模式识别与智能信息处理
本课题组“数锋智写”项目荣获第一届CCF科技创业大赛获得了优胜创业团队荣誉称号及第二届山东省大学生创新方法大赛一等奖
2021-12-15
恭喜由本课题组昝畅通带领，刘伟锋、杨兴浩老师指导的“数锋智写”创业项目荣获第一届CCF科技创业大赛获得了优胜创业团队荣誉称号及第二届山东省大学生创新方法大赛一等奖
杨兴浩副教授参加第四届山东省人工智能大会进行学术交流并领奖
2021-10-15
2021年10月15-17日，本课题组杨兴浩副教授前往山东蓬莱参加第四届山东省人工智能大会。在会议期间，展示并交流了发表在AAAI2021上的论文“Bigram and Unigram Based Text Attack via Adaptive Monotonic Heuristic Search”。并在颁奖典礼上代表课题组领取“大规模数据高阶局部几何保持理论及方法研究”项目的“人工智能自然科学一等奖”以及傅司超同学的“优秀硕士学位论文奖”。
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MHFC: Multi-Head Feature Collaboration for Few-Shot Learning
Ｖarious FEMs have distinct emphases. For example, several may focus more attention on the contour information, whereas others may lay particular emphasis on the texture information. The single-head feature is only a one-sided representation of the sample. Besides the negative influence of cross-domain (e.g., the trained FEM can not adapt to the novel class flawlessly), the distribution of novel data may have a certain degree of deviation compared with the ground truth distribution, dubbed as distribution-shift-problem (DSP). To address the DSP, we propose the Multi-Head Feature Collaboration (MHFC) algorithm, which attempts to project the multi-head features to a unified space and fuse them to capture more discriminative information.
AI老人防跌倒智慧养老解决方案
本项目通过室内摄像头和智能手环，在老人跌倒的第一时间与家属和老人所在的社区医生取得联系。为了实现室内的老人看护功能，设计了基于树莓派的跌倒检测摄像头系统。该系统将摄像头拍摄的照片发送到阿里云物联网平台上，调用动作识别算法，在3s内完成检测。 为了实现室内外无死角的老人看护功能，搭配使用一款专为老人设计的健康手环，手环操作简单，包括跌倒检测、测量血压和心率、实时定位、一键求救等功能。
基于深度神经网络的地震图像各向异性参数建模
地质地层状态描述参数获取是一个十分困难的过程，以往的方法通常是通过实验或者人工分析计算获得。这不但资源消耗大，速度慢，而且人工分析常常无法将影响因素考虑全面。使用深度学习的方法对地震勘测获得的数据进行处理，获得了高准确性、高普适性模型，在地震图像各向异性参数建模任务上取得了十分理想的效果。