检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2020年第10期46卷 33-40页

作者：杨天田霖孙茜张宗帅王园园重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

现有的移动边缘计算卸载方案多采用预先统一设置的方式确定权重因子,难以满足用户对时延和能耗的差异化需求。针对该问题,提出一种基于用户体验的计算卸载方案。将计算卸载问题定义为效用最大化问题,以任务执行时延和能耗增益率的加权... 详细信息

现有的移动边缘计算卸载方案多采用预先统一设置的方式确定权重因子,难以满足用户对时延和能耗的差异化需求。针对该问题,提出一种基于用户体验的计算卸载方案。将计算卸载问题定义为效用最大化问题,以任务执行时延和能耗增益率的加权和表示用户效用,同时考虑用户设备的续航能力,构造基于用户需求的自适应权重因子。在此基础上,将原优化问题拆分为资源分配和卸载决策两个子问题分别进行求解,得到最终的计算卸载策略。仿真结果表明,相比于固定权重因子的卸载方案,该方案能够满足用户的差异化需求,有效提升用户体验。

关键词：移动边缘计算用户体验计算卸载资源分配混合整数非线性规划问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

神经信息检索模型建模因素综述

引用

广西师范大学学报（自然科学版） 2021年第2期39卷 1-12页

作者：杨州范意兴朱小飞郭嘉丰王越重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 搜狐公司智能媒体研发中心北京100190 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

信息检索模型被广泛运用于搜索引擎中,且在工业领域被广泛应用。信息检索任务中,模型对信号量的侧重建模导致模型指标差异巨大。目前模型大部分基于以下部分或全部信息建模:精确信号量、相似信号量、信号量区分度、查询词权重、临近量... 详细信息

信息检索模型被广泛运用于搜索引擎中,且在工业领域被广泛应用。信息检索任务中,模型对信号量的侧重建模导致模型指标差异巨大。目前模型大部分基于以下部分或全部信息建模:精确信号量、相似信号量、信号量区分度、查询词权重、临近量、文本结构信息、不同分布假设。本文介绍各个建模因素的具体含义,并通过引用相关实验例证该因素对于建模起到的积极作用。基于以上实验及分析,最后对信息检索模型的未来发展及趋势作进一步讨论和分析。

关键词：信息检索深度学习卷积神经网络循环神经网络综述

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于M-ACO算法的空气污染源反演

引用

计算机系统应用 2022年第8期31卷 273-279页

作者：祁柏林崔英杰王帅武暕中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 中国科学院大学北京100049 辽宁省沈阳生态环境监测中心沈阳110167 辽宁省生态环境监测中心沈阳110165

为了解决空气污染源反演的盲目性和低效率问题,本文提出了一种基于改进型蚁群算法(modified-ant colony optimization,M-ACO)的空气污染源反演方法.利用点源高斯扩散模型建立污染源反演模型,采取蚁群算法(ant colony optimization,ACO)... 详细信息

为了解决空气污染源反演的盲目性和低效率问题,本文提出了一种基于改进型蚁群算法(modified-ant colony optimization,M-ACO)的空气污染源反演方法.利用点源高斯扩散模型建立污染源反演模型,采取蚁群算法(ant colony optimization,ACO)来求解.针对蚁群算法中存在的缺点,引入遗传算法的选择交叉思想,从而丰富种群的多样性来避免陷入局部极值;同时设计奖惩因子机制,对信息素更新规则进行改进来使算法更快地收敛,进而归纳为M-ACO算法.通过对比实验,证明了M-ACO算法相比于传统ACO算法来说,能够使得污染源的反演结果更准确和高效,为空气污染源反演的实际应用提供了有效的理论支撑.

关键词：空气污染高斯扩散模型改进型蚁群算法污染源反演选择交叉奖惩因子

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分组卷积与双注意力机制的河流水面污染图像分类

引用

计算机系统应用 2022年第9期31卷 250-256页

作者：宋一格王宁李宏昌武暕中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 阜新市生态环境保护服务中心阜新123008 辽宁省生态环境监测中心沈阳110161

河流水面污染物是危害河流资源的重要污染物,及时发现并处理水面污染物可以有效地保护河流环境以及水资源,能进一步实现减污降碳,提升生态系统碳汇能力.随着智能化的大范围推广,传统的河流水面污染物的监测处理方法已经不能满足当今的需... 详细信息

河流水面污染物是危害河流资源的重要污染物,及时发现并处理水面污染物可以有效地保护河流环境以及水资源,能进一步实现减污降碳,提升生态系统碳汇能力.随着智能化的大范围推广,传统的河流水面污染物的监测处理方法已经不能满足当今的需求.针对辽河流域水面污染问题,本文将计算机视觉技术应用到了河流水面污染分类上,提出了基于分组卷积与双注意力机制的河流水面污染图像分类算法模块(grouped convolution dual attention,GCDA),在分组卷积的基础上引入简化的双注意力机制,使用较少的参数量增强了网络对图像的特征提取能力,进一步提升图像分类效果.通过固定位截取图像的方式对辽河流域中的温泉城水站取水口、王营河入细河、高台子断面、津源污水排口和清源污水处理厂溢流口5个河流监控摄像图像做了预处理工作并建立了一个河流水面污染物数据集,图像分为污染和未污染两类,通过实验证明在此数据集上,添加使用GCDA模块的网络相较于原网络以及分别添加空间、通道注意力机制的网络在河流水面污染物图像的二分类任务中效果有明显提升.

关键词：分组卷积注意力机制特征融合河流污染图像分类深度学习卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层注意力机制的回指消解算法

引用

计算机工程 2020年第2期46卷 59-64,71页

作者：刘雨江付立军刘俊明吕鹏飞中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所研究生部沈阳110168 中国地质图书馆信息技术研究中心北京100083

在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此,构建一个多层注意力机制模型,在不同层次上对上述信... 详细信息

在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此,构建一个多层注意力机制模型,在不同层次上对上述信息进行基于注意力机制的概率计算,利用最终结果判别回指关系是否成立。在指代部分与被指代部分向量化后,通过2个注意力层上的4次概率计算,使每一个训练结果在判别之前都具有唯一性。在OntoNotes 5.0数据集上的实验结果表明,该模型F值在显性指代和零指代均存在的条件下为70.1%,在存在零指代的条件下为60.7%,高于尹庆宇等人提出的模型。

关键词：指代关系注意力机制显性指代零指代多层注意力机制模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于rPPG的生理指标测量方法综述

引用

中国图象图形学报 2020年第11期25卷 2321-2336页

作者：牛雪松韩琥山世光中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 鹏城实验室深圳518066 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031

远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography,rPPG)是指通过摄像头等传感器来捕捉由心动周期造成的皮肤颜色周期性变化的技术。利用rPPG技术可以提取血液体积脉冲信号,进而测量心率、呼吸率和心跳变异性等心动周期相关的生... 详细信息

远程光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography,rPPG)是指通过摄像头等传感器来捕捉由心动周期造成的皮肤颜色周期性变化的技术。利用rPPG技术可以提取血液体积脉冲信号,进而测量心率、呼吸率和心跳变异性等心动周期相关的生理指标。近年基于rPPG的生理指标测量方法取得了飞速发展,准确性和鲁棒性已得到了大幅提高。该类技术的算法流程主要包括图像/视频的获取和感兴趣区域提取、血液体积脉冲信号提取和生理指标测量等步骤。基于这一算法流程,本文从算法所依据的假设或先验知识出发,对相关文献进行了总结和讨论。此外,还从评测任务、评测数据、评测指标及评测协议等4个方面系统整理针对基于rPPG的生理指标测量方法的评价体系。最后,本文讨论了该领域当前所面临的挑战并展望了可能的技术路线。

关键词：远程光电容积脉搏波描记法(rPPG) 心动周期生理指标测量文献综述算法评测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向产学研服务的政策匹配方法与系统

引用

计算机系统应用 2022年第11期31卷 139-147页

作者：罗扬颜瑞新李伟刚朱登明江苏省生产力促进中心南京210042 西北工业大学西安710072 太仓中科信息技术研究院太仓215400 中国科学院计算技术研究所北京100190

近年来,产学研合作成为推动产业升级和经济发展的重要因素,产学研服务可以快速整合多方资源,提高创新效率,增强企业的综合竞争力,因此各级政府也围绕产学研合作推出了各种支持政策.然而各类企业,作为产学研合作的重要一环,在申报过程中... 详细信息

近年来,产学研合作成为推动产业升级和经济发展的重要因素,产学研服务可以快速整合多方资源,提高创新效率,增强企业的综合竞争力,因此各级政府也围绕产学研合作推出了各种支持政策.然而各类企业,作为产学研合作的重要一环,在申报过程中难以快速收集、整理与其相关的支持政策.因此,我们面向产学研服务,利用人工智能文本分析的技术,设计和实现了政策匹配系统,可以对各类政策进行分析和预处理,使得企业在政策池中能快速地获取与自身条件相匹配的政策,从而节省企业的人力,提高企业申报政策的效率.

关键词：产学研政策匹配人工智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用稀疏点云偏序关系的半监督单目图像深度估计

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第11期31卷 2038-2046页

作者：曾一鸣胡瑜韩银和李晓维中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

为了减少传统基于学习的深度估计方法对大量稠密深度数据的依赖,提出了一种基于偏序关系的深度估计方法.首先对RGB图像进行超像素划分,根据稀疏点云在超像素图像上的投影生成超像素的深度,进而在超像素中心之间建立了深度偏序关系,结合... 详细信息

为了减少传统基于学习的深度估计方法对大量稠密深度数据的依赖,提出了一种基于偏序关系的深度估计方法.首先对RGB图像进行超像素划分,根据稀疏点云在超像素图像上的投影生成超像素的深度,进而在超像素中心之间建立了深度偏序关系,结合稀疏点云的实际深度值作为监督信息,训练卷积神经网络估计场景深度.在NYU Depthv2数据集上的实验结果表明,该方法仅需稀疏点云就可达到0.262的平均相对误差,优于之前国际同类方法,甚至超过部分使用稠密深度数据的监督方法.

关键词：深度估计偏序关系稀疏点云

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

时间序列模型和LSTM模型在水质预测中的应用研究

引用

小型微型计算机系统 2021年第8期42卷 1569-1573页

作者：胡衍坤王宁刘枢姜秋俚张楠中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 辽宁省生态环境监测中心沈阳110161 阜新市生态环境保护服务中心辽宁阜新123000

针对传统河流水质预测模型预测精度较低,泛化能力弱的问题.本文在基于传统的时间序列模型进行水质预测的基础上,引入了LSTM神经网络,建立了ARIMA和LSTM组合模型以及SARIMA和LSTM组合模型用于河流水质预测的研究.结果表明,ARIMA和LSTM组... 详细信息

针对传统河流水质预测模型预测精度较低,泛化能力弱的问题.本文在基于传统的时间序列模型进行水质预测的基础上,引入了LSTM神经网络,建立了ARIMA和LSTM组合模型以及SARIMA和LSTM组合模型用于河流水质预测的研究.结果表明,ARIMA和LSTM组合模型的预测精度比单一的ARIMA模型提高了约7%,SARIM和LSTM组合模型比单一的SARIM A模型的预测精度提高了约6%,比ARIM A和LSTM组合模型的预测精度提高了约2%.本文建立的组合模型算法,使得河流水质预测精度得到明显的提高,并且能够较好的应对复杂河流水环境的变化.

关键词：水质预测 ARIMA模型 SARIMA模型 LSTM神经网络组合模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于模式拓展的通用特殊词识别方法及系统

一种基于模式拓展的通用特殊词识别方法及系统

引用

作者：段东圣任博雅孙旷怡井雅琪时磊佟玲玲李扬曦宋永浩卢杰 100031 北京市朝阳区裕民路甲3号

本发明提出一种基于模式拓展的通用特殊词识别方法及系统，提出了一种基于基础词的音形编码，常用汉字音节，常用汉字结构以及特殊字符映射节点来构建前缀树，通过比较字符编码相似度进行模糊匹配，完成新词提取的方法及系统。本发明可... 详细信息

标准号: CN111159990B

本发明提出一种基于模式拓展的通用特殊词识别方法及系统，提出了一种基于基础词的音形编码，常用汉字音节，常用汉字结构以及特殊字符映射节点来构建前缀树，通过比较字符编码相似度进行模糊匹配，完成新词提取的方法及系统。本发明可以应用于大量文本中特定词的发现提取，某些任务的数据集的提取生成，给定文本数据集的预处理等场景中，比如短信、微博等数据集的筛选以及纠正等文本预处理过程。本发明为下一步的文本分类任务提供了数据来源和基本标注，也对文本数据中新词的发现和纠正提供了帮助。

关键词：文本数据数据集预处理文本预处理汉字结构汉字音节模糊匹配数据来源文本分类新词提取音形编码映射节点字符编码词识别基础词前缀树相似度短信构建微博纠正标注文本筛选场景发现通用拓展应用帮助

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：