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阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇

為了解決4PX的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的解決方案從0到1層層拆解。 本書從經典行業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者用書，也可以作為參考選手的實戰手冊。 阿里雲天池作為國內最大的競賽平臺和AI社區，自誕生以來就一直秉持著讓更多人公平獲得大資料的理念。也正因此,天池每場經典賽事沉澱的課題和資料集都會永久保留和開放。截至目前，天池平臺已舉辦了超過200場來自真實業務

場景的資料競賽,覆蓋政府、金融、交通、物流、航空、電力、醫療等多個領域。 賽題一 瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜 0 技術背景 3 0.1 技術現狀 3 0.2 實驗室介紹 3 1 賽題解讀 7 1.1 賽題背景 7 1.2 知識圖譜 7 1.2.1 知識圖譜的發展歷史 7 1.2.2 如何表達知識 9 1.2.3 如何構建知識圖譜 11 1.2.4 如何進行知識推理 13 1.3 數據介紹 15 1.3.1 初賽數據 16 1.3.2 複賽數據 17 1.4 評測指標 18 2 數據處理 19 2.1 自然語言處理基礎 19 2.1.1 詞向量 19 2.1.2

語言模型 20 2.1.3 自然語言處理中的深度學習 24 2.2 數據預處理 29 2.2.1 .txt文件 29 2.2.2 .ann文件 30 2.2.3 使用Python解析檔 32 3 初賽賽題――實體識別 35 3.1 實體識別任務 35 3.2 傳統機器學習方法 36 3.2.1 概率圖模型 36 3.2.2 隱瑪律可夫模型 38 3.2.3 最大熵瑪律可夫模型 39 3.2.4 條件隨機場模型 40 3.3 深度學習方法 41 3.3.1 雙向迴圈神經網路 41 3.3.2 雙向迴圈神經網路+條件隨機場模型 43 3.4 初賽方案 44 3.4.1 數據集構建 44 3.4.2

特徵工程 46 3.4.3 模型構建 47 4 複賽賽題――關係抽取 53 4.1 關係抽取任務 53 4.2 傳統方法 53 4.2.1 基於範本的抽取 53 4.2.2 基於依存句法的抽取 54 4.2.3 基於統計機器學習的抽取 55 4.3 深度學習方法 56 4.3.1 監督學習 56 4.3.2 半監督學習 57 4.4 複賽方案 59 4.4.1 數據集構建 59 4.4.2 特徵工程 62 4.4.3 模型構建 63 5 Neo4j存儲知識圖譜 69 5.1 Neo4j介紹 69 5.2 Neo4j配置 70 5.2.1 安裝 70 5.2.2 Web管理平臺 71 5.2.

3 Neo4j-shell 72 5.3 數據庫構建 72 5.3.1 準備工作 72 5.3.2 創建數據庫 72 5.3.3 事務 73 5.3.4 創建節點 73 5.3.5 創建關係 74 5.3.6 查詢 74 5.4 Cypher查詢 75 5.4.1 讀語句 76 5.4.2 寫語句 76 5.4.3 通用語句 78 6 賽題進階討論 80 6.1 數據標注方法 80 6.1.1 指針標注 80 6.1.2 片段排列 81 6.2 聯合抽取 82 6.2.1 共用參數 82 6.2.2 聯合標注 84 6.3 大規模預訓練語言模型 86 6.3.1 ELMo模型 86 6.3.2

GPT模型 87 6.3.3 BERT模型 89 6.3.4 使用BERT模型進行實體識別與關係抽取 90 賽題二 阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽 0 技術背景 95 0.1 業界應用 95 0.2 文娛行業面臨的畫質問題 95 0.3 實驗室介紹和技術手段 96 0.4 重點模組 97 0.5 處理效果 98 1 賽題解讀 100 1.1 賽題背景 100 1.2 賽題目標 100 1.3 數據概覽 100 1.4 評估指標 101 1.5 解題思路 102 1.6 賽題模型 103 2 數據處理 105 2.1 視頻和影像處理 105 2.1.1 圖像基本概念 105 2.1.2

視頻基本概念 106 2.1.3 視頻分幀 107 2.1.4 影像處理 108 2.1.5 圖片合成視頻 110 2.2 工具包 111 2.2.1 OpenCV庫 111 2.2.2 FFmpeg庫 112 2.3 數據處理 112 2.3.1 安裝工具包 112 2.3.2 導入工具包 112 2.3.3 視頻轉圖片函數 112 2.3.4 讀取圖片並獲取大小 113 2.3.5 讀取圖片並進行灰度處理 114 2.3.6 分幀後的圖片灰度處理 114 2.3.7 圖片轉視頻函數 115 3 傳統插值方法 117 3.1 插值方法 117 3.1.1 插值方法的基本概念 117 3.1

.2 插值原理 118 3.2 插值演算法 118 3.2.1 最近鄰插值演算法 119 3.2.2 雙線性插值演算法 119 3.2.3 雙三次插值演算法 120 3.3 幾種傳統插值演算法結果對比 121 3.4 數據處理 122 3.4.1 導入工具包 122 3.4.2 讀取圖片 122 3.4.3 最近鄰插值演算法 122 3.4.4 雙線性插值演算法 123 3.4.5 基於4px×4px鄰域的三次插值演算法 123 3.4.6 不同插值函數計算PSNR 123 3.4.7 傳統插值方法效果對比 123 3.4.8 Bicubic插值演算法 124 4 深度插值方法 126 4.1

深度學習 126 4.1.1 卷積神經網路 126 4.1.2 使用SRCNN實現超清解析度 132 4.2 賽題實踐 132 4.2.1 導入工具包 132 4.2.2 讀取圖片 133 4.2.3 使用Bicubic插值放大至目標尺寸 133 4.2.4 實現SRCNN 133 4.2.5 SRCNN模型訓練 133 4.2.6 SRCNN模型驗證 135 4.2.7 SRCNN模型預測 135 4.2.8 保存圖片 135 5 深度學習方法改進 136 5.1 FSRCNN實現超清解析度 136 5.2 ESPCN實現超清解析度 138 5.3 賽題實踐 140 5.3.1 導入工具包

140 5.3.2 讀取圖片 140 5.3.3 FSRCNN 140 5.3.4 ESPCN 142 6 深度學習方法進階 145 6.1 GAN基本概念 145 6.1.1 GAN生成手寫數字 146 6.1.2 GAN訓練 147 6.1.3 GAN演算法數學形式 148 6.2 CGAN 149 6.3 VGGNet 150 6.4 ResNet 153 6.5 SRGAN結構 156 6.5.1 SRGAN損失函數 157 6.5.2 SRGAN效果 157 6.6 SRGAN實現超清解析度 158 6.6.1 導入工具包 158 6.6.2 讀取圖片 159 6.6.3 實現SR

GAN 159 6.6.4 SRGAN模型訓練 163 6.6.5 SRGAN模型驗證 163 6.6.6 SRGAN模型預測 163 6.6.7 保存圖片 163 賽題三 布匹疵點智慧識別 （2019廣東工業智造創新大賽 賽場一） 0 技術背景 167 0.1 行業背景 167 0.2 實驗室產品介紹 168 0.3 賽題背景 170 0.4 初賽數據示例 171 0.5 複賽數據示例 172 1 賽題解析 173 1.1 賽題背景分析 173 1.2 計算機視覺 174 1.2.1 計算機視覺簡介 174 1.2.2 計算機視覺發展歷史 175 1.2.3 計算機視覺方法 177 1.3

數據集介紹 178 1.4 賽題指標介紹 179 1.5 賽題初步分析 181 2 深度學習基礎 182 2.1 感知機 182 2.2 梯度下降法 184 2.3 多層感知機 186 2.4 反向傳播 189 2.5 深度神經網路PyTorch實現 189 3 卷積神經網路與數據處理 193 3.1 卷積運算與互相關運算 193 3.2 卷積神經網路 195 3.3 卷積神經網路的反向傳播演算法 198 3.4 卷積神經網路PyTorch實現 199 3.4.1 卷積神經網路簡單實現示例 199 3.4.2 競賽數據預訓練模型 202 4 區域卷積神經網路系列演算法 204 4.1 目標檢

測的基本概念 204 4.2 區域卷積神經網路 205 4.3 Fast R-CNN演算法 210 4.4 Faster R-CNN演算法 214 4.5 目標檢測Faster R-CNN演算法實戰 218 5 實例分割Mask R-CNN演算法 226 5.1 實例分割 226 5.2 Mask R-CNN演算法 226 5.3 PyTorch實現實例分割 230 6 賽題最優演算法與提升思路 237 6.1 級聯區域卷積神經網路 237 6.2 目標檢測賽題提升思路 239 6.3 mm-detection框架下的演算法實現 241 參考文獻 242

4PX進入發燒排行的影片

以溶膠凝膠法製備CuYO2及其物理特性之研究

為了解決4PX的問題，作者黃懿萱 這樣論述：

本研究是利用sol-gel法製備CuYO2粉末，並利用光致螢光光譜技術探討其光學特性。關於成長CuYO2粉末的部分，利用改變退火環境來觀察其成長機制。結果發現:在大氣中退火的樣品之XRD繞射訊號為三元的Cu2Y2O5 晶相，並沒有CuYO2的繞射訊號產生。而在真空中退火的樣品之XRD繞射圖顯示主要為二元的CuO、Y2O3與單獨的Cu原子的晶相之繞射訊號。最後發現，使用兩階段(第一階段在大氣中退火，第二階段在真空中退火)退火的樣品，我們能得到純正的CuYO2結晶粉末，而條件需在第二階段退火溫度為最佳溫度680 oC且持溫兩小時。而後，利用光致螢光光譜技術，來觀察CuYO2結晶粉末的光學特性。由

光致螢光光譜觀察到發光峰值為2.306eV (538nm)的綠光發光帶。我們認為此發光躍遷之來源為〖3d〗_(z^2 )-4s→4px,y。

論幽默

為了解決4PX的問題，作者TerryEagleton 這樣論述：

最幽默的理論大師泰瑞・伊格頓，終於寫下一本談「幽默」的書了！ 暢談幽默與喜劇在西方文化的重要地位， 剖析「笑」的政治含意與顛覆力量， 以及怎樣把一個笑話講得無比嚴肅、將嚴肅的事付之一笑。 「幽默」是什麼？為何在某些微妙甚至絕望的情境，我們會突然產生想大笑一場的衝動？我們發出各種笑聲：冷笑、竊笑、狂笑、微笑，或苦笑、咯咯竊笑、開懷大笑，或笑著笑著就哭了……這種人類獨有的行為，究竟有什麼意義？ 幽默的本質複雜又充滿矛盾。有人認為幽默從不協調中產生，有人則認為幽默帶有輕微殘酷性質，是優越感的體現形式。幽默可以化解爭議，讓壓迫變得可以忍受。但它也能揭穿與戳破獨裁者的偽裝，成為顛覆威權的政治武

器。而在心理層面上，當我們聽到下流笑話忍不住發笑時，往往遊走在禁忌與規範的邊緣。 伊格頓向來以博學聞名，書中信手拈來，皆是文學與哲學雋思。他以批判眼光檢視多個知名幽默理論，從日常笑話、脫口秀，一路談到佛洛伊德、巴赫金、亞里斯多德，為讀者鮮活分剖幽默文化深藏的的心理機制、社會意義、政治學，以及數世紀以來的精采演變。   笑話的目的不是要貶低人類，而是要提醒人類，自己本來就是地位低下的存在。」 ──喬治・歐威爾（George Orwell） 「我們只有在想避免與人摩擦時會開玩笑……幽默是一種最討喜的懦弱。」 ──羅伯特・佛斯特（Robert Frost） 「從來沒有哪個沒幽默感的人能

夠理解辯證思維。」──貝托爾特•布萊希特（Bertolt Brecht） 「展開思考最棒的方式就是笑。講得更明白一點，橫膈膜的顫抖通常比靈魂的顫抖更能讓人好好思考。」 ──華特・班雅明（Walter Benjamin） 「笑與嚴肅同等，有資格出現在偉大文學中，呈現普世問題。世界的某些重要面向只能透過笑來觸及。」 ──米哈伊爾・巴赫金（Mikhail Bakhtin）  

Polarization Dependence X-ray Absorption Spectroscopy and Resonant Inelastic X-ray Scattering Studies at Co K-edge in Single Crystal Bi2Sr2CoO6+δ Compounds

為了解決4PX的問題，作者徐可芳 這樣論述：

層狀鈷氧化物Bi2Sr2CoO6+δ引起科學家廣泛興趣的主因是由於它的結構與Bi2Sr2CuO6+δ相似。不同含氧量的Bi2Sr2CoO6+δ展現出令人驚奇的電子與磁的特性。在本論文中，我們以在鈷K吸收邊緣不同偏極方向之X光吸收光譜與共振非彈性X光散射光譜等技術來探討Bi2Sr2CoO6+δ單晶中鈷氧鍵結能態、電子軌域分布情形以及費米能階附近的電荷躍遷行為。從X光吸收光譜研究中顯示，由於Bi2Sr2CoO6+δ晶體內CoO6所形成的八面體具有很強的形變使其破壞了晶格結構D4h的對稱性，此八面體的形變造成了鈷原子本身4p軌域的混成或是4p軌域與3d軌域的混成。我們推測造成此高度軌域混成之原因可

能是來自於氧原子的參雜，當氧含量δ越大CoO6所形成的八面體形變量就越大，實驗結果證實δ > 0.25的形變量比δ ~ 0.25大。從共振非彈性X光散射光譜可以發現，樣品Tpaek ~ 280 K在2.8電子伏特, 4.6電子伏特, 7.0電子伏特等三處具有能量損失的激發態，類似的情形也發生在樣品Tpaek ~ 150 K上， 能量損失激發態出現在3.0電子伏特, 4.6電子伏特及7.7電子伏特處。這些能量損失激發態的位置可以對應到鈷原子3d軌域以及氧原子2p軌域間的電荷躍遷機制。其中我們可以清楚的辨認出4.5電子伏特的能量損失激發態出現在吸收光譜中鈷原子的電荷躍遷1s→4px’, 4py’伴

隨著氧之共價電子轉移至鈷上O 2p→Co 3dx’2- y’2的過程。