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在当今数字化时代，技术进步不断推动着人工智能和物联网的发展，它们正在革新各行各业，提高效率，创造新的便利和可能性。通过计算机技术的不断发展，我们可以预见到一个更加智能、安全和互动的未来。
本期编辑荐读为您精选 Applied Sciences 期刊中5篇计算机科学领域的文章，内容涵盖损伤检测分类、NQG模型、语音交互识别设计、面部表情识别、图像加密等。让我们一起感受计算机技术为不同领域带来的创新发展，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。
图片来源：Freepik
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Composite Panel Damage Classification Based on Guided Waves and Machine Learning: An Experimental Approach
基于导波和机器学习的复合板损伤分类：一种实验方法
Donato Perfetto et al.
https://www.mdpi.com/2467012
无损板信号的各种降噪技术比较
文章亮点
(1) 介绍了一种新的基于导波和机器学习技术的复合板损伤检测方法，有效提高了损伤检测的准确性和效率。
(2) 通过机器学习算法对检测到的不同类型的损伤进行识别和分类，从而为损伤评估和修复提供更精确的指导。
(3) 该方法准确、高效，有望在航空航天、汽车和土木工程等多个领域得到应用。
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阅读英文原文
原文出自 Applied Sciences 期刊
Perfetto, D.; Rezazadeh, N.; Aversano, A.; De Luca, A.; Lamanna, G. Composite Panel Damage Classification Based on Guided Waves and Machine Learning: An Experimental Approach. Appl. Sci. 2023, 13, 10017.
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Ensemble-NQG-T5: Ensemble Neural Question Generation Model Based on Text-to-Text Transfer Transformer
Ensemble-NQG-T5：基于T5模型的集成神经问题生成模型
Myeong-Ha Hwang et al.
https://www.mdpi.com/2059480
Ensemble-NQG-T5中的多问题生成过程
文章亮点
(1) 本文提出了一种基于T5模型的集成型神经问题生成 (NQG) 模型，大大提高了原有NQG模型的问题生成能力。
(2) 本文将多个模型集成在一起以提高问题生成的准确性和多样性，通过结合不同模型的优点来减少单一模型的局限性。
(3) 本文所提出的集成模型有望在未来应用于交互式聊天机器人、机器人流程自动化 (RPA)，物联网 (IoT) 服务等各种工业领域。
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阅读英文原文
原文出自 Applied Sciences 期刊
Hwang, M.-H.; Shin, J.; Seo, H.; Im, J.-S.; Cho, H.; Lee, C.-K. Ensemble-NQG-T5: Ensemble Neural Question Generation Model Based on Text-to-Text Transfer Transformer. Appl. Sci. 2023, 13, 903.
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Voice Interaction Recognition Design in Real-Life Scenario Mobile Robot Applications
真实场景移动机器人应用中的语音交互识别设计
Shih-An Li et al.
https://www.mdpi.com/2178732
说话人-编码器架构图
文章亮点
(1) 本研究设计了一个能够在现实生活场景中执行指定服务任务的语音交互机器人系统。
(2) 本研究提出了一个分为两部分的语音交互识别模型：说话人分离和自动语音识别 (ASR)。
(3) 本研究采用了基于RGB-D视觉相机的实时外观映射算法来创建环境地图，并使用视觉里程计来替代定位，提高了机器人在未知环境中的工作效率，并有助于避免碰撞问题。
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阅读英文原文
原文出自 Applied Sciences 期刊
Li, S.-A.; Liu, Y.-Y.; Chen, Y.-C.; Feng, H.-M.; Shen, P.-K.; Wu, Y.-C. Voice Interaction Recognition Design in Real-Life Scenario Mobile Robot Applications. Appl. Sci. 2023, 13, 3359.
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Fast and Accurate Facial Expression Image Classification and Regression Method Based on Knowledge Distillation
基于知识蒸馏的快速准确面部表情图像分类和回归方法
Kunyoung Lee, Seunghyun Kim and Eui Chul Lee
https://www.mdpi.com/2309240
基于教师模型边界损失提出的知识蒸馏方法
文章亮点
(1) 本文提出了一种基于知识蒸馏结构和教师模型约束损失函数的方法，该方法可以最大化联合学习八种表情类别、情感价值和唤醒水平的离散和连续情感状态的协同效应。
(2) 本文提出的模型使用了最先进的连续估计方法Emonet作为教师模型，并使用轻量级网络作为学生模型。
(3) 该模型显著提升了计算效率，非常适合在移动和嵌入式系统中实时应用，对于驾驶监控和人机交互系统等高级情感计算应用具有重要意义。
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阅读英文原文
原文出自 Applied Sciences 期刊
Lee, K.; Kim, S.; Lee, E.C. Fast and Accurate Facial Expression Image Classification and Regression Method Based on Knowledge Distillation. Appl. Sci. 2023, 13, 6409.
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A Novel Image Encryption Scheme Using Chaotic Maps and Fuzzy Numbers for Secure Transmission of Information
一种利用混沌映射和模糊数实现信息安全传输的新型图像加密方案
Dani Elias Mfungo et al.
https://www.mdpi.com/2341496
Lena加密图像中的密钥敏感性分析
文章亮点
(1) 本文提出了一种新型的图像加密方案，该方案结合了混沌地图和模糊数的概念来生成安全的密钥， 利用了混沌系统的复杂性和模糊逻辑的不确定性，提高了加密过程的安全性。
(2) 该方案具有较高的密钥敏感性，即密钥的微小变化就可能导致加密图像发生显著变化，使得加密方案对暴力破解攻击具有更强的抵抗力。
(3) 加密方案经过了统计攻击分析、局部熵分析、差分攻击分析、信噪比、信噪失真比等多种安全性测试，表明所提出的加密方案在确保信息安全传输方面是有效的。
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阅读英文原文
原文出自 Applied Sciences 期刊
Mfungo, D.E.; Fu, X.; Xian, Y.; Wang, X. A Novel Image Encryption Scheme Using Chaotic Maps and Fuzzy Numbers for Secure Transmission of Information. Appl. Sci. 2023, 13, 7113.
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