检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2020年第10期34卷 76-84页

作者：柯文俊高金华沈华伟刘悦程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院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 北京计算机技术及应用研究所北京100854 烟台中科网络技术研究所山东烟台264005

在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法... 详细信息

在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法的无监督模板抽取方法。对于限定领域问题样本,加入短语有序特征来挖掘频繁项集,将频繁项作为问题模板的框架词;同时,使用TF-IDF来度量模板的信息量,去除信息量小的模板;特别地,为了获取项数较长的模板,为Apriori算法引入了支持度自适应更新机制;最终,借助命名实体识别进行槽位识别,并组合框架词和槽,得到问题模板。实验表明,该方法可以在限定领域的问答数据集上有效挖掘问题模板,并取得了比基线模型更好的抽取效果。

关键词：问答系统模板抽取 Apriori算法

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元宇宙的现状、挑战与发展

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人工智能 2022年第5期 1-11页

作者：陈钟北京大学计算机学院元宇宙技术研究所北京100871 北京大学网络与信息安全实验室北京100871

元宇宙从最早的小说、电影中的概念走到了当前的网络游戏和网络社交中,又延伸到了工作、生活的各个领域,并迅速成为未来引领数字经济发展的热点。本文梳理了元宇宙的概念、特征和发展历史,介绍了元宇宙的应用场景和技术支撑框架,总结了... 详细信息

元宇宙从最早的小说、电影中的概念走到了当前的网络游戏和网络社交中,又延伸到了工作、生活的各个领域,并迅速成为未来引领数字经济发展的热点。本文梳理了元宇宙的概念、特征和发展历史,介绍了元宇宙的应用场景和技术支撑框架,总结了美国、韩国等国家和地区当前的态度。接着,本文分析了元宇宙面临的几个主要安全挑战及应对建议,包括可信数字身份体系、安全交互与协作、可靠的经济系统、数据安全和隐私保护、元宇宙安全治理等方面。最后,本文对元宇宙的发展提出了牵引重点技术发展、开展前瞻性研究、防范欺诈和加强监管等四条建议。

关键词：元宇宙虚拟世界数字身份区块链挑战与建议

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一种高效的Softmax函数计算方法及硬件电路

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微电子学与计算机 2024年第2期41卷 91-100页

作者：刘海莹乔瑞秀陈刚鲁华祥申荣铉中国科学院半导体研究所北京100083 中国科学院大学北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031 半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室北京100083

针对现有Softmax函数硬件实现中存在的面积消耗大、速度慢、计算效率低等问题,设计一种高效的Softmax函数计算方法及硬件电路。提出一种稀疏化最大值计算方式,仅选择有效的输入值进行计算和存储,并采用动态移位更新最大值的方式将最大... 详细信息

针对现有Softmax函数硬件实现中存在的面积消耗大、速度慢、计算效率低等问题,设计一种高效的Softmax函数计算方法及硬件电路。提出一种稀疏化最大值计算方式,仅选择有效的输入值进行计算和存储,并采用动态移位更新最大值的方式将最大值求取隐藏在流水线中,提高计算效率;优化分段线性拟合算法,避免乘法器的使用,减少了硬件资源开销。基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的语音识别实验的结果表明,本方法减少了60%的指数存储需求,同时减少了50%的Softmax计算时间。在45 nm互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)工艺下的逻辑综合实验表明,所实现的Softmax函数相较之前的工作,电路综合性能提升14%,面积减小51%。

关键词： Softmax函数分段线性拟合稀疏计算方式深度神经网络

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基于深度学习的动态场景相机姿态估计方法

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高技术通讯 2020年第1期30卷 41-47页

作者：路昊石敏李昊朱登明华北电力大学控制与计算机工程学院北京102200 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190 太仓中科信息技术研究院太仓215400

针对现有增强现实技术中应用较为广泛的基于标识物的定位注册方法的不足,提出了一种在不断变化运动的复杂动态场景下估计相机连续运动的3维姿态的方法。基于深度神经网络对输入图像序列建立端到端的学习模型,将卷积神经网络(CNN)作为高... 详细信息

针对现有增强现实技术中应用较为广泛的基于标识物的定位注册方法的不足,提出了一种在不断变化运动的复杂动态场景下估计相机连续运动的3维姿态的方法。基于深度神经网络对输入图像序列建立端到端的学习模型,将卷积神经网络(CNN)作为高层特征提取器,同时利用长短期记忆神经网络(LSTM)建立视频连续帧之间的时序关系,完成相机连续运动的3维姿态估计,从而避免了相机快速运动及场景不断运动变换导致图像特征提取效果不好的情况。另一方面,通过迁移学习的方法来预测未知视频序列的相机3维姿态信息,解决了原始数据量不够的问题。在公共数据集上的实验结果表明,相对于PoseNet,基于连续视频序列的输入,其预测精度得到一定的提升。

关键词：姿态估计卷积神经网络(CNN) 长短期记忆神经网络(LSTM) 动态场景迁移学习

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支持动态更新的微博话题用户影响力度量方法

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第1期43卷 22-29页

作者：赵迪孟剑郭岩俞晓明刘悦程学旗中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院大学烟台中科网络技术研究所

文章提出一种能在实时场景下有效度量微博话题中用户影响力的算法。首先从用户文本的话题相关度以及传播网络转评关系出发构建用户特征向量,然后对生成的用户向量使用聚类的方法得到一批高影响力用户,再对这部分用户进行排序最终得到高... 详细信息

文章提出一种能在实时场景下有效度量微博话题中用户影响力的算法。首先从用户文本的话题相关度以及传播网络转评关系出发构建用户特征向量,然后对生成的用户向量使用聚类的方法得到一批高影响力用户,再对这部分用户进行排序最终得到高影响力用户排序列表。同时,算法构造了少量但有效的用户特征以及特征的增量式更新公式,可以在实时环境下增量式运行,适用于捕捉微博中频繁的动态变化。在已有的3个话题数据集上的实验结果表明,文章所提算法的MAP值为0.903。

关键词：话题影响力动态更新用户特征聚类

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一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划

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西北工业大学学报 2021年第1期39卷 77-84页

作者：李波杨志鹏贾卓然马浩西北工业大学电子信息学院陕西西安710129 中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室陕西西安710068 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所陕西西安710068

针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网... 详细信息

针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网络训练样本难以获取的问题,采用遗传算法对神经网络参数的无监督训练进行了优化。相对于传统方法,文中构建的评价指标不需要人为指定无人机机动规则,并且提出的离线学习方法具有优良的迁移能力。仿真结果表明,基于无监督学习型神经网络的无人机,能够在未知环境中规划出有效路径完成全区域侦察任务。

关键词：无人机全区域侦察神经网络遗传算法无监督学习

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航天用时间触发网络系统同步性的故障分析

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飞控与探测 2022年第2期5卷 74-80页

作者：赵梦田文波罗宇王冠雄刘强上海航天电子技术研究所上海201109 中国航天科技集团有限公司第八研究院智能计算技术重点实验室上海201109

确定性网络的同步性在航天电子系统中至关重要。为保证确定性网络在发生故障的情况下也能正常地进行时间同步,采用spaceVPX标准中典型的双星拓扑交换结构,配置基于时间触发以太网协议的可容错系统。针对此架构,对使用以太网的航天系统... 详细信息

确定性网络的同步性在航天电子系统中至关重要。为保证确定性网络在发生故障的情况下也能正常地进行时间同步,采用spaceVPX标准中典型的双星拓扑交换结构,配置基于时间触发以太网协议的可容错系统。针对此架构,对使用以太网的航天系统中发生故障的单容错结构进行了仿真,并模拟了几种时间同步协议控制帧异常的情况:协议控制帧包括冷启动帧、冷启动应答帧、集成帧,从故障交换机的端口发送到网络中的一个终端系统后,对于时间触发网络的同步网络所产生的影响。仿真结果表明,故障交换机会逐渐延长处于正常工作的终端系统的启动时间,不利于整个确定网络系统的同步过程,但是,如果设置不同协议控制帧的周期超过一定的数值后,单点故障不会影响双冗余系统的启动时间。

关键词：时间触发网络冷启动异常分析确定性网络的故障航天电子系统

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一种面向室内环境变动的人员目标无源定位算法

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哈尔滨工业大学学报 2021年第8期53卷 39-48,124页

作者：刘嘉伟毛文宇鲁华祥中国科学院大学北京100089 中国科学院半导体研究所北京100083 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031 半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室(中国科学院) 北京100083

现有的基于接收信号强度(RSS)的人员目标无源室内定位算法在定位环境变动的情况下难以兼顾人工工作量、时间消耗和定位准确率。针对这个问题,本文提出了基于迁移聚类和坐标融合的变分自编码器(FusVAE)的室内环境变动下人员目标无源定位... 详细信息

现有的基于接收信号强度(RSS)的人员目标无源室内定位算法在定位环境变动的情况下难以兼顾人工工作量、时间消耗和定位准确率。针对这个问题,本文提出了基于迁移聚类和坐标融合的变分自编码器(FusVAE)的室内环境变动下人员目标无源定位算法。在环境变动后,采集少量无标签RSS样本,然后使用本文提出的基于度量学习的半监督模糊C均值聚类(SFCMML)对其进行精确聚类和标签标注,对原有的定位模型进行重训练,只需很小的人工和时间代价就可以使原定位模型在新环境下也具有较高的定位准确率。同时,针对变动后环境下采集RSS样本较少的问题,本文提出了基于坐标融合的变分自编码器(FusVAE),对新环境下的RSS样本进行数据增强,丰富了RSS样本的数量和质量,提高了定位模型的泛化能力。实验结果表明,在环境变动的情况下,本文提出的算法的平均定位准确率可达88.6%,和同领域同类型算法相比,具有较高的定位精度和较好的环境变动适应性,更适用于变动环境下的人员目标无源室内定位问题。

关键词：无源室内定位 RSS 机器学习迁移学习变分自编码器

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基于深度学习的异构资源分配算法研究

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信息技术 2020年第1期44卷 116-120页

作者：冯硕杨军张鹏飞华北计算技术研究所基础四部

资源分配是目前云计算领域中一个重要的研究方向。在异构云计算体系结构下的复杂应用问题研究中,为了满足异构资源分配的需求,提升资源利用效率,文中提出了一种基于深度学习的面向应用的资源分配算法。该算法将数据特征进行量化,更加精... 详细信息

资源分配是目前云计算领域中一个重要的研究方向。在异构云计算体系结构下的复杂应用问题研究中,为了满足异构资源分配的需求,提升资源利用效率,文中提出了一种基于深度学习的面向应用的资源分配算法。该算法将数据特征进行量化,更加精确地刻画了不同服务器资源之间的性能差异,在分配算法中加入了一个工作负载预测模型,使给出的资源分配方案与需求更加匹配,同时提高了资源利用率。

关键词：资源分配异构云神经网络资源利用率

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基于深度学习的高速铁路工务设备巡检修数字化应用

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铁道技术标准（中英文） 2024年第6期6卷 25-34页

作者：周小爱孙瑞海代冲肖翔中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044

高速铁路工务设备是铁路运输的基础,其使用状态直接关系到运输的安全性。为提升工务段巡检员和管理层的巡检效率和决策的准确性,解决巡检预警状态缺乏直观性、周期天数设置不合理以及春秋季专项检查缺乏电子化等问题,本文研究了两项关... 详细信息

高速铁路工务设备是铁路运输的基础,其使用状态直接关系到运输的安全性。为提升工务段巡检员和管理层的巡检效率和决策的准确性,解决巡检预警状态缺乏直观性、周期天数设置不合理以及春秋季专项检查缺乏电子化等问题,本文研究了两项关键技术,以构建数字化技术体系。首先利用深度学习建立了基于卷积神经网络的病害自动识别模型,并通过对几个高速铁路沿线车间的数据进行采集与验证分析,证明该模型在巡检员上传病害影像后,能够自动识别病害。训练精度高达97%,验证精度达到76%。其次,本文基于大数据技术,结合卷积神经网络和长短期神经网络建立设备状态判断模型,并构建出巡检周期预测算法。通过分析两个高速铁路工务段的数据,结果显示,设备状态识别模型能够通过捕捉巡检记录中的关键信息,准确判断设备运行状态,预测巡检次数的平均相对误差为14.3%,精度为85.7%。最后,通过高速铁路工务设备巡检修数字化实现案例,充分证明了两项应用的设计与融合方案能够为高速铁路工务设备的巡检修作业提供充分的技术支持,并能为实时而高效的检修决策提供全面可靠的数据依据。

关键词：高速铁路工务设备巡检修卷积神经网络病害自动设别模型长短期记忆网络

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