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帕力旦·吐尔逊: 作品数：10 被引量：3H指数：1; 供职机构：新疆大学软件学院更多>>; 发文基金：博士科研启动基金国家大学生创新性实验计划国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>

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维吾尔文词法分析中间件研发及应用: 吐尔根·依布拉音艾山·吾买尔帕力旦·吐尔逊尼加提.纳吉米买合木提·买买提早克热·卡德尔瓦依提·阿不力孜帕肉克·司地克艾山·毛力尼亚孜; “维吾尔文词法分析中间件研发及应用”是新疆大学信息科学与工程学院(新疆多语种信息技术重点实验室)和新疆纳兹尔信息技术有限公司2007年获得新疆维吾尔自治区高新技术发展项目项目《维吾尔文通用词法,句法分析中间件研发》的资助...; 关键词：; 关键词：机器翻译语音识别

不同粒度嵌入单元的端到端语音合成技术研究被引量：1: 2021年; 语音合成是人机交互、人工智能领域的核心技术,传统的语音合成技术相对复杂,需要大量领域专业知识,设计和实现的门槛较高。深度学习方法的应用,像WaveNet、Tacotron等提出降低了语音合成的实现难度。针对维吾尔语语音合成中的复杂前端,采用Tacotron端到端语音合成技术,使用文本以及所对应的音频数据作为学习模型,简化了语音合成的过程,成功实现了低资源语言维吾尔语的语音合成。为了选出最佳粒度单元进一步提高语音合成效果,在原本的Tacotron模型的基础上分别对维吾尔语词、词素、字符为不同粒度单元的文本进行语音合成实验,对结果进行主观及客观评价,得出了基于Tacotron的端到端模型中以字符为粒度单元的语音合成效果优于词和词素粒度单元的结论。这一结论有助于维吾尔语语音合成技术的更进一步发展。; 姑丽斯坦·奥布力喀斯木帕力旦·吐尔逊艾斯卡尔·艾木都拉; 关键词：语音合成端到端多粒度维吾尔语

一种印刷体维吾尔文图像单词的高精度匹配算法: 本发明公开了一种印刷体维吾尔文图像单词的高精度匹配算法，首先利用SIFT特征，检索出检索图片和匹配图片的局部特征点，利用基于欧式距离的匹配算法，对局部特征点进行特征匹配，得到特征匹配点后，对匹配的结果数目进行一次预匹配，...; 艾斯卡尔·艾木都拉伊克萨尼·普尔凯提玛依热·依布拉音米吉提·阿不里米提阿布都萨拉木·达吾提帕力旦·吐尔逊; 文献传递

结合多尺度特征融合和注意力机制的肺腺癌病理图像分类胶囊网络: 2024年; 病理学家通过分析肺腺癌低级别组织和癌旁组织来确定病灶切除范围,然而,两者间的细胞形态差异较小,分析时依赖病理学家的主观经验,耗时且易误诊.故提出一种结合多尺度特征融合和通道自注意力的胶囊网络(Multi-Scale Feature Fusion with Self-Channel Attention for Capsule Network, MSCNet),用于帮助医生高效诊断疾病,为患者提供更好的治疗方案.首先,设计了多尺度特征融合模块来提升胶囊网络以捕捉同源图像不同尺度间的语义信息,试图减少模型计算量以提高处理速度及分类准确性.其次,通道自注意力(Self-Channel Attention, SCA)模块作为MSCNet的另一重要组件,可以寻找到更具代表性的特征,辅助识别组织病理学图像中的细微特征,降低误诊风险.实验结果表明,在肺腺癌低级别组织与癌旁组织的二分类任务中,MSCNet实现了99.34%的分类准确率、97.65%的F1-Score值和97.57%的精确度.; 李思雨高静王云玲帕力旦·吐尔逊马玉花; 关键词：肺腺癌

面向质量控制和过程监管的综合教学与管理信息平台的研发与应用: 教学的质量控制和过程监管是教学管理的重要内容。建立了教学过程参数指标体系,质量控制的评价体系,设计和开发了集教学和监管于一身的综合教学和管理信息平台,经过实践证明,能够有效降低教学管理人员和教师的工作强度,增强了教学过程...; 田生伟于炯帕力旦·吐尔逊钱育蓉孙华; 关键词：教学信息平台; 文献传递

探索创新型软件人才在西北民族区域的培养模式改革被引量：1: 2011年; 本文结合国内外软件技术人才培养教育经验,以新疆大学软件学院的建设思路和初步实践为例,论述了新形势下软件人才培养的办学思路、教学模式和西北民族区域特色人才培养模式,同时总结了依托新疆地缘优势进行区域特色办学的实践及探索思路,对新疆大学软件学院产、学、研一体化的合作办学模式和教学体系进行了较全面的阐述,这些探索对少数民族地区及边疆欠发达地区实用型软件人才的培养具有一定的参考价值和指导作用。; 钱育蓉于炯帕力旦·吐尔逊段文亮; 关键词：软件工程产学研少数民族区域

一种印刷体维吾尔文图像单词的高精度匹配算法: 本发明公开了一种印刷体维吾尔文图像单词的高精度匹配算法，首先利用SIFT特征，检索出检索图片和匹配图片的局部特征点，利用基于欧式距离的匹配算法，对局部特征点进行特征匹配，得到特征匹配点后，对匹配的结果数目进行一次预匹配，...; 艾斯卡尔·艾木都拉伊克萨尼·普尔凯提玛依热·依布拉音米吉提·阿不里米提阿布都萨拉木·达吾提帕力旦·吐尔逊

结合CNN和Transformer的遥感图像土地覆盖分类方法被引量：1: 2024年; 利用遥感图像进行语义分割是一种有效的土地覆盖分类方法。然而由于主流框架存在边缘分割不准确、缺乏全局信息导致错误分类等问题,阻碍了其在土地覆盖分类中的应用。针对以上问题,提出了一种用于遥感图像土地覆盖分类的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer混合网络CTHNet,结合了CNN的局部细节提取能力和Transformer的全局信息提取能力。同时设计了自适应融合模块,融合来自对应级别的CNN和Transformer特征,自适应融合模块的输出进入分割头得到最终的预测结果。最后,结合边界检测分支为语义分割提供边缘约束。在两个公开的土地覆盖分类数据集上的实验结果表明,该方法优于当前主流的方法,分别实现了90.53%和64.33%的平均交并比(mIoU),对遥感图像中的大目标和边界也有更好的识别效果。; 汤泊川帕力旦·吐尔逊柏洁馨齐然然; 关键词：土地覆盖分类遥感图像卷积神经网络 TRANSFORMER

基于多语言的神经机器翻译模型: 本发明公开了一种基于多语言的神经机器翻译模型，涉及神经机器翻译领域，该基于多语言的神经机器翻译模型包括多语言数据集构建过程和多语言翻译系统，多语言翻译模型操作过程。人工构建多语言平行语料和多语言神经机器翻译模型；前者主要...; 艾山·吾买尔刘婉月帕力旦·吐尔逊早克热·卡德尔宜年汪烈军刘胜全; 文献传递

基于深度学习的多方向维吾尔文区域检测: 2019年; 自然场景文本的背景复杂,很难确定文本位置,文本检测带来很大的挑战。从而提出一个基于目标检测的改进Yolo(You Only Look Once)自然场景多方向文本区域检测模型。在收集的2500张训练和500张测试多方向维吾尔文数据集上,通过改进的K-means算法生成3种固定宽度的预设Anchor,对文本区域进行分类和多个垂直的矩形预测框位置回归,生成多方向文本检测框。检测文本预测框不同的连接和融合方式,检测多方向维吾尔文本,减少对角线上多余背景。在测试集上的实验中,得到了77%的准确率。实验结果表明,改进的Yolo v3模型在多方向维吾尔文场景文字区域检测任务中具有鲁棒性和应用性。; 阿卜杜外力·如则帕力旦·吐尔逊阿布都萨拉木·达吾提艾斯卡尔·艾木都拉; 关键词：场景文本

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