高沅铭
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：国防科学技术大学计算机学院更多>>
- 相关领域：语言文字电子电信医药卫生文化科学更多>>
- 基于标校球的瞬态极化雷达校准方法被引量：4
- 2012年
- 理论上瞬态极化雷达可获取动态目标全极化散射特性的精确测量信息,但由于存在极化通道不一致、极化隔离度有限以及背景杂波等非理想因素,其极化测量存在误差,必须进行校准。当前极化校准需要多个定标体,且定标体姿态摆放误差将引起校准偏差。针对上述问题,提出了一种基于标校球的瞬态极化雷达校准新方法,在考虑双天线空域极化特性的基础上,仅需单个金属球即可完成定标,提高了校准精度。该方法为解决制约瞬态极化雷达实际应用的校准难题提供了技术支撑。
- 文玲高沅铭常宇亮
- 关键词：瞬态极化雷达极化测量极化校准
- 中美主流新闻网站关于中国海军亚丁湾护航报道的概念隐喻对比研究
- 近年来,关于军事报道中的概念隐喻的研究越来越多。这种军事报道常常受到政治立场和意识形态的影响,而概念隐喻在这其中尤其发挥着主要作用。鉴于此,本研究拟通过对中美主流新闻网站中对于中国海军亚丁湾护航行动的报道中概念隐喻使用情...
- 高沅铭
- 关键词：概念隐喻批评性话语分析军事新闻
- 一种基于卷积神经网络的大肠杆菌和志贺菌基因组鉴别方法
- 2024年
- 目的利用深度学习方法,鉴别基因组相似度很高的大肠杆菌和志贺菌,为临床诊断和疫情防控提供参考依据。方法提出一种迁移学习大规模预训练蛋白质语言模型的卷积神经网络(CNN),用于细菌类型鉴别,该方法可在属水平上实现对细菌类型的快速准确鉴别。为了验证模型的可靠性,该研究从美国国家生物技术信息中心(NCBI)下载相关细菌的全因组数据,并选择相似度很高的大肠杆菌和志贺菌的全基因组蛋白质序列作为实验样本。结果在2960个高组装质量和4945个包含低组装质量的菌株上进行分类实验时,该方法在属水平上的分类准确率分别达到97.13%和95.56%,优于现有的其他方法。结论这种基于深度学习的细菌类型鉴别方法通过自监督预训练技术与迁移学习相结合,可以学习到人类无法直观统计和观察的高维特征差异,表现出巨大潜力。此外,该方法对所用菌株的基因组序列的拼装完成度要求较低,适用范围广,更具实际应用价值。
- 孟人杰罗楠靳远岳俊杰王博千高沅铭
- 关键词：大肠杆菌志贺菌卷积神经网络
