李理

作品数：22被引量：71H指数：5
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发文主题：注意力图像分割反卷积子空间去噪更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程交通运输工程更多>>
发文期刊：《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》《计算机与数字工程》《现代职业教育》更多>>
所获基金：国家自然科学基金四川省科技支撑计划国家科技重大专项国家高技术研究发展计划更多>>
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融合思维链与知识图谱的中医问答模型
《计算机工程与应用》2025年第4期158-166,共9页苑中旭 李理 何凡 杨秀 韩东轩 
国家自然科学基金重点项目(U21A20157);国家重点研发计划(2019YFB1310501);四川省自然科学基金青年科学基金(2023NSFSC1402)。
针对中医问诊领域数据规模大,以及医生在问诊中主观性强、数据对齐难的问题,提出了一种中医问答领域的大语言模型ChatTCM。利用大语言模型(large language model,LLM)在处理自然语言理解与文本生成方面的强大能力,通过对大语言模型进行...
关键词：大语言模型 微调 知识图谱 思维链 中医知识 
高坝枢纽场景的数字孪生仿真系统设计与实现
《计算机技术与发展》2024年第8期175-180,共6页蒋昆宏 韩东轩 刘思敏 柴薪垚 李骧 李理 
国家自然科学基金(U21A20157);国家重点研发计划(2019YFB1310501);中国高校产学研创新基金(2021ZYA02018)。
针对当前泄洪消能建筑物运行期水流特性多变、地理环境复杂、水利信息散乱、信息处理效率低下等挑战,以高坝枢纽水垫塘为典型场景,提出一种面向该场景的数字孪生仿真系统设计与实现方法。该方法以搭载虚拟摄像头的虚拟无人机巡检作为辅...
关键词：高坝枢纽 数字孪生 场景建模 模型简化 数据交互 虚拟仿真 
改进RetinaNet的混凝土结构损伤视觉检测算法研究被引量：2
《计算机与数字工程》2023年第11期2654-2658,2735,共6页罗杨 万黎明 李理 刘知贵 
国家自然科学基金项目(编号:U21A20157)资助。
为了提高混凝土结构损伤视觉检测的自动化水平,提高检测精度,提出了一种基于RetinaNet方法改进的实时目标检测网络。在网络特征提取部分引入了具有位置信息的通道注意力与多头自注意力,多头自注意力模块位于残差网络的最后一个卷积阶段...
关键词：损伤检测 深度学习 目标检测 注意力机制 
基于多通道特征和混合注意力的环境声音分类被引量：2
《计算机技术与发展》2023年第8期43-50,共8页周帅 李理 彭章君 黄鹏程 
国家自然科学基金(U21A20157);国家重点研发计划(2019YFB1310501)。
环境声音分类(ESC)已成为非常重要的研究方向,但由于环境声音种类繁多,无法进行统一表征,加之易受噪声的干扰,使得ESC任务变得复杂。为了提高ESC任务的识别精度,提出了基于多通道特征和混合注意力模型的分类方法。首先,将ESC信号进行时...
关键词：环境声音分类 多通道特征 通道注意力 时频注意力 混合注意力模型 深度模型 
融合动态卷积注意力的机器阅读理解研究
《计算机技术与发展》2023年第7期160-166,共7页吴春燕 李理 黄鹏程 刘知贵 张小乾 
国家自然科学基金(62102331,62176125,61772272)。
针对机器阅读理解在采用长短期记忆神经网络和注意力机制处理文本序列信息时,存在特征信息提取不足和预测结果准确性不高的问题,提出了一种融合动态卷积注意力的片段抽取型机器阅读理解模型。该模型考虑到LSTM的当前输入和之前的状态相...
关键词：机器阅读理解 片段抽取 答案预测 长短期记忆神经网络 动态卷积 
高坝枢纽泄洪消能建筑物智能巡检与安全评价理论方法和技术研究展望被引量：9
《工程科学与技术》2023年第3期1-13,共13页陈永灿 王皓冉 李永龙 刘知贵 涂扬举 李理 陈刚 马芳平 谢辉 
国家自然科学基金区域创新发展联合基金(U21A20157)。
高坝枢纽是支撑水能高效开发和水资源综合利用的重要战略基础设施,持续并稳定地为经济社会发展提供能源供给、防洪保障,产生了巨大的社会效益和经济效益。西南地区高坝枢纽众多,拥有白鹤滩、溪洛渡、锦屏一级、大岗山等一批大型、特大...
关键词：高坝枢纽 泄洪消能 水力模拟 工程安全 智能巡检 
基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络被引量：4
《计算机应用》2022年第S02期79-85,共7页万黎明 张小乾 刘知贵 李理 
国家自然科学基金资助项目(61772272,62102331)。
针对深度学习在图像处理领域中多尺度特征提取能力弱、特征内部信息捕获能力差的问题,提出了一种基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络(PPSANet)。首先,引入小扩张率的空洞卷积对空洞空间金字塔池化(ASPP)模型进行改进,...
关键词：深度学习 特征提取 图像分割 目标检测 自注意力 空洞空间金字塔池化 
基于改进U-Net网络的半监督裂缝分割方法被引量：2
《计算机技术与发展》2022年第12期179-184,共6页罗杨 万黎明 李理 刘知贵 
国家自然科学基金(U21A20157)。
裂缝反映了结构的受力状态,是结构健康检测的重要关注对象之一。基于数字图像利用深度学习方法进行结构表面裂缝自动识别具有速度快、精度高等优势,不过深度学习方法严重依赖像素级标注信息,为此,提出一种基于半监督学习的改进U-Net方...
关键词：裂缝分割 半监督 注意力机制 深度学习 U-Net 
基于张量学习的潜在多视图子空间聚类被引量：1
《西南科技大学学报》2022年第3期52-59,共8页李理 李敬豪 张小乾 
国家自然科学基金(62102331)。
现有的基于张量的多视图子空间聚类方法在学习过程中仅考虑张量的全局低秩结构,忽略了表示矩阵的局部信息,且这些方法因数据维度高易受到噪声干扰。提出了一种基于张量学习的潜在多视图子空间聚类方法(TLLMSC)。将高维多视图数据投影到...
关键词：多视图子空间聚类 张量学习 低秩投影 拉普拉斯秩约束 
基于高效通道注意力的UNet肺结节CT图像分割被引量：6
《广西师范大学学报（自然科学版）》2022年第3期66-75,共10页万黎明 张小乾 刘知贵 宋林 周莹 李理 
国家自然科学基金(61772272,62102331)。
肺癌是全球死亡率最高的癌症之一,肺结节作为肺癌早期诊断的重要依据,对其进行精准分割格外重要。为了帮助医生诊断肺部病变,本文提出一种改进的UNet肺结节分割方法。首先,在特征提取部分引入高效通道注意力网络(efficient channel atte...
关键词：图像分割 肺结节CT图像 注意力机制 UNet 残差网络 
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