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“十四五”中医药发展规划下河南省大学生对传统中医认知情况的调查研究
1
作者 叶向阳 李懿敏 +2 位作者 魏胜楠 王爽 丁丹 《产业与科技论坛》 2023年第15期54-56,共3页
中医药是我国优秀传统文化的智慧结晶,历史悠久,底蕴深厚。随着现代西医不断传入,传统中医在当今社会面临着应用和传承的新挑战。《“十四五”中医药发展规划》证明了传统中医已成为国家重点发展领域,并为解决现有困境,推动中医药事业... 中医药是我国优秀传统文化的智慧结晶,历史悠久,底蕴深厚。随着现代西医不断传入,传统中医在当今社会面临着应用和传承的新挑战。《“十四五”中医药发展规划》证明了传统中医已成为国家重点发展领域,并为解决现有困境,推动中医药事业的发展提供了政策支持与方向指引。在此背景下,本文调查研究了河南省大学生对传统中医的认知情况,探讨分析存在问题及内在原因,并阐述了提升大学生群体对中医认知的现实路径,期望能够为弘扬中医药文化提供可行性建议,为促进中医振兴做出积极贡献。 展开更多
关键词 中医药 大学生 认知态度 中医药传承
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论我国政府环境信息公开制度 被引量：2
2
作者 班娟 魏胜楠 《黑龙江人力资源和社会保障》 2022年第14期14-16,共3页
环境信息公开与公众参与制度密切相关,要想充分调动公众参与环境保护和治理的主动性,就必须依法公开环境信息,因此应当给予环境信息公开充分的关注。2015年《环境保护法》及2019年《政府信息公开条例》(以下简称《条例》)对政府环境信... 环境信息公开与公众参与制度密切相关,要想充分调动公众参与环境保护和治理的主动性,就必须依法公开环境信息,因此应当给予环境信息公开充分的关注。2015年《环境保护法》及2019年《政府信息公开条例》(以下简称《条例》)对政府环境信息公开的内容、范围、救济等方面进行不断完善,然而还是要通过实践来检测其有效性。当前我国政府环境信息公开制度的优越作用已经得到初步展现,并且其被重视的程度也越来越高,但是也存在些许不足。因此本文在维护国家信息安全的基础上,根据政府环境信息公开制度的立法现状,来分析其存在的问题,进而提出完善途径。 展开更多
关键词 环境 信息公开 政府环境信息公开
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自适应局部关系网络的小样本学习方法 被引量：3
3
作者 魏胜楠 张景异 +2 位作者 陈亮 耿俊香 王中洲 《沈阳理工大学学报》 CAS 2021年第4期35-41,共7页
针对基于度量学习的小样本学习方法中嵌入模块泛化能力差、提取图像级表征可能会损失大量辨别信息的问题,提出一种自适应的局部关系网络。该网络引入一个自注意力机制,使嵌入模块能够提取到每个类别特定的信息,将信息从任务无关的泛化... 针对基于度量学习的小样本学习方法中嵌入模块泛化能力差、提取图像级表征可能会损失大量辨别信息的问题,提出一种自适应的局部关系网络。该网络引入一个自注意力机制,使嵌入模块能够提取到每个类别特定的信息,将信息从任务无关的泛化概念转化为任务相关的独有特征;同时引入局部描述子的思想,每个局部描述子对应图片中的一个区域,通过局部描述子将关注点放在图像与类别之间的比较,有效消除类内差异和背景混淆,再将局部描述子与一种非线性的度量方式进行融合,应用改进的损失函数对图片进行分类识别。在MiniImagenet和Omniglot两个小样本学习常用数据集上的实验表明,改进算法能够高效地提高分类准确率。 展开更多
关键词 小样本学习 自注意力机制 度量学习 关系网络
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CIDDPG的多智能体通信优化方法研究 被引量：1
4
作者 耿俊香 姜静 +1 位作者 魏胜楠 段昶 《沈阳理工大学学报》 CAS 2021年第4期29-34,共6页
多智能体系统在进行协作时,会面临智能体数量多导致博弈关系复杂、不能及时做出正确决策的问题,高效的通信是多智能体协作的有效方式。提出一种基于通信的高效信息学习算法—CIDDPG,在多智能体DDPG算法上建立通信机制,实现智能体之间的... 多智能体系统在进行协作时,会面临智能体数量多导致博弈关系复杂、不能及时做出正确决策的问题,高效的通信是多智能体协作的有效方式。提出一种基于通信的高效信息学习算法—CIDDPG,在多智能体DDPG算法上建立通信机制,实现智能体之间的沟通交流;并在DDPG算法的策略网络中加入调度模块,以修剪无用信息,提高通信效率;在价值网络中引入注意力机制,有选择地关注来自其他智能体的信息,使其在复杂的环境中高效实现智能体间合作、竞争等互动。两种不同场景的实验证明,CIDDPG算法能够获得比其他算法更高的平均奖励值,且收敛速度快。 展开更多
关键词 多智能体系统 高效通信 调度模块 注意力机制
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基于深度学习的长尾数据集分类精度提高的研究
5
作者 王中洲 陈亮 魏胜楠 《沈阳理工大学学报》 CAS 2021年第5期31-35,共5页
基于深度学习的轮胎缺陷检测过程中,由于轮胎数据集为长尾数据集,某些缺陷类别的轮胎图片数量较少,造成此类缺陷的数据分类精度不高。本文在双边分支神经网络(BBN)分类算法的基础上,通过改进特征提取网络的结构、损失函数和权衡参数提... 基于深度学习的轮胎缺陷检测过程中,由于轮胎数据集为长尾数据集,某些缺陷类别的轮胎图片数量较少,造成此类缺陷的数据分类精度不高。本文在双边分支神经网络(BBN)分类算法的基础上,通过改进特征提取网络的结构、损失函数和权衡参数提高轮胎数据集中尾类数据分类精度。以主流数据集长尾CIFAR-10、长尾CIFAR-100和本实验室自制轮胎数据集为测试数据进行实验分析,实验结果表明数据集的尾类小样本数据的分类精度提高约10%。 展开更多
关键词 数据分类 双边分支神经网络 长尾数据集 损失函数
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