1、数据科学、计算与安全领域研究进展与文本摘要新方法

数据科学、计算与安全领域研究进展与文本摘要新方法

1. 国际会议概况

2021 年 4 月 16 - 17 日举办了国际数据科学、计算与安全会议(IDSCS 2021)。此次会议由印度浦那拉瓦萨校区的 CHRIST(被视为大学)组织。会议共收到来自韩国、伊拉克、阿联酋和乌克兰 4 个不同国家的约 170 份研究投稿,经过严格的同行评审,最终有 53 篇论文入选。

会议的重要性不言而喻,在全球化时代,技术是各国社会经济增长和可持续发展的驱动力,数据和安全在全球化进程,特别是在生产力、商业和金融领域的影响至关重要。数据科学和安全对当前“数字印度”倡议的成功贡献显著。

会议开幕式由国家统计委员会主席 Bimal Roy 博士等多位知名人士主持。会议期间还聆听了多位杰出演讲者的主题演讲,包括 Springer Nature 的高级出版编辑 Aninda Bose 博士、Centro Universitário Facvest–UNIFACVEST 的国际事务协调员 Arceloni Neusa Volpato 博士等。

组织者对 Springer Nature 的 Aninda Bose 博士等给予的支持和指导表示感谢,同时也感谢 EasyChair 会议管理系统,它为会议文件的轻松组织和汇编提供了极大便利。

2. 部分研究主题列举

会议涵盖了众多数据科学和安全领域的研究主题,以下是部分研究主题的简要介绍:
|序号|研究主题|主要研究者|
| ---- | ---- | ---- |
|1|基于知识中心语义的文本摘要方法|Siddhant Singh 和 Gerard Deepak|

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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