关于发布“2020年度华夏建设科学技术奖”授奖项目的公告

来源 :建设科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户:li9599
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
各有关单位:rn2020年度华夏建设科学技术奖评审、公示工作已经结束.经华夏建设科学技术奖励委员会审核批准,2020年度授奖项Fl共198项,其中一等奖29项、二等奖60项、三等奖109项,现予公告.rn附件:2020年度华夏建设科学技术奖授奖项目名单
其他文献
针对中文数据的特殊性导致判别时容易产生噪声信息,使用传统卷积神经网络(CNN)无法深度挖掘情感特征信息等问题,提出了一种结合情感词典的双输入通道门控卷积神经网络(DC-GCNN-SL)模型。首先,使用情感词典的词语情感分数对句子中的词语进行标记,从而使网络获取情感先验知识,并在训练过程中有效地去除了输入句子的噪声信息;然后,在捕获句子深度情感特征时,提出了基于GTRU的门控机制,并通过两个输入通道
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN
随着社交网络的不断普及,相对于传统的文字描述,人们更倾向于发布图文结合的评论来表达自己的情感与意见。针对图文情感分析方法中仅考虑图文间的高级语义联系,而较少注意图片的低层次情感特征以及中层美学特征与文本情感之间关联性的问题,提出了一种基于多层次空间注意力(MLSA)的图文评论情感分析方法。所提方法以文本内容为驱动,使用MLSA设计图像与文本之间的特征融合方法,该特征融合方法不仅关注与文本相关的图像
针对现有的基于统计特征的协议识别方法选择识别特征时未考虑不同协议个体之间的差异的问题,结合半监督学习和模糊子空间聚类(FSC)方法,提出了一种半监督子空间聚类协议识别方法(SSPIA)。首先,将有标签的样本流转化为成对约束信息,从而获取先验约束条件;其次,在此基础上提出半监督模糊子空间聚类(SFSC)算法,该算法利用约束条件指导子空间聚类过程;然后,建立类簇和协议类型的映射,以获取协议各个特征的权
针对应用场景中存在的运动物体会降低视觉同步定位与地图构建(SLAM)系统的定位精度和鲁棒性的问相结合,在对输入图像进行ORB特征提取的同时,对该图像进行语义分割;然后,判断目标类型以获得动态目标在图像中的区域,剔除分布在动态物体上的特征点;最后,使用处理后的特征点与相邻帧进行帧间匹配来求解相机位姿。实验采用TUM数据集进行测试,测试结果表明,所提算法相较于ORB-SLAM2在高动态环境下在位姿估计
颈动脉狭窄、颈动脉内中膜厚度增加(CIMT)或颈动脉斑块等可导致脑卒中的发生。为实现脑卒中大规模初步筛查,提出基于医疗数据的改进的变分自编码器(VAE)来识别和预测异常颈动脉。首先,针对医疗数据存在缺失的情况,采用K近邻(KNN)、均值和众数相混合的方法(MKNN)以及改进的VAE对缺失数据进行填补以得到完整的数据集,从而提高数据的应用范围;接着,分析特征属性,并依据重要性对特征进行排序;然后,运
针对现有超声谐波包络信号的Nakagami参数成像能够实现对消融过程的无创监测,然而并不能精确估计消融区域的问题,提出了一种基于超声谐波包络Nakagami参数图像的高斯逼近自适应阈值分割(GATS)方法用于微波消融区域的准确有效监测。首先,使用高通滤波器获得超声回波射频信号的谐波分量;然后,估计谐波信号包络的Nakagami形状参数,并使用复合窗口成像生成Nakagami参数图像;最后,对Nak
针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析(PCA)方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器来对工
组织病理学图像是鉴别乳腺癌的黄金标准,所以对乳腺癌组织病理学图像的自动、精确的分类具有重要的临床应用价值。为了提高乳腺组织病理图像的分类准确率,从而满足临床应用的需求,提出了一种融合空间和通道特征的高精度乳腺癌分类方法。该方法使用颜色归一化来处理病理图像并使用数据增强扩充数据集,基于卷积神经网络(CNN)模型DenseNet和压缩和激励网络(SENet)融合病理图像的空间特征信息和通道特征信息,并
随着现代医药技术和计算机技术的发展,采用人工智能技术来加速药物的研发进度成为了研究热点,而对有机化学反应产物的高效预测是药物逆合成路线设计中的关键问题。针对样本数据集中化学反应类型分布不均匀的问题,提出了一种主动采样训练下的门控图卷积神经网络(ASGGCN)模型。首先,输入化学反应物的简化分子线性输入规范(SMILES)编码,通过门控图卷积神经网络(GGCN)以及注意力机制预测反应中心所在位置;然