检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：林友芳赵宏伟周亮袁中兰王顺淞北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044

研究生教育是“双一流”建设的重要内容,也势必带动研究生教育综合实力的提升.本文探讨了研究生人才培养改革的现状和问题,在充分分析“双一流”背景下研究生高端人才培养各关键要素及其关系的基础上,从研究生招生生源质量优化、核心课... 详细信息

研究生教育是“双一流”建设的重要内容,也势必带动研究生教育综合实力的提升.本文探讨了研究生人才培养改革的现状和问题,在充分分析“双一流”背景下研究生高端人才培养各关键要素及其关系的基础上,从研究生招生生源质量优化、核心课程改革、科研实践能力提升、培养过程管理、学位论文质量监控、导师队伍建设等几个方面提出了若干改革措施.

关键词：研究生教育计算机专业教学改革生源质量课程设置科研实践能力论文质量导师队伍

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型

基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型

引用

第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)

作者：刘明童张玉洁徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间.针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码表示,导致无法利用各个依存子树的局部特征;也没有对生成的依存弧序列进行编码,导... 详细信息

在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间.针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码表示,导致无法利用各个依存子树的局部特征;也没有对生成的依存弧序列进行编码,导致无法利用依存弧的全局信息.针对决策层的表示,已有工作利用MLP预测转移动作,该结构无法利用历史决策动作的信息.对此,本文提出基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型,基于依存子树和历史生成的依存弧表示分析栈,利用TreeLSTM网络编码依存子树信息,利用LSTM网络编码历史生成的依存弧序列,以更好的表示分析栈的局部信息和全局信息.进一步,本文提出基于LSTM网络的结构预测转移动作序列,引入历史决策动作信息作为特征辅助当前决策.以汉语为具体研究对象,在CTB5汉语依存分析数据上验证本文提出的多特征融合编码的神经网络模型,实验结果显示,汉语依存句法分析性能得到改进,在目前公布的基于转移的分析系统中取得最好成绩,在UAS和LAS评价指标上分别达到87.8％和86.8％的精度,表明本文提出的对依存子树局部特征、以及历史依存弧信息和历史决策动作信息的编码方法在改进依存分析模型性能方面的有效性.

关键词：依存句法分析神经网络多特征融合编码

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度表示的中医病历症状表型命名实体抽取研究

引用

世界科学技术-中医药现代化 2018年第3期20卷 355-362页

作者：原旎卢克治袁玉虎舒梓心杨扩张润顺李晓东周雪忠北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 湖北省中医院武汉430061 中国中医科学院广安门医院北京100053

目的:命名实体识别在自然语言处理中是最基本的任务之一,本文通过应用深度表示的方法实现临床上的现病史数据的自动标识。方法:本文随机选取了10 426条现病史句子作为主要的文本研究对象,分别用词嵌入(word2vec)和网络结构特征(node2vec... 详细信息

目的:命名实体识别在自然语言处理中是最基本的任务之一,本文通过应用深度表示的方法实现临床上的现病史数据的自动标识。方法:本文随机选取了10 426条现病史句子作为主要的文本研究对象,分别用词嵌入(word2vec)和网络结构特征(node2vec)两种构建向量的方法生成不同的词向量特征,再在基于条件随机场(Conditional Random Field,CRF)和结构化支持向量机(Structured Support Vector Machines,SSVM)的方法上进行十重交叉验证,计算并比较基于深度表示的症状表型命名实体抽取的性能。结果:传统的CRF算法的三个评价指标(准确率,召回率,F值)为(0.888 9,0.786 9,0.834 8);基于WENER方法下的CRF和SSVM的评价指标为(0.975 0,0.984 9,0.979 8)和(0.992 8,0.988 9,0.990 8);在GENER方法下基于词的CRF和SSVM算法的三个评价指标为(0.972 8,0.976 8,0.975 2)和(0.983 3,0.974 5,0.978 8);GENER方法下基于字的CRF和SSVM算法的评价指标为(0.927 8,0.862 8,0.887 9)和(0.943 7,0.946 8,0.941 3)。结论:深度表示的命名实体抽取算法性能要比传统的非深度表示的命名实体标识算法性能好。另外,通过比较深度表示的两种算法的性能后发现,无论是基于word2vec生成的词向量还是基于node2vec生成的词向量,SSVM模型算法性能均优于CRF算法的性能。

关键词：条件随机场结构化支持向量机命名实体抽取中医病历

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

混淆恶意JavaScript代码的检测与反混淆方法研究

引用

计算机学报 2017年第7期40卷 1699-1713页

作者：马洪亮王伟韩臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832000

针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并实现了一个原型系统.系统通过静态分析检测混淆,通过动态分析... 详细信息

针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并实现了一个原型系统.系统通过静态分析检测混淆,通过动态分析进行反混淆.静态分析只使用正常行为数据进行训练,采用主成分分析(PCA)、单分类支持向量机(One Class SVM)和最近邻(K-NN)算法检测混淆.动态分析分为两个步骤:首先遍历混淆代码抽象语法树(Abstract Syntax Tree)的节点;其次根据节点类型跟踪并分析节点上的相关变量,利用相关的变量终值进行反混淆.从真实环境中收集了总数为80 574条JavaScript正常与混淆恶意代码用于测试.大量的实验结果表明,在选用主成分分析算法时,在误报率为0.1%时,系统对混淆恶意JavaScript代码的检测率能达到99.90%.与此同时,文中提出的反混淆方法对超过80%的混淆代码能进行有效反混淆.

关键词：混淆 Web安全反混淆恶意网页异常检测 JavaScript

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

开源硬件基础系列实验设计与研究

引用

工业和信息化教育 2018年第3期 67-70页

作者：陈晓瑜周围北京交通大学附属中学北京100081 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

本实验设计针对开源硬件学习资源碎片化问题,设计了一套符合初学者认知规律的系列实验,并制作配套的学习指导书。本实验设计本着由简入繁、由单独到综合的原则,侧重于面向初学者的入门学习,分为基础、数字输入/输出、模拟输入/输出、综... 详细信息

本实验设计针对开源硬件学习资源碎片化问题,设计了一套符合初学者认知规律的系列实验,并制作配套的学习指导书。本实验设计本着由简入繁、由单独到综合的原则,侧重于面向初学者的入门学习,分为基础、数字输入/输出、模拟输入/输出、综合实验等7个实验。使用GitBook进行实验指导书的编写和开放传播,实验指导书整合了实验的完整图文资料和代码,使用者可下载学习,以期激发学习者对计算机硬件的兴趣,培养创新意识。

关键词：开源硬件计算机基础教学实验创客

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

生产制造企业网络智能故障诊断算法

引用

北京交通大学学报 2017年第2期41卷 54-58页

作者：李红辉赵京京杨芳南北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法(CSRF).该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分... 详细信息

根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法(CSRF).该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分类回归树(CART)生成相应的训练数据,缓解了采样偏置,提高了算法的性能.实验表明:该算法与随机森林算法相比在准确率上提升了约4%,有效降低了故障诊断的风险.

关键词：工业以太网智能算法采样算法随机森林

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于LWE采样算法的实现与优化

引用

北京交通大学学报 2017年第5期41卷 32-36页

作者：王柯翔黎琳彭双和北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE问题的采样过程密切相关.而在LWE问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子... 详细信息

基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE问题的采样过程密切相关.而在LWE问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子的采样算法进行研究,将在高斯分布上效率较高的金字塔(Ziggurat)采样算法,应用到了一种高效的LWE问题采样算法中.基于在连续域上的采样比离散域上采样效率高的思路,对LWE问题采样算法在离散域上采样的过程进行了优化,提出了一种将连续域上的采样结果进行取整的方法,.对优化前后的两种LWE问题的采样算法进行了对比实验,结果表明:改进后的算法在不占用大量内存并且保证安全性的情况下,将采样速度提高了38%~200%.

关键词：格带错误学习问题高斯分布错误因子采样

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

猪肉价格的时空分布格局和影响因素分析

引用

浙江农业学报 2018年第5期30卷 872-879页

作者：顾静秋彭程吴华瑞吴建寨北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

以2005—2014年30个省份的猪肉价格为研究对象,采用空间统计学中单变量全局空间自相关分析研究猪肉价格的时空分布格局,利用双变量全局空间自相关分析方法研究猪肉价格与供给、需求、成本3方面11个影响因素的时空耦合关系。研究结果表明... 详细信息

以2005—2014年30个省份的猪肉价格为研究对象,采用空间统计学中单变量全局空间自相关分析研究猪肉价格的时空分布格局,利用双变量全局空间自相关分析方法研究猪肉价格与供给、需求、成本3方面11个影响因素的时空耦合关系。研究结果表明,在时空关系方面,2005—2008年猪肉价格总体上呈地区间的显著正相关性,2008年之后相关性减弱,猪肉价格的空间差异较大;影响因素方面,猪肉价格与成本因素的生猪价格、仔猪价格、玉米价格呈较强的正相关性。

关键词：猪肉价格影响因素空间格局空间自相关双变量空间自相关

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于随机行走N步的汉语复述短语获取方法

引用

中国科学：信息科学 2017年第8期47卷 1066-1077页

作者：马军张玉洁徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在利用大规模双语语料获取复述知识方面,传统的基于"枢轴"方法只能考虑两步以内的复述现象.本文针对已有方法的局限性,对不同语言之间互为翻译的短语对构建翻译关系图,提出基于随机行走N步的复述获取算法,改进已有方法以获取... 详细信息

在利用大规模双语语料获取复述知识方面,传统的基于"枢轴"方法只能考虑两步以内的复述现象.本文针对已有方法的局限性,对不同语言之间互为翻译的短语对构建翻译关系图,提出基于随机行走N步的复述获取算法,改进已有方法以获取更多潜在的复述知识.本文描述了由汉英短语翻译表构建翻译关系图的方法、基于N步的随机行走算法和基于期望步数的复述短语可信度计算方法.同时,本文提出面向多语言对的翻译关系图扩展方法.在NTCIR汉英和英日双语平行语料上进行了实验与评测,并与传统方法进行了对比.实验结果表明本文所提出的方法能够获取更多的复述知识,而且扩展语言对的翻译关系图能够有效获取更多潜在的复述知识.

关键词：复述获取短语翻译表翻译关系图随机行走期望步数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

北京交通大学“一体两翼、四轮驱动”下的“新工科”建设

引用

工业和信息化教育 2019年第3期 2-2页

作者：李清勇张先睿北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学计算机与信息技术学院新闻中心

北京交通大学计算机与信息技术学院按照'一体两翼、四轮驱动'的思路开展'新工科'建设:学院以建设一流计算机科学与技术专业为主体,以新兴专业'人工智能'和交叉专业方向'铁路信息技术'为两翼,以优势学... 详细信息

北京交通大学计算机与信息技术学院按照'一体两翼、四轮驱动'的思路开展'新工科'建设:学院以建设一流计算机科学与技术专业为主体,以新兴专业'人工智能'和交叉专业方向'铁路信息技术'为两翼,以优势学科、内外资源、学生志趣和特色产业为驱动力,开展'新工科'建设,服务于'新一代人工智能发展规划'和'一带一路'倡议等国家政策。

关键词：一体两翼四轮驱动

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：