检索结果-内蒙古大学图书馆

标准类型：行业标准

本文件规定了工业互联网时间敏感网络集中网络配置（CNC）技术要求，包括框架、功能、性能、接口、可靠性等方面的要求。本文件适用于工业互联网时间敏感网络集中网络配置（CNC）的设计、开发、生产以及测评等活动。

标准号: YD/T 4671-2024

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事件图谱的构建、推理与应用

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大数据 2021年第3期7卷 80-96页

作者：胡志磊靳小龙陈剑赟黄冠利中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 北京市信息技术研究所北京100091 北京电子科技职业学院北京100176

近些年,知识图谱的构建技术得到了极大的发展,构建好的知识图谱已经被应用到众多领域。在此基础上,研究者将目光从知识图谱转向事件图谱。事件图谱以事件为核心,准确地描述了事件信息以及事件之间的关联关系。基于此,总结了事件图谱在... 详细信息

近些年,知识图谱的构建技术得到了极大的发展,构建好的知识图谱已经被应用到众多领域。在此基础上,研究者将目光从知识图谱转向事件图谱。事件图谱以事件为核心,准确地描述了事件信息以及事件之间的关联关系。基于此,总结了事件图谱在构建、推理与应用方面的关键技术,主要包括事件抽取、事件信息补全、事件关系推断以及事件预测技术。给出了事件图谱的具体应用场景,并且针对事件图谱研究中存在的挑战,对未来的研究趋势进行了展望。

关键词：知识图谱事件图谱事件知识事件抽取事件推理

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半监督的微博话题噪声过滤方法

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第3期59卷 178-185页

作者：屠守中杨婧赵林朱小燕清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法... 详细信息

社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法融合了SVM和kNN算法,在SVM计算得到超平面的基础上使用kNN算法在局部范围内迭代寻找分类超平面的最优解;同时为减少误分类发生,分别在SVM和kNN阶段引入惩罚代价和比例权重,以提高噪声过滤的效果。通过选取新浪微博中不同大小的数据集进行实验与其他方法进行比较,结果表明:该方法只利用了少量的标注样本进行训练,在准确率、召回率和F值方面均优于其他的对比方法。

关键词：社交网络支持向量机 k近邻噪声过滤惩罚代价

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基于深度融合的显著性目标检测算法

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计算机学报 2019年第9期42卷 2076-2086页

作者：张冬明靳国庆代锋袁庆升包秀国张勇东国家计算机网络应急处理协调中心北京100029 中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室北京100190 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

自然图像往往包含各种复杂的内容,基于单一特征的显著性检测算法很难从复杂场景中提取符合人类视觉的显著性目标.虽然多种显著图的融合能够弥补或者纠正单一特征带来的检测缺陷,但是不合理的显著图融合方式可能会进一步降低算法的检测性... 详细信息

自然图像往往包含各种复杂的内容,基于单一特征的显著性检测算法很难从复杂场景中提取符合人类视觉的显著性目标.虽然多种显著图的融合能够弥补或者纠正单一特征带来的检测缺陷,但是不合理的显著图融合方式可能会进一步降低算法的检测性能.为了解决多种显著图的有效融合问题,作者提出了一种基于深度卷积神经网络的特征图深度融合模型.算法使用四种低层显著图作为网络的输入,采用前融合和后融合的双通道卷积网络学习图像的显著目标.前融合通道利用一个多层的全卷积网络生成对目标物体边缘敏感的显著图,后融合通道使用权重共享的浅层网络分别获得四种目标对象位置保持的高层语义显著图.两个通道的特征图再通过一个四层的全卷积网络进行优化,从而获得最终的显著图.在公开数据集上的大量实验证明了本文提出的显著图深度融合算法的有效性.

关键词：显著目标检测人工特征深度融合深度学习显著图

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基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法

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计算机学报 2019年第7期42卷 1524-1538页

作者：廖祥文陈泽泽桂林程学旗陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116 数字福建金融大数据研究所福州350116 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100190

论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模,由于流... 详细信息

论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模,由于流水线模型仍然是独立的看待每个子任务,为每个子任务训练单独的模型,存在错误传播的问题,且在训练过程中产生了冗余信息.因此,本文提出了一种基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法.该方法将论辩挖掘三个任务并行地联合在一起学习,首先通过深度卷积神经网络(CNN)和高速神经网络(Highway Network),获得文本字符和词级别的浅层共享参数表示;然后输入双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM),利用论辩挖掘三个任务之间的关联信息进行同时训练,不仅可以避免错误传播,而且能够克服冗余信息的产生;最后,联结三个任务的Bi-LSTM网络输出作为下一次迭代的输入,来提高模型的性能.实验采用了德国UKP实验室公开的学生论文数据集,实验结果表明,与目前最好的基准方法对比,该方法的准确率指标提高了2.74%,“ F1 (100%)”和“ F1 (50%)”指标分别提高了1.05%和1.19%,很好地验证了该方法的有效性。

关键词：多任务学习论辩挖掘迭代模型深度学习卷积神经网络

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基于多重信任关系的微博转发行为预测

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清华大学学报（自然科学版） 2019年第4期59卷 270-275页

作者：王绍卿李翠平王征陈红山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255091 中国人民大学信息学院数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872 中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190

微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入... 详细信息

微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入传统的Bayesian Poisson因子分解(Bayesian Poisson factorization,BPF)模型,从而预测转发行为。该模型命名为TrustBPF,可以灵活地捕获用户之间的各种社交影响。该文进一步把用户之间的信任强度整合到一个框架中。在新浪微博数据集上验证结果表明:在NDCG@3和Precision@3指标上,TrustBPF模型比原始的BPF模型分别提升了90.91%和88.37%。

关键词： Poisson因子分解转发预测信任关系社交网络

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专题导读

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电信科学 2021年第6期37卷 1-2页

作者：彭木根周一青孟维晓北京邮电大学信息与通信工程学院网络与交换技术国家重点实验室中国通信学会青年工作委员会中国科学院计算技术研究所哈尔滨工业大学电子与信息工程学院

全球新一轮科技和产业革命正在加速发展,以5G和6G为代表的移动通信已经渗透至未来社会的各个领域,不仅支持大带宽需求的浸入式交互体验场景,还支撑自动驾驶和车联网等超高可靠低时延通信应用,并基于大规模机器类通信广泛服务于工业互联... 详细信息

全球新一轮科技和产业革命正在加速发展,以5G和6G为代表的移动通信已经渗透至未来社会的各个领域,不仅支持大带宽需求的浸入式交互体验场景,还支撑自动驾驶和车联网等超高可靠低时延通信应用,并基于大规模机器类通信广泛服务于工业互联网等。5G和6G将在工业、交通、教育、旅游等行业快速推广,为行业转型升级、经济创新发展注入新动能,形成庞大的移动通信行业应用矩阵,推动众多新业态形成,促进全球产业融合发展。

关键词：紫外光通信网络切片散射信道移动性管理室内定位技术卫星通信网络信道估计

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程序分析研究进展

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软件学报 2019年第1期30卷 80-109页

作者：张健张超玄跻峰熊英飞王千祥梁彬李炼窦文生陈振邦陈立前蔡彦计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 华为技术有限公司北京100095 中国人民大学信息学院北京100872 中国科学院计算技术研究所北京100190 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

在信息化时代,人们对软件的质量要求越来越高.程序分析是保障软件质量的重要手段之一,日益受到学术界和产业界的重视.介绍了若干基本程序分析技术(抽象解释、数据流分析、基于摘要的分析、符号执行、动态分析、基于机器学习的程序分析... 详细信息

在信息化时代,人们对软件的质量要求越来越高.程序分析是保障软件质量的重要手段之一,日益受到学术界和产业界的重视.介绍了若干基本程序分析技术(抽象解释、数据流分析、基于摘要的分析、符号执行、动态分析、基于机器学习的程序分析等),特别是最近10余年的研究进展.进而介绍了针对不同类型软件(移动应用、并发软件、分布式系统、二进制代码等)的分析方法.最后展望了程序分析未来的研究方向和所面临的挑战.

关键词：程序分析软件质量保障静态分析动态分析

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信息技术　计算机视觉　术语

信息技术　计算机视觉　术语

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作者：陈熙霖毋立芳马珊珊王亮王涛王聪马伟简萌卢汉清邓亚峰刘俊晖李实英黄严张晓垒索津莉刘烨斌杨巨峰程明明柴森春周全赵铁松牛玉贞殷绪成马占宇乔宇赵振兵翟永杰韦世奎金鑫王上飞姬艳丽谢玉凤欧阳建权钱晨蒋慧刘向增韩军伟刘海波苗启广葛仕明沈晶刘伟锋徐明亮吴月升刘文予冯镔黄小明曹刚王海棠马玉琨任桐炜杨丽芳李策马丙鹏李晖王少帆张文利李如玮王卓峥段立娟贾熹滨齐娜杨新武王瑾朱青付利华刘兆英虞晶怡何晖光谢凌曦文石磊乔利稳邓成王瑞平黄祥林肖长诗高永超张婷薛云志孟令中张媛许源蒲江波赵春昊任文奇浦世亮赵群徐圣普王珏韩霄朱亚军吴涛邹博傅建龙蒲亚坤资鑫斌王一鹤冯小雪曹晓琦张伊祎那崇宁魏晓明李军马彬田永会刘军丁雨罗家赛宋方方单海军宁皓欧阳马生朱贵波王金桥刘亦珩张磊杨春林张栋栋王长虎中国电子技术标准化研究院中国科学院计算技术研究所北京工业大学中国科学院自动化研究所北京爱奇艺科技有限公司中国工业互联网研究院上海科技大学北京格灵深瞳信息技术有限公司清华大学南开大学北京理工大学南京邮电大学福州大学北京科技大学北京邮电大学中国科学院深圳先进技术研究院华北电力大学北京交通大学北京电子科技学院中国科学技术大学电子科技大学深圳市商汤科技有限公司湘潭大学西北工业大学西安电子科技大学哈尔滨工程大学中国科学院信息工程研究所中国石油大学(华东) 郑州大学北京百度网讯科技有限公司华中科技大学北京信息科技大学中国传媒大学河南科技学院南京大学兰州理工大学中国科学院大学中科南京软件技术研究院中国科学院软件研究所武汉理工大学中国医学科学院生物医学工程研究所山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 上海依图网络科技有限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司小米通讯技术有限公司北京电信规划设计院有限公司深圳云天励飞技术股份有限公司哈工大机器人(合肥)国际创新研究院第四范式(北京)技术有限公司华为技术有限公司矩阵元技术(深圳)有限公司北京三快在线科技有限公司(美团) 北京佰才邦技术有限公司华夏芯(北京)通用处理器技术有限公司云从科技集团股份有限公司重庆邮电大学北京眼神科技有限公司之江实验室苏州中德宏泰电子科技股份有限公司曙光信息产业股份有限公司北京字节跳动网络技术有限公司郑州金惠计算机系统工程有限公司

标准类型：国家标准

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信息安全技术　区块链信息服务安全规范

信息安全技术　区块链信息服务安全规范

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作者：张潇丹郭涛蔡亮王惠莅胡静远周熙韩冀中姚相振李伟陈晓丰昌文婷张瀚文武杨郑佩玉王磊邵羽黄永洪崔婷婷吕红蕾史洪彬周薇刘总真王宇航谢安明刘贤刚孙毅陈妍职亮亮李仁刚冯伟刘为华吴桐安高峰王海棠黄得志蒋蓉生万晓兰余宇舟卢志刚梅秋丽邹超朱岩白健樊庆君王丹琛高瑞张美娟臧铖吴新勇任泽君黄婧祎王文磊张永强庞舒恬罗新辉张媛媛闫希敏陈红张素博安立王云浩李克鹏张虎谢红军李瑞荣荆博全代勇王梦楠符史健中国科学院信息工程研究所浙江大学杭州趣链科技有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司深圳市腾讯计算机系统有限公司中国电子技术标准化研究院重庆邮电大学公安部第三研究所国家计算机网络应急技术处理协调中心中国信息通信研究院浦东新区人民政府办公室国家工业信息安全发展研究中心中国科学院计算技术研究所上海市信息安全测评认证中心陕西省网络与信息安全测评中心四川省数字经济研究中心公安部第一研究所北京大学清华大学北京东方通网信科技有限公司国网区块链科技(北京)有限公司中国电子科技网络信息安全有限公司联想(北京)有限公司北京百度网讯科技有限公司启明星辰信息技术集团股份有限公司浪潮电子信息产业股份有限公司国家能源局信息中心京东科技控股股份有限公司中国电力科学研究院有限公司泰康保险集团股份有限公司深圳市纽创信安科技开发有限公司新华三技术有限公司成都链安技术有限公司北京众享比特科技有限公司兴唐通信科技有限公司北京爱奇艺科技有限公司北京数字认证股份有限公司矩阵元技术(深圳)有限公司北京融数联智科技有限公司北京小米电子软件技术有限公司郑州信大捷安信息技术股份有限公司北京猿链网络科技有限公司北京人民在线网络有限公司北京天融信网络安全技术有限公司深圳壹账通智能科技有限公司标信智链(杭州)科技发展有限公司浙商银行股份有限公司中国汽车工程研究院股份有限公司

标准类型：国家标准

本文件规定了区块链信息服务提供者的安全技术要求和安全管理要求，描述了相应测试评估方法和检查评估方法。本文件适用于对区块链信息服务开展安全建设、安全运行、安全管理和安全评估等服务。

标准号: GB/T 42571-2023

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