检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(理学版) 2025年第2期63卷 428-436页

作者：杨航张啸成张永刚吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对文档级关系抽取任务中的实体多提及问题和实体对噪音问题,使用实体的类别信息,提出一个基于实体类别信息的关系抽取模型(EUT模型),该模型通过实体类别判断和类别对产生的关系类别先验两个子任务提高关系抽取结果.实体类别判断任务... 详细信息

针对文档级关系抽取任务中的实体多提及问题和实体对噪音问题,使用实体的类别信息,提出一个基于实体类别信息的关系抽取模型(EUT模型),该模型通过实体类别判断和类别对产生的关系类别先验两个子任务提高关系抽取结果.实体类别判断任务对实体进行类型标记后,再对实体所有提及进行类型分类,使实体的多个提及产生更丰富且相近的特征表示.关系类别先验任务使模型获得实体对的头尾类型所产生的关系分布先验,通过实体对的类别降低错误实体对噪音.为验证EUT模型的效果,在两个文档级数据集DocRED和Re-DocRED上进行实验,实验结果表明,该模型有效利用了实体的类型信息,与基础模型相比取得了更好的关系抽取效果,表明实体的类别信息对文档级关系抽取有重要影响.

关键词：文档级关系抽取知识图谱结构化先验自然语言处理

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一种高效的求解最小负载着色问题的局部搜索算法

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软件学报 2025年

作者：田新亮欧阳丹彤周慧思蒋璐宇太然张立明吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

最小负载着色问题(minimum load coloring problem, MLCP)源于构建光通信网络的波分复用(wavelength division multiplexing, WDM)技术,是一个被证明的NP完全问题.由于NP完全问题有着随问题规模呈指数增长的解空间,因此启发式算法常被... 详细信息

最小负载着色问题(minimum load coloring problem, MLCP)源于构建光通信网络的波分复用(wavelength division multiplexing, WDM)技术,是一个被证明的NP完全问题.由于NP完全问题有着随问题规模呈指数增长的解空间,因此启发式算法常被用来解决这类问题.在对国内外相关工作的深入分析基础上得知,现有的多类求解MLCP问题的启发式算法中局部搜索算法表现是最好的.研究针对当前求解MLCP问题的局部搜索算法在数据预处理和邻域空间搜索上的不足,提出了两点相应的优化策略:一是在数据的预处理阶段,提出一度顶点规则来约简数据的规模,进而减小MLCP问题的搜索空间;二是在算法的邻域空间搜索阶段,提出两阶段多重选择策略(twostage best from multiple selections, TSBMS)来帮助局部搜索算法在面对不同规模的邻域空间时可以高效地选择一个高质量的邻居解,它有效地提高了局部搜索算法在处理不同规模数据时的求解表现.将这个优化后的局部搜索算法命名为IRLTS.采用74个经典的测试用例来验证IRLTS算法的有效性.实验结果表明,无论最优解还是平均解, IRLTS算法在大多数测试用例上都明显优于当前表现最好的3个局部搜索算法.此外,还通过实验验证了所提策略的有效性以及分析了关键参数对算法的影响.

关键词：最小负载着色问题启发式算法局部搜索算法

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基于模型诊断中隐式碰集的获取与判断

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计算机研究与发展 2025年

作者：欧阳继红黄森吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

基于模型诊断主要是根据系统的行为进行建模，一旦观察到异常行为就在系统模型上运行一个诊断算法来返回可能的解释．现有的诊断算法是每求出一个冲突集就计算一次极小碰集，然后再检验该极小碰集是否满足系统观测．这样虽然能够减少冗... 详细信息

基于模型诊断主要是根据系统的行为进行建模，一旦观察到异常行为就在系统模型上运行一个诊断算法来返回可能的解释．现有的诊断算法是每求出一个冲突集就计算一次极小碰集，然后再检验该极小碰集是否满足系统观测．这样虽然能够减少冗余解集的生成，但是计算冲突集的极小碰集难度随冲突集数量的增加呈指数级增长，而计算部分冲突集的极小碰集不一定是诊断，当检验极小碰集是否满足系统观测也是十分耗时的．针对以上问题，设计了一个筛选函数，在保证所得的碰集尽可能是诊断的情况下，分别从诊断的势和数量上来删除低质量的冲突集．除此之外，为了能够快速检验碰集是否是诊断，还根据电路的逻辑关系提出了一种高效的判定算法．在实验部分，详细分析了在设置不同数量的故障条件下运行时间和求解诊断个数的比较，与目前最先进的算法相比，效率最高提升2～40倍，诊断数量多获得5～200倍．

关键词：基于模型诊断系统观测极小冲突集极小碰集极小势诊断

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基于切比雪夫对立的二进制蝙蝠算法的特征选择多目标优化的生物启发式方法

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吉林大学学报(工学版) 2025年

作者：康辉段寒陶依李家辉王渤雄肖沛琳宋莘炎吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学软件学院

特征选择是一项机器学习中的多目标优化问题，旨在减少数据集的维度进而提高机器学习算法的性能。本文设计了一个多目标优化函数以共同优化分类准确率和所选特征的数量，并通过线性加权方法构建了一个单目标适应度函数。然后，提出了一... 详细信息

特征选择是一项机器学习中的多目标优化问题，旨在减少数据集的维度进而提高机器学习算法的性能。本文设计了一个多目标优化函数以共同优化分类准确率和所选特征的数量，并通过线性加权方法构建了一个单目标适应度函数。然后，提出了一种切比雪夫对立二进制蝙蝠算法（Chebyshev opposite-based binary bat algorithm，COBBA）以缓解蝙蝠算法（bat algorithm，BA）在优化中的种群多样性不足对最优解质量的影响，从而提高特征选择的性能。具体地，本文使用混沌映射生成混沌序列以确保初始解的多样性，而后采用对立学习技术进一步优化初始解，最后通过使用切比雪夫多项式调整参数提高最优解的质量。仿真实验在15个经典数据集上进行，结果表明COBBA在平均适应度、分类准确率和所选特征数量方面优于各类常用的群体智能算法。

关键词：多目标优化特征选择群体智能算法蝙蝠算法

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量化自我App用户感知风险识别与评级方法研究

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图书情报工作 2025年第1期69卷 92-105页

作者：李世钰张向先闫伟曲靖野李贺吉林大学商学与管理学院长春130012 东北师范大学信息科学与技术学院长春130117 北华大学计算机科学技术学院吉林132013 北华大学图书馆吉林132013

[目的/意义]从用户感知视角出发,提出一种量化自我App用户感知风险识别与评级方法,对于实现量化自我App用户感知风险的精确识别和有效评估具有重要的理论价值和现实意义。[方法/过程]通过构建风险内容特征词表筛选涉及风险内容的评论文... 详细信息

[目的/意义]从用户感知视角出发,提出一种量化自我App用户感知风险识别与评级方法,对于实现量化自我App用户感知风险的精确识别和有效评估具有重要的理论价值和现实意义。[方法/过程]通过构建风险内容特征词表筛选涉及风险内容的评论文本,利用Bert模型和K-Means聚类算法识别用户感知风险,并通过计算风险词频和情感倾向实现风险评级。[结果/结论]研究验证了量化自我App用户感知风险与评级方法的可行性,分析得到8类量化自我用户感知风险类别,并利用风险矩阵对其进行风险等级判断。

关键词：量化自我App 用户感知风险风险内容词表风险识别风险评级

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人工智能环境下高校基础课程教育改革与实践探究

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才智 2025年第3期 5-8页

作者：王恩徐原博刘文彬杨馥宁吉林大学计算机科学与技术学院

当今社会，人工智能的迅猛发展给普通高等学校的基础课教学带来新的契机和挑战。本文对人工智能背景下大学基础课教学改革的必要性、现状和改革对策进行论述。针对目前基础课的教学状况，提出一些新的问题和课题，并对其进行探索。通过... 详细信息

当今社会，人工智能的迅猛发展给普通高等学校的基础课教学带来新的契机和挑战。本文对人工智能背景下大学基础课教学改革的必要性、现状和改革对策进行论述。针对目前基础课的教学状况，提出一些新的问题和课题，并对其进行探索。通过更新课程内容以融入人工智能相关知识，调整课程结构以增强灵活性和实用性，利用技术工具提升教学质量和学习体验，建立动态的评估与反馈机制以持续优化教学过程，以及教师角色的转变、学生学习方式的转变、跨学科融合的实施和学生个性化发展的支持策略等，对教学进行创新，指导高校在人工智能环境下进行基础课程教育改革具有重要的理论和实践意义。

关键词：人工智能环境高校基础课程教育改革实践

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城市群协同、生产效率提高与对外贸易增长

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商业经济研究 2025年第10期 142-145页

作者：张徐杏宋扬中国人民大学农业与农村发展学院北京100872 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130015

本文基于2005-2022年中国278个城市的面板数据,选择13个城市群作为实验组,实证分析城市群协同影响对外贸易增长的效果和作用机制。研究发现:第一,城市群协同会显著促进城市对外贸易增长。第二,城市群协同通过降低城市间要素流动壁垒,打... 详细信息

本文基于2005-2022年中国278个城市的面板数据,选择13个城市群作为实验组,实证分析城市群协同影响对外贸易增长的效果和作用机制。研究发现:第一,城市群协同会显著促进城市对外贸易增长。第二,城市群协同通过降低城市间要素流动壁垒,打通人才、资本、科技创新等要素交流渠道,提高劳动生产率和资本生产率,间接提高对外贸易增长。

关键词：城市群协同双重差分对外贸易增长生产效率

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研究生数据通信课程“对分课堂+BOPPPS”教学模式设计与实施

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计算机教育 2025年第1期 96-100页

作者：孙庚谢雯雯刘雪洁张婧梅芳吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 长春理工大学计算机科学技术学院吉林长春130022

针对传统研究生教育教学模式存在的不足,提出基于“对分课堂+BOPPPS”的教学模式,并介绍在研究生数据通信课程教学中的实施过程,具体阐述如何从课前准备及线上预习、线下课堂讲授、课后个性化学习及小组任务完成、课堂汇报及交流4个环... 详细信息

针对传统研究生教育教学模式存在的不足,提出基于“对分课堂+BOPPPS”的教学模式,并介绍在研究生数据通信课程教学中的实施过程,具体阐述如何从课前准备及线上预习、线下课堂讲授、课后个性化学习及小组任务完成、课堂汇报及交流4个环节开展课堂活动,通过实践效果分析说明该模式提高了学生的课程参与度及学习积极性。

关键词：研究生教育对分课堂 BOPPPS教学数据通信

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FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络

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郑州大学学报（理学版） 2025年第2期57卷 37-43页

作者：黄乾坤黄蔚凌兴宏苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学东吴学院计算机系江苏苏州215006 苏州城市学院计算科学与人工智能学院江苏苏州215104 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构... 详细信息

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。

关键词：大卷积核目标检测时空行为检测行为识别特征融合

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基于自蒸馏的图像分类框架

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信息技术 2025年第4期49卷 16-21页

作者：李圣巍李海马克赵宏伟吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学机械与航空航天工程学院长春130025

针对目前自蒸馏结构中反向解耦标签编码研究不足,文中提出了一种基于自蒸馏的图像分类框架:Self-distillation with Labels(SDL)。SDL框架中设计了一种有效的标签编码器,并将其与主干神经网络结合,通过软损失以及硬损失进行自蒸馏,使得... 详细信息

针对目前自蒸馏结构中反向解耦标签编码研究不足,文中提出了一种基于自蒸馏的图像分类框架:Self-distillation with Labels(SDL)。SDL框架中设计了一种有效的标签编码器,并将其与主干神经网络结合,通过软损失以及硬损失进行自蒸馏,使得整个框架同步更新参数。图像分类实验在CIFAR10,CIFAR100,UC Merced三个公开数据集上进行,在主干网络为ResNet50、数据集为CIFAR100的情况下,top-1准确率达到了83.11%。实验结果表明,SDL框架与当前的自蒸馏方法相比具有明显的优势;同时SDL在不同主干网络与数据集下仍然具有良好的性能和泛化性。

关键词：计算机应用知识蒸馏自蒸馏图像分类卷积神经网络

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