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1.
Collaborations in funded teams are essential for understanding funded research and funding policies, although of high interest, are still not fully understood. This study aims to investigate directed collaboration patterns from the perspective of the knowledge flow, which is measured based on the academic age. To this end, we proposed a project-based team identification approach, which gives particular attention to funded teams. The method is applicable to other funding systems. Based on identified scientific teams, we detected recurring and significant subgraph patterns, known as network motifs, and under-represented patterns, known as anti-motifs. We found commonly occurred motifs and anti-motifs are remarkably characterized by different structures matching certain functions in knowledge exchanges. Collaboration patterns represented by motifs favor hierarchical structures, supporting intensive interactions across academic generations. Anti-motifs are more likely to show chain-like structures, hindering potentially various knowledge activities, and are thus seldom found in real collaboration networks. These findings provide new insights into the understanding of funded collaborations and also the funding system. Meanwhile, our findings are helpful for researchers, the public and policymakers to gain knowledge on research(ers) evolution, particularly in terms of primordial collaboration patterns.  相似文献   
2.
Existing personality detection methods based on user-generated text have two major limitations. First, they rely too much on pre-trained language models to ignore the sentiment information in psycholinguistic features. Secondly, they have no consensus on the psycholinguistic feature selection, resulting in the insufficient analysis of sentiment information. To tackle these issues, we propose a novel personality detection method based on high-dimensional psycholinguistic features and improved distributed Gray Wolf Optimizer (GWO) for feature selection (IDGWOFS). Specifically, we introduced the Gaussian Chaos Map-based initialization and neighbor search strategy into the original GWO to improve the performance of feature selection. To eliminate the bias generated when using mutual information to select features, we adopt symmetric uncertainty (SU) instead of mutual information as the evaluation for correlation and redundancy to construct the fitness function, which can balance the correlation between features–labels and the redundancy between features–features. Finally, we improve the common Spark-based parallelization design of GWO by parallelizing only the fitness computation steps to improve the efficiency of IDGWOFS. The experiments indicate that our proposed method obtains average accuracy improvements of 3.81% and 2.19%, and average F1 improvements of 5.17% and 5.8% on Essays and Kaggle MBTI dataset, respectively. Furthermore, IDGWOFS has good convergence and scalability.  相似文献   
3.
随着深度学习技术的兴起,目标检测算法正在经历着变革式的发展。作为深度学习目标检测研究领域中最新的一个研究方向,基于关键点的目标检测算法正在得到越来越多的关注,已成为目标检测的一个重要研究方向。本文在对基于深度学习的目标检测技术进行简要回顾的基础上,着重分析了基于关键点的目标检测方法所涉及的核心技术,并从所采用的骨干网络、特征点、COCO数据库中的检测表现等几个角度对相关方法进行汇总,论述了各类方法的检测性能。最后通过对各类方法进行对比总结出当前关键点目标检测方法存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望。  相似文献   
4.
准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高,无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础,构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络,提出maxout模块,将负样本通路优化为多分支结构,突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明,该目标检测方法的提取精度达到80%以上。  相似文献   
5.
传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式,卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心,由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而,随着遥感图像分辨率的不断提高,需要下传的数据量增大,导致星地数据传输的时间大大增加,最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题,提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证,结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。  相似文献   
6.
在传统免疫细胞分离检测实验教学的基础上,利用高性能正置荧光显微镜和流式细胞仪以不同技术检测鉴定免疫细胞,对实验教学内容和教学方法进行了改革和实践。将教学与临床科研相结合,利用大型贵重仪器以及合理安排实验时间开发综合实验。结果表明,学生不仅可以更有效消化医学免疫学课程基础知识,了解学科新技术的发展,而且可以培养学生的科研创新能力和综合分析能力。  相似文献   
7.
针对传统光纤端面尺寸检测几何尺寸误差大、效率低的弊端,采用一种基于Halcon的光纤端面尺寸检测方法,利用数字图像处理算法,采用中值滤波的方法对图像进行预处理,消除图像噪声,并对图像进行二值化及形态学处理,选用Canny算子作为边缘检测算子确定像素级边缘,该方法边缘检测性能较好,且具有较强的抗噪声能力|再从选取的边缘中选出类圆度高的部分边缘进行共圆轮廓合并、拟合,通过拟合的椭圆和圆得到光纤半径、不圆度、同心度等几何参数。实验结果表明,纤芯和包层半径可以精确到万分之一,不圆度和同心度可以精确到小数点后8位,测量精度较高且不受操作水平影响。  相似文献   
8.
[目的/意义] 本文从科学前沿概念出发,对当前已有的基于文本内容的科学前沿探测方法进行梳理总结,为科学前沿探测方法的发展提供基本参考和启发。[方法/过程] 对科学前沿相关概念、基于文本内容的科学前沿探测方法进行了系统的总结,分析了现有探测方法的优缺点。[结果/结论] 对科学前沿极其相近概念做出进一步辨析,总结目前方法存在的问题,并提出未来发展的建议。  相似文献   
9.
以 Faster R-CNN 为代表的 two-stage 目标检测算法检测速度慢,而 one-stage 目标检测算法中的 SSD算法虽然检测速度快,但对交通标志类小目标的检测效果不佳。因此在 SSD 算法 VGG16 骨干网络上引入感受野块(RFB)结构,既提升检测速度又可在小目标检测上达到良好的检测精度。与此同时,为提高网络分类精度,在损失函数中加入中心损失。将 SSD 算法与改进的 SSD 算法在 VOC 数据集上进行训练,对比其性能可知,改进后算法 mPA 值达到 80.7%,相比 SSD300(VGG16)算法提高了 3.5%。该算法在 LISA traffic sign 数据集上训练,在迁移学习的基础上得到的 mPA 值为 78.4%,检测单张图像平均耗时为 20.5ms,可满足实时性要求。  相似文献   
10.
针对传统车辆检测算法不能自适应地完成复杂道路场景变化下提取车辆特征的问题,结合焦点损失、K-means聚类与mobilenet网络,提出改进的RFB-VGG16与RFB-MobileNet模型进行车辆检测。从开源数据集UA-DETRAC的24个视频中每隔一定帧数抽取8 209张已标注的图片构成数据集,在相同的超参数与训练策略下,改进后RFB-VGG16网络的AP值比原模型提高了3.2%。基于mobilenet网络重新设计RFB骨架网络,使RFB-MobileNet模型在牺牲一定性能的情况下,具有更快的检测速度,能较好地满足监控视频对车辆检测实时性的要求。  相似文献   
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