检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2022年第4期45卷 13-18,57页

作者：谢永红陶浒贾麒杨石兵韩辛亮北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

为了解决中医症状描述词的异名同义、一对多的问题,提出了一种基于预训练语言模型的2阶段症状标准化框架:第1阶段,生成候选标准症状词,参考中医症状词的定义与分类,利用多标签分类思想对原始症状词进行语义划分,进而得到相应语义标签下... 详细信息

为了解决中医症状描述词的异名同义、一对多的问题,提出了一种基于预训练语言模型的2阶段症状标准化框架:第1阶段,生成候选标准症状词,参考中医症状词的定义与分类,利用多标签分类思想对原始症状词进行语义划分,进而得到相应语义标签下的候选标准症状词;第2阶段,对候选标准症状词进行排序,使用匹配模型对第1阶段得到的候选标准症状词集进行评分与排序,同时用策略对结果进行二次召回以提高症状标准化框架的性能,由此得到最终的标准化结果。实验结果表明,提出的症状标准化方法与传统方法相比能够更有效地处理症状标准化的问题。通过对比分析不同预训练语言模型在症状标准化任务上的性能,进一步说明了所提框架和策略的有效性。

关键词：中医症状标准化实体匹配语义分类预训练语言模型

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工业场景下基于深度学习的时序预测方法及应用

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工程科学学报 2022年第4期44卷 757-766页

作者：李潇睿班晓娟袁兆麟乔浩然北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学人工智能研究院北京100083

为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码−解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工... 详细信息

为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码−解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工业应用场景.为了清晰全面地评估模型性能,介绍了面向点预测、序列预测问题的统计指标和误差计算方法.同时,整理了经典的公开工业数据集,以便研究者快速评估算法性能.并以过程工业中的采矿、冶金为例,介绍了时序预测方法在真实工业场景下的应用和效果.最后,总结了工业领域中应用深度学习技术所面临的低稳健性和弱可解释性等问题,并探讨了工业场景下时序预测方法研究的未来发展方向.

关键词：流程工业时间序列预测深度学习可解释性评估指标

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高效高精度自适应采样控制流体仿真

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：周湘洋刘斯诺姚超王笑琨班晓娟北京材料基因工程高精尖创新中心北京科技大学智能科学与技术学院北京科技大学智能仿生无人系统教育部重点实验室北京科技大学计算机与通信工程学院辽宁材料实验室材料智能技术研究所

流体仿真是计算机图形学领域备受关注的研究方向，特别是流体动态生成逼真的模型. 在大规模场景中生成复杂模型的控制流体效果时，现有方法常出现流体粒子堆积和崩坏等问题，导致表面重构后占用的内存过大，限制实时VR、游戏和影视... 详细信息

流体仿真是计算机图形学领域备受关注的研究方向，特别是流体动态生成逼真的模型. 在大规模场景中生成复杂模型的控制流体效果时，现有方法常出现流体粒子堆积和崩坏等问题，导致表面重构后占用的内存过大，限制实时VR、游戏和影视的应用. 为了解决上述问题，精确地控制流体形状以匹配目标模型，确保流体的流动性，提出一种多层采样与多重约束控制流体的仿真方法. 首先根据模型的均匀性引入两种采样方法: 对于均匀模型使用双层采样，通过体素化采样得到内部采样粒子，通过蓝噪声采样得到表面采样粒子; 对于非均匀模型，仅使用蓝噪声采样得到表面采样粒子. 然后基于这些采样方法设计了多种约束模型，包括塑形约束、密度约束、半密度约束和加权约束，确保流体得以精确控制; 特别地，所提方法可根据模型特征自动调整，确保简单模型中流体的流动和复杂模型中流体的贴合. 在多个场景上的实验结果表明，与现有的方法相比，该方法在控制流体精度和效率上都取得了进步，能够在VR场景中以60～120 帧/s的速度运行，为流体动态的实时应用提供了新的方法.

关键词：光滑粒子流体动力学目标控制的流体模拟基于位置的流体模拟 VR应用

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大气湍流对LIF探测海面溢油影响的BRRDF仿真研究

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1379-1385页

作者：谢贝贝赵佳伟周炫宇张晓丹刘俣佳燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北农业大学信息科学与技术学院河北保定071001 北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100029

及时定位海面溢油事故发生地并监测海面溢油信息对海洋污染治理和海洋生态环境保护有重要意义。激光诱导荧光(LIF)可搭载于无人机构建LIF雷达系统并应用于海洋环境监测。LIF雷达系统以大气为传输信道,大气湍流会导致信号衰落。双向反射... 详细信息

及时定位海面溢油事故发生地并监测海面溢油信息对海洋污染治理和海洋生态环境保护有重要意义。激光诱导荧光(LIF)可搭载于无人机构建LIF雷达系统并应用于海洋环境监测。LIF雷达系统以大气为传输信道,大气湍流会导致信号衰落。双向反射再辐射分布函数(BRRDF)利用受激辐射荧光光子的权重、位置和方向描述物质的荧光特性,为LIF探测海面溢油提供理论指导。基于大气湍流理论和蒙特卡罗方法模拟海面溢油的受激辐射荧光过程,建立光子传输模型进行海面溢油BRRDF的仿真研究。仿真分析不同湍流强度下,光强闪烁、光束漂移、光束扩展效应对海面溢油BRRDF的影响。仿真结果表明,海面溢油受激辐射荧光信号具有各向同性,其强度与激发光的强度成正比。光束漂移效应对荧光漂移范围影响微弱,可以忽略;在弱大气湍流下(湍流强度参数σ_(R)^(2)<1),BRRDF所表征的荧光信号强度集中在2×10^(-5)~5×10^(-5)范围内,荧光光斑半径由1mm扩展至5mm,LIF雷达系统可以正常进行探测工作;大气湍流强度到达中等后(σ_(R)^(2)≈1),荧光信号强度在10^(-5)~10^(-4)范围内波动,荧光光斑半径扩展至15mm,此时大气湍流的不利影响无法忽视,LIF雷达系统探测到的荧光信号不够稳定,最终导致光谱不理想。在实际探测中,可通过适当提高探测器性能参数来增强系统的抗湍流能力。强大气湍流下(σ_(R)^(2)=25),出现光斑破裂现象,荧光信号分散并衰落至某一阈值之下,LIF雷达系统无法探测到荧光信号。文中的分析与提出的可行的研究建议,为LIF探测海面溢油相关研究提供参考依据,对LIF雷达系统设计具有一定的参考价值。

关键词：激光诱导荧光双向反射再辐射分布函数海面溢油探测大气湍流蒙特卡罗法

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新时代加强研究生“导辅”协同育人的路径研究

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北京科技大学学报(社会科学版) 2025年第2期41卷 43-49页

作者：陈雷王锦程郭启航北京科技大学数理学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

研究生教育承载着为国家和社会培育高级人才、强化人才支撑的重任,需要不断加强研究生人才培养的质量,“导辅”协同育人作为当前增进研究生培养质量的重要手段,在当下的研究生教育中发挥着重要作用。然而,这一模式仍存在着一些需要加强... 详细信息

研究生教育承载着为国家和社会培育高级人才、强化人才支撑的重任,需要不断加强研究生人才培养的质量,“导辅”协同育人作为当前增进研究生培养质量的重要手段,在当下的研究生教育中发挥着重要作用。然而,这一模式仍存在着一些需要加强的地方,这些不足制约着研究生个人的全面发展,影响了研究生教育的质量和效果的进一步提升,需要加以改进。文章对此进行了分析并提出了一些改进对策,以期全面发挥“导辅”协同这一育人模式的价值和效用,助力我国研究生培养事业。

关键词： “导辅”协同育人研究生教育新时代

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一种针对嵌入式系统的安全性分析方法

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北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 1930-1939页

作者：杨波刘振卫新洁吴际北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北方工业大学信息学院北京100144 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京航空航天大学计算机学院北京100191

嵌入式系统广泛应用于安全关键的工业领域,但目前嵌入式系统的安全性缺乏整体性的分析。为此,提出了一种较为全面且融合了失效概率及失效路径的嵌入式系统的故障演化链分析方法。对系统采用层次分析法,借鉴失效模式和影响分析的方法,构... 详细信息

嵌入式系统广泛应用于安全关键的工业领域,但目前嵌入式系统的安全性缺乏整体性的分析。为此,提出了一种较为全面且融合了失效概率及失效路径的嵌入式系统的故障演化链分析方法。对系统采用层次分析法,借鉴失效模式和影响分析的方法,构建出故障的演化关系链条,即故障演化链。利用故障演化链可以对系统中可能包含的故障、故障产生的原因、故障带来的危害等级及故障的传播路径进行分析。在2个嵌入式软件系统上进行实验,结果显示:基于故障演化链方法比故障影响分析、功能危害性分析和故障树分析更全面,故障演化链的方法能较好地对嵌入式系统进行安全性分析。

关键词：软件模型嵌入式系统安全性分析故障传播故障树

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深度神经网络在人体姿态估计中的应用综述

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计算机工程与应用 2024年

作者：郝鹤菲张龙豪崔洪振朱宵月彭云峰李向晖北京科技大学计算机与通信工程学院解放军总医院第八医学中心呼吸与危重症医学部

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展，其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势，广泛应用于人体姿态估计，并大幅提高估计结果准确... 详细信息

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展，其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势，广泛应用于人体姿态估计，并大幅提高估计结果准确度和识别效率。以人体姿态估计为研究对象，梳理近5年相关领域100余篇包含RNN、CNN、GAN、前沿网络模型等深度神经网络及其变体架构的代表性文献。此外，汇总梳理近5年常用数据集，并阐释模型常用评估指标。最后，总结现阶段人体姿态识别领域面临的挑战，并展望未来研究，以进一步探讨深度神经网络在人体姿态估计中的应用潜力。

关键词：人体姿态估计计算机视觉深度神经网络评价指标

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基于深度学习的计算机视觉创新实验平台设计与实现

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实验室研究与探索 2022年第4期41卷 94-98,142页

作者：肖成勇李擎张德政崔家瑞陈岩北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

为满足智能制造背景下高校计算机视觉课程实践教学与时俱进的需求,研制了“边-云”互动计算机视觉创新实验平台。该平台包含基于嵌入式GPU的计算机视觉计算装置和云端实践教学管理系统,使得面向深度学习的计算机视觉创新实验可以在实验... 详细信息

为满足智能制造背景下高校计算机视觉课程实践教学与时俱进的需求,研制了“边-云”互动计算机视觉创新实验平台。该平台包含基于嵌入式GPU的计算机视觉计算装置和云端实践教学管理系统,使得面向深度学习的计算机视觉创新实验可以在实验室规模配置。结合智慧矿山科研成果,在平台上设计了应用于矿石块度分布检测的教学案例,并在自动化、人工智能、计算机科学与技术和机械工程4个本科专业中进行了实践教学。实践表明,该平台有效提升了学生创新思维和解决计算机视觉领域复杂工程问题的能力。

关键词：智能制造深度学习计算机视觉矿石块度分布检测实践教学管理平台

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基于主动探测的Web容器探测识别方法

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工程科学学报 2024年第8期46卷 1446-1457页

作者：张帆王振宇王红梅万月亮宁焕生李莎北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023 信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所) 上海201204 北京市网络空间数据分析与应用工程技术研究中心北京100192 北京锐安科技有限公司北京100192

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本... 详细信息

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本文引入了一种新的基于主动探测的Web容器探测识别方法.在探测阶段,采用了一种先进的Web容器探针构建方法,通过此方法构建了Web容器探针.这个探针在识别阶段发挥关键作用,借助一种基于负载内容的Web容器识别方法,通过协议解码技术,实现了对Web容器的高度准确的识别.通过结合这两种先进的识别方法,成功识别了4种不同类型的Web容器,并且提升了精度,能够精确地区分这些Web容器的各个版本,总计实现了10个版本的准确识别.通过这种先进的主动探测方法,企业可以更好地了解和管理其Web容器资产,降低网络安全风险,并确保网络系统的稳定性和安全性.

关键词：主动探测设备识别 Web容器识别容器探针安全

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深度矩阵分解推荐算法

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软件学报 2021年第12期32卷 3917-3928页

作者：田震潘腊梅尹朴王睿北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528300

协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将... 详细信息

协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将矩阵分解推广到广义矩阵分解,为模型赋予建模用户和物品间的二阶非线性交互关系的能力.但是广义矩阵分解模型是一个浅层模型,并不能很好地建模用户和物品间高阶交互关系,一定程度上可能会影响模型性能.受广义矩阵分解模型启发,提出了深度矩阵分解模型(deep matrix factorization,简称DMF),在广义矩阵分解模型的基础上引入隐藏层,利用深层神经网络来学习用户和物品间高阶交互关系.深度矩阵分解模型不仅解决了简单内积的线性问题,同时还能够建模用户和物品间的高阶交互,具有很好的表达能力.此外,在MovieLens和Anime两个数据集上进行了大量丰富的对比实验,验证了模型的可行性和有效性;同时,通过实验确定了模型的最优参数.

关键词：协同过滤线性内积广义矩阵分解隐藏层高阶交互

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