刘春
- 作品数：16 被引量：19H指数：2
- 供职机构：武汉理工大学更多>>
- 发文基金：湖北省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程社会学更多>>
- Web结构和使用挖掘算法的并行优化研究
- 随着互联网的飞速发展，Web已经成为全球最大的公共信息源，Web中蕴藏了各种丰富的知识。Web数据挖掘是指在Web这个信息源中挖掘出有用模式和隐藏信息的过程。然而，由于Web数据的规模庞大，使得Web数据挖掘在面对海量数...
- 刘春
- 关键词：数据挖掘数据预处理会话识别
- 一种从高钙云母型含钒石煤中浮选预富集钒的方法
- 本发明涉及一种从高钙云母型含钒石煤中浮选预富集钒的方法，包括有以下步骤：1)将高钙云母型含钒石煤破碎；2)将破碎后的高钙云母型含钒石煤置于焙烧炉中焙烧脱碳；3)将焙烧脱碳后的高钙云母型含钒石煤湿式棒磨；4)对磨细后的高钙...
- 张一敏刘春包申旭刘涛刘翔
- 文献传递
- 一种句子-字符语义空间融合感知的文本生成图像的方法
- 本发明公开了一种句子‑字符语义空间融合感知的文本生成图像的方法，包括步骤：S1）使用文本编码器对文本信息进行编码，输出句子嵌入向量和词嵌入向量；S2）采用生成器生成初步的图像特征；S3）句子嵌入向量和初步的图像特征通过句...
- 刘春胡劲松张超杰王禧林泓
- 基于工作流的电子政务系统的开发研究
- 文章首先对电子政务和工作流技术的研究现状和发展趋势进行了深入分析,研究了工作流的基本理论和相关技术:工作流的体系结构、工作流参考模型、工作流建模理论等;然后,根据工作流参考模型,结合实际的科研项目,归纳提炼出一种基于关系...
- 刘春
- 关键词：电子政务工作流工作流模型工作流引擎J2EESTRUTS
- 文献传递
- 基于空间相关性与特征级插值改进的快速图像翻译模型
- 2023年
- 近年来,深度学习算法的流行使图像翻译任务取得了显著的效果。其中,很多研究工作致力于在缩短模型运行时间的同时保持图像的生成质量,ASAPNet模型就是一个典型的代表。但该模型的特征级损失函数无法完全解耦图像特征和外观,又由于其大多数计算在极低的分辨率下执行,导致生成的图像质量不够理想。针对上述问题,提出了一种基于空间相关性和特征级插值的ASAPNet改进模型——SRFIT。具体来说,根据自相似性原理,使用空间相关性损失替换原模型中的特征匹配损失,以缓解图像翻译时的场景结构差异的问题,从而提高图像翻译的准确性。此外,受ReMix中数据增强方法的启发,通过线性插值在图像特征级上增加了数据量,解决了生成器过拟合的问题。最后,在两个公开数据集CMP Facades和Cityscapes上进行对比实验,结果均表明,相比当前的主流模型,所提出的改进模型SRFIT展现了更好的性能,可以在有效改善图像生成质量的同时,保持较快的运行速度。
- 李玉强李欢刘春
- 关键词：自相似性线性插值
- 用户认证模型的设计与实现被引量：1
- 2004年
- 随着网络信息系统的发展 ,用户认证已经成为一个至关重要的问题 ,文章在研究各种认证方案模型后 ,设计了一种简单、高效、安全的用户认证模型 。
- 刘春熊前兴孟博
- 关键词：计算机网络网络安全口令加密
- 在.Net中用XMLHttp组件实现XML消息的传输被引量：2
- 2004年
- 文章介绍了基于 XML数据格式的新一代电子商务网站 ,论述了用于传输 XML消息的 XMLHttp组件及特点 ;并结合开发电子商务支付系统中订单传输的实际 ,探讨了使用XMLHttp组件在服务器间传输
- 王静王晓明刘春
- 关键词：组件XML数据.NET电子商务网站
- 关于CORBA和JAVA结合应用的探讨被引量：1
- 2005年
- CORBA规范被称为是面向 2 1世纪的软件总线 ,它已经成为流行的分布对象计算规范。本文介绍了CORBA的体系结构和特点 ,详细描述了CORBA与Java语言的关系 ,重点探讨了如何在JAVA中实现CORBA ,并且给出了一个使用Java开发CORBA的实例。
- 刘春熊前兴王静
- 关键词：CORBAJAVA中间件
- 焙烧脱碳对含钒石煤浮选的影响及其工艺研究
- 含钒石煤是我国特有的一种储量丰富的优势含钒资源，但其普遍具有矿石性质复杂、钒品位低、钒赋存状态多样等特点，导致目前的石煤提钒工艺存在矿石处理量大、药剂耗量高、钒浸出率低、净化富集困难、生产成本高等问题，因而对其进行选矿预...
- 刘春
- 关键词：工艺矿物学
- 文献传递
- 基于对比学习的无监督三元哈希方法被引量：1
- 2023年
- 为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比损失的对比学习框架,在目标数据集上进行无监督的图像特征学习;接着,为了得到三元哈希编码,对学习到的图像特征使用平滑函数进行量化操作,解决离散函数量化后导致的零梯度问题;最后,应用改进后的对比损失,约束同属一张图像的增强视图的特征在哈希空间中尽可能地接近,从而使得三元哈希编码具有一定的辨识力,使其更好地应用于无监督图像检索任务。在CIFAR-10、NUS-WIDE、MSCOCO以及ImageNet100数据集上进行了大量对比实验,取得了较当前主流的无监督哈希方法更好的检索性能,从而验证了CUTHash方法的有效性。
- 李玉强陆子微刘春
- 关键词：图像检索
