2023年, 第36卷, 第10期　刊出日期：2023-10-25

  

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论文与报告
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  平行手术室:围术期护理流程与智慧手术平台管理的新模式

  王惠珍, 张捷, 俞怡, 赵琳, 李葵南, 马慧颖, 祁肖静, 王静, 王雨桐, 林懿伦, 许力, 申乐, 李汉忠, 王飞跃

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 867-876. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310001

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  手术室伴随医疗技术进步而面临不断增长的复杂性挑战,特别是在教学培训、护理配合、科研创新和管理领域.文中基于平行医疗理论,提出平行手术室的概念,旨在利用人工智能和全场景数据优化围术期护理流程,提升手术平台管理效率.平行手术室构建实际系统与虚拟系统的互动,利用在线学习、离线计算和虚实互动,实现手术流程的精准管理和控制.文中详细讨论平行手术室在临床护理与管理、护理教学与科研中的应用,并对其在未来医疗领域的潜力进行展望.提出的一体化解决方案不仅缓解传统手术室面临的问题,也为智慧医疗的发展开辟新的路径,提升手术室的安全和运营效率.

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  工作记忆理论驱动的社交媒体用户画像自然属性预测模型

  刘锦行, 李琳, 龙思杰, 王聪慧

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 877-889. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310002

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  利用社交媒体用户生成的内容构建用户画像系统,为个性化服务和电商平台的精准营销提供支持,这是社交媒体分析领域重要的研究方向之一.文中研究用户以时间线方式发布内容形成篇章级长度的多模态数据,并针对由此给用户画像自动构建带来的挑战展开分析.以用户性别和出生年代为主的自然属性为目标,研究如何有效处理与分析社交媒体用户发布的篇章级多模态数据,提出基于Moments的社交媒体用户画像自然属性预测模型.在认知心理学启发下,通过工作记忆理论设计数据分块方式,缓解以拼接和滑动窗口为主的传统方法存在的语意破坏和语篇合成的问题.再针对用户在发表社交内容时存在的模态偏好问题,综合注意力平衡模态内数据和模态间数据对预测任务贡献度的差异,实现用户画像中自然维度属性的预测.实验表明,文中模型在用户性别和出生年代预测任务上的准确性较高.
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  融入事件知识的汉语-越南语跨语言事件检索

  黄于欣, 邓同杰, 余正涛, 线岩团

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 890-901. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310003

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  汉语-越南语跨语言事件检索任务是指根据输入的汉语查询检索表达相同事件的越南语文档.现有的跨语言检索模型在汉语-越南语低资源检索上对齐效果不佳,并且单纯的语义匹配检索难以理解复杂查询的事件语义信息.针对目标问题,文中提出融入事件知识的汉语-越南语跨语言事件检索模型,构建汉语-越南语跨语言事件预训练模块,进行持续的预训练,改善模型在汉语-越南语低资源语言上的表征效果.并且基于对比学习,对事件知识的掩盖预测值与真实值进行差异判别,促使模型更好地理解和捕捉事件知识特征.在跨语言事件检索任务和问答任务上的实验表明,文中方法性能有所提升.
综述与评论
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  强化学习及其在机器人任务规划中的进展与分析

  张晓明, 高士杰, 姚昌瑀, 褚誉, 彭硕

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 902-917. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310004

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  强化学习可以让机器人通过与环境的交互,学习最优的行动策略,是目前机器人领域关注的重要前沿方向之一.文中简述机器人任务规划问题的形式化建模,分析强化学习的主要方法,分别介绍无模型强化学习、基于模型的强化学习和分层强化学习的研究进展,着重探讨基于强化学习的机器人任务规划的研究进展,并讨论各种强化学习及其应用情况.最后总结强化学习在机器人应用中面临的问题与挑战,展望未来的研究方向.
研究与应用
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  连续型进化算法首达时间分析的更新理论模型

  周珍胜, 王林, 冯夫健, 谭棉, 何兴, 张再军

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 918-930. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310005

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  连续型进化算法首达时间上界研究中需要较强的前提假设且较少关注其下界.文中引入鞅论和更新过程,结合瓦尔德不等式以及更新定理,提出基于增长率的更新理论模型,用于估计进化策略(Evolution Strategies, ES)平均首达时间的上界和下界.更新理论模型依赖算法的初始种群以及增长率概率密度函数,这为进化策略的首达时间分析提供估计优势.为了验证文中更新理论模型,首先计算带均匀变异(1,λ)ES在二维倾斜平面问题上的平均首达时间,得到(1,λ)ES种群规模与时间上下界之间的关系闭合表达式,并且验证平均首达时间与种群规模之间并非负相关.再计算带均匀变异(1,λ)ES在五维超平面问题上的平均首达时间,得到理论计算的上下界闭合表达式.数值实验表明,理论计算的上界和下界与实际运行平均首达时间一致,这为分析进化策略的首达时间提供一种理论工具.
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  基于孪生对比网络的汉语-东南亚语言多语言平行句对抽取

  周远卓, 毛存礼, 沈政, 张思琦, 余正涛, 王振晗

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 931-941. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310006

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  平行句对抽取应用在东南亚稀缺资源语言上性能不佳,主要原因在于缺少训练语料,导致句对抽取模型表征能力较差.因此,文中提出基于孪生对比网络的汉语-东南亚语言多语言平行句对抽取方法,从模型结构、训练策略与数据三方面提升性能.首先,提出孪生对比网络框架,将对比学习思想应用到孪生网络中,增强模型对平行句对的表征能力.然后,引入相似语言联合训练策略,有效进行知识共享,提高模型的学习能力.最后,通过多语言词替换的方式构造汉语-混合东南亚语言平行句对,为训练提供较充分的样本信息.在汉语-泰语和汉语-老挝语数据集上的实验表明,文中方法可有效提升平行句对抽取性能.
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  基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型

  臧秀波, 夏鸿斌, 刘渊

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 942-952. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310007

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  现有自监督社交推荐模型大多通过人工启发式图增强和单一关系视图间对比的策略构建自监督信号,性能受到增强自监督信号质量的影响,难以自适应地抑制噪声.由此,文中提出基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型.首先,分别构建用户社交和物品分类的单一关系视图及高阶连通异构图,采用图掩码学习范式指导用户社交图进行自适应和可学习的数据增强.然后,设计异构图编码器,学习视图中的潜在语义,跨视图对用户、物品嵌入进行对比学习,完成自监督任务,分别对用户、物品嵌入进行加权融合,完成推荐任务.最后,利用多任务训练策略联合优化自监督学习任务、推荐任务和图掩码任务.在3个真实数据集上的实验表明文中模型性能具有一定提升.
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  动态环境下基于延迟语义的RGB-D SLAM算法

  王浩, 周申超, 方宝富

  模式识别与人工智能. 2023, 36(10): 953-966. https://doi.org/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202310008

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  目前,将分割网络与SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)结合已成为解决视觉SLAM不能应用于动态环境的主流方案之一,但是SLAM系统受到分割网络处理速度的限制,无法保证实时运行.为此,文中提出基于延迟语义的RGB-D SLAM算法.首先,并行运行跟踪线程与分割线程,为了得到最新的延迟语义信息,采取跨帧分割的策略处理图像,跟踪线程根据延迟语义信息实时生成当前帧的语义信息.然后,结合成功跟踪计数(STC)与极线约束,筛选当前帧动态点的集合,并确定环境中先验动态物体的真实运动状态.若确定该物体在移动,继续将物体区域细分为矩形网格,以网格为最小单位剔除动态特征点.最后,利用静态特征点追踪相机位姿并构建环境地图.在TUM RGB-D动态场景数据集及真实场景上的实验表明文中算法在大部分数据集上表现较优,由此验证算法的有效性.