钱江波

作品数：96被引量：411H指数：10
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供职机构：宁波大学更多>>
发文主题：哈希高维数据数据流海明距离二进制编码更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
发文期刊：《东南大学学报（自然科学版）》《大数据》《宁波大学学报（教育科学版）》《系统仿真学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金宁波市自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
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基于华为MRS平台的大数据实践课程探索
《大数据》2025年第1期69-78,共10页辛宇 李国庆 钱江波 严迪群 
教育部产学合作协同育人项目(No.202102058024);浙江省高等教育教学改革研究项目(No.JG20190128);宁波大学教学改革研究项目(No.JYXM2025123)。
针对大数据实践教学中存在的大数据集群环境搭建、环境管理、组件兼容与硬件维护等教学难题,以华为MRS大数据平台为实践教学平台进行课程探索。论述了MRS大数据平台教学的优势,提出了“学、练、践、思”的改革思路,即理论教学、实验教...
关键词：华为MRS平台 大数据教学 课程改革 
阿尔茨海默病的图神经网络分类方法研究进展
《计算机工程》2024年第10期35-50,共16页顾宇衡 潘嘉诚 钱江波 董一鸿 
国家自然科学基金(62271274);宁波市公益类科技计划项目(2023S023);宁波市自然科学基金(2023J114)。
阿尔茨海默病(AD)是一种不可逆的神经退行性疾病,会导致认知能力的逐渐下降。AD症状的演变过程可能很长,在不同的神经成像模式中可检测到脑区生物标志物的细微变化,但其早期检测具有挑战性。由于神经成像数据的高度复杂性和大脑网络的...
关键词：图神经网络 阿尔茨海默病 辅助诊断 神经成像 多模态数据 
基于长短期时间关系网络的视频行人重识别
《电子学报》2024年第8期2746-2757,共12页何智敏 钱江波 严迪群 叶绪伦 王翀 
国家自然科学基金(No.62271274);宁波市科技项目(No.2024Z004,No.2023Z059)。
行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其目的是在不同的监控摄像头中识别并跟踪同一行人.由于视频帧间存在多种时间关系,从这些关系中可以获取到对象的运动模式以及细粒度特征,因此视频重识别相比图像重识别拥有更丰富的时...
关键词：视频行人重识别 TRANSFORMER 长期时间关系 短期时间关系 多尺度 
Cross-CNN:基于CNN和Transformer混合模型的动画跨帧线稿着色算法被引量：1
《电子学报》2024年第7期2491-2502,共12页余毅丰 钱江波 严迪群 王翀 董理 
国家自然科学基金(No.62271274);宁波市科技项目(No.2024Z004,No.2023Z059)~~。
对长序列的动画线稿帧进行着色是计算机视觉中一项具有挑战性的任务.一方面,线稿中包含的信息较为稀疏,需要着色算法对缺失的信息进行推断;另一方面,连续帧之间的色彩需要保持一致,以确保整个视频的视觉质量.现有的着色算法多数只针对...
关键词：线稿着色 卷积神经网络 TRANSFORMER 颜色匹配 动画制作 
基于CNN和HOG的司机分心检测被引量：2
《计算机应用与软件》2024年第6期115-122,共8页秦斌斌 钱江波 严迪群 董一鸿 
宁波市自然科学基金项目(2019A610085);浙江省自然科学基金项目(LZ20F020001)。
针对现有CNN网络模型只关注网络最后一层的输出而未能充分利用中间层的输出特征,而事实上中间层特征包含很多有用信息,提出一种端到端的提取多阶段中间网络层输出特征,并与HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征融合的司机分心检测...
关键词：分心检测 图像分类 HOG CNN 
基于图神经网络的小样本学习方法研究进展被引量：3
《计算机研究与发展》2024年第4期856-876,共21页杨洁祎 董一鸿 钱江波 
国家自然科学基金项目(62271274);宁波市自然科学基金项目(2023J114);宁波市公益性科技计划项目(2023S023)。
小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在利用少量样本学习得到解决问题的模型,为解决应用场景中样本量少或标注样本少的问题.图神经网络(graph neural network,GNN)由于其在许多应用中的卓越性能引起了极大的关注,许多学者开始尝试利用...
关键词：小样本学习 图神经网络 元学习 度量学习 迁移学习 
融合文本主题的异构网络学术刊物推荐方法被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第11期241-250,共10页王冰源 刘柏嵩 张雪垣 钦蒋承 董倩 钱江波 
国家自然科学基金(61472194);浙江省自然科学基金(LZ20F020001);宁波市2025重大专项科研项目(20211ZDYF20036);大学数字图书馆国际合作计划(CADAL)项目管理中心项目(HK2018000160)。
学术大数据的高速膨胀为学术工作者高效选择有效学术信息带来了巨大挑战,运用学术刊物推荐以应对学术信息过载是主流方式之一。此研究专门解决如何为论文手稿高效推荐合适投稿期刊这一问题。引入学术异构信息网络,融合论文文本主题信息...
关键词：异构信息网络 文本主题 推荐系统 图表示学习 元路径 
基于层次化认知模型的本科机器学习课程教学改革被引量：7
《计算机教育》2023年第5期91-95,共5页董理 彭成斌 严迪群 钱江波 
宁波大学教研项目一般项目“线上线下混合式‘机器学习’课程建设与实践研究”(JYXMXZD2022125)。
针对本科阶段机器学习课程教学中存在的问题,分析学生在课程学习过程中的认知规律,提出层次化认识模型,并基于此模型,从教学内容、教学方法、考核方式等方面阐述教学改革的方法和过程,说明该方法可提升机器学习课程教学效果。
关键词：机器学习 层次化认知 课程设计 
基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐被引量：8
《计算机研究与发展》2023年第1期112-124,共13页任豪 刘柏嵩 孙金杨 董倩 钱江波 
国家自然科学基金项目(62271274);浙江省自然科学基金项目(LZ20F020001);宁波市2025重大专项科研项目(20211ZDYF020036);宁波市自然科学基金项目(2021J091)。
跨域序列推荐旨在从给定的某用户在不同领域中的历史交互序列中挖掘其偏好,预测其在多个领域中最可能与之交互的下一个项目,以缓解数据稀疏对用户意图捕捉和预测的影响.受协同过滤思想启发,提出一种基于时间和关系感知的图协同过滤跨域...
关键词：跨域序列推荐 图协同过滤 时间感知图注意力机制 关系感知注意力机制 数据稀疏 
边信息嵌入的学术论文推荐算法研究被引量：3
《计算机工程与应用》2022年第22期165-171,共7页沈小烽 刘柏嵩 吴俊超 钱江波 
国家自然科学基金(61472194);大学数字图书馆国际合作计划(CADAL)项目管理中心资助项目(HK2018000160);宁波市2025重大专项(20211ZDYF020036)。
为了解决论文推荐领域中的数据稀疏性问题,研究人员通常会引入论文的辅助信息进行改进。然而,目前的研究大多集中于辅助信息的语义关联性,没有考虑到不同辅助信息对论文的重要性也不同。同时,在论文的网络表示领域中,随机游走的方法忽...
关键词：论文推荐 影响力网络 边信息 图嵌入 冷启动 
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