成果/Result
- 基于BERT预训练模型的事故案例文本分类方法被引量：9收藏
- 作者：涂远来 周家乐 王慧锋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2023
- 关键词：危险辨识 文本分类 BERT 需求分析 安全攸关系统
- 摘要：事故案例数据库中的大量事故信息为安全攸关系统的设计提供了丰富、宝贵的经验,包括事故发生的时间、地点、原因、经过等。这些信息在危险辨识中起着至关重要的作用,但它们通常分布在事故文档的各个段落中,使得人工提取的效率低且成本高...
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- 一种电熔焊接缺陷自动识别方法的研究与应用被引量：3收藏
- 作者：胡剑峰 周家乐 王慧锋 张俊
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海海骄机电有限公司
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2022
- 关键词：电熔焊接缺陷识别 图像语义分割 数学形态学 连通域分析 焊接标准
- 摘要：聚乙烯(Polyethylene,PE)燃气管道的电熔焊接状况可通过相控阵系统拍摄的超声波图像获得,但是否存在焊接缺陷目前都是由专业人员人工识别每张图片中的特征线、电阻丝、底面回波线等与缺陷相关的信息,进而确定缺陷类别和...
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- 自适应聚乙烯管道超声信号线检测算法被引量：3收藏
- 作者：李礼彬 顾震 周家乐 颜秉勇 王慧锋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2021
- 关键词：自适应检测 条件随机场 阈值分割 聚乙烯管道 超声成像
- 摘要：在聚乙烯管道电熔焊接接头的超声成像中,特征线、电阻丝线和管材内壁回波这3条信号线的检测是实现焊接缺陷自动化识别的关键技术。针对超声图像纵向分层显著、全局干扰较多的特点,提出了一种自适应聚乙烯管道超声信号线检测算法。首先,...
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- An artificial intelligence-assisted digital microfluidic system for multistate droplet control被引量：2收藏
- 作者：Kunlun Guo Zerui Song Jiale Zhou Bin Shen Bininggyong Yan Zhen Gu Huifeng Wang
- 机构：Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education
- 来源：微系统与纳米工程(英文) 2024
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- 基于异构FPGA的目标检测硬件加速器架构设计被引量：2收藏
- 作者：夏琪迪 颜秉勇 周家乐 王慧锋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2021
- 关键词：现场可编辑门阵列 目标检测 硬件加速 高层次综合
- 摘要：采用粗细粒度优化、参数定点化与重排序等多种硬件加速方法,基于FPGA+SOC异构平台提出了一种低功耗目标检测加速器架构。针对现有研究的设计局限性,在Zynq 7000系列FPGA上对YOLOv2算法进行新型多维度硬件加速...
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- 基于图像描述的实验室气瓶危险场景辨识方法被引量：1收藏
- 作者：傅煦嘉 周家乐 顾震 颜秉勇 王慧锋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2023
- 关键词：气瓶监管 危险辨识 图像描述 多模态嵌入空间 Transformer模型
- 摘要：针对实验室气瓶场景提出了一种结合目标检测与文本检测识别的图像描述生成方法,用于辨识气瓶场景中的潜在危险信息,并以文本形式警示监控人员。该方法首先提取场景物体的特征与瓶身上文字的特征,而后将特征映射入多模态嵌入空间,接着使...
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- 基于模糊C均值和SLIC的纳米孔阻断事件的识别与研究被引量：0收藏
- 作者：盛宙 颜秉勇 周家乐 王慧锋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2020
- 关键词：纳米孔 灰度图 事件检测 模糊C均值 SLIC 超像素融合
- 摘要：纳米孔电流信号的分析依赖于对不同类型的阻断事件的准确分析。在阻断事件提取上,提出了一种基于灰度图检测阻断事件的新方法,对灰度图进行二值化后提取出阻断事件。针对基线电流对二值化阈值选取的影响,采用从小波分解后的近似系数中估...
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- 基于VAE的编码DNA载体阻断事件聚类分析与研究被引量：0收藏
- 作者：魏梓轩 周家乐
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2020
- 关键词：变分自编码器 聚类 深度嵌入 纳米孔道数据分析 编码DNA载体
- 摘要：纳米孔道检测技术是单分子检测领域一个重要的研究方向。对纳米孔道阻断电流信号进行特征提取和转换,是对阻断事件进行分类以确定分析物种类的关键。由于有监督学习只能对已知种类的阻断事件进行预测,难以实现对信号本质特征的区分,因此...
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