检索结果-内蒙古大学图书馆

中国计算机学会第一届CCF大数据学术会议

作者：刘志鹏皮德常南京航空航天大学信息科学与技术学院南京 210016 南京邮电大学计算机科学与技术学院南京 210003 南京航空航天大学信息科学与技术学院南京 210016

近期以来,移动通信迅猛发展,累积了海量的移动数据.移动数据包含丰富的语义和拓扑信息.研究者针对移动数据开展了一系列研究,并开发了大量的诸如广告和推荐系统等应用.这些应用均依赖于高效、准确的节点影响力计算.但是,由于移动数据潜... 详细信息

近期以来,移动通信迅猛发展,累积了海量的移动数据.移动数据包含丰富的语义和拓扑信息.研究者针对移动数据开展了一系列研究,并开发了大量的诸如广告和推荐系统等应用.这些应用均依赖于高效、准确的节点影响力计算.但是,由于移动数据潜在的动态性和大规模特征,难以分析识别移动数据网络节点间的影响力.影响力图模型源自博客的影响力分析,是一种基于网络拓扑信息的静态节点影响力算法,具有简单、高效和结果准确等转点.在此基础上,提出了基于时间的影响力图模型(timebased influence graph,TIG),该模型利用移动数据的网络拓扑结构信息,同时考虑移动数据的网络影响力时间维度,采用动态的基于时间的排序方法计算网络节点间的影响力.实验结果表明与现有方法相比,该方法能够更准确地实现移动数据节点影响力的计算.

关键词：移动通信网络节点影响力图模型性能评价

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基于领域词典与CRF双层标注的中文电子病历实体识别

基于领域词典与CRF双层标注的中文电子病历实体识别

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2019网络空间国际会议

作者：龚乐君张知菲南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京 210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京 210023

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务.针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场(CRF)的双层标注模型....

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务.针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场(CRF)的双层标注模型.该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体.该模型在测试数据中的宏精确率为96.7％、宏召回率为97.7％、宏F1 值为97.2％.同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳.实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性.

关键词：

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视频序列图像中运动对象分割综述

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微计算机信息 2010年第21期26卷 11-13页

作者：于金霞陈现查汤永利河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 清华大学计算机科学与技术系北京100084

按照算法应用视频信息的不同,把视频序列的分割方法分为六种,讨论了各种方法的基本算法,并对他们的性能从算法的计算的复杂度、实时性及鲁棒性方面进行了对比和评价。

关键词：视频序列运动对象分割

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基于Hadoop的旅游景点推荐的算法实现与应用

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计算机技术与发展 2016年第3期26卷 47-52页

作者：马腾腾朱庆华曹菡沈超南京大学信息管理学院江苏南京210023 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 南京邮电大学经济与管理学院江苏南京210046

通过提高挖掘效率、增强算法扩展性,解决传统的推荐算法在旅游景点推荐方面响应时间长、推荐效率低,无法适应大数据挖掘需求的问题。对现有协同过滤推荐算法进行深入分析,选取适用于旅游景点推荐的Slope One算法和Itembased算法。将这... 详细信息

通过提高挖掘效率、增强算法扩展性,解决传统的推荐算法在旅游景点推荐方面响应时间长、推荐效率低,无法适应大数据挖掘需求的问题。对现有协同过滤推荐算法进行深入分析,选取适用于旅游景点推荐的Slope One算法和Itembased算法。将这两种算法高效结合,并基于MapReduce编程在Hadoop云平台上实现算法并行化,通过采集"旅评网"的真实旅游景点评分数据验证算法的有效性。通过测试真实的旅游景点评分数据,表明算法不仅提高了推荐的准确度,而且比传统的协同过滤算法具有更高的运行速度。实验结果较好地说明了该算法具有更高的挖掘性能和可扩展性,能够更好地适应旅游景点数据量大、数据矩阵稀疏的特性,满足旅游景点推荐高命中率和个性化的要求。

关键词： Hadoop 旅游景点推荐协同过滤 Mahout Item-based Slope One

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Sobel算子在衣物纹理类型检测中的应用研究

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计算机技术与发展 2012年第2期22卷 72-75页

作者：廖文军孙知信南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

衣物纹理是指衣物表面的纹络现象。在越来越发达的智能图像处理过程中,针对衣物纹理的检测也变得愈发平常,人们期望能够使用计算机自动识别衣物表面的纹理类型,如横竖条纹、方格及碎花等,从而进行基于纹理类型的相应操作。文中提出了一... 详细信息

衣物纹理是指衣物表面的纹络现象。在越来越发达的智能图像处理过程中,针对衣物纹理的检测也变得愈发平常,人们期望能够使用计算机自动识别衣物表面的纹理类型,如横竖条纹、方格及碎花等,从而进行基于纹理类型的相应操作。文中提出了一种利用Sobel算子进行梯度方向统计来实现衣物纹理类型检测的方法,其中对各纹理类型的判定依据来源于实验分析过程,经测试表明,该方法及相应判定依据能够有效地检测出衣物常见的纹理类型。

关键词： Sobel 衣物纹理纹理检测

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基于DIVA模型的脑电信号处理方法研究

基于DIVA模型的脑电信号处理方法研究

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第28届中国控制与决策会议

作者：张少白陈彦霖刘友谊南京邮电大学计算机学院北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室

针对汉语神经分析系统研究中,非侵入式脑机接口采集到的脑电数据存在的分辨率低、干扰大的问题,本文提出了一种基于DIVA模型对脑电信号进行约束处理的方法。方法首先利用ICA剔除原始信号中的噪声,提取有效ERP成分;然后利用DIVA模型模拟... 详细信息

针对汉语神经分析系统研究中,非侵入式脑机接口采集到的脑电数据存在的分辨率低、干扰大的问题,本文提出了一种基于DIVA模型对脑电信号进行约束处理的方法。方法首先利用ICA剔除原始信号中的噪声,提取有效ERP成分;然后利用DIVA模型模拟生成的fMRI数据的激活点的空间信息作为限制条件,对提取出的ERP成分进行精确的定位;然后,通过对实验数据的处理分析,实现了对实验中受试者的激活脑区的精确定位,符合语音生成获取实验的生理学事实,验证了方法的正确性和有效性。

关键词： DIVA模型脑电信号核磁共振成像独立分量分析

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粒子滤波重采样算法研究

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微计算机信息 2010年第16期26卷 44-45,60页

作者：于金霞刘文静汤永利河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室江苏南京210003 清华大学计算机科学与技术系北京100084

样本退化是基于序列重要性采样的粒子滤波中的一个主要问题,为了解决这个问题重采样被引入。首先,对粒子滤波中的四种基本的重采样算法(包括多项式重采样、分层重采样、系统重采样、剩余重采样)进行了详细的分析,在此基础上,对几种新的... 详细信息

样本退化是基于序列重要性采样的粒子滤波中的一个主要问题,为了解决这个问题重采样被引入。首先,对粒子滤波中的四种基本的重采样算法(包括多项式重采样、分层重采样、系统重采样、剩余重采样)进行了详细的分析,在此基础上,对几种新的重采样算法进行了介绍。最后,对该领域进行总结与展望。

关键词：粒子滤波序列重要性采样重采样

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一种多无线电多信道环境下新的信道状态预测算法

一种多无线电多信道环境下新的信道状态预测算法

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中国通信学会通信理论与信号处理专业委员会2009年通信理论与信号处理学术年会

作者：黄川郑宝玉南京邮电大学信号处理与传输研究院福建师范大学数学与计算机科学学院

基于部分可测马尔科夫(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出了一种新的多无线电多信道环境下信道状态预测算法。该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态(belief state)的初始分布和转移概率,并以此选择出具有... 详细信息

基于部分可测马尔科夫(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出了一种新的多无线电多信道环境下信道状态预测算法。该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态(belief state)的初始分布和转移概率,并以此选择出具有最佳回报的信道以供接入,从而达到提高信道利用率的目的。仿真结果表明算法性能要优于传统算法。

关键词：认知无线电多无线电多信道部分可测马尔科夫模型(POMDP) 频谱侦测

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基于本地化差分隐私保护的频繁项目挖掘算法

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计算机技术与发展 2021年第8期31卷 92-99,168页

作者：朱美琪杨庚白云璐南京邮电大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210023 江苏省大数据安全和智能处理重点实验室江苏南京210023 南京市医药大学信息技术学院江苏南京210023

频繁项目挖掘是数据挖掘的研究热点之一,若数据集包含敏感信息,不作处理地发布挖掘结果会有隐私泄露的风险。目前已有本地化差分隐私的频繁项目挖掘算法,但还无法满足处理大数据时的实时性和数据可用性要求。针对这些问题,该文提出了一... 详细信息

频繁项目挖掘是数据挖掘的研究热点之一,若数据集包含敏感信息,不作处理地发布挖掘结果会有隐私泄露的风险。目前已有本地化差分隐私的频繁项目挖掘算法,但还无法满足处理大数据时的实时性和数据可用性要求。针对这些问题,该文提出了一种新的面向本地化差分隐私保护的频繁项目挖掘算法—GFIM(group-based frequent items mining)。该算法把用户随机划分为不相交且大小相等的两组用户,整个运行过程分为两个阶段。第一阶段主要根据全部用户提交的信息挖掘出频繁项目的候选集C,而在第二阶段,两组用户分别通过设置冗余项把自身修剪为O(k)发送给数据收集者,最终的top-k频繁项目将利用上述两个阶段的结果。采用分阶段的思想减少了计算时遍历数据集的次数,加快了整体的运行速度。通过理论证明了该算法满足ε-本地化差分隐私,在多个真实数据集上的实验也验证了该方法的性能。

关键词：频繁项目挖掘本地化差分隐私集值数据隐私保护随机响应

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融智算力网络及其功能架构

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计算机科学 2022年第9期49卷 249-259页

作者：胡玉姣贾庆民孙庆爽谢人超黄韬网络通信与安全紫金山实验室未来网络研究中心南京211111 西北工业大学计算机学院西安710072 北京邮电大学网络与交换国家重点实验室北京100876

面向算力网络新兴研究领域,针对其迫切需要提升智能性与精准服务能力的问题,提出了云边端算力资源、网络资源、智能模型及算法协同共生的融智算力网络建设理念,引入了内生智能和业务智能两个层面的智能性。内生智能指算力网络为保障系... 详细信息

面向算力网络新兴研究领域,针对其迫切需要提升智能性与精准服务能力的问题,提出了云边端算力资源、网络资源、智能模型及算法协同共生的融智算力网络建设理念,引入了内生智能和业务智能两个层面的智能性。内生智能指算力网络为保障系统准确运行所具备的自感知、自适应、自决策、自学习能力,业务智能指算力网络为增强对行业/应用的适应性所具备的智能资源封装及自主部署能力、业务编排与认知能力。进一步地,设计了层次化功能架构,从基础资源、资源管理、业务编排、运营服务以及系统优化5个层面明确了AI赋能融智算力网络内生智能与业务智能的具体表现。最后,将智能制造及智慧安防两类应用中的3个场景(车间物流、基于机器视觉的质检品控、社区及道路监测)作为仿真实验原型场景,并设计了对比实验组。实验结果表明,应用融智算力网络至车间物流场景中,性能提升幅度与场景规模有关,规划用时提升了约2~50倍,规划结果提升了约2~5倍;基于机器视觉的质检品控场景中,算力设备部署成本下降为原来的1/5、检测准确率提升约4.5%;社区及道路监测场景中,系统的算力部署成本可降低为原来的1/10。

关键词：算力网络内生智能业务智能功能架构层次化模型

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