检索结果-内蒙古大学图书馆

高等理科教育 2019年第6期 98-107页

作者：吕婷婷石志国冀燕丽北京科技大学外国语学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学现代教育中心北京100083

当前正处在新工业革命时代,人工智能教学是教育技术领域颇受关注的研究课题之一。本文基于CNKI数据库,以知网期刊“北京大学中文核心数据库”中1993—2018年人工智能教学研究论文研究数据为依据,将CiteSpace所分析的量化研究与文献细读... 详细信息

当前正处在新工业革命时代,人工智能教学是教育技术领域颇受关注的研究课题之一。本文基于CNKI数据库,以知网期刊“北京大学中文核心数据库”中1993—2018年人工智能教学研究论文研究数据为依据,将CiteSpace所分析的量化研究与文献细读的质性研究相结合,对国内人工智能教学热点和前景进行了分析。结果发现我国人工智能教学研究仍有很大空间,校企、研究者之间、研究机构之间的合作仍有待加强,人工智能与教学合作有待加深,需开发适合不同高校和不同学科的个性化人工智能教学产品以及基于个性化学习的人工智能教学技术,培养“专业+人工智能”教学的教师队伍。

关键词：人工智能教学知识图谱

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多特征融合的车辆识别技术

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红外与激光工程 2018年第7期47卷 306-311页

作者：程全樊宇刘玉春王志良周口师范学院机械与电气工程学院河南周口466001 周口师范学院网络工程学院河南周口466001 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对运动车辆目标识别问题提出了一种自然场景下车辆识别方法。首先采用图像差分技术对目标车辆的显著特征进行统计学习,并将学习所得目标局部特征以及图像进行编码,根据以上两个信息实现目标车辆的显著性检测。其次针对车辆运动的复杂... 详细信息

针对运动车辆目标识别问题提出了一种自然场景下车辆识别方法。首先采用图像差分技术对目标车辆的显著特征进行统计学习,并将学习所得目标局部特征以及图像进行编码,根据以上两个信息实现目标车辆的显著性检测。其次针对车辆运动的复杂性,采用分块投影匹配方法进行全局运动估计和补偿,并利用差分技术进行运动特征检测。然后将目标车辆的显著性特征与运动特征进行融合,从而获得更精确的候选目标区域。最后对候选区域进一步使用视觉显著特征进行目标判别。实验表明该方法具有较好的目标判别性能,能较好地解决自然场景下运动车辆的识别问题。

关键词：特征融合车辆识别运动特征统计学习

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鸡常见疾病知识图谱构建及应用

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安徽农业科学 2024年第23期52卷 220-225页

作者：张小敏朱逸航俞深饶秀勤浙江大学生物系统工程与食品科学学院浙江杭州310058 浙江省农业智能装备与机器人重点实验室浙江杭州310058 浙江交通职业技术学院浙江杭州311112 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

鸡疫病问题一直是养殖业面临的重大挑战之一,传统的疾病防治方法往往局限于单一病种、单一领域,难以对不同疾病之间的关联和交叉感染进行全面有效地监控和防治,知识管理技术有待提高。针对以上问题,该研究利用知识图谱构建技术,对鸡常... 详细信息

鸡疫病问题一直是养殖业面临的重大挑战之一,传统的疾病防治方法往往局限于单一病种、单一领域,难以对不同疾病之间的关联和交叉感染进行全面有效地监控和防治,知识管理技术有待提高。针对以上问题,该研究利用知识图谱构建技术,对鸡常见疾病知识进行系统整合和建模,利用大语言模型进行知识抽取与消歧,实现了15类常见疾病的高效管理,并通过Neo4j图数据库实现了知识图谱的存储与可视化。最后,展示了鸡常见疾病知识图谱在鸡疾病信息查询、智能辅助诊断等方面的应用,为养殖业的可持续发展提供了有力的技术支持和决策参考。

关键词：鸡常见疾病知识图谱大语言模型 Neo4j

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基于深度学习的中医典籍命名实体识别研究

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情报工程 2019年第1期5卷 113-123页

作者：高甦金佩张德政北京师范大学医院北京100875 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

本文针对中医典籍存在的知识体系复杂、分词困难等难点以及传统方法人工构建特征不准确等问题,提出了一种基于深度学习的中医典籍命名实体识别方法。根据中医典籍的语料特征及主流的深度学习模型特点,以中医典籍的字向量为输入,采用基... 详细信息

本文针对中医典籍存在的知识体系复杂、分词困难等难点以及传统方法人工构建特征不准确等问题,提出了一种基于深度学习的中医典籍命名实体识别方法。根据中医典籍的语料特征及主流的深度学习模型特点,以中医典籍的字向量为输入,采用基于双向长短时记忆神经网络和条件随机场(BiLSTM-CRF)的实体识别模型,对《黄帝内经》中的中医认识方法、中医生理、中医病理、中医自然、治则治法等5种实体进行识别,精确率为85.44%,召回率为85.19%,F1值为85.32%。在相同的中医典籍语料上做了大量对比分析实验,验证了该方法的有效性。结果证明:该方法有效提高了中医典籍的实体识别准确率,是深度学习在特殊语料处理领域的一次较有价值的尝试,具有一定的实践意义。

关键词：命名实体识别深度学习中医黄帝内经

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基于CARLA-PSO组合模型的智能控制器参数学习优化

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计算机应用研究 2019年第3期36卷 677-680页

作者：谷学静张明儒王志良郭宇承华北理工大学电气工程学院河北唐山063009 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 华北理工大学轻工学院河北唐山063009

对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CAR-LA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择... 详细信息

对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CAR-LA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择器进行学习环路的选择,通过与环境进行相互作用,获得最优控制。对连铸结晶器液位控制进行了仿真实验,实验结果表明,CARLA-PSO在进行PID参数优化时寻优效率高,全局搜索能力强,能够达到理想的控制效果,具有较好的应用前景。

关键词：连续动作学习强化自动机粒子群优化算法智能PID控制器结晶器液位

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三类构造背景辉长岩单斜辉石主量元素和微量元素的数据分析研究

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地学前缘 2019年第4期26卷 33-44页

作者：章宝月孙建鹍罗熊金维浚王龙杜雪亮陈万峰杜君张旗朱月琴北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 兰州大学地质科学与矿产资源学院甘肃省西部矿产资源重点实验室甘肃兰州730000 中国地质调查局发展研究中心北京100037

判别岩浆岩产出的构造环境已经成为岩石学、地球化学及其地球动力学研究的重要内容。作为岩浆岩中的一种喷出岩,玄武岩被视为判别构造环境的最佳成员。对其中单斜辉石的研究,由于其数据本身的利用程度有限而效果欠佳。理论上,不同构造... 详细信息

判别岩浆岩产出的构造环境已经成为岩石学、地球化学及其地球动力学研究的重要内容。作为岩浆岩中的一种喷出岩,玄武岩被视为判别构造环境的最佳成员。对其中单斜辉石的研究,由于其数据本身的利用程度有限而效果欠佳。理论上,不同构造环境的辉长岩也会存在一定差异。为此,利用机器学习算法研究全球新生代辉长岩的单斜辉石势在必行。本文主要针对岛弧(IAB)、洋岛(OIB)及大洋中脊(MORB)3种构造背景辉长岩的单斜辉石进行特征筛选和数据分类。从GEOROC数据库中,经数据收集与清洗,我们分别获得岛弧辉长岩单斜辉石数据385条,洋岛辉长岩单斜辉石数据756条,大洋中脊辉长岩单斜辉石数据5 500条。其中绝大部分为主量元素数据,其余为微量元素数据。在特征提取部分,我们选用卡方检验判断特征独立性,F检验估计两个随机变量之间的线性依赖程度,互信息法捕获其他种类的统计相关性。3种检验方法互相印证,得出了统计学可靠的重要分类特征。在数据分类过程中,本文对比了K-近邻、决策树和支持向量机3种主流机器学习分类算法在辉长岩数据上的表现。研究表明,对于上述3种构造背景,Al2O3、TiO2为最有区分度的辉长岩单斜辉石主量元素成分,Sr为最有区分度的微量元素成分。另外,对于3种构造背景的辉长岩单斜辉石主量元素和微量元素数据,机器学习模型分类准确率均达94%。

关键词：单斜辉石辉长岩岛弧洋岛大洋中脊机器学习

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大数据时代网络安全技术的演进

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信息安全研究 2019年第5期5卷 406-413页

作者：刘国伟张艺朱岩北京市经济和信息化局北京101101 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

随着大数据时代的到来,信息系统表现出了一些新的特征,包括系统边界模糊化、虚拟化、数据类型非结构和泛化、功能和数据耦合程度低等,这些特征不仅导致大数据技术(data technology, DT)与信息技术(information technology, IT)有较大不... 详细信息

随着大数据时代的到来,信息系统表现出了一些新的特征,包括系统边界模糊化、虚拟化、数据类型非结构和泛化、功能和数据耦合程度低等,这些特征不仅导致大数据技术(data technology, DT)与信息技术(information technology, IT)有较大不同,也推进了网络安全技术的升级换代和演进.针对这些变化,对信息时代和大数据时代的特点进行了对比,提出了以私密性、完整性、追溯性、可控性为4原则的大数据安全基本属性,以及基于"传播预测、审计溯源、动态管控"的主动、动态防御策略.在此基础上,对DT所面临的安全挑战和安全保障策略进行了讨论,将大数据安全技术按"淘汰、延续、改进、新创"分为4级,并按照访问控制、标识与鉴别、数据加密、数据隐私、入侵防范、安全审计与灾备6类分别进行了分析、梳理和探讨,这些结果将对DT时代安全技术发展、大数据平台构建和安全保障策略制定与技术选择提供支持.

关键词：大数据时代安全保障策略安全基本属性安全技术分级安全分类

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政务大数据安全架构研究

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信息安全研究 2019年第5期5卷 370-376页

作者：朱岩刘国伟王静北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市经济和信息化局北京101101

政府信息化建设经历了从政务信息电子化、计算机化、网络化的渐变过程,而政务大数据是政务信息发展的新阶段,这一阶段的特点是开放、共享、动态、实时、智能.针对这些特点和目前政务大数据建设的现实状况,对政务大数据平台建设的技术和... 详细信息

政府信息化建设经历了从政务信息电子化、计算机化、网络化的渐变过程,而政务大数据是政务信息发展的新阶段,这一阶段的特点是开放、共享、动态、实时、智能.针对这些特点和目前政务大数据建设的现实状况,对政务大数据平台建设的技术和管理上的挑战问题及安全基本原则进行了梳理,提出了一种新型的政务大数据管理组织结构和相应的安全平台架构,并给出了具体的安全监管体系和安全保障措施.该模型与美国标准化组织NIST提出的大数据安全参考模型相比较,结构更加简单,安全层次和功能要求更加明确,更易于实现和理解.上述工作可满足当前大数据安全管理的系统规划和现实需求,对今后我国政务云平台架构、政务大数据系统规划以及安全监管具有现实指导意义.

关键词：政务大数据安全架构安全基本原则安全保障监管措施

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基于Hadoop云平台的新浪微博社交网络关键节点挖掘算法

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东南大学学报（自然科学版） 2018年第4期48卷 590-595页

作者：陈红松王钢张鹏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 铁道警察学院郑州450053

为了高效地分析挖掘新浪微博社交网络信息传播过程中的关键节点,以Hadoop云计算系统作为存储和处理平台,在X-RIME大规模社会网络分析工具开源框架基础上,针对社交网络中使用HITS(hypertext induced topic selection)链接分析算法挖掘关... 详细信息

为了高效地分析挖掘新浪微博社交网络信息传播过程中的关键节点,以Hadoop云计算系统作为存储和处理平台,在X-RIME大规模社会网络分析工具开源框架基础上,针对社交网络中使用HITS(hypertext induced topic selection)链接分析算法挖掘关键节点时,未能体现节点和连接的社会属性问题进行改进.新算法充分考虑了社交网络节点和边的社会属性,对HITS算法节点和边的社会属性权值进行优化计算,提出适合社交网络特点的加权HITS算法.通过Hadoop云平台分别运行加权HITS算法和传统HITS算法对新浪微博社交网络数据进行分析.实验结果表明,加权HITS算法比传统HITS算法具有更高的执行效率和结果区分度,加权HITS算法更适合于大规模社交网络信息传播过程中关键节点的分析挖掘.

关键词：社交网络新浪微博云平台关键节点挖掘算法

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人工智能给高等教育带来哪些改变?

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高教探索 2018年第6期 22-25页

作者：刘宁夏克俭暨南大学基建处北京科技大学计算机与通信工程学院

人工智能时代的到来,将给高等学校带来教学思想、专业设置、岗位比率、办学环境和办学成本等多方面的变革。作为站在教育和科技前沿的高等学校,必须高度重视人工智能对教育发展的促进作用,正确认识未来教育是人与人工智能协作的时代,只... 详细信息

人工智能时代的到来,将给高等学校带来教学思想、专业设置、岗位比率、办学环境和办学成本等多方面的变革。作为站在教育和科技前沿的高等学校,必须高度重视人工智能对教育发展的促进作用,正确认识未来教育是人与人工智能协作的时代,只有充分发挥各自的优势,才能提升教育能力,引领人工智能时代的未来。

关键词：人工智能高等学校变革

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