检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2021年第12期26卷 2879-2891页

作者：李琪墨瀚林赵婧涵郝宏翔李华中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

目的人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影... 详细信息

目的人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果实验在两个大型动作识别数据集NTU(Nanyang Technological University)RGB+D(NTU 60)和NTU RGB+D 120(NTU 120)上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置(跨参与者识别与跨视角识别)中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络(spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN),在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。

关键词：运动分析骨架动作识别时空双仿射变换微分不变量通道增强泛化能力

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基于多元组匹配损失的司法论辩理解方法

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计算机与现代化 2024年第6期 115-120页

作者：张可艾中良刘忠麟顾平莉刘学林华北计算技术研究所大数据研发中心北京100083 中电科发展规划研究院有限公司北京100041 中国司法大数据研究院有限公司北京100043 中国卫星网络集团有限公司北京100029

司法论辩理解是论辩挖掘任务在司法领域的具体应用,旨在从诉辩双方观点中挖掘存在交互的观点对。司法领域论辩挖掘任务存在数据样本少、句子长度长、领域专业性强等问题,现有的司法论辩理解模型多基于文本分类思想,构建的模型文本语义... 详细信息

司法论辩理解是论辩挖掘任务在司法领域的具体应用,旨在从诉辩双方观点中挖掘存在交互的观点对。司法领域论辩挖掘任务存在数据样本少、句子长度长、领域专业性强等问题,现有的司法论辩理解模型多基于文本分类思想,构建的模型文本语义表示能力差。为进一步提高论辩交互观点对的识别准确率,提出一种基于多元组匹配损失函数(Multiplet Loss)的司法论辩理解模型,该模型基于文本匹配的思想,将诉称观点与辩称观点分别进行语义相似性匹配,通过优化交互观点对的匹配度实现论辩交互观点对的挖掘。为提升模型对于论辩交互观点对的匹配度,提出多元组匹配损失函数,通过减小论辩交互观点对的语义距离,加大非交互观点的语义距离,使观点间的语义距离能更好地反应其交互性,采用司法领域预训练模型作为文本语义识别模型,进一步提高了文本的语义表达能力。采用CAIL2022论辩理解赛道数据进行测试,实验结果表明基于多元组匹配损失函数的司法论辩理解模型相较于采用分类思想的模型,准确率能够提高2.04个百分点,达到85.19%,提高了司法论辩理解任务精度。

关键词：多元组匹配损失司法领域预训练模型司法论辩理解论辩挖掘文本分类自然语言处理深度学习

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FRDet:一种基于候选框特征修正的多方向遥感目标快速检测方法

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计算机与现代化 2021年第2期 35-39页

作者：涂鑫王滨华北计算技术研究所基础四部北京100083

在遥感图像的目标检测任务中,为了能更加准确地定位目标,现有的基于候选框特征提取的one-stage检测方法是在每个空间位置上,充分预设多个候选框从而覆盖住待检测目标,然而这会造成one-stage检测方法计算复杂度的大幅提升。本文提出一种... 详细信息

在遥感图像的目标检测任务中,为了能更加准确地定位目标,现有的基于候选框特征提取的one-stage检测方法是在每个空间位置上,充分预设多个候选框从而覆盖住待检测目标,然而这会造成one-stage检测方法计算复杂度的大幅提升。本文提出一种基于候选框特征修正的多方向遥感目标检测方法。在该方法中,特征图的每个位置仅预设一个候选框,通过回归学习进行特征修正后得到的候选框替换掉原始的框,再由one-stage检测方法的分类层和回归层分别进行识别和定位。所提方法采用Mobilenetv2作为检测网络的基本结构,在DOTA数据集上飞机的检测率可达96.8%,虚警率为6.7%,m AP值达0.87,并且具有完全的实时结果,超过了SSD、YOLOv3等所有基于候选框特征提取的的遥感图像检测方法。由于本文方法巧妙地避开了候选框的宽高比和尺度的先验设计,因此本文方法很容易应用于其他类似的检测任务中,即插即用,具有很强的任务适应性。

关键词：遥感图像目标检测特征修正

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基于BiGRU-Attention-CNN模型的垃圾邮件检测方法

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计算机与现代化 2021年第4期 122-126页

作者：赵宇轩胡怀湘华北计算技术研究所基础一部北京100083

电子邮件是一种重要的通信工具,但是垃圾邮件问题一直影响着人们日常的工作生活。不断改进垃圾邮件的检测技术、提高垃圾邮件的检测速度和准确率有着重要的研究意义和现实意义。双向门控循环单元(BiGRU)和卷积神经网络(CNN)广泛应用于... 详细信息

电子邮件是一种重要的通信工具,但是垃圾邮件问题一直影响着人们日常的工作生活。不断改进垃圾邮件的检测技术、提高垃圾邮件的检测速度和准确率有着重要的研究意义和现实意义。双向门控循环单元(BiGRU)和卷积神经网络(CNN)广泛应用于文本分类领域,二者的结合可以充分发挥BiGRU上下文依赖关系提取能力以及CNN特征提取能力,但是针对垃圾邮件检测问题,还需要考虑邮件中一些特定的词语,因此本文提出一种基于BiGRU-Attention-CNN模型的垃圾邮件检测方法来提高垃圾邮件的检测准确率。模型首先将邮件文本转换成特征向量并进行BiGRU序列化学习,随后引入注意力机制(Attention)对特定词语赋予更大的权重,再将注意力层输入CNN模型,经过卷积、池化、全连接,最终得到分类结果。本文将模型在Trec06c邮件数据集上进行实验,与其他模型进行对比取得了更好的效果,最终模型的准确率达到91.62%。

关键词：双向门控循环单元注意力机制卷积神经网络垃圾邮件识别

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虚拟化模型驱动的分布式数据湖构建方法研究

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计算机科学与探索 2019年第9期13卷 1493-1503页

作者：谭景信刘玉龙李慧娟华北计算技术研究所

提出了适应工商联业务服务对象分布广、类型多、不确定性强等特点的虚拟化模型驱动的分布式数据湖构建方法,给出了分布式数据湖的整体架构设计,定义了适应分散、碎片化数据收集场景的数据虚拟化模型和模型驱动下的数据库间协作流程;通... 详细信息

提出了适应工商联业务服务对象分布广、类型多、不确定性强等特点的虚拟化模型驱动的分布式数据湖构建方法,给出了分布式数据湖的整体架构设计,定义了适应分散、碎片化数据收集场景的数据虚拟化模型和模型驱动下的数据库间协作流程;通过构建虚拟化的全局数据索引网络,实现边缘数据库节点、二级区域数据库节点和中央数据库节点的库间路由和协调一致,形成去ETL化和去中心化的辐射型分布式数据湖,缓解了集中式数据湖构建方法所存在的数据更新时效性差、存储需求量大、频繁搬运大量数据耗费大量带宽、经济性差等诸多问题。对比测算表明,所提方法既满足了工商联分析业务对大数据的需求,又很好满足了实时处理业务对鲜活数据的需要,减少了数据搬运成本,提升了经济性。

关键词：数据虚拟化模型驱动数据湖分布式

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代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术综述

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大数据 2025年第2期11卷 19-28页

作者：李紫宣白龙任韦澄苏淼刘文轩陈磊靳小龙中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100080 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100080 中国工程院战略咨询中心北京100088

传统知识图谱技术在将用自然语言表达的人类知识转化为用形式化语言表达的知识图谱再加以利用的过程中仍面临诸多挑战。近年来,代码大语言模型具备了同时理解自然语言与形式化语言并将两者进行转化的能力,有望为新一代知识图谱技术的发... 详细信息

传统知识图谱技术在将用自然语言表达的人类知识转化为用形式化语言表达的知识图谱再加以利用的过程中仍面临诸多挑战。近年来,代码大语言模型具备了同时理解自然语言与形式化语言并将两者进行转化的能力,有望为新一代知识图谱技术的发展带来重要突破。因此,综述了代码大语言模型在知识图谱中的运用。首先,从知识图谱构建、推理以及问答3个方面,对代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术进行了体系化梳理;其次,围绕上述3个方面,对现有相关技术进行了较为详细的介绍;最后,对代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术进行了总结与展望。未来基于编程语言的知识表示有望在知识图谱上实现更加高效、自动且复杂的操作,实现知识编程。

关键词：知识图谱代码大语言模型大语言模型

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基于元数据分离的数据管理体系结构及应用研究

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网络安全与数据治理 2023年第10期42卷 23-27页

作者：周俊鹏任德旺倪鑫李丽娜李亚晖李运喜航空工业西安航空计算技术研究所陕西西安710068 机载弹载计算机航空科技重点实验室陕西西安710065

针对现有嵌入式工业计算设备的数据分散、管理不足等问题,提出了一种基于元数据分离的数据管理体系结构。融合数据特性需求,设计了一种数据统一标准化处理的规则库,构建了元数据信息组织模型、索引存储结构及标准格式的数据文件,实现了... 详细信息

针对现有嵌入式工业计算设备的数据分散、管理不足等问题,提出了一种基于元数据分离的数据管理体系结构。融合数据特性需求,设计了一种数据统一标准化处理的规则库,构建了元数据信息组织模型、索引存储结构及标准格式的数据文件,实现了数据文件与元数据分离存储的管理模式,将数据文件存储至索引目录磁盘,元数据信息实时写入时序数据库。初步开发了数据管理的应用原型系统,提升以元数据模型为基准的数据分级组织管理能力,实现数据互联互通,提高以业务为导向的数据管理应用服务效能。

关键词：元数据分离数据管理数据文件时序数据库

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轻量级身份认证及安全通信技术研究

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信息技术与信息化 2023年第2期 148-151页

作者：刘镡稚王中华王斌何旺宇杨子怡航空工业西安航空计算技术研究所陕西西安710000 机载弹载计算机航空科技重点实验室陕西西安710065

针对资源受限且通信不稳定的嵌入式设备网络信息安全传输问题,提出了一种基于国密算法的轻量级身份认证及基于认证技术的加密传输技术。首先,对嵌入式节点进行安全度量并生成SM2数字证书。然后,通信双方可以基于生成的数字证书进行身份... 详细信息

针对资源受限且通信不稳定的嵌入式设备网络信息安全传输问题,提出了一种基于国密算法的轻量级身份认证及基于认证技术的加密传输技术。首先,对嵌入式节点进行安全度量并生成SM2数字证书。然后,通信双方可以基于生成的数字证书进行身份认证,节点认证成功后协商出通信使用的会话密钥。最后,合法节点可以使用协商出的会话密钥,使用SM4-CTR模式完成信息传输,在保障信息安全传输的同时,也保障了通信过程的健壮性。实验结果表明,技术可以防止恶意节点的非法接入,在认证完成后能够生成可用的会话密钥,以密文形式进行信息安全交互,且能以较高速率实现加解密传输。

关键词：信息安全身份认证加密传输嵌入式

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基于增强特征融合网络的行人重识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第2期33卷 232-240页

作者：刘玉杰周彩云李宗民李华中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

针对行人重识别技术受遮挡、背景冗余、光照、姿态以及检测误差等问题的影响,鲁棒的行人特征表达对正确检索行人越来越重要.为了利用对齐特征和度量学习的优势,进一步分析局部空间语义特征.首先,在特征层面:一是在ResNet50框架中嵌入空... 详细信息

针对行人重识别技术受遮挡、背景冗余、光照、姿态以及检测误差等问题的影响,鲁棒的行人特征表达对正确检索行人越来越重要.为了利用对齐特征和度量学习的优势,进一步分析局部空间语义特征.首先,在特征层面:一是在ResNet50框架中嵌入空间变换结构,自适应对齐局部区域空间特征,解决因局部区域不对齐导致的空间语义不一致的问题;二是通过对齐的局部特征设计一种增强特征融合网络,充分利用语义信息间的关联性提取图像的细节特征.然后,在损失函数层面:提出一种排序矩阵方法选取区域样本对,设计了一种局部三元组损失计算方法,联合正则化分类损失共同训练网络,充分利用融合的增强特征,达到高效度量的效果.最后,文中方法结合现有的重排算法进一步提高了Rank-1与mAP检索精度,在行人重识别基准数据集Market-1501上的实验结果,证明了本文方法的有效性.

关键词：空间语义特征增强特征融合网络排序矩阵局部三元组损失

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基于样本难度的神经机器翻译动态学习方法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2021年第2期39卷 13-20页

作者：王素范意兴郭嘉丰张儒清程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

近年来,神经机器翻译模型已经成为机器翻译领域的主流模型,如何从大量的训练数据中快速、准确地学习翻译知识是一个值得探讨的问题。不同训练样本的难易程度不同,样本的难易程度对模型的收敛性有极大影响,但是传统的神经机器翻译模型在... 详细信息

近年来,神经机器翻译模型已经成为机器翻译领域的主流模型,如何从大量的训练数据中快速、准确地学习翻译知识是一个值得探讨的问题。不同训练样本的难易程度不同,样本的难易程度对模型的收敛性有极大影响,但是传统的神经机器翻译模型在训练过程中并没有考虑这种差异性。本文探究样本的难易程度对神经机器翻译模型训练过程的影响,基于“课程学习”的思想,为神经机器翻译模型提出了一种基于样本难度的动态学习方法:分别从神经机器翻译模型的翻译效果和训练样本的句子长度2方面量化训练样本的难易程度;设计了由易到难和由难到易2种学习策略训练模型,并比较模型的翻译效果。

关键词：神经机器翻译课程学习样本难度动态学习

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