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基于深度学习的悦读眼动模型构建与应用 版权信息
- ISBN:9787536986992
- 条形码:9787536986992 ; 978-7-5369-8699-2
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
基于深度学习的悦读眼动模型构建与应用 内容简介
《基于深度学习的阅读眼动模型构建与应用》适合于从事阅读心理学和认知语言学研究的人。 通过《基于深度学习的阅读眼动模型构建与应用》所构建的新型阅读眼动可计算模型,可以定量分析阅读行为和评价已有模型,对影响读者的眼跳模式和眼跳策略的语言学特征进行定量研究,为验证、修正和反驳现有理论假设提供有力的证据。 《基于深度学习的阅读眼动模型构建与应用》适合于从事计算机科学和机器视觉研究的人。 《基于深度学习的阅读眼动模型构建与应用》是机器学习的应用研究,是深度学习融合领域知识的一次有益实践,使用较少的手工提取特征,就能使模型获得较好的性能,这在机器视觉、自然语言处理、虚拟现实、身份识别、智能化测评等领域都有重要的应用价值。
基于深度学习的悦读眼动模型构建与应用 目录
基于深度学习的悦读眼动模型构建与应用 作者简介
王晓明,工学博士,现为西安外国语大学副教授,研究生导师。硕士毕业于西南大学计算机与信息科学学院(软件学院),博士毕业于西北工业大学计算机学院,长期从事智能语言测评、语言认知计算、计算话语分析、计算语言学、人工智能和大数据应用等领域的研究,主持并完成教育部社科项目、陕西省社科基金等多项省部级课题,发表SCI、SSCI、EI、CSCD检索论文十余篇。主讲多门本科生和研究生课程,如计算语言学、计算话语分析前沿、人工智能与自然语言处理等。 有多年的软件开发和项目管理经验,精通C 和Java编程语言,曾在知名软件公司担任软件设计师工作,负责协调团队进行商业智能、图像处理、数据库与信息管理系统软件的研发和维护,对人工智能、语言大数据分析、机器学习等前沿技术有深入的了解和实践经验。 目前致力于个体阅读眼动预测和眼动身份识别研究,代表性论文《基于深度神经网络的个体阅读眼动预测》刊载于《清华大学学报(自然科学版)》、《Deep-learning-based readingeye-movement analysis for aiding biometric recognition》刊载于Neurocomputing. 担任多个国际学术期刊和国际学术会议审稿人,并多次受邀参加国内外学术会议做特邀报告,在学术界和工业界都有广泛的合作和交流。
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