检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报（社会科学版） 2022年第4期42卷 136-144页

作者：何康张洪忠贾全鑫李阳阳北京师范大学新闻传播学院北京100088 中国电子科技集团公司电子科学研究院/社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100088

2018年,全球最大的社交媒体之一推特(Twitter)在其透明度报告中首次开放下载以国家(地区)为单位的数据,并发布了与删除账号相关的指标,成为分析国际关系的新型样本。基于此,以推特删除的社交账号数据为研究对象,分析被删除国家(地区)之... 详细信息

2018年,全球最大的社交媒体之一推特(Twitter)在其透明度报告中首次开放下载以国家(地区)为单位的数据,并发布了与删除账号相关的指标,成为分析国际关系的新型样本。基于此,以推特删除的社交账号数据为研究对象,分析被删除国家(地区)之间的网络互动关系,并探讨传播学视野下国际关系研究的新路径。研究发现:(1)被删除的账号不是各自为阵式的独立存在,而是形成了盘综交错的巨大互动网络;(2)被删除账号中,网络社交强度的前三组国家依次是:厄瓜多尔与洪都拉斯、俄罗斯与塞尔维亚、俄罗斯与委内瑞拉;(3)高社交强度组中,最活跃的国家是伊朗;(4)网络社交强度与政治互访次数呈正相关关系,即被删除账号的网络社交关系越紧密,这些国家之间在现实中的互访往来次数也越多。结果表明,社交媒体空间在一定程度上成为现实国家关系的映射,这种关系可以通过社交媒体数据挖掘和社会网络分析方法进行多维度探究。

关键词：社交媒体国家关系推特社交强度外交互访关系网络数字化

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基于多任务压缩激发网络的行人属性识别

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科学技术与工程 2019年第24期19卷 237-241页

作者：刘弋锋李勐邱迪王文杉许忠雄宋超社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室中国电子科技集团公司电子科学研究院北京100041 宁夏大学信息工程学院银川750021 武汉大学电子信息学院武汉430072

自然场景下的行人属性识别是一个具有挑战性的研究课题,存在行人属性类别多样、行人视角和分辨率多样、样本不平衡等诸多难点,致使难以有效建模。为克服上述难点,提出基于多任务压缩激发(squeeze-and-excitation,SE)网络的行人属性识别... 详细信息

自然场景下的行人属性识别是一个具有挑战性的研究课题,存在行人属性类别多样、行人视角和分辨率多样、样本不平衡等诸多难点,致使难以有效建模。为克服上述难点,提出基于多任务压缩激发(squeeze-and-excitation,SE)网络的行人属性识别方法,通过多任务卷积神经网络、联合压缩激发模块与残差模块、焦点损失函数三方面改进,研究了自然场景下行人属性识别效果提升的不同方式。结果表明,研究结果相比基线模型在Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集上的准确率和效率均有提升,研究结果具有普遍有效性。

关键词：行人属性识别多任务卷积神经网络压缩激发模块焦点损失

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量子计算的发展趋势综述

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无人系统技术 2020年第3期3卷 67-74页

作者：江逸楠社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室中国电子科技集团公司电子科学研究院北京100041

量子计算被认为能够解决当前传统计算机系统无法处理的过于复杂的问题。对近期量子计算的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,围绕2019年谷歌量子霸权概述量子计算研究领域最新进展;随后,介绍深度学习技术... 详细信息

量子计算被认为能够解决当前传统计算机系统无法处理的过于复杂的问题。对近期量子计算的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,围绕2019年谷歌量子霸权概述量子计算研究领域最新进展;随后,介绍深度学习技术在量子计算相关研究中的应用以及效用;最后,主要从商用落地和与人工智能关联关系两个角度,讨论量子计算的发展趋势。虽然近期量子计算研究领域涌现出大量的跨越式研究成果,但是由于高精度量子位操控技术等相关技术的极端复杂性,目前量子计算研究与应用仍处于初级阶段,除了继续提升量子计算硬件系统的性能外,量子纠错、抗噪量子计算、量子模拟等都将成为量子计算下一阶段的重要研究重点。

关键词：量子计算量子霸权深度学习人工智能量子纠错量子模拟

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2020年量子计算技术发展综述

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无人系统技术 2021年第2期4卷 26-32页

作者：朱小伶社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室中国电子科技集团公司电子科学研究院北京100041

量子计算技术是当今世界最具颠覆性的前沿技术之一,已成为世界主要国家进行高新技术竞争的重要领域。对量子计算领域的研究进行了综合评述,并对其宏观发展趋势进行了分析。首先分析世界上主要国家均对量子信息技术寄予厚望,制定了雄心... 详细信息

量子计算技术是当今世界最具颠覆性的前沿技术之一,已成为世界主要国家进行高新技术竞争的重要领域。对量子计算领域的研究进行了综合评述,并对其宏观发展趋势进行了分析。首先分析世界上主要国家均对量子信息技术寄予厚望,制定了雄心勃勃的国家级发展计划,以抢占新一轮科技革命的战略高地;随后介绍2020年世界范围内的量子计算机研发现状,成绩斐然、呈现"追逐战"趋势;然后概述量子计算在美国陆、海、空、网等多军兵种的军事应用。最后,分析未来量子计算发展趋势和宏观态势。综述表明,量子计算发展具有重大科学意义、战略价值、军用潜力,是一项对传统技术体系产生革命性冲击、进行颠覆式重构的重大技术创新,将引领新一轮科技革命、产业变革、军备变革方向。

关键词：量子计算国家战略量子计算机量子霸权人工智能军事应用

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人工智能技术在智能医疗领域的应用综述

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无人系统技术 2020年第3期3卷 25-31页

作者：朱小伶社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室中国电子科技集团公司电子科学研究院北京100041

人工智能技术在医疗领域的应用有着很长的研发历史,医疗领域长期存在的一些弊病和痛点,也促使很多人工智能科研团队在不断深入探索。在此次抗击新冠肺炎疫情过程中,人工智能发挥了巨大的作用,也使我们进一步认识到了人工智能技术对智能... 详细信息

人工智能技术在医疗领域的应用有着很长的研发历史,医疗领域长期存在的一些弊病和痛点,也促使很多人工智能科研团队在不断深入探索。在此次抗击新冠肺炎疫情过程中,人工智能发挥了巨大的作用,也使我们进一步认识到了人工智能技术对智能医疗不可或缺的作用。对近期人工智能技术在智能医疗领域的相关应用成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,结合人工智能技术对抗击新冠肺炎疫情的赋能,从医生、病患、医疗信息系统三个角度介绍当前人工智能技术对医疗领域的影响,并聚焦基于深度学习模型的人工智能技术在医疗领域的应用;随后,从新药研发、诊疗预测、医养机器人、知识推理四个角度概述医疗领域与人工智能技术深度融合的发展趋势;最后,从算法过拟合、不平等性明显、可解释性差、隐私保护、缺乏可靠验证等五个角度讨论人工智能技术在医疗领域应用所面临的挑战。

关键词：人工智能智能医疗新冠肺炎疫情深度学习新药研发诊疗预测

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2020年深度学习技术发展综述

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无人系统技术 2021年第2期4卷 1-7页

作者：王亚珅中国电子科技集团公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041

对深度学习领域的研究进行综合评述,并对其进一步发展方向进行分析。首先分析围绕注意力机制的深度学习技术最新研究成果,以及在自然语言处理领域取得突破性进展的巨型预训练模型的特点与发展路径;随后概述开源深度学习市场的火热局面... 详细信息

对深度学习领域的研究进行综合评述,并对其进一步发展方向进行分析。首先分析围绕注意力机制的深度学习技术最新研究成果,以及在自然语言处理领域取得突破性进展的巨型预训练模型的特点与发展路径;随后概述开源深度学习市场的火热局面及其对技术升级的推动作用;最后分别从香农定律、冯·诺依曼架构、摩尔定律三个角度探讨深度学习技术的未来发展方向。综述表明,注意力机制和预训练范式在当前计算机视觉和自然语言处理等深度学习重点应用领域中取得长足技术突破,开源深度学习市场的兴起有效推动产学研用各领域深度学习技术落地,在今后很长一段时间里,深度学习依然具有很广阔的发展空间。

关键词：深度学习注意力机制预训练神经网络开源人工智能

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面向数据共享交换的联邦学习技术发展综述

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无人系统技术 2019年第6期2卷 58-62页

作者：王亚珅中国电子科技集团公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室

联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术,其设计目标是在保障大数据共享交换时的信息安全、保护终端个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与者或多计算节点之间开展高效率的机器学习,有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的... 详细信息

联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术,其设计目标是在保障大数据共享交换时的信息安全、保护终端个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与者或多计算节点之间开展高效率的机器学习,有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。对近期联邦学习的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,从数据孤岛和隐私保护等两个角度介绍联邦学习的兴起背景,并概述联邦学习内涵与机理;随后,聚焦技术革新和标准化建设“双轮驱动”,概述联邦学习最新进展,并以公共文化服务领域为示范应用场景,介绍基于联邦学习技术的数据共享交换典型应用案例;最后,从通信费用高、统计异构性、系统异构性、隐私问题等四个角度讨论联邦学习面临的困难与挑战。

关键词：联邦学习数据共享交换人工智能隐私安全数据孤岛机器学习系统架构设计分布式计算

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融合多模态信息的Prophet-DCRNN交通预测方法

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中国电子科学研究院学报 2021年第3期16卷 250-254,264页

作者：宋凯磊张欣海侯位昭陈晓东韩志卓中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 河北远东通信系统工程有限公司河北石家庄050200 中国电子科学研究院北京100041 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041

交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很好的捕捉了时空特征。然而,实际城市交通状态还受天气、节假... 详细信息

交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很好的捕捉了时空特征。然而,实际城市交通状态还受天气、节假日等因素影响,往往在恶劣天气、节假日更倾向于出现交通拥堵。为解决上述问题,文中提出了融合多模态信息的Prophet-DCRNN路口交通预测方法,利用Prophet时序预测算法捕获节假日效应,采用DCRNN捕获交通时空特性,此外采用类stacking技术,融合Prophet算法、DCRNN算法及天气信息,得到最终融合多模态信息的混合模型。最后通过实验验证了Prophet-DCRNN混合模型在节假日、不同天气状况等场景下交通预测的准确性。

关键词：交通预测 DCRNN Prophet 多模态混合模型

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融合知识图谱及贝叶斯网络的智能推荐方法

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中国电子科学研究院学报 2020年第5期15卷 488-494页

作者：侯位昭张欣海宋凯磊司佳齐幸辉张博中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 河北远东通信系统工程有限公司河北石家庄050081 中国电子科学研究院北京100041 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041

推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤算法能够在一定程度上避免数据稀疏问题,并缓解新用户出现时... 详细信息

推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤算法能够在一定程度上避免数据稀疏问题,并缓解新用户出现时的冷启动。同时,知识图谱表示向量能够使模型具有表征复杂语义关系和发现用户新兴趣的能力。因此,文中在基于贝叶斯网络模型的协同过滤方法的基础上,引入了知识图谱表示向量来辅助推荐任务,提出了融合知识图谱表示学习及贝叶斯网络的智能推荐模型(KGE-BNR)。KGE-BNR模型同时具有强大的语义信息和复杂的逻辑因果关系,实验证明,融合算法优于单一的基于知识图谱或贝叶斯网络的推荐算法,有效提升了推荐结果的准确率和有效性,能够实现推荐的精准及高效性。

关键词：贝叶斯网络推荐算法知识图谱特征学习

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基于置信度的Active-BiLSTM-CRF中文层级地址分词方法

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中国电子科学研究院学报 2021年第7期16卷 639-644,660页

作者：侯位昭张欣海宋凯磊韩志卓张世立中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 河北远东通信系统工程有限公司河北石家庄050200 中国电子科学研究院北京100041 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041

中文层级地址分词是中文地址标准化的基础工作和地理编码的重要手段,同时也是中文分词和地理研究领域中关注的重点。高质量中文地址层级提取方法通常依赖于大量人工标注数据,而获取带标注的数据集耗时长,成本昂贵,不易实现。为解决上述... 详细信息

中文层级地址分词是中文地址标准化的基础工作和地理编码的重要手段,同时也是中文分词和地理研究领域中关注的重点。高质量中文地址层级提取方法通常依赖于大量人工标注数据,而获取带标注的数据集耗时长,成本昂贵,不易实现。为解决上述问题,文中提出基于置信度的双向长短时记忆和条件随机场主动学习混合模型(Active-BiLSTM-CRF)来构建地址词库,创新性的基于CRF模型在样本上的置信度高效筛出需要标注的关键地址样本,利用BiLSTM记忆地址的上下文信息,通过CRF的转移概率矩阵控制地址标注输出的能力,循环标注并训练模型。最后基于某区县户籍地址数据验证了该方法在有限标注成本下的准确率及召回率,实验显示当标记数据占比在20%时,Active-BiLSTM-CRF模型准确率能达到97.71%,召回率能达到97.34%。

关键词：主动学习置信度地址分词双向长短时记忆网络条件随机场地址分词标注

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