检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2014年第3期36卷 433-440页

作者：史湘君嵩天北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院北京100081

网络基础设施中路由器的电量消耗随着网络规模的不断发展已经不容忽视,节能路由器的研制与使用是绿色通信网络发展的重要步骤之一。在分析网络流量的特点和证明细粒度调频有巨大节能潜力的基础上,设计了可动态调整频率的节能路由器系统... 详细信息

网络基础设施中路由器的电量消耗随着网络规模的不断发展已经不容忽视,节能路由器的研制与使用是绿色通信网络发展的重要步骤之一。在分析网络流量的特点和证明细粒度调频有巨大节能潜力的基础上,设计了可动态调整频率的节能路由器系统架构,重点提出两类路由器的自动调频策略:微周期调频和阈值调频,深入分析了四种具体调频方法。结合不同的流量数据,通过实验评估了所提方法在各种网络中的节能效果,对接入网络的真实流量的实验结果显示,采用动态调频方法,理论上最大节能可达到40%左右,为节能路由器的设计与应用提供了参考依据。

关键词：绿色网络流量分析调频策略路由器

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基于层次混合注意力机制的文本分类模型

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中文信息学报 2021年第2期35卷 69-77页

作者：孙新唐正赵永妍张颖捷北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学计算机学院北京100081

文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一,深度学习的发展给文本分类带来更广阔的发展前景。针对当前基于深度学习的文本分类方法在长文本分类中的优势和不足,该文提出一种文本分类模型,在层次模型基础上引入混合注意力机制来关注文... 详细信息

文本分类是自然语言处理领域的核心任务之一,深度学习的发展给文本分类带来更广阔的发展前景。针对当前基于深度学习的文本分类方法在长文本分类中的优势和不足,该文提出一种文本分类模型,在层次模型基础上引入混合注意力机制来关注文本中的重要部分。首先,按照文档的层次结构分别对句子和文档进行编码;其次,在每个层级分别使用注意力机制。句编码时在全局目标向量基础上同时利用最大池化提取句子特定的目标向量,使编码出的文档向量具有更加明显的类别特征,能够更好地关注到每个文本最具区别性的语义特征。最后,根据构建的文档表示对文档分类。在公开数据集和行业数据集上的实验结果表明,该模型对具有层次结构的长文本具有更优的分类性能。

关键词：文本分类深度学习注意力机制

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基于最小割图分割的社区发现算法

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中文信息学报 2017年第3期31卷 213-222页

作者：王亚珅黄河燕冯冲北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合:首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化... 详细信息

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合:首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中。实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力。

关键词：社区发现模块度最小割图分割

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RocketTC:一个基于FPGA的高性能网络流量分类架构

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计算机学报 2014年第2期37卷 414-422页

作者：付文亮嵩天周舟北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室北京100093

基于深包检测技术的流量分类方法可以达到95%以上的识别率和准确率.然而,由于计算复杂性高、存储消耗大等原因,主流软件方法只能提供百兆(线速率)处理能力,而且不能处理大量流并发的情况.文中提出一个基于深包检测技术的芯片级流量分类... 详细信息

基于深包检测技术的流量分类方法可以达到95%以上的识别率和准确率.然而,由于计算复杂性高、存储消耗大等原因,主流软件方法只能提供百兆(线速率)处理能力,而且不能处理大量流并发的情况.文中提出一个基于深包检测技术的芯片级流量分类架构RocketTC,通过对应用层协议特征、匹配引擎和流管理策略进行优化,使其支持万兆级数据吞吐率.RocketTC具有两个核心模块:基于FPGA的流管理器和动态可重构的分类引擎阵列,前者实现万兆吞吐率下的流表管理,后者快速检测流量特征并支持动态协议特征更新特性.文中提出的分类方法使用轻量级DPI方法,通过缩小检测范围和特征长度进一步减少计算复杂度和存储消耗.我们使用Xilinx Virtex-5FPGA对上述设计进行实现与在线流量测试,结果表明RocketTC可以对92种网络协议进行识别,准确率达到97%,而且稳定提供20Gbps线速处理能力.

关键词：架构设计网络流量分类 FPGA 多级流水部分动态可重构(PDR)中图法

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支持隐私保护的加密遥感图像融合算法

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中国科学：信息科学 2017年第6期47卷 736-751页

作者：沈蒙程国华祝烈煌北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081

在遥感领域,卫星拍摄得到的多光谱图像和全色图像均无法满足实际应用需求,因此需要通过图像融合来获得空间分辨率和光谱分辨率都很高的图像,从而更加准确地识别和定位图像中的地面物体.由于图像融合算法对计算能力和存储空间要求较高,... 详细信息

在遥感领域,卫星拍摄得到的多光谱图像和全色图像均无法满足实际应用需求,因此需要通过图像融合来获得空间分辨率和光谱分辨率都很高的图像,从而更加准确地识别和定位图像中的地面物体.由于图像融合算法对计算能力和存储空间要求较高,借助公有云平台(如阿里云)进行图像融合已经成为一种趋势.然而,现有图像融合算法均无法保护图像隐私,即无法避免云平台服务商或者网络窃听者获取图像信息.本文提出了一种支持隐私保护的遥感图像融合算法Secure Fusion.该算法首先对原始多光谱图像和全色图像进行加密,然后对加密图像采用主成分分析法进行融合,得到加密的融合图像,最后对加密的融合图像进行解密恢复出真正的融合图像.实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的隐私保护算法可以得到同等质量的融合图像,算法总体执行时间的增量均值约为25.9%.据我们所知,本文首次提出了针对遥感图像融合的隐私保护算法.

关键词：遥感图像隐私保护图像融合主成分分析图像处理加密

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基于浮动车数据的快速交通拥堵监控

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计算机研究与发展 2014年第1期51卷 189-198页

作者：吴佩莉刘奎恩郝身刚张全新谭毓安北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 中国科学院软件研究所北京100190 南阳师范学院计算机与信息技术学院河南南阳473061

浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征... 详细信息

浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征相关的交通参数,提出了拥堵同伴发现算法.该算法能从浮动车轨迹流数据中筛选出可能发生拥堵的浮动车数据,从而对拥堵区域变化趋势进行概化预测,由预测结果决定负载处理方式.此外,设计基于预测的多优先级调度算法用以实现整个监控流程.提出的方法可有效降低处理浮动车数据的代价,实现快速交通拥堵监控.通过在城市路网中大规模出租车轨迹数据上的实测,验证了这种算法的有效性和优势.

关键词：浮动车数据交通拥堵拥堵同伴发现降载轨迹流数据

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抑制维汉神经机器翻译代词性别偏见的方法

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厦门大学学报（自然科学版） 2021年第4期60卷 693-700页

作者：史学文黄河燕鉴萍唐翼琨北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081

利用神经机器翻译进行维吾尔语到汉语的翻译时,维吾尔语中的代词不区分性别,给翻译模型在汉语端使用正确的代词带来了挑战.另外,由于训练数据集中不同性别的代词使用频率差异明显,神经机器翻译倾向于输出阳性代词而不是更恰当的代词.基... 详细信息

利用神经机器翻译进行维吾尔语到汉语的翻译时,维吾尔语中的代词不区分性别,给翻译模型在汉语端使用正确的代词带来了挑战.另外,由于训练数据集中不同性别的代词使用频率差异明显,神经机器翻译倾向于输出阳性代词而不是更恰当的代词.基于此,利用汉语单语语料构造伪平行数据以扩展原训练集,缓解训练集本身的代词不平衡问题;并分别引入性别标记和翻译、性别预测联合建模两种方法,将代词性别预测显式地融入神经机器翻译的训练过程.在多个维汉翻译测试集上进行实验验证,结果表明该方法相对于基线系统,在不影响翻译质量的情况下缓解了翻译输出结果的性别偏见问题,在代词性别预测的精度上也有显著提升.

关键词：神经机器翻译性别偏见伪数据性别预测

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基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

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北京理工大学学报 2021年第7期41卷 752-757页

作者：刘琼昕覃明帅北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学计算机学院北京100081 中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数... 详细信息

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.

关键词：推荐系统矩阵分解知识表示学习

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基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究

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中文信息学报 2014年第1期28卷 19-25页

作者：杨陟卓黄河燕北京理工大学北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模... 详细信息

词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task#5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。

关键词：数据稀疏模型优化有监督模型语言模型参数估计

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多策略机器翻译研究综述

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中文信息学报 2015年第2期29卷 1-9,23页

作者：李业刚黄河燕史树敏冯冲苏超北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255049

该文全面综述和分析了多策略机器翻译的研究。根据所采用策略方式的差异,我们将多策略机器翻译分为系统级策略融合和模块级策略融合。在分别介绍了不同的翻译方法后,着重介绍了系统级策略融合和模块级策略融合各自具有代表性的研究工作... 详细信息

该文全面综述和分析了多策略机器翻译的研究。根据所采用策略方式的差异,我们将多策略机器翻译分为系统级策略融合和模块级策略融合。在分别介绍了不同的翻译方法后,着重介绍了系统级策略融合和模块级策略融合各自具有代表性的研究工作。最后,对多策略机器翻译的研究进行了展望。

关键词：机器翻译多策略机器翻译融合机器翻译混合机器翻译多引擎机器翻译

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