艾斯卡尔·艾木都拉

作品数：71被引量：157H指数：6
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发文领域：自动化与计算机技术电子电信语言文字文化科学更多>>
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所获基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家重点基础研究发展计划更多>>
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面向野外环境的视觉惯导SLAM算法
《计算机工程与设计》2025年第4期1005-1012,共8页李静博 伊克萨尼·普尔凯提 朱斌 朱纪洪 艾斯卡尔·艾木都拉 
过去的定位研究大多是在结构化环境下进行研究的,但在野外环境下由于光照变化大、特征提取困难和颠簸道路多导致定位困难。提出一个由单目相机和惯性测量单元组成的可视化视觉惯导里程计,前端通过融合基于泊松方程预处理的视觉信息和惯...
关键词：同时定位与建图 定位 单目相机 惯性测量单元 野外环境 自动驾驶 环境感知 
基于神经网络的普通话学习者声调自动检测研究
《自动化与仪器仪表》2024年第12期153-158,共6页古力努尔·艾尔肯 艾斯卡尔·艾木都拉 
国家自然科学基金项目资助(62307030)。
声调是汉语普通话中最重要的信息,随着汉语语音技术的进一步发展,声调的自动检测已经成为汉语语音技术发展的一个主要方向。本研究以标准和非标准的汉语普通话发音的大规模中介语料库为基础数据,采用基于深度神经网络(Deep Neural Netwo...
关键词：深度神经网络 普通话学习者 声调自动检测 计算机辅助语言系统 
基于多模态深度强化学习的端到端无人车运动规划
《系统仿真学报》2024年第11期2631-2643,共13页丁开源 艾斯卡尔·艾木都拉 朱斌 伊克萨尼·普尔凯提 马正堂 
将强化学习应用到机器人的运动规划领域时,智能体无法感知周围环境且不能有效避开障碍物,从而无法推广到复杂、具有挑战性的地形。针对这些问题,提出使用基于多模态深度强化学习来解决无人车的运动规划任务,该方法学习如何结合本体感知...
关键词：多模态感知 强化学习 无人车 运动规划 神经网络 
时空融合与判别力增强的孪生网络目标跟踪方法
《智能系统学报》2024年第5期1218-1227,共10页黄昱程 肖子旺 武丹凤 艾斯卡尔·艾木都拉 
孪生跟踪器的出现极大提升了跟踪任务性能。然而,当前跟踪器难以精准描述目标外观变化,造成面临遮挡和尺度变化等挑战时的性能衰减。另外,杂乱背景会产生干扰响应图,误导目标定位。为此,引入2个基于Transformer的跟踪模块用于提高孪生...
关键词：人工智能 深度学习 计算机视觉 目标跟踪 神经网络 TRANSFORMER 特征融合 时序建模 
改进YOLOv8表格行列单元格结构检测
《中国科技论文》2024年第5期607-614,共8页任强 玛依热·依布拉音 艾斯卡尔·艾木都拉 
国家自然科学基金资助项目(62166043,U2003207)。
当前数字办公文档中涵盖了大量的表格数据,因此智能化表格结构识别需求日益剧增,但表格结构紧密相连且表格结构类型复杂多变,从而导致表格结构检测难度极大。针对该问题,在YOLOv8的基础上,以ICDAR19-cTDaR表格单元格结构和TabStructDB...
关键词：YOLOv8 EVC模块 C2fDSC模块 MPDIoU损失函数 最佳性能 
基于SoftLexicon和对抗训练的中文医疗命名实体识别
《山西大学学报（自然科学版）》2024年第2期260-268,共9页潘世鹏 吐尔地·托合提 梁毅 艾斯卡尔·艾木都拉 
国家自然科学基金(62166042;U2003207);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C076);国防科技基金加强计划(2021-JCJQ-JJ-0059)。
现有的医疗实体识别模型当中,多数模型不能充分提取和利用文本序列当中词汇信息,且模型结构复杂,使得模型在面临医疗领域的文本时存在实体边界识别不准、鲁棒性较差等问题,并且多数基于字粒度的命名实体识别(Named Entity Recognition,N...
关键词：命名实体识别 字词融合 对抗训练 PGD 
基于不同单元的端到端语音识别被引量：1
《中文信息学报》2024年第1期166-172,共7页张岩 艾斯卡尔·艾木都拉 米吉提·阿不里米提 
国家重点研究与发展计划(2017YFC0820602)。
端到端语音识别技术不需要文本和语音序列的强制对齐过程,且比传统语音识别系统有着更为简单直观的结构和更好的适应能力,它不需要精准的发音词典,在资源匮乏语言的语音识别研究中有更好的发展前景。该文在循环神经网络(RNN)和链接时序...
关键词：端到端技术 语音识别 维吾尔语 链接时序分类 
轻量且基频可预测的端到端语音合成系统
《南京师范大学学报（工程技术版）》2023年第4期37-42,共6页梁婷 艾斯卡尔·艾木都拉 刘煌 徐颖 
提出了一种轻量级的基频可控的完全端到端的语音合成模型.该模型基于目前最流行的完全的端到端的语音合成模型VITS做出了三处改进,使得合成的语音韵律感更强,从而提高语音合成的自然度和表现力,同时提高发音的准确性和推理速度.首先,引...
关键词：端到端语音合成 韵律预测 逆快速傅立叶变换 变分字编码器 流 多频带 
面向音素序列的黏着语词干提取研究
《小型微型计算机系统》2023年第10期2362-2368,共7页古再力努尔·依明 米吉提·阿不里米提 哈妮克孜·伊拉洪 艾斯卡尔·艾木都拉 
国家重点研发计划项目(2017YFC0820603)资助.
针对当前的黏着语词干提取任务难以处理具有上下文信息的句子级语料的问题,本文将维吾尔语作为研究对象,提出了一种句子上下文和字符特征相融合的,由BiLSTM、注意力机制(Attention)和CRF构成的词干提取模型.首先以句子级别的字符特征向...
关键词：黏着语 维吾尔语 词干提取 上下文 注意力机制 BiLSTM-Attention-CRF 
多层CNN特征融合及多分类器混合预测的多模态虚假信息检测被引量：5
《计算机工程与科学》2023年第6期1087-1096,共10页梁毅 吐尔地·托合提 艾斯卡尔·艾木都拉 
国家自然科学基金(62166042,U2003207);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C076);国防科技基金加强计划(2021-JCJQ-JJ-0059)。
针对现有的多模态虚假信息检测方法很少对多模态特征在特征层面进行融合,同时忽略了多模态特征后期融合作用的问题,提出了一种基于CNN多模态特征融合及多分类器混合预测的虚假信息检测模型。首次将多层CNN应用于多模态特征融合,模型首先...
关键词：虚假信息检测 多模态 后期融合 多层CNN 多分类器 
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