基于深度学习的条烟溯源隐形码文字识别技术研究及实现
这是一篇关于OCR,深度学习,移动端部署,条烟溯源,轻量级模型的论文, 主要内容为OCR作为计算机视觉领域中的热门方向之一,其产品的落地与应用可以极大地方便人们的日常工作和生活。传统OCR技术对于文档文本的识别己经十分成熟,但在自然场景下,由于背景复杂、文字多样,面向通用领域的图片文本识别仍然是一项具有挑战性的任务,需要不断地探索和改进。目前场景文字识别模型的落地更多是针对某个垂类进行建模以取得更好的效果。因此,本文以基于隐形码的条烟溯源为应用背景,以移动设备的场景文字识别作为主要研究内容,针对深度学习模型在移动设备上的模型结构及训练策略进行优化,并设计移动端应用程序及与其配套的一体化平台。本文的主要工作如下:1.标注并整理条烟隐形码数据集,用以解决通用场景文字数据集在应用中效果极差的问题。条烟隐形码是一种在特殊灯光下才能看到的文字,其形状与生活中常见的文字存在较大差异。2.分析通用场景下的评估标准,定义适用于条烟隐形码的评估指标,并依据新的评估指标对OCR两个阶段的多个模型进行仿真实验对比,选择出综合性能良好的DBNet和CRNN模型作为基础模型。3.针对基础模型的结构和训练策略进行优化,并根据移动设备的特点构建了适合其使用的隐形码识别模型。在保证识别准确率的情况下,模型体积缩小为基础模型的1/7左右,移动设备运行时间也减少到基础模型的1/3左右。4.提出隐形码识别校正处理方法,该方法利用BiLSTM模型和启发式的校正修复策略进行隐形码的信息检查及修复,提高了隐形码解析的准确率。5.设计并实现“隐形码识别APP”及与其配套的隐形码管理一体化平台,将深度学习技术应用于条烟的溯源过程。
面向电力营销知识图谱的自然语言理解方法研究
这是一篇关于电力营销,知识图谱,自然语言理解,编码融合,轻量级模型的论文, 主要内容为随着自然语言处理技术的不断发展,智能对话系统在各个应用领域得到了广泛的应用。从电商客服对话机器人,到景区语音对话助手,通过与用户进行自然语言的交互问答,快速地提供解决方案和服务。近年来,电力行业信息化与智能化不断融合,通过智能问答为用户提供检索服务也成为趋势。对话系统中自然语言理解是核心模块,它通过对用户输入的自然语言进行解析和理解,帮助对话系统充分了解用户意图并准确提取关键信息,以便进行高质量的数据查询和分析服务。本文面向电力营销领域的指标问答应用,设计并构建了一个包含领域背景知识以及各类指标数据的业务知识图谱。针对指标问答任务,利用图谱知识设计了相应的自然语言理解任务,实现了融合知识编码的自然语言理解模型,以识别出用户问题中对应的业务领域、查询意图和槽,并根据应用需求研究实现了模型的轻量化部署方法。本论文的贡献主要包括三个方面:(1)设计和构建了面向电力营销领域的领域知识图谱。本文首先利用领域专家梳理后的基础业务数据表之间的关系,在电力营销的业务系统数据库的实体-关系模型(ER模型)基础上,构建了一个概念本体。接着,对业务数据库的数据表进行遍历,通过数据清洗、数据筛选以及特征选择等操作,获得知识图谱实例,存储到图数据库Neo4j中。知识图谱的信息辅助自然语言理解任务设定相应的领域、意图、槽,同时为自然语言理解模型提供额外的知识表示。(2)提出了融合领域知识的少样本自然语言理解模型。自然语言模型的性能依赖大量的标注数据。然而,领域应用通常缺乏历史数据,人工收集标注数据成本太高。由此本文提出了基于编码融合的少样本自然语言理解模型,通过引入电力营销的领域知识丰富自然语言的表示。具体来说,在编码阶段,将领域术语对应的知识融合到模型编码中,增强模型对样本中未出现标识的理解。实践表明,引入领域知识确实可以弥补训练样本的不足,并显著提高模型的准确性。(3)实现了基于早退机制和知识蒸馏的轻量级自然语言理解模型。本文将早退机制和知识蒸馏两种方法结合在一起对自然语言理解模型进行了压缩和优化,以确保在实际应用场景中具备快速推理能力同时满足部署成本控制的需求。该方法在保持性能下降幅度不大的情况下,有效地降低模型的复杂度和计算资源需求。综上所述,本文基于电力领域数据设计并构建了电力营销领域知识图谱,在此基础上构建了基于编码融合的少样本自然语言理解模型。为了在保持模型性能的同时提升推理速度,本文提出了一种基于早退机制和知识蒸馏的轻量化模型构建方法。最终,该轻量化模型通过API接口的形式集成在现有的电力营销系统中,提高了相关工作人员进行企业信息查询的效率。
腹部医学图像的多器官高质高效分割算法
这是一篇关于腹部医学图像,医学图像分割,轻量级模型,知识蒸馏的论文, 主要内容为腹部器官的准确分割对于疾病的诊断和治疗非常重要,因为它可以帮助医生实现病灶区域及周围器官的定量计算和高精度三维建模。通过三维计算机断层扫描图像分割技术,可以将腹部的重要器官如肝脏、胰腺、脾脏、肾脏等进行分割,对于腹部肿瘤的诊断和手术计划、放疗计划等具有重要意义。目前,三维卷积神经网络已经在自动医学图像分割任务中取得了很好的表现。然而,大多数现有的三维卷积神经网络有着参数量和浮点数计算量大的缺点,而且三维计算机断层扫描图像的体积很大,这也导致在使用卷积神经网络的过程中产生很高的计算成本,限制了深度学习在临床的应用。为了解决这个问题,本文提出了一种基于轻量级模型和知识蒸馏的新框架,用于分割腹部三维计算机断层扫描图像的多个器官:(1)本文提出了一种名为LCOV-Net的轻量级医学图像分割模型,该轻量级模型的优点在于参数和计算量相对都较少。在两个公共腹部CT数据集上进行的实验表明,LCOV-Net以更少的参数量和计算量,获得了比当前流行的轻量化模型ESPNet和DMFNet更好的分割效果。(2)本文引入了三个知识蒸馏模块:特征归一化的温度自调节知识蒸馏、类别关系知识蒸馏和多尺度知识蒸馏,这些知识蒸馏方法以有效地从大型的教师模型中提取知识,提高LCOV-Net的分割准确性。在两个公共腹部CT数据集上进行的实验表明,所提出的知识策略有效地提高了轻量级模型的性能,优于现有的知识蒸馏方法,并且结合所提出的轻量级模型和知识蒸馏策略,本文的框架使用最先进的3D nn U-Net的五分之一的参数,但分割效果比3D nn U-Net更好。
面向电力营销知识图谱的自然语言理解方法研究
这是一篇关于电力营销,知识图谱,自然语言理解,编码融合,轻量级模型的论文, 主要内容为随着自然语言处理技术的不断发展,智能对话系统在各个应用领域得到了广泛的应用。从电商客服对话机器人,到景区语音对话助手,通过与用户进行自然语言的交互问答,快速地提供解决方案和服务。近年来,电力行业信息化与智能化不断融合,通过智能问答为用户提供检索服务也成为趋势。对话系统中自然语言理解是核心模块,它通过对用户输入的自然语言进行解析和理解,帮助对话系统充分了解用户意图并准确提取关键信息,以便进行高质量的数据查询和分析服务。本文面向电力营销领域的指标问答应用,设计并构建了一个包含领域背景知识以及各类指标数据的业务知识图谱。针对指标问答任务,利用图谱知识设计了相应的自然语言理解任务,实现了融合知识编码的自然语言理解模型,以识别出用户问题中对应的业务领域、查询意图和槽,并根据应用需求研究实现了模型的轻量化部署方法。本论文的贡献主要包括三个方面:(1)设计和构建了面向电力营销领域的领域知识图谱。本文首先利用领域专家梳理后的基础业务数据表之间的关系,在电力营销的业务系统数据库的实体-关系模型(ER模型)基础上,构建了一个概念本体。接着,对业务数据库的数据表进行遍历,通过数据清洗、数据筛选以及特征选择等操作,获得知识图谱实例,存储到图数据库Neo4j中。知识图谱的信息辅助自然语言理解任务设定相应的领域、意图、槽,同时为自然语言理解模型提供额外的知识表示。(2)提出了融合领域知识的少样本自然语言理解模型。自然语言模型的性能依赖大量的标注数据。然而,领域应用通常缺乏历史数据,人工收集标注数据成本太高。由此本文提出了基于编码融合的少样本自然语言理解模型,通过引入电力营销的领域知识丰富自然语言的表示。具体来说,在编码阶段,将领域术语对应的知识融合到模型编码中,增强模型对样本中未出现标识的理解。实践表明,引入领域知识确实可以弥补训练样本的不足,并显著提高模型的准确性。(3)实现了基于早退机制和知识蒸馏的轻量级自然语言理解模型。本文将早退机制和知识蒸馏两种方法结合在一起对自然语言理解模型进行了压缩和优化,以确保在实际应用场景中具备快速推理能力同时满足部署成本控制的需求。该方法在保持性能下降幅度不大的情况下,有效地降低模型的复杂度和计算资源需求。综上所述,本文基于电力领域数据设计并构建了电力营销领域知识图谱,在此基础上构建了基于编码融合的少样本自然语言理解模型。为了在保持模型性能的同时提升推理速度,本文提出了一种基于早退机制和知识蒸馏的轻量化模型构建方法。最终,该轻量化模型通过API接口的形式集成在现有的电力营销系统中,提高了相关工作人员进行企业信息查询的效率。
面向电力营销知识图谱的自然语言理解方法研究
这是一篇关于电力营销,知识图谱,自然语言理解,编码融合,轻量级模型的论文, 主要内容为随着自然语言处理技术的不断发展,智能对话系统在各个应用领域得到了广泛的应用。从电商客服对话机器人,到景区语音对话助手,通过与用户进行自然语言的交互问答,快速地提供解决方案和服务。近年来,电力行业信息化与智能化不断融合,通过智能问答为用户提供检索服务也成为趋势。对话系统中自然语言理解是核心模块,它通过对用户输入的自然语言进行解析和理解,帮助对话系统充分了解用户意图并准确提取关键信息,以便进行高质量的数据查询和分析服务。本文面向电力营销领域的指标问答应用,设计并构建了一个包含领域背景知识以及各类指标数据的业务知识图谱。针对指标问答任务,利用图谱知识设计了相应的自然语言理解任务,实现了融合知识编码的自然语言理解模型,以识别出用户问题中对应的业务领域、查询意图和槽,并根据应用需求研究实现了模型的轻量化部署方法。本论文的贡献主要包括三个方面:(1)设计和构建了面向电力营销领域的领域知识图谱。本文首先利用领域专家梳理后的基础业务数据表之间的关系,在电力营销的业务系统数据库的实体-关系模型(ER模型)基础上,构建了一个概念本体。接着,对业务数据库的数据表进行遍历,通过数据清洗、数据筛选以及特征选择等操作,获得知识图谱实例,存储到图数据库Neo4j中。知识图谱的信息辅助自然语言理解任务设定相应的领域、意图、槽,同时为自然语言理解模型提供额外的知识表示。(2)提出了融合领域知识的少样本自然语言理解模型。自然语言模型的性能依赖大量的标注数据。然而,领域应用通常缺乏历史数据,人工收集标注数据成本太高。由此本文提出了基于编码融合的少样本自然语言理解模型,通过引入电力营销的领域知识丰富自然语言的表示。具体来说,在编码阶段,将领域术语对应的知识融合到模型编码中,增强模型对样本中未出现标识的理解。实践表明,引入领域知识确实可以弥补训练样本的不足,并显著提高模型的准确性。(3)实现了基于早退机制和知识蒸馏的轻量级自然语言理解模型。本文将早退机制和知识蒸馏两种方法结合在一起对自然语言理解模型进行了压缩和优化,以确保在实际应用场景中具备快速推理能力同时满足部署成本控制的需求。该方法在保持性能下降幅度不大的情况下,有效地降低模型的复杂度和计算资源需求。综上所述,本文基于电力领域数据设计并构建了电力营销领域知识图谱,在此基础上构建了基于编码融合的少样本自然语言理解模型。为了在保持模型性能的同时提升推理速度,本文提出了一种基于早退机制和知识蒸馏的轻量化模型构建方法。最终,该轻量化模型通过API接口的形式集成在现有的电力营销系统中,提高了相关工作人员进行企业信息查询的效率。
基于工作流技术的移动管道传输规划系统的设计与实现
这是一篇关于工作流,AOV网,轻量级模型,JBPM,管道传输规划的论文, 主要内容为在中国通信行业全业务背景下,网络建设需求不断变更,网络规划越来越注重信息的沟通和统一管理,传统的网络规划方式已不再适用,寻求信息化的支撑手段迫在眉睫。通信管道规划作为网络规划的重要组成部分,实现其信息管理系统具有重要的现实意义。工作流技术作为企业信息化建设过程中的重要指导思想,能够实现业务过程与IT操作的分离,从而实现业务人员与技术人员的明确分工,充分响应业务创新的要求。并且它能够在不改变系统具体功能的前提下,通过修改业务流程模型来实现业务过程的快速重组。因此,将工作流技术引入管道传输规划系统可以增强系统应对需求变更的敏捷性。 首先,本文在深入研究工作流理论的基础上,提出了一种基于改进AOV网的轻量级工作流模型来应对复杂的管道规划业务过程,且给出了模型的定义、过程调度算法以及模型的验证方法,并以此作为理论基础,对开源的工作流框架——JBPM进行改造,实现了适用于本系统的轻量级工作流框架,降低了系统流程建模时的复杂度。 其次,为了使系统实现结果贴近系统需求,提高系统设计效率,本文提出了一个新的系统设计方法论,该方法论主要包括系统的组织模型设计、流程模型设计、功能设计、安全性设计以及数据库设计,其中组织模型设计和流程模型设计作为后续设计环节的基础,均需要业务人员的参与,这样的设计方式为系统业务人员和开发人员之间搭建了沟通的桥梁,降低了需求沟通成本。 再次,基于工作流技术实现了系统的具体功能和流程运转,并对系统中的两个特殊流程模式——会审和回退分别进行实现,且扩展了JBPM的流程历史功能,实现了详细的流程历史跟踪模块。 最后,对系统的工作流模型及流程调度算法进行测试。并给出两种测试方案,在系统页面功能已经实现的基础上进行黑盒测试,在只有工作流模型的前提下进行白盒测试。测试结果证明,本文所提出的工作流模型及其调度算法在系统中运行正确。 本系统实现了管道规划的人工操作向计算机信息自动化、智能化的模式转变,提高了工程管理的效率、降低了信息沟通的成本,并且通过工作流技术的引入,充分响应业务需求的快速变更,达到了管道规划过程中降本增效的目的。
腹部医学图像的多器官高质高效分割算法
这是一篇关于腹部医学图像,医学图像分割,轻量级模型,知识蒸馏的论文, 主要内容为腹部器官的准确分割对于疾病的诊断和治疗非常重要,因为它可以帮助医生实现病灶区域及周围器官的定量计算和高精度三维建模。通过三维计算机断层扫描图像分割技术,可以将腹部的重要器官如肝脏、胰腺、脾脏、肾脏等进行分割,对于腹部肿瘤的诊断和手术计划、放疗计划等具有重要意义。目前,三维卷积神经网络已经在自动医学图像分割任务中取得了很好的表现。然而,大多数现有的三维卷积神经网络有着参数量和浮点数计算量大的缺点,而且三维计算机断层扫描图像的体积很大,这也导致在使用卷积神经网络的过程中产生很高的计算成本,限制了深度学习在临床的应用。为了解决这个问题,本文提出了一种基于轻量级模型和知识蒸馏的新框架,用于分割腹部三维计算机断层扫描图像的多个器官:(1)本文提出了一种名为LCOV-Net的轻量级医学图像分割模型,该轻量级模型的优点在于参数和计算量相对都较少。在两个公共腹部CT数据集上进行的实验表明,LCOV-Net以更少的参数量和计算量,获得了比当前流行的轻量化模型ESPNet和DMFNet更好的分割效果。(2)本文引入了三个知识蒸馏模块:特征归一化的温度自调节知识蒸馏、类别关系知识蒸馏和多尺度知识蒸馏,这些知识蒸馏方法以有效地从大型的教师模型中提取知识,提高LCOV-Net的分割准确性。在两个公共腹部CT数据集上进行的实验表明,所提出的知识策略有效地提高了轻量级模型的性能,优于现有的知识蒸馏方法,并且结合所提出的轻量级模型和知识蒸馏策略,本文的框架使用最先进的3D nn U-Net的五分之一的参数,但分割效果比3D nn U-Net更好。
基于深度学习的条烟溯源隐形码文字识别技术研究及实现
这是一篇关于OCR,深度学习,移动端部署,条烟溯源,轻量级模型的论文, 主要内容为OCR作为计算机视觉领域中的热门方向之一,其产品的落地与应用可以极大地方便人们的日常工作和生活。传统OCR技术对于文档文本的识别己经十分成熟,但在自然场景下,由于背景复杂、文字多样,面向通用领域的图片文本识别仍然是一项具有挑战性的任务,需要不断地探索和改进。目前场景文字识别模型的落地更多是针对某个垂类进行建模以取得更好的效果。因此,本文以基于隐形码的条烟溯源为应用背景,以移动设备的场景文字识别作为主要研究内容,针对深度学习模型在移动设备上的模型结构及训练策略进行优化,并设计移动端应用程序及与其配套的一体化平台。本文的主要工作如下:1.标注并整理条烟隐形码数据集,用以解决通用场景文字数据集在应用中效果极差的问题。条烟隐形码是一种在特殊灯光下才能看到的文字,其形状与生活中常见的文字存在较大差异。2.分析通用场景下的评估标准,定义适用于条烟隐形码的评估指标,并依据新的评估指标对OCR两个阶段的多个模型进行仿真实验对比,选择出综合性能良好的DBNet和CRNN模型作为基础模型。3.针对基础模型的结构和训练策略进行优化,并根据移动设备的特点构建了适合其使用的隐形码识别模型。在保证识别准确率的情况下,模型体积缩小为基础模型的1/7左右,移动设备运行时间也减少到基础模型的1/3左右。4.提出隐形码识别校正处理方法,该方法利用BiLSTM模型和启发式的校正修复策略进行隐形码的信息检查及修复,提高了隐形码解析的准确率。5.设计并实现“隐形码识别APP”及与其配套的隐形码管理一体化平台,将深度学习技术应用于条烟的溯源过程。
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