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 37-43页

作者：付洁琼孙亚伟刘建毅李金斌北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 中国医学科学院国家人口健康科学数据中心北京100005

相较于英文开放领域的问答匹配,中文专业医疗领域的问答匹配任务更具有挑战性。针对中文语义和医疗数据的复杂、多样,大多数研究人员都专注于设计繁杂的神经网络来探索更深层次的文本语义,工作思路较为单一,同时神经网络模型很容易因为... 详细信息

相较于英文开放领域的问答匹配,中文专业医疗领域的问答匹配任务更具有挑战性。针对中文语义和医疗数据的复杂、多样,大多数研究人员都专注于设计繁杂的神经网络来探索更深层次的文本语义,工作思路较为单一,同时神经网络模型很容易因为微小扰动而误判,模型的泛化能力较差。为此,提出了一种基于对抗训练的问答匹配模型,利用双向预训练编码器来捕获问答句的语义信息,从而得到对应的向量表征;再通过在词嵌入表示上添加扰动因子生成对抗样本;最后将初始样本和对抗样本共同输入带有线性层的模型中进行分类预测。在cMedQA V2.0数据集上通过对比实验证明了对抗训练可以有效提升问答匹配模型的性能。

关键词：医疗问答对抗训练自然语言处理

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面向车联网的感知辅助通信的大规模MIMO-OTFS鲁棒传输方案

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物联网学报 2023年第4期7卷 39-51页

作者：王为栋高晖粟欣肖立民索士强龚秋莎北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 清华大学电子工程系北京100084 中信科移动通信技术股份有限公司北京100083

面向车联网多用户通感一体系统,提出了一种感知辅助通信的大规模多输入多输出正交时频空鲁棒传输方案。由于实际雷达感知精度有限,基于感知参数重构的信道状态信息(CSI,channel state information)存在误差,系统的传输性能也会随之下降... 详细信息

面向车联网多用户通感一体系统,提出了一种感知辅助通信的大规模多输入多输出正交时频空鲁棒传输方案。由于实际雷达感知精度有限,基于感知参数重构的信道状态信息(CSI,channel state information)存在误差,系统的传输性能也会随之下降。对此,所提方案首先在发射端基于感知参数在时延多普勒域重构CSI,并考虑CSI误差设计鲁棒波束成形方案。其次,在接收端利用感知参数觉知用户间干扰及信道估计误差,并将所觉知的干扰误差以解析式的方式融入接收机中完成鲁棒设计。仿真结果表明,所提方案可以在CSI非理想情况下有效降低系统误码率,增加用户的数据接收速率,提升系统的整体性能。

关键词：正交时频空通感一体技术信号检测器鲁棒波束成形

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基于时空自适应图卷积神经网络的脑电信号情绪识别

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计算机科学 2022年第4期49卷 30-36页

作者：高越傅湘玲欧阳天雄陈松龄闫晨巍北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式与服务教育部重点实验室北京100876

随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏... 详细信息

随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏性、不频繁性等多种特性,提出了一种基于时空自适应图卷积神经网络的脑电情绪识别方法(Self-Adaptive Brain Graph Convolutional Network with Spatiotemporal Attention,SABGCN-ST)。该方法通过引入时空注意力机制解决了情绪的稀疏性问题,并根据自适应学习的脑网络拓扑邻接矩阵,挖掘不同位置的电极通道之间的功能连接关系。最终模型基于图卷积操作进行图结构的特征学习,以实现对脑电信号的情绪预测。在DEAP和SEED两个脑电信号公开数据集上开展了大量实验,实验结果证明,SABGCN-ST相比基线模型在准确率上具有显著的优势,平均情绪识别准确率达到84.91%。

关键词：脑电信号情绪识别图卷积神经网络时空注意力机制自适应邻接矩阵深度学习

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基于会话的推荐方法综述

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中文信息学报 2023年第3期37卷 1-17,26页

作者：陈晋鹏李海洋张帆李环魏凯敏北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058 暨南大学信息科学技术学院广东广州510632

近年来,基于会话的推荐方法受到学术界的广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,不同的模型结构被应用于基于会话的推荐方法中,如循环神经网络、注意力机制、图神经网络等。该文对这些基于会话的推荐模型进行了详细的分析、分类和对比,... 详细信息

近年来,基于会话的推荐方法受到学术界的广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,不同的模型结构被应用于基于会话的推荐方法中,如循环神经网络、注意力机制、图神经网络等。该文对这些基于会话的推荐模型进行了详细的分析、分类和对比,阐明了这些方法各自解决的问题与存在的不足。具体而言,该文首先通过调研,将基于会话的推荐方法与传统推荐方法进行比较,阐明基于会话的推荐方法的主要优缺点;其次,详细描述了现有的基于会话的推荐模型如何建模会话集中的复杂数据信息,以及这些模型方法可解决的技术问题;最后,该文讨论并指出了在基于会话推荐的领域中存在的挑战和未来研究的方向。

关键词：基于会话的推荐方法会话建模深度学习

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基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型

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山东大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 30-35页

作者：刘真光朱玉佳王勇傅湘玲赵一姣陈晋鹏北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京大学口腔医学院􀅰口腔医院北京100081 国家口腔医学中心北京100081 口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心北京100081

设计一种基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型(facial midsagittal plane prediction network,FSPNet),实现三维颜面正中矢状面端到端自动化预测。FSPNet模型以三维颜面点云数据为输入,利用点云处理网络提高数据处理效率。它... 详细信息

设计一种基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型(facial midsagittal plane prediction network,FSPNet),实现三维颜面正中矢状面端到端自动化预测。FSPNet模型以三维颜面点云数据为输入,利用点云处理网络提高数据处理效率。它包含3个模块:全局特征编码模块从点云整体结构提取全局特征;局部特征编码模块从点云局部空间结构提取局部特征;正中矢状面预测模块聚合全局特征和局部特征,输出正中矢状面平面参数。借助点云编码模块,模型能够从不同角度充分挖掘颜面点云数据空间信息,实现点云特征全面提取。在真实颜面数据集上的试验结果表明,FSPNet模型具有优秀的性能,点云编码模块能够准确提取颜面点云特征,模型预测效果明显优于临床广泛使用的迭代最近点关联法,充分验证了FSPNet模型的有效性。

关键词：颜面正中矢状面点云处理网络平面预测端到端框架三维颜面数据

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大型平台企业消费者型破产债权人的代表问题研究——以“某鸣单车”破产清算案为例

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法治论坛 2023年第4期 124-142页

作者：谢永江王子安北京邮电大学互联网治理与法律研究中心可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学)

大型互联网平台企业的众多消费者会在其破产时成为债权人,本应享有的程序及实体权利事实上很难行使,合理的解决方式是寻找代表。现行规范背景下公益诉讼原告不宜承担这一责任,只能转向代表人诉讼制度。消费者的私益具有高度的类型性,大... 详细信息

大型互联网平台企业的众多消费者会在其破产时成为债权人,本应享有的程序及实体权利事实上很难行使,合理的解决方式是寻找代表。现行规范背景下公益诉讼原告不宜承担这一责任,只能转向代表人诉讼制度。消费者的私益具有高度的类型性,大基数的消费者易于产生适格代表人,在消费者内部寻找代表具有可行性。代表人的职责是积极行使各项债权人权利,破除“搭便车”困境;《关于证券纠纷代表人诉讼若干问题的规定》中的一些规定可迁移甚至直接适用,但破产程序的终局性导致不宜将表决权集中给代表人行使。未来可考虑进一步迁移“默示加入,明示退出”的特别代表人制度,从而避免程序空转、虚构债务左右破产财产流向等现象,提高破产程序中的消费者保护水平。

关键词：破产消费者保护代表人诉讼平台监管默示加入明示退出

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基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法

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郑州大学学报（工学版） 2022年第1期43卷 7-13页

作者：陈浩杰黄锦左兴权韩静张百胜北京邮电大学计算机学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 中兴通讯股份有限公司广东深圳518057

针对无线网络流量长期预测问题,提出一种基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法。首先,利用S-H-ESD算法和数据平滑方法对网络流量数据进行预处理,以降低噪声数据对预测的影响;然后,将网络流量作为宽度&深度模型的深度部分(... 详细信息

针对无线网络流量长期预测问题,提出一种基于宽度&深度学习的基站网络流量预测方法。首先,利用S-H-ESD算法和数据平滑方法对网络流量数据进行预处理,以降低噪声数据对预测的影响;然后,将网络流量作为宽度&深度模型的深度部分(神经网络)的输入,将无线资源控制(RRC)连接数和物理资源块(PRB)利用率作为模型的宽度部分(线性模型)输入,通过结合深度部分和宽度部分来预测网络流量。所提方法为所有基站的网络流量建立一个预测模型,预测结果的均方根对数误差(RMSLE)为0.985,明显优于传统的季节性差分自回归滑动平均模型(RMSLE为2.095)和长短期记忆网络模型(RMSLE为3.281)。实验结果表明:宽度&深度模型通过结合线性模型的记忆能力和深度模型的泛化能力,能够更好地解决无线网络流量的长期预测问题。

关键词：宽度&深度模型深度学习基站网络流量流量预测时间序列预测神经网络

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“离散数学与组合数学”精准思政教学实践探究

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鲁东大学学报（自然科学版） 2024年第3期40卷 269-274页

作者：邱莉榕韩万江陆天波张熙北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

课程思政是实现“三全育人”的重要载体,而精准思政为高校思想政治工作的提质增效提出了新的发展思路与挑战。为此,北京邮电大学计算机学院树立了“不忘立德树人初心、牢记为党育人、为国育才使命,树立正确科学观、正确价值观”的课程... 详细信息

课程思政是实现“三全育人”的重要载体,而精准思政为高校思想政治工作的提质增效提出了新的发展思路与挑战。为此,北京邮电大学计算机学院树立了“不忘立德树人初心、牢记为党育人、为国育才使命,树立正确科学观、正确价值观”的课程思政目标。本文针对“离散数学与组合数学”精准思政教学实践过程,以“不忘初心”为出发点,以“立德树人”为落脚点,融合课程思政总体方案、嵌入式思政教学方法实践以及精准思政等内容,将精准思政教学方法应用于“离散数学与组合数学”日常教学实践中,努力实现知识传授、能力培养、价值塑造“三位一体”的教育理念。最后列举课堂中思政教学效果较好的部分典型案例,以期对工科类专业的精准思政教学提供参考与借鉴。

关键词： “离散数学与组合数学” 思政案例不忘初心嵌入式思政精准思政

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重大流行病防控意识传播动力学模型与保持策略研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 714-731页

作者：朱宏淼齐佳音靳祯上海对外经贸大学工商管理学院上海201620 上海市长宁区人力资源和社会保障局上海200050 广州大学网络空间安全学院广州510006 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 山西大学复杂系统研究所太原030006 山西大学疾病防控的数学技术与大数据分析山西省重点实验室太原030006

长时间的疫情防控工作和病毒易变异的特性给公众重大流行病防控意识的持续度带来了挑战.为此,本文在考虑防疫中公众的主流疲劳心理与公众防疫行为的成本收益等影响因素的基础上,构建了公众通过社交媒体与线下交流构成的多重网络中重大... 详细信息

长时间的疫情防控工作和病毒易变异的特性给公众重大流行病防控意识的持续度带来了挑战.为此,本文在考虑防疫中公众的主流疲劳心理与公众防疫行为的成本收益等影响因素的基础上,构建了公众通过社交媒体与线下交流构成的多重网络中重大流行病防控意识传播的No awareness-Have awareness-Awareness fatigue(NHF)模型.其次,得出区分重大流行病防控意识在公众中传播与否的阈值.最后,对模型进行数值模拟与实证数据分析,并提出利用多种信息渠道有效促进重大流行病防控意识传播与保持的策略建议.研究表明:应均衡且适度地使用各渠道开展防疫宣传教育以达到最佳效果,否则可能导致公众对重大流行病防控产生疲劳心理,进而对重大流行病防控意识在公众中的传播产生负向影响.病毒变异间接地促进了重大流行病防控意识的传播,但当病毒发生多次变异后促进作用几乎为零.重大流行病防控成本收益的感知回报比越高,防控意识的传播扩散性越强.本研究对于未来重大流行病的防控工作具有一定的参考价值.

关键词：重大流行病防控意识传播传染病动力学多重网络成本收益主流疲劳

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基于双向长短时记忆网络的企业弹性能力预测模型

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计算机科学 2022年第11期49卷 197-205页

作者：宋美琦傅湘玲闫晨巍仵伟强任芸北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式与服务教育部重点实验室北京100876 北京邮电大学-渤海银行智慧银行联合实验室天津300204

传统的风险管理方法专注于识别、预测和评估可能发生的潜在风险,但当企业面临突发的、不可预期的风险时,往往束手无策。因此,学术界逐渐将风险管理的视角由预测并规避风险转变为提升企业自身对风险的承受能力和从风险中恢复的能力,也就... 详细信息

传统的风险管理方法专注于识别、预测和评估可能发生的潜在风险,但当企业面临突发的、不可预期的风险时,往往束手无策。因此,学术界逐渐将风险管理的视角由预测并规避风险转变为提升企业自身对风险的承受能力和从风险中恢复的能力,也就是企业的弹性能力。文中提出了基于时序特征数据的企业弹性能力预测方法,使用Bi-LSTM对时序特征数据进行双向编码,获得企业的特征表示,并通过softmax分类器得到弹性能力分类结果。模型在中国上市公司的真实数据集中进行实验,macro-F1值达到89.0%,与RF,XGBoost和LightGBM等未使用时序特征数据的模型相比有一定提升。此外,进一步探讨了企业弹性能力的多种影响因素及其重要程度,并首次将机器学习方法应用到企业弹性能力的评估预测中,为企业应对突发风险提供了理论方法指导。

关键词：企业弹性能力时序特征风险管理双向长短时记忆网络

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