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用于组织病理图像分类的端到端注意力池化方法
1
作者 刘娟 左志群 +3 位作者 陈玉琦 肖笛 庞宝川 曹得华 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1070-1078,F0002,共10页
近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图... 近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图像的特征表示,并对图像进行分类。其中切块特征的提取与后续的特征融合与分类过程互相独立,导致模型无法根据后续的分类结果反馈自适应学习切块特征,因此无法确保得到最有利于图像分类的特征。为解决上述问题,提出了一种基于切块打分模型的端到端注意力池化的病理图像分类方法。首先,基于多示例学习方法构造一个切块打分模型对每个切块进行打分,根据得分选择部分切块;然后,再采用注意力池化机制融合被选的部分切块的特征构建分类模型。同时,根据病理图像特点,提出在注意力池化机制中采用自定义的平方平均函数进行权重归一化,使阳性病理图像中得分高的切块获得更多关注,让分类结果具有更好的可解释性。在公开的CAMELYON16和BACH数据集上分类的F1分数分别达到了0.644和0.593,结果表明,深度学习模型中采用所提出的端到端注意力池化方法比采用其他池化方法可达到更优的分类性能,这证明了所提方法在病理图像分类应用中的有效性。 展开更多
关键词 组织病理图像分类 注意力池化 端到端模型 切块打分 归一化函数
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机器学习教学改革与人工智能人才培养 被引量：8
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作者 张乐飞 罗勇 杜博 《中国大学教学》 北大核心 2023年第5期18-21,共4页
机器学习是人工智能的关键核心技术。本文结合武汉大学计算机学院近年来开设机器学习本科生课程的教学经验,对机器学习本科生课程教学改革与人工智能专业创新人才培养进行了系统的探索与实践。该课程以一批青年国家级人才为骨干师资,依... 机器学习是人工智能的关键核心技术。本文结合武汉大学计算机学院近年来开设机器学习本科生课程的教学经验,对机器学习本科生课程教学改革与人工智能专业创新人才培养进行了系统的探索与实践。该课程以一批青年国家级人才为骨干师资,依托国家级、省级和校级科研平台,将机器学习课程的教学过程深化扩展为理论与实践相结合的人工智能专业创新人才培养模式,具体包括机器学习理论课程教学改革、机器学习英文课程教学探索、人工智能综合创新实训建设、人工智能A类会议学术创新和互联网头部企业协同人才培养等方面,培养具有国际竞争力的复合型人工智能创新人才。 展开更多
关键词 机器学习 人工智能 本科生 教学改革 人才培养
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Bert-DTA:基于混合编码策略的药物靶标亲和力预测
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作者 娄英丹 杨志辉 赵聪 《运城学院学报》 2023年第3期17-23,共7页
药物靶标亲和力预测是一种筛选药物的新型方法,可以直观地根据蛋白质序列特点筛选候选药物,该方法不仅可以为临床提供指导,而且可以有效节省资源和时间。现代研究利用不同的编码方式对蛋白质或药物序列进行编码,进而提出不同深度学习模... 药物靶标亲和力预测是一种筛选药物的新型方法,可以直观地根据蛋白质序列特点筛选候选药物,该方法不仅可以为临床提供指导,而且可以有效节省资源和时间。现代研究利用不同的编码方式对蛋白质或药物序列进行编码,进而提出不同深度学习模型。然而,在生物学上,蛋白质和药物的结合是通过序列中的模体和药物的子序列结合来实现的。为了更精确地模拟这一过程,论文提出了一种可以统一子序列的编码模型——Bert-DTA,旨在提取蛋白质和药物的二级结构特征,使特征更具有生物可解释性,并以此为基础挖掘蛋白质与药物之间的相互作用机理。Bert-DTA以双向Transformer作为骨架,并对蛋白质和药物使用联合编码,挖掘DTA在二级结构层面的相互作用信息。经实验验证,Bert-DTA在药物靶标亲和力预测方面有不错的效果。 展开更多
关键词 药物靶标亲和力 蛋白质编码 Bert 预训练 深度学习
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用数字技术赋能品牌强国战略
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作者 蔡恒进 《中国名牌》 2024年第4期1-1,共1页
人工智能正以前所未有的速度、广度和深度影响着社会经济发展模式。习近平总书记指出:“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”
关键词 产业变革 人工智能 品牌强国 驱动力量 新一轮科技革命 社会经济发展模式 广度和深度 习近平总书记
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