定义的安全服务部署技术,建立安全服务链部署模型,提出一种启发式算法。从节点的安全功能需求、物理资源需求,以...; 关键词：软件定义网络网络功能虚拟化软件定义安全安全功能服务链服务链部署

基于XGBoost的10 m风速订正研究被引量：8: 《成都信息工程大学学报》2020年第6期604-609,共6页毛开银赵长名何嘉; 国家重大专项资助项目(2017YFG502203);国家重点研发资助项目(2019YFG0212);四川省科技计划资助项目(2019YFG0212);四川省科技计划资助项目(2018GZ0814); 基于当前气象预报模式,风速预报的精确度存在一定的误差,国内外研究者对风速的预报订正做了大量的研究。提出一种CD-XGBoost(clustering and double XGBoost)算法,该算法针对现有的机器学习风速预报订正算法进行改进,主要包含以下3个改...; 关键词：机器学习风速订正聚类 XGBoost

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