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题名基于深度神经网络的病理报告自动打标签框架
被引量：1
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作者
曹晏阁
王利团
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机构
四川大学计算机学院
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出处
《现代计算机》
2020年第31期3-13,共11页
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基金
国家自然科学基金(No.61772353)。
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文摘
得益于深度神经网络的特征提取功能,和深度神经网络结合的CAD系统在许多医学图像分析领域取得很大的成功。多数情况下,CAD系统基于监督学习构建,而训练一个监督学习系统需要大量人工标注的数据,费时费力。超声图像常被用做诊断的依据,也是用作训练模型的数据集,但是在临床上,超声图像并不准确,病理报告才是金标准,通过病理报告可以判断对应病人的超声图像为阳性还是阴性。由超声图像和对应病人病理报告得出的标签(阴性或阳性)就组成一个可用于训练模型的数据。通过文本检测、文本识别、句向量编码、二分类四个步骤提出一个自动打标签的模型,将病理报告作为输入,就可以得到标签,而不需要大量专业医师费事费力人工标注。
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关键词
深度学习
文本检测
文本识别
句向量
自动打标签
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Keywords
Deep Learning
Text Detection
Text Recognition
Sentence Embedding
automatically labelling
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
R445
[医药卫生—影像医学与核医学]
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题名基于激光雷达感知的场景重构方法研究
被引量：2
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作者
邢雨
刘亚彬
韩康
刘宇
剧学铭
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机构
北京欧百拓信息科技发展有限公司
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出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2018年第8期39-42,共4页
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文摘
针对现有环境感知模块的目标识别算法在实际应用中误识、漏识等问题,通过搭建基于激光雷达的测评系统,并根据场景重构的结果完成对其他类型感知模块的评测。该测评系统通过增加后处理算法,对激光雷达感知模块的数据进一步优化处理,有效提升环境重构范围及各类目标标注的准确率,提升其作为测评系统的评测能力和置信度。
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关键词
激光雷达
环境感知
场景重构
测评系统
自动标注
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Keywords
LiDAR
Environmental perception
Ground truth generation
Evaluation system,automatic labelling
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分类号
U462.1
[机械工程—车辆工程]
U461.99
[交通运输工程—载运工具运用工程]
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题名智能图像导引头目标数据集制备技术研究
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作者
黄攀
范继伟
杨小冈
卢瑞涛
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机构
火箭军工程大学
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出处
《战术导弹技术》
北大核心
2022年第2期105-112,共8页
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基金
国家自然科学基金(61806209)。
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文摘
针对目前可用的智能图像导引头目标数据集稀少、时敏图像难以获取等问题,结合智能化精确制导技术发展需求,提出了智能图像导引头目标数据集的制备流程与主要方法。通过仿真技术生成时敏目标图像;采用了生成对抗网络对时敏目标图像进行增广;在人工标注的基础上,提出了针对特定序列视频的自动标注算法;并构建了名为Seekeri的智能图像导引头目标认知数据集。将Seekeri数据集在几种主流目标检测算法上进行测试,其mAP值均在85%~90%之间,说明数据集适用于主流目标检测算法。结果表明:该方法既解决了时敏目标难以获取的问题,又可快速准确地构建更适用于智能导引头的目标数据集,为精确制导武器智能导引头目标检测算法训练与升级提供了有力保障。
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关键词
智能图像导引头
目标获取
时敏目标
数据集制备
图像增广
自动标注
目标检测算法
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Keywords
intelligent image seekers
target acquisition
time sensitive target
dataset preparation
image augmentation
automatic labelling
target detection algorithms
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分类号
TJ765.331
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名科技术语自动提取技术——现状与思考
被引量：6
- 4
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作者
常宝宝
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机构
北京大学计算语言学教育部重点实验室
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出处
《中国科技术语》
2022年第1期3-13,共11页
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基金
全国科学技术名词审定委员会科研项目“基于深度学习的科技术语提取技术研究”(2017001)
国家自然科学基金项目“基于深度学习的数据-文本生成技术研究”(61876004)。
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文摘
文章简要介绍了自动术语提取任务的定义、主要方法和评价指标。针对传统的自动术语提取方法,以互信息、t值、tf-idf、C/NC-value为例介绍了单元度和术语度的概念;针对自动术语标注方法,主要介绍了基于序列标注的建模思想。从提取效果来看,现有自动术语提取技术距离期望仍有差距,文章也尝试给出了一些值得探索的方向。
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关键词
自动术语提取
自动术语标注
单元度
术语度
机器学习
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Keywords
automatic term extraction
automatic term labelling
unithood
termhood
machine learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
H083
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于机器学习的文本半自动类别标注方法
被引量：2
- 5
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作者
宫衍圣
蔡科平
王志强
李鑫鑫
靖稳峰
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机构
中铁第一勘察设计院集团有限公司
西安工业大学
国网浙江省电力公司信息与通信分公司
西安交通大学数学与统计学院
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期751-762,共12页
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基金
中国铁建股份有限公司2018年度科技重大专项(18-A02)
西安市科技计划项目(20180916CX5JC6).
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文摘
在文本分类问题中,人工标注方式需要耗费大量人力和财力,且需要熟悉所研究领域的专业人员才能进行文本标注。为了提高文本类数据标注的效率,提出了一种半自动化论文类别标注方法。首先使用Word2vec与TF-IDF相结合的方式得到论文的向量表示;接着使用K-means算法进行文本聚类;然后通过L_(1)-LR二分类模型构建K个分类模型;对每个二分类模型选取其权重绝对值较大系数对应的单词作为主题词,最后根据主题词确定每一类别的标签。实验表明,所提出的论文类别半自动标注方法大大提高了文本标注的工作效率。
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关键词
半自动类别标注
机器学习
文本聚类
L_(1)-LR分类模型
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Keywords
semi-automatic category labelling
machine learning
text clustering
L_(1)-LR binary classification model
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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题名自动化装箱贴码技术的研究和应用
被引量：2
- 6
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作者
赖丽娟
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机构
北京理工大学珠海学院
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出处
《价值工程》
2015年第19期146-148,共3页
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文摘
本文从空调行业的实际应用出发,通过对家电产品包装打包段封箱、套包、贴码技术的调研,着重对全过程智能化、自动化、无人化的研究,重点对其工艺流程、工作原理、控制技术、适用性进行阐述。总结了成品自动套包贴码机组技术应用的前景。
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关键词
智能自动化
自动套包贴码
在线打印贴标
控制技术
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Keywords
intelligent automation
automatic head collar and mark collating
online printing and labelling
control technology
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分类号
TB486.3
[一般工业技术—包装工程]
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题名古书注音用字音韵地位的自动标注
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作者
张义
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机构
淮北师范大学文学院
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出处
《南京师范大学文学院学报》
2023年第3期49-55,共7页
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基金
国家社科基金重大项目“中、日、韩汉语音义文献集成与汉语音义学研究”(19ZDA318)。
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文摘
古音研究经常需要对大量注音用字的语音信息进行系统而全面地比较,比较的前提是明确标识注音用字的音韵地位,注音用字音韵地位自动标注系统可为此项工作提供极大的便利。
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关键词
注音材料
音韵地位
自动标注系统
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Keywords
phonetic notation
yinyun(音韵)status
automatic labelling system
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分类号
H131.6
[语言文字—汉语]
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