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基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别研究
1
作者 熊凌龙 何月顺 +2 位作者 陈杰 杜萍 韩鑫豪 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期97-103,共7页
当前非法网站存在隐蔽性强、危害性高的特点,仅依赖单一特征的网站识别方法无法有效应对这种复杂性。针对上述问题,文中提出一种基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别方法。首先构建基于ResNet⁃18的视觉特征提取模型和基于BERT⁃CNN的... 当前非法网站存在隐蔽性强、危害性高的特点,仅依赖单一特征的网站识别方法无法有效应对这种复杂性。针对上述问题,文中提出一种基于文本⁃视觉多特征融合的非法网站识别方法。首先构建基于ResNet⁃18的视觉特征提取模型和基于BERT⁃CNN的文本特征提取模型;然后通过设计的基于逻辑回归(LR)的融合算法对两种模型的分类结果进行融合;最后通过多轮次迭代训练得出最佳的非法网站判别模型。实验结果表明,文中构建的融合模型相较于依赖文本和视觉的单一特征模型的准确率分别高出4%和11%,能够更准确地识别非法网站。 展开更多
关键词 非法网站识别 多特征融合 BERT ResNet CNN 深度学习
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高速公路软土地基碎石桩复合施工技术研究
2
作者 韩鑫豪 《华东公路》 2023年第6期54-56,共3页
为研究高速公路软土地基碎石桩复合施工技术,结合实际工程,阐述了碎石桩复合地基工程特性,即分别阐述了碎石桩复合地基的分类和作用机理;结合实际项目概况对碎石桩复合地基进行具体设计分析;重点对碎石桩复合地基施工技术要点进行研究。
关键词 高速公路 软土路基 碎石桩 复合地基
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基于Swin Transformer的岩石岩性智能识别研究
3
作者 韩鑫豪 何月顺 +4 位作者 陈杰 熊凌龙 钟海龙 杜萍 田鸣 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期37-44,共8页
常规卷积神经网络在识别纹理多变的岩石图像时,由于感受野和局部处理方式的局限性,识别精度不高,为解决上述问题,在复杂情况下准确识别岩石岩性,提高地质调查的效率,文中提出一种基于改进Swin Transformer的岩石识别方法。该方法增加了... 常规卷积神经网络在识别纹理多变的岩石图像时,由于感受野和局部处理方式的局限性,识别精度不高,为解决上述问题,在复杂情况下准确识别岩石岩性,提高地质调查的效率,文中提出一种基于改进Swin Transformer的岩石识别方法。该方法增加了空间局部感知模块,并结合Transformer的自注意力结构来增强对局部相关性的提取。为增强泛化,模型中添加了Dropout层,减少对单神经元的依赖。为进一步提高网络的泛化能力,采用AugMix算法对岩石图像进行数据增强,并结合迁移学习技术对网络进行预训练从而优化网络参数。实验结果表明,该方法的识别准确率为96.4%,高于ResNet50、GoogLeNet、VGG16网络。 展开更多
关键词 岩石识别 深度学习 TRANSFORMER 自注意力机制 计算机视觉 识别精度
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二代谈徐娣珍:站在巨人肩上,做好每一件小事
4
作者 胡圆圆 韩鑫豪 《浙商》 2024年第8期80-80,共1页
我将传承好母亲“生命不息、奋斗不止”的创业精神,站在巨人的肩膀上,沉下心来做好每一件小事,组建起一支温暖的团队。守业不忘兴业,我也希望能够耕耘出一片属于自己的小天地。
关键词 创业精神 一件小事 奋斗不止 巨人 做好
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