检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第3期36卷 962-980页

作者：燕钰戴志宇吕泽楷王宏志哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

近年来,随着软硬件的发展,数据库上云已经成为了新兴发展趋势,能够降低中小型企业和个人用户的数据库运维成本.进一步地,云数据库的发展带来了庞大的运维市场需求,研究者们提出了诸多数据库自调优技术来支持数据库旋钮自动优化.为了提... 详细信息

近年来,随着软硬件的发展,数据库上云已经成为了新兴发展趋势,能够降低中小型企业和个人用户的数据库运维成本.进一步地,云数据库的发展带来了庞大的运维市场需求,研究者们提出了诸多数据库自调优技术来支持数据库旋钮自动优化.为了提高调优效率,现有技术从仅关注调优问题本身,到开始关注如何复用历史经验来为当前数据库实例找到最佳参数配置.然而,随着云数据库的发展,用户逐渐提高了对隐私保护的要求,期望在拥有高效数据存取效率的同时避免隐私泄露.现有方法并未考虑到保护用户的历史调优经验隐私,可能会使得用户负载特征被感知,带来经济损失.详细分析了云数据库调优任务的特点,有机结合服务端和用户端,提出了一种基于联邦学习的云数据库旋钮调优技术.首先,为了解决联邦学习中数据异构的问题,提出了基于元特征匹配的经验筛选方法提前将数据分布差异较大的历史经验剔除,以提高联邦学习的效率.为了实现保护用户隐私,结合云数据库服务特性,提出了以节点端为训练中心的联邦贝叶斯调优算法,通过随机傅里叶特征来完成保证调优经验不失真的前提下保护用户隐私.在多个公开benchmark上的结果表明,方法可以达到与现有调优方法相当的调优结果,并且由于复用了历史经验,可以大大提高调优效率.

关键词：云数据库联邦学习旋钮调优

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面向情感语义不一致的多模态情感分析方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 374-382页

作者：罗渊贻吴锐刘家锋唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出... 详细信息

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出一种多模态学习方法,学习情感语义表达一致的模态特征表示.为了在不影响模态原始信息的同时,提高各模态的共性特征表达并增加模态间的动态交互,首先学习每个模态的共性特征表示,然后利用交叉注意力使单个模态能有效从其余模态的共性特征表示中获取辅助信息.在模态融合模块,以软注意力机制为基础提出模态注意力,对情感语义表达一致的各模态特征表示进行加权连接,以增大强模态的表达,抑制弱模态对任务的影响.提出的模型在情感分析数据集MOSI,MOSEI,CH-SIMS上的实验结果均优于对比模型,表明在多模态情感分析任务中考虑情感语义不一致问题的必要性与合理性.

关键词：多模态情感分析共性特征情感语义不一致注意力机制

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具身智能的研究与应用

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智能系统学报 2025年第1期20卷 255-262页

作者：张伟男刘挺哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

随着深度学习和大模型技术的不断增强,人工智能技术从研究简单、封闭的虚拟场景,发展到研究更为复杂、开放的现实场景。研究焦点也从早期的小规模语料库和网络文本数据集处理,发展到多模态一体化的处理架构和研究范式。与此同时,以OpenA... 详细信息

随着深度学习和大模型技术的不断增强,人工智能技术从研究简单、封闭的虚拟场景,发展到研究更为复杂、开放的现实场景。研究焦点也从早期的小规模语料库和网络文本数据集处理,发展到多模态一体化的处理架构和研究范式。与此同时,以OpenAI Sora为代表的物理世界近似和仿真模型的出现,标志着人工智能再次向通用人工智能迈进了一步。然而,若要让人工智能真正达到通用人工智能的标准,成为类人的智能,需要当今的人工智能体具备与物理世界交互学习的能力,即具身智能。因此,本文主要关注具身智能的研究内容和进展,具体包括具身感知、具身认知和具身行为优化3个方面。同时结合近期人形机器人的发展,概述具身智能技术在人形机器人等载体上的应用,并对未来的研究及应用进行展望。

关键词：具身智能具身感知具身认知具身行为优化深度学习人工智能仿真环境人形机器人

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自然语言处理研究综述

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新疆师范大学学报（哲学社会科学版） 2025年第2期46卷 89-111,F0002页

作者：赵铁军许木璠陈安东哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

近年来,自然语言处理因在分析与建模人类语言任务领域取得诸多成果而备受关注。当前,大规模预训练语言模型展现出强大的对话问答和文本生成能力,带来自然语言处理研究的新一轮热潮。自然语言处理在机器翻译、文本摘要、信息抽取等领域... 详细信息

近年来,自然语言处理因在分析与建模人类语言任务领域取得诸多成果而备受关注。当前,大规模预训练语言模型展现出强大的对话问答和文本生成能力,带来自然语言处理研究的新一轮热潮。自然语言处理在机器翻译、文本摘要、信息抽取等领域应用广泛。文本首先讨论自然语言处理针对语言学四个不同层次文本信息的分析手段,对自然语言处理的基本任务组成进行概述;其次,讨论自然语言处理在具体下游任务中的应用现状,包括自然语言处理在具体任务中的应用历史、当前的研究趋势以及面临的挑战;最后,在大规模预训练语言模型研究对数据集提出更高要求的背景下,对自然语言处理领域已有的数据集及评测基准集等进行讨论。

关键词：自然语言处理句法分析语义分析机器翻译问答系统信息抽取

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基于补偿优化的离轴共轭式聚光优化方法

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中国空间科学技术(中英文) 2025年第2期45卷 15-24页

作者：张彦龙李丽芳夏舟郭朋真哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨工业大学空间环境与物质科学研究院哈尔滨工业大学空间光通信技术研究中心

随着空间太阳能电站的发展，高效能和零遮挡的太阳能聚光器需求不断增加，然而现有技术在焦斑均匀性和像差控制方面仍存在诸多挑战。为了解决这些问题，提出了一种口径为500 mm、焦径比为3的离轴共轭式点聚焦太阳能聚光器及其光路优化... 详细信息

随着空间太阳能电站的发展，高效能和零遮挡的太阳能聚光器需求不断增加，然而现有技术在焦斑均匀性和像差控制方面仍存在诸多挑战。为了解决这些问题，提出了一种口径为500 mm、焦径比为3的离轴共轭式点聚焦太阳能聚光器及其光路优化方法。该聚光器由离轴主镜、共轭镜、平面反射镜和定日跟踪机构四部分组成。离轴主镜提供主要的光学参数，共轭镜用于像差补偿，平面反射镜实现精准定位。通过几何构造方法对反射面的面型进行调整，构建精确的数学模型，并采用光线追迹方法分析光路。针对主要像差构建优化函数，利用点列图和辐照图分析焦斑形状变化规律，并通过调整离轴主镜和共轭镜的反射面面型，有效地减小像差，提高聚光比。在正入射和多角度入射条件下进行了详细的光学仿真，以优化光路设计。在室外-10℃环境下进行的聚光实验证明了该系统的像差补偿效果，光学聚光比超过100,焦点最高温度达到372℃。研究结果表明，离轴共轭式聚光方法通过多层次的优化手段，实现了零遮挡、高聚光比和高精度的聚光效果，在空间太阳能系统中具有显著的应用潜力，为未来的太阳能利用技术提供了新的解决方案。

关键词：空间太阳能电站离轴聚光镜共轭零遮挡光线追迹优化

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自适应的流水线式无监督问题生成方法

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 905-914页

作者：李昆泽张宇哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心哈尔滨150001

在传统的问答任务中,模型一般需要大量的数据进行训练,而标注这些数据需要较多的时间和人力成本.无监督问题生成是解决问答任务训练数据匮乏的一种有效方法,但是目前使用该方法生成的问题存在难以回答、种类单一、语义不明等问题.针对... 详细信息

在传统的问答任务中,模型一般需要大量的数据进行训练,而标注这些数据需要较多的时间和人力成本.无监督问题生成是解决问答任务训练数据匮乏的一种有效方法,但是目前使用该方法生成的问题存在难以回答、种类单一、语义不明等问题.针对这些问题,提出了一个自适应的多模块流水线式模型ADVICE,多个模块分别从问题可回答性、问题多样性和语法规范性对现有方法进行改进.在问题可回答性模块中,使用了共指消解和命名实体识别技术来提升问题的可回答性.在问题多样性模块中,针对不同提问方式的问题设计了不同的规则来提升问题类型多样性与答案类型多样性.在语法规范性模块中,基于T5训练了一个针对问句的语法错误纠正模型,并设计了一个筛选模块对纠正后的问答数据进行过滤.最后,训练了一个分类器自动选择所需要的模块.实验表明,使用改进后的问题生成方法,下游的问答模型在SQuAD数据集上的EM值平均提升了2.9个百分点,F1值平均提升了4.4个百分点.

关键词：无监督学习问题生成预训练模型深度学习自然语言处理

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多热源系统全域温度场的实时重构策略

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哈尔滨工业大学学报 2025年第2期57卷 25-32页

作者：张潞叶彧维艾青刘梦帅永沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136 哈尔滨工业大学能源科学与工程学院哈尔滨150001

在多热源系统的动态热管理中,全域热场分析与实时评估是核心要素,而传统的离散测量和重构技术难以实时获取温度场动态变化。为此,提出一种基于离散测点的全域温度场重构策略,通过引入奇异值分解提取温度场的特征基函数,并引入灰狼优化... 详细信息

在多热源系统的动态热管理中,全域热场分析与实时评估是核心要素,而传统的离散测量和重构技术难以实时获取温度场动态变化。为此,提出一种基于离散测点的全域温度场重构策略,通过引入奇异值分解提取温度场的特征基函数,并引入灰狼优化算法对重构离散测点的布局进行优化,通过与离散测点值结合,建立全域温度场的关联系数矩阵。采用数值实验,基于4种类型热源系统验证了该方法的可靠性。结果表明:测点布局优化后,4种温度模型的理论重构误差水平显著降低了至少3个数量级。采用该方法对某多芯片PCB的温度场进行重构,与数值实验结果对比显示温度场平均误差为0.12℃,均方根百分比误差低于1%,验证了该策略在实际应用中的可靠性,为电子设备热控热分析提供了参考依据。

关键词：模型降阶最小二乘温度场重构布局优化

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湿热老化对碳纤维增强复合材料力学和摩擦磨损性能的影响

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复合材料学报 2025年第4期42卷 1872-1884页

作者：田经纬齐肖郭瑞咸贵军哈尔滨工业大学结构工程灾变与控制教育部重点实验室哈尔滨工业大学土木工程学院长三角碳纤维及复合材料技术创新中心

碳纤维增强复合材料(CFRP)具有轻质、高强、耐腐蚀、抗疲劳、耐磨损等优点，已经成为新型的先进海洋工程结构材料。本文研究了湿热老化对CFRP热/力学(拉伸、弯曲、短梁剪切性能)和摩擦磨损性能影响规律，结合微观形貌与结构分析，揭示C... 详细信息

碳纤维增强复合材料(CFRP)具有轻质、高强、耐腐蚀、抗疲劳、耐磨损等优点，已经成为新型的先进海洋工程结构材料。本文研究了湿热老化对CFRP热/力学(拉伸、弯曲、短梁剪切性能)和摩擦磨损性能影响规律，结合微观形貌与结构分析，揭示CFRP在60℃蒸馏水浸泡长达90 d的力学和摩擦磨损性能退化机制。研究发现，湿热老化使得CFRP拉伸、弯曲和短梁剪切强度最大退化幅值为5.8%、13.0%和20.9%，归因于湿热老化过程水分子破坏了树脂高分子树脂链氢键和部分共价键，导致CFRP内部产生缺陷并丧失对纤维束横向约束，最终引起纤维/树脂界面脱粘。此外，湿热环境CFRP热力学和粘弹性行为呈现非线性变化规律，归因于积极的树脂后固化和消极的湿热老化耦合效应。与浸泡前相比，老化15、30、60和90 d后CFRP的平均摩擦系数(COFs)依次降低了23.8%、35.0%、43.7%和53.8%，归因于扩散CFRP内部水分子摩擦过程中充当了摩擦润滑剂，缓解了CFRP/研磨球界面磨损程度；湿热老化90d后CFRP的磨损速率(Ws)和磨损宽度(WSW)较老化前增加了254.6%和114.9%，归因于与树脂基体形成新氢键的水分子处于结合水状态，导致树脂分子链间作用力减小及其内部微裂纹不断萌生，引发严重的疲劳磨损。

关键词：环氧树脂碳纤维复合材料湿热老化力学性能摩擦行为磨损机制

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基于关系提示的单模块单步骤实体关系抽取方法研究

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西安交通大学学报 2025年第3期59卷 222-234页

作者：刘辉张智王启源国防科技大学电子对抗学院合肥230037 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对现有关系三元组抽取方法由于忽略关系本身的关系语义信息以及三元组中元素的相互依赖和不可分性所导致的抽取效果不佳问题,提出了一种基于关系提示的实体关系抽取方法。在构建单模块单步关系三重抽取模型(RPSS)的基础上,考虑不同层... 详细信息

针对现有关系三元组抽取方法由于忽略关系本身的关系语义信息以及三元组中元素的相互依赖和不可分性所导致的抽取效果不佳问题,提出了一种基于关系提示的实体关系抽取方法。在构建单模块单步关系三重抽取模型(RPSS)的基础上,考虑不同层次的关系语义信息和符号级和特征级的关系提示信息,对实体和关系提示符进行联合编码,得到统一的全局表示;同时通过注意力机制挖掘不同嵌入之间的深层关联,构建三重交互矩阵,可在一个步骤中直接从单个模块中提取所有三元组。结果表明:所提方法在NYT、WebNLG两个基准数据集上实现了最佳的表现,F_(1)分别达到了93.3%和94.9%。

关键词：实体关系抽取注意力机制联合编码

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几何迭代逼近算法的权重选取方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：宋秋阳孟文龙伯彭波哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院

几何迭代法通过构造数据点到逼近曲线（曲面）上对应点的误差向量迭代修正曲线（曲面）实现对数据点的逼近.针对几何迭代法中影响收敛性和收敛速率的误差向量的权重选取问题，以局部逼近几何迭代法为例，提出渐进迭代过程中权重的3类... 详细信息

几何迭代法通过构造数据点到逼近曲线（曲面）上对应点的误差向量迭代修正曲线（曲面）实现对数据点的逼近.针对几何迭代法中影响收敛性和收敛速率的误差向量的权重选取问题，以局部逼近几何迭代法为例，提出渐进迭代过程中权重的3类选取方法. 首先分析满足算法收敛条件的权重取值范围，然后根据理论最快下降速率、矩阵特征值的范数不等式和自由变形（free-form deformation， FFD）方法提出了不同的权重计算策略. 此外，为提升计算效率，提出利用初始化配置矩阵固定权重的方法. 最后，通过含不同数量数据点和控制点的曲线及曲面逼近实例，评估权重策略的性能. 实验结果表明，在相同迭代次数下，曲线逼近中理论最快下降速率和L1范数/ L∞范数下的权重平均误差更小，曲面逼近中FFD方法下的权重平均误差更小，均表现出更快的收敛速率; 在相同误差下，固定权重耗时更少，计算效率显著提高.

关键词：几何迭代法曲线和曲面逼近渐进迭代逼近加权算法

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