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马凯: 作品数：19 被引量：86H指数：6; 供职机构：三峡大学计算机与信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学建筑科学更多>>

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基于Xception网络的岩石图像分类识别研究被引量：10: 2022年; 准确、高效地识别岩石岩性是大数据时代地球科学研究的必然趋势和发展方向。传统岩石岩性识别方法多依赖人工判别,对相关知识与判别经验的要求很高。针对这一问题,该文提出一种基于Xception网络的自动化岩石图像分类方法,将InceptionV3网络中的卷积操作替换为深度可分离卷积模块,同时引入残差连接机制以大量减少模型参数与计算量,然后结合迁移学习思想提高图像分类准确率。选取嵊州地质调研中人工采集的10类岩石样本图像构建岩石图像数据集进行验证,结果表明,Xception网络模型对岩石岩性识别的准确率达86%,比其他主流的岩石图像分类模型的识别精度更高。; 谭永健田苗徐德馨盛冠群马凯邱芹军潘声勇; 关键词：岩性识别

Java教学中存在的问题及建议被引量：1: 2015年; Java类课程是计算机科学与技术专业的核心课程,几乎所有的大专院校计算机专业都开设了该课程。在教学过程中存在教学内容更新不及时、学习目标及路径混乱、学习效率较低等问题,本文针对上述问题提出了教学内容方面紧贴Java最新官方文档、在教学环境方面选择在机房上课等一些建议。实践表明这些措施取得了较好的效果。; 马凯任东黄志勇; 关键词：实践教学

区域地质调查文本中文命名实体识别被引量：6: 2023年; 作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。; 邱芹军田苗马凯马凯金相国谢忠陶留锋; 关键词：ALBERT 地质报告

面向网络安全行业需求的产教融合云实训资源建设与实践: 2023年; 案例贡献单位:三峡大学,合作类型:课程实训,合作企业:深信服科技股份有限公司,1案例建设的背景和特色据《网络安全人才实战能力白皮书》(2022年9月国家网络安全宣传周发布)显示,在网络强国战略深入推进的同时,产业对专业技术人才的需求日趋迫切,网络安全人才缺口巨大成为网络安全产业面临的主要问题之一,尤其是实战型技术人才更是严重不足。数据显示,到2027年,我国网络安全人员缺口将达327万人,而高校人才培养规模仅为3万人/年。; 徐守志杨小梅马凯; 关键词：课程实训数据显示

Java课程群双语教学研究被引量：2: 2014年; 在Java课程群教学过程中引入双语教学可以培养学生自觉学习新技术的意识,提升学生独立应用新技术的能力。本文从教材选取、内容组织、教学工具、课程考核等方面入手设计双语教学模式,通过一系列的教学实践活动,学生的自学能力得到很大提高,取得了较好的效果。; 任东马凯李碧涛; 关键词：JAVA 双语教学

面向地质图的知识图谱构建及智能问答应用被引量：3: 2024年; 海量地质图件蕴含着丰富的地学基础知识及专家经验知识。地质图主要表达了通过区域地质调查、矿产地质调查所获取的地球表面的地质知识(如地层单元、岩体、断裂等)。如何快速地从矢量地质图件中抽取地质知识并形成知识服务是目前地学知识图谱及知识服务研究的前沿。由于传统的地质图知识抽取主要依赖人工方式进行综合分析,本文聚焦于矢量地质图件知识表达与抽取研究,提出了一种地质图知识表达框架,提取地质图中所包含的地质实体及关系,将地质图信息以知识图谱的形式表达,并开展了基于地质矢量知识图谱的智能问答应用。最后以江西省于都县银坑幅矢量数据集为例开展实验验证分析,结果表明,本文方法能够较为全面地获取地质图中各个地质对象的信息,提高了地质图语义表达的效果,同时也可以提高地质学习人员对地质图的理解和认识,让计算机能够大规模获取地质图的知识内容。; 段雨希邱芹军田苗马凯谢忠谢忠刘俊杰

地质领域文本实体关系联合抽取方法被引量：6: 2023年; 地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础,对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点,提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型,着重对多地质文本中存在的复杂重叠关系进行识别,避免传统流水线模型中由于实体识别错误造成级联误差。文章构建了高质量地质领域实体关系语料库,提出了基于预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和双向门控循环单元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Units)与条件随机场CRF(Conditional Random Field)的序列标注模型,实现对实体关系的联合抽取。在构建数据集上进行了实验,结果表明,本文提出的联合抽取模型在实体关系抽取上的F1值达到0.671,验证了本文模型在地质实体关系抽取的有效性。; 邱芹军王斌徐德馨马凯谢忠潘声勇陶留锋; 关键词：地质领域知识图谱

基于BERT的三维地质建模约束信息抽取方法及意义被引量：5: 2022年; 地质报告中地质体的几何、拓扑及属性信息是三维地质建模过程中重要约束性信息。但传统的属性信息抽取方法存在覆盖率有限、局限于人工设计特征及模型泛化能力差等问题。面向三维建模任务,总结了地质报告中地质体的几何、拓扑及属性文本的特点,提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF的三维地质建模信息抽取方法;基于BERT预训练模型,构建融合BiLSTM和CRF的深度学习模型,通过BERT模型获取动态字符深层次语义信息,弥补静态词向量无法解决一词多义的问题,提高地质体复杂建模信息的抽取能力。以43篇地质报告为数据源进行模型性能评估,实验结果表明所提出的方法对于地质体三类属性信息抽取准确率达到90%以上,对于三维地质建模具有重要支撑作用。; 邱芹军马凯马凯朱恒华刘春华谭永健陶留锋; 关键词：三维地质建模属性抽取约束信息

一种用于视频对象分割的仿U形网络: 2023年; 在半监督的分割任务中,单镜头视频对象分割(OSVOS)方法根据第一帧的对象标记掩模进行引导,从视频画面中分离出后续帧中的前景对象。虽然取得了令人印象深刻的分割结果,但其不适用于前景对象外观变化显著或前景对象与背景外观相似的情形。针对这些问题,提出一种用于视频对象分割的仿U形网络结构。将注意力机制加入到此网络的编码器和解码器之间,以便在特征图之间建立关联来产生全局语义信息。同时,优化损失函数,进一步解决了类别间的不平衡问题,提高了模型的鲁棒性。此外,还将多尺度预测与全连接条件随机场(FC/Dense CRF)结合,提高了分割结果边缘的平滑度。在具有挑战性的DAVIS 2016数据集上进行了大量实验,此方法与其他最先进方法相比获得了具有竞争力的分割结果。; 黄志勇韩莎莎陈致君姚玉熊彪马凯; 关键词：损失函数多尺度特征

基于迁移学习及通道先验注意力机制的地质构造识别: 2025年; 针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(channel prior convolution attention,CPCA)模块替换EfficientNet特征提取模块MBConv中的压缩和激励网络(squeeze-and-excitation net,SENet),使模型能够动态地分配通道和空间注意力权重,更准确地捕捉到图像中的重要区域和空间结构;其次对顶层预测模块进行改进,引入Swish激活函数和Dropout层,加强模型的泛化性能;最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度,并利用迁移学习实现特征参数共享。通过在地质构造数据集GeoStr18上进行训练及测试,实验结果表明,MsAttenEfficientNet模型对地质构造的识别精准率为96.92%,召回率为96.89%,F 1分数为96.90%,优于ResNet50、ShuffleNetV2和DenseNet121等主流分类识别模型,可有效用于地质构造识别。; 刘俊杰马凯马凯田苗邱芹军陶留锋谢忠; 关键词：图像识别地质构造

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