张廷
- 作品数：10 被引量：29H指数：4
- 供职机构：中央民族大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程理学更多>>
- 人工智能课程研究型实验教学的探索与实践被引量：4
- 2010年
- 将研究型教学理念引入到人工智能课程的实践教学中,构造一个以研究为基础的实验体系,包括课程的验证性实验、开放性实验以及民族关系认知的开放性实验平台的构建。这不仅帮助学生深入理解人工智能的基本概念和理论,培养了学生的创新能力,也加强了学生的实际动手能力和科研能力。
- 张廷杨国胜
- 关键词：人工智能研究型实验教学民族关系
- 融入思政元素的计算机课程群改革策略
- 2024年
- 课程思政是高校教学改革的重要内容,但还面临着巨大的挑战。在改善高校课程思政建设的过程中,为精准把控学生的真实需求,进行正确的思想引导,激发学生自觉承担时代使命的心理建设,需要全方位、多渠道的课程思政教学改革措施。本文聚焦计算机课程群的思政课程教学设计与实施,结合案例分阶段、分层次的提出了一系列切实可行的方法与建议,为其他理工类专业的课程群与思政的融合建设提供了新思路。
- 张廷王天启胥桂仙
- 基于局部特征和全局特征融合的微博情感分析
- 2023年
- 目前的神经网络一般只将词粒度层面的词向量作为输入,忽略了语义层面的全局语义特征.针对此问题,提出了一种基于局部特征和全局特征融合的情感分类方法,以解决评论特征稀疏和主题聚焦性差的问题.对于局部特征,选择基于情感词典和BiLSTM神经网络模型提取基于词向量的文本特征.对于文本集的全局主题特征,采用神经主题模型提取文本主题特征,并将其作为全局特征来表示短文本信息.最终将基于局部加权词向量的文本特征和基于神经主题模型的文本主题特征进行拼接,并通过Softmax层输出,完成文本情感分类.结果表明:融合全局主题语义和局部加权词向量可以更加丰富神经网络的特征,从而有效地提高情感分类的准确率.
- 胥桂仙陈思瑾孟月婷张廷于绍娜
- 关键词：情感分析
- 一种基于面部表情和EEG的情绪分类方法
- 本发明涉及一种基于面部表情和EEG的情绪分类方法，属于模式识别技术领域。本发明的情绪分类方法首先同步采集面部表情和脑电(EEG)数据，然后利用面部表情的变化信息截取隐含情绪信息的EEG数据，最后使用情绪分类算法对处理之后...
- 蒋惠萍路遥张廷
- 文献传递
- “人工智能”课程教学的实践与探索被引量：6
- 2009年
- 人工智能是一门多学科交叉的学科,它的迅速发展也为科学技术各学科提供了一条新的发展途径和新的发展手段,现已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的前沿学科。本文从教学实际出发,关注学科发展动态,注重教学内容的更新,加强双语教学;针对人工智能课程内容抽象、算法复杂的特点,加强案例教学,注重实验环节,并且不拘泥于传统的应试教育的考核方法,真正提高学生的学习兴趣和实际动手能力。
- 张廷杨国胜
- 关键词：人工智能案例教学双语教学
- 基于预训练模型和图神经网络的藏文文本分类研究被引量：5
- 2023年
- 在少数民族语言信息处理领域,由于文本分类标注数据的稀缺,相关研究工作进展缓慢.为了充分利用有限的标注数据,更有效地挖掘出文本之间的关系,本文对藏文提出一种基于预训练模型和图卷积神经网络的长文本分类方法CINO-GCN.首先利用在实验数据集上经过微调的少数民族多语言预训练模型(Chinese Minority Pretrained Language Model,CINO)得到藏文长文本的初始文档向量和藏文音节向量.然后根据整个数据集范围的音节共现关系与音节和文档间的TF-IDF值来对藏文文本图进行建模.最后将文本图和结点特征一同输入至图卷积神经网络(graph convolutional networks,GCN)层,得到的文档表示经过Softmax得到分类结果.将该方法在公开的TNCC藏文新闻文本分类数据集上与当前几种主流的深度学习模型进行了多组对比实验,分类准确率达到73.51%,远优于其他基线模型;同时设计了消融实验验证模型各部分对分类结果的增益.实验结果表明,该文提出的模型能够结合预训练词向量和图神经网络的优势,显著提高藏文文本分类的准确率.
- 胥桂仙刘兰寅张廷董玉双
- 基于有序NPsim矩阵的颜色近邻搜索
- 2018年
- 基于光谱表示法颜色近邻搜索的核心是高维向量近邻搜索,相似性度量和索引树构建是影响其性能的关键,前者存在等距性问题,后者存在构建困难、查询效率低、不易动态调整等问题,从而严重影响颜色近邻搜索算法的性能。使用NPsim函数计算颜色相似性,结合有序矩阵组织颜色空间数据,提出一种基于有序NPsim矩阵的颜色近邻搜索算法。首先,计算颜色空间中所有颜色之间的NPsim值,构建反映所有颜色相似性关系的NPsim矩阵;然后,按照每种颜色与其他颜色的相似性,对NPsim矩阵的每行元素降序排列,从而得到反映每种颜色与其他颜色相似性大小关系的有序NPsim矩阵;最后,对于颜色空间中任意给定的颜色,根据它在有序NPsim矩阵中的行号,就能够直接找到该颜色的所有近邻。采用蒙赛尔全光泽色系光谱构建有序NPsim矩阵,同时建立KD树和SR树,分别进行K近邻搜索,并从精度和速度两方面比较。在精度方面,本算法得到的颜色近邻与查询颜色距离最近、相似性最好,存在逆序现象的近邻个数最少;在速度方面,构建有序NPsim矩阵的时间比构建KD树和SR树的时间要长,但近邻搜索速度是KD树/SR树的1万倍左右,而且与K值无关;此外,构建有序NPsim矩阵易于并行化,而构建KD树和SR树不易并行化,并行化后构建有序NPsim矩阵的速度会超过构建KD树和SR树的速度。实验结果表明该方法适用于颜色近邻搜索。
- 张廷张廷
- 关键词：近邻搜索光谱索引树
- 多模态情感识别综述被引量：9
- 2020年
- 情感是一种多元的讯息表述,而情感识别又是人机交互,感情交互中中十分极其重要的问题[1]。根据情感的差异来源,本文从脑电和表情两种模态入手,概述了脑电和表情的特征提取方法,着重说明了多模态融合技术和方法,并且列举了现阶段常见的公开多模态数据库。最后总结了仍然存在的问题和今后的研究方向。
- 贾俊佳蒋惠萍张廷
- 关键词：情感识别脑电表情多模态信息融合
- 基于云平台的疲劳驾驶检测系统被引量：4
- 2020年
- 本文针对国内因疲劳驾驶而事故多发的情况,提出了基于深度机器学习和智能云平台的疲劳检测和驾驶事故自动检测解决方法。该方法很好地适应了车辆和驾驶室的复杂工作环境,旨在让操作人员能够快速实现基于深度和机器视觉的疲劳驾驶检测和报警功能,通过在驾驶员的上方安装可移动摄像头实时采集驾驶员的图像,将实时获取的视频流数据送入处理设备进行处理,同时利用预先训练好的疲劳检测模型从摄像头提取出人脸的特征点,依据PERCLOS疲劳驾驶判断准则来判断车辆驾驶者是否已经处于疲劳状态并实时上传图像数据至云端处理平台,同时根据人脸的位移和方向,利用舵机使摄像头始终正对驾驶者的脸部,最终完成一个集便携性、高效性、准确性为一体的疲劳检测系统。
- 张廷熊章锦周小凯谢谦
- 关键词：疲劳驾驶物联网人脸识别
