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“双碳”目标下乡村可再生能源研究热点文献可视化分析
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作者 张雪洁 王侃宏 +1 位作者 刘伟 宋雪 《河北省科学院学报》 CAS 2023年第5期25-34,共10页
为了应对全球变暖气候问题我国提出了“力争2030年前达到碳达峰、2060年前实现碳中和”的双碳目标。乡村作为能源利用的重要发展空间,可再生能源在该地区的应用得到广泛关注。本文基于文献计量学借助可视化计量工具对Web of Science数... 为了应对全球变暖气候问题我国提出了“力争2030年前达到碳达峰、2060年前实现碳中和”的双碳目标。乡村作为能源利用的重要发展空间,可再生能源在该地区的应用得到广泛关注。本文基于文献计量学借助可视化计量工具对Web of Science数据库中近十年乡村可再生能源利用相关文献进行分析。结果表明,乡村可再生能源主题相关研究数量及被引频次逐年增多,同时是主流期刊的关注点;中国、美国和印度是相关研究论文发表数量最多的国家,共引文献较多的文献以综述性论文为主;文献关键词分析表明微电网实现乡村电气化及其可行性建模分析、可再生能源气化技术和居民社会行为调查分析是乡村可再生能源的研究热点。最后对乡村可再生能源研究的未来发展方向提出建议。 展开更多
关键词 可再生能源 乡村地区 碳中和 碳达峰 节能减排
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融合预训练技术的多模态学习研究专题前言
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作者 宋雪 聂礼强 +2 位作者 申恒涛 田奇 黄华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1997-1999,共3页
在当今信息爆炸的时代,海量多媒体数据涌现在互联网上.为更好地理解和分析多媒体数据,多模态学习逐渐成为研究热点.深度学习凭借其优秀的数据表征能力,成为多模态学习的主要技术之一.然而,现有的有标注数据集规模有限,往往难以保证复杂... 在当今信息爆炸的时代,海量多媒体数据涌现在互联网上.为更好地理解和分析多媒体数据,多模态学习逐渐成为研究热点.深度学习凭借其优秀的数据表征能力,成为多模态学习的主要技术之一.然而,现有的有标注数据集规模有限,往往难以保证复杂深度学习模型的泛化能力,这给传统的多模态学习研究带来了巨大挑战.为此,预训练技术逐渐引发国内外诸多学者的关注,为多模态学习研究领域提供了新的发展机遇.专题强调多模态学习与预训练技术的深度融合,研究融合预训练技术的多模态学习,包括两方面:(1)利用预训练模型强大的通用表征能力,解决多模态学习领域研究相关的痛点、难点问题;(2)利用多模态学习领域丰富的理论积淀,促进预训练相关技术的发展.专题围绕多模态数据分析技术,通过探讨多模态学习与预训练技术的深度融合,重点关注面向多模态学习的预训练技术、融入预训练技术的多模态内容理解以及融入预训练技术的多模态生成,旨在有效结合多模态学习技术与预训练技术,实现多模态学习技术和预训练技术的相辅相成,促进多模态学习领域的研究发展. 展开更多
关键词 深度学习 深度融合 预训练 信息爆炸 多媒体数据 多模态学习 表征能力 互联网
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基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐 被引量:4
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作者 史金婉 宋雪 +1 位作者 刘子鑫 聂礼强 《信息安全学报》 CSCD 2021年第5期181-198,共18页
近年来,人们对时尚穿搭有了更高的美学追求。因此,个性化互补服装推荐,即为用户推荐与他/她已购买服装相匹配的互补服装,逐渐吸引了学术界的广泛关注。个性化互补服装推荐不同于一般的推荐任务(如电影推荐),它推荐的服装需要满足两个条... 近年来,人们对时尚穿搭有了更高的美学追求。因此,个性化互补服装推荐,即为用户推荐与他/她已购买服装相匹配的互补服装,逐渐吸引了学术界的广泛关注。个性化互补服装推荐不同于一般的推荐任务(如电影推荐),它推荐的服装需要满足两个条件:1)与目标服装搭配;2)满足用户偏好。因此,相关的现有方法主要是基于时尚单品的多模态数据,着力于建模单品与单品之间的兼容性交互和用户与单品之间的偏好交互,以实现个性化互补服装的推荐。这些方法的缺点主要在于它们将每一个单品-单品交互或者用户-单品交互看作一个独立的数据实例,而忽略了单品的属性知识以及时尚实体(即,用户、单品及属性)之间的高阶交互关系。事实上,与一个单品(如,上衣)搭配的所有互补单品(如,下衣)可能会共享某些相同的属性(如,颜色);同时,具有类似品味的用户也可能倾向于选择具有类似属性特征的单品。显然,这些时尚实体之间的高阶关系蕴含了丰富的有关单品兼容性和用户偏好的协同信号,因而能够促进个性化互补服装推荐模型性能的提升。据此,本文构建了一个大规模协同时尚图谱,并基于图卷积神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)来探索时尚实体之间的高阶关系,进而更好地实现个性化的互补服装推荐。具体地,本文提出了一个新颖的基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐模型(Fashion Graph-enhanced Personalized Com-plementary Clothing Recommendation),简称为FG-PCCR。FG-PCCR由两个关键的部分组成:独立的一阶交互建模和协同的高阶交互建模。一方面,独立的一阶交互建模模块基于视觉和文本模态数据,致力于通过神经网络和矩阵分解方法分别对单品-单品搭配交互和用户-单品偏好交互进行综合性建模。另一方面,协同的高阶交互模块基于构建的协同的时尚图谱,通过图神经网络利用信 展开更多
关键词 个性化服装推荐 时尚兼容性建模 图神经网络
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基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法 被引量:2
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作者 陈琳 高赞 +2 位作者 宋雪 王英龙 聂礼强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期647-656,共10页
通过对跨模态检索问题的研究,属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性,但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描... 通过对跨模态检索问题的研究,属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性,但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息,构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间,并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络,提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明,所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%,与CMAAM算法的Top-1(56.68%)具有可比性,Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景,利用行人的类别信息提取属性特征,可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率,Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。 展开更多
关键词 跨模态检索 匹配算法 行人属性信息 特征表示 特征融合
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我国农产品贸易面临的新形势及对策 被引量:1
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作者 宋雪 《山西农经》 2021年第18期101-102,共2页
近年来,国内外农产品市场逐渐形成了较强的联动性,而且农产品的生产成本不断提升。这种情况下,我国农产品在国际市场竞争中处于劣势地位,农产品进口额持续增加,国内农业受到了极大冲击。新形势下,我国农产品贸易面临着多方面因素的影响... 近年来,国内外农产品市场逐渐形成了较强的联动性,而且农产品的生产成本不断提升。这种情况下,我国农产品在国际市场竞争中处于劣势地位,农产品进口额持续增加,国内农业受到了极大冲击。新形势下,我国农产品贸易面临着多方面因素的影响,分析了中国农产品贸易面临的新形势,并提出了农产品贸易改革策略,以期为有关部门提供借鉴。 展开更多
关键词 农产品贸易 新形势 进口 出口
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