检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2019年第4期9卷 315-319页

作者：张淼佟晓筠张华哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院

将图像的加密和压缩结合在一起同步完成可以带来设计上的灵活和计算上的简化,同时也可以更好地保证安全性,为图像信息的安全高效存储和传输做出保障.基于CALIC良好的压缩效率,本文研究并设计了面向CALIC的图像加密算法.根据CALIC编码原... 详细信息

将图像的加密和压缩结合在一起同步完成可以带来设计上的灵活和计算上的简化,同时也可以更好地保证安全性,为图像信息的安全高效存储和传输做出保障.基于CALIC良好的压缩效率,本文研究并设计了面向CALIC的图像加密算法.根据CALIC编码原理,算法实现在CALIC编码过程中的加密,主要包括GAP预测值的加密、最终残差的加密、明文像素的加密、熵编码码流的加密.实验结果表明面向CALIC的图像加密算法在压缩性能上取得较好效果的同时增加了安全性.

关键词：压缩加密联合混沌 CALIC

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基于时间序列网络的谣言检测研究

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智能计算机与应用 2019年第3期9卷 300-303页

作者：任文静秦兵刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

本文主要研究了GRU,LSTM等深度学习模型在谣言检测上的应用,判断微博文本是否为谣言类信息。考虑到新浪微博平台的图结构,一条微博文本对应着多条评论信息,评论中可能包含对该条文本的态度,例如赞成、反对、怀疑等。因此,本文在判断微... 详细信息

本文主要研究了GRU,LSTM等深度学习模型在谣言检测上的应用,判断微博文本是否为谣言类信息。考虑到新浪微博平台的图结构,一条微博文本对应着多条评论信息,评论中可能包含对该条文本的态度,例如赞成、反对、怀疑等。因此,本文在判断微博文本是否为谣言时,融合了评论信息,将评论看作一条时间线上的各个时刻,按照时间节点展开,作为时间序列模型每个时刻的输入,并且利用注意力机制衡量每个时间节点对最终语义表示的重要程度。实验结果表明,在加入评论信息及attention机制后,实验结果具有明显提升,最后达到92.66%的识别准确率。

关键词：谣言检测深度学习新浪微博分类

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一种面向传感云的数据源质量评估框架

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智能计算机与应用 2019年第2期9卷 112-115,118页

作者：王琳哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

近年来,数据质量的研究受到了人们的广泛关注。针对目前传感器系统中的数据质量问题,本文提出了数据源质量矩阵的定义,并给出质量矩阵的计算框架。基于该框架,用户可以调整平衡参数来改变质量矩阵对于数据源质量描述的细致程度。实验结... 详细信息

近年来,数据质量的研究受到了人们的广泛关注。针对目前传感器系统中的数据质量问题,本文提出了数据源质量矩阵的定义,并给出质量矩阵的计算框架。基于该框架,用户可以调整平衡参数来改变质量矩阵对于数据源质量描述的细致程度。实验结果表明这一数据源评估框架可以快速有效地评估数据源的质量,从而确定哪些数据可被进一步应用于数据分析与查询。

关键词：数据质量数据源质量质量矩阵

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基于ARIMA和卡尔曼滤波的在线Web服务Qo S预测方法

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智能计算机与应用 2019年第1期9卷 135-138,142页

作者：刘泽远杨孝宗舒燕君哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着Web服务使用的广泛,人们普遍发现,Web服务的服务质量(Quality-of-Service,QoS)受网络环境、服务端负载等诸多因素影响不断变化,而保证服务使用过程中的QoS也成为许多Web服务使用者的普遍要求。如何更好地帮助服务使用者选择未来一... 详细信息

随着Web服务使用的广泛,人们普遍发现,Web服务的服务质量(Quality-of-Service,QoS)受网络环境、服务端负载等诸多因素影响不断变化,而保证服务使用过程中的QoS也成为许多Web服务使用者的普遍要求。如何更好地帮助服务使用者选择未来一段时间内符合其服务质量要求的Web服务,同时也帮助服务提供者避免服务质量的违规,是服务计算领域近年来的热点问题。由于ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)模型参数简单并能较好地预测QoS违规,已经在Web服务的QoS预测领域获得了广泛的应用。但是单纯地使用ARIMA模型不能够适应Web服务QoS数据的波动频繁、包含噪声等复杂特点。为了达到更加准确的预测效果,本文提出了一种基于时间序列分析的Web服务QoS预测方法,该方法结合了ARIMA模型与卡尔曼滤波,对服务质量的波动反馈灵敏,较单一的预测模型能够有更准确的预测效果。

关键词： Web服务服务质量(QoS) 预测 ARIMA 卡尔曼滤波

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基于程序谱的方法级别错误定位技术

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智能计算机与应用 2019年第2期9卷 251-254页

作者：徐迟苏小红王甜甜哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

自动化的软件错误定位是软件调试过程中的一个热点问题,旨在更高效地发现软件中的错误。然而,目前的软件错误定位技术大多是针对语句级别的定位,而语句级别的定位精度不是很高,一旦定位失败,程序员就会很难发现软件中的错误。为了进一... 详细信息

自动化的软件错误定位是软件调试过程中的一个热点问题,旨在更高效地发现软件中的错误。然而,目前的软件错误定位技术大多是针对语句级别的定位,而语句级别的定位精度不是很高,一旦定位失败,程序员就会很难发现软件中的错误。为了进一步地提高软件错误定位的效率,本文提出了一种基于程序谱的方法级别错误定位技术。方法级别的错误定位相比于语句级别的错误定位,其优势在于,方法级别定位的效率会更高,可以首先确定bug语句存在于待测程序的某个方法中,然后通过人工调试的方法进一步确定bug语句的具体位置。本文首先提出了一种基于程序谱的方法级别错误定位方法,随后,对本文的方法进行了实验分析。实验表明,本文方法能够有效提高方法级别错误定位的精度。

关键词：错误定位程序谱方法级别

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基于Eclipse CDT的FPGA工程过程管理优化设计

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智能计算机与应用 2019年第3期9卷 324-327页

作者：胡启罡曲明成吴翔虎哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

如果使用Xilinx公司的Vavido软件直接用于FPGA开发,则需要进行过程繁琐的图形化配置,容易出错且不方便新手使用。为了解决这一问题,本文详细研究了Vavido软件中有关FPGA工程编译部分的实现原理,并在Eclipse CDT提供的基础扩展点上针对F... 详细信息

如果使用Xilinx公司的Vavido软件直接用于FPGA开发,则需要进行过程繁琐的图形化配置,容易出错且不方便新手使用。为了解决这一问题,本文详细研究了Vavido软件中有关FPGA工程编译部分的实现原理,并在Eclipse CDT提供的基础扩展点上针对FPGA工程编写插件,通过检索工程目录,自动生成编译FPGA bit文件的tcl脚本,并以命令行的方式调用Vavido的相关功能,完成bit文件的生成。实现了FPGA工程的建立、编译和烧写功能。

关键词： FPGA Vavido Eclipse CDT tcl脚本生成 bit文件生成

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lncRNA与疾病关联关系预测研究进展

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智能计算机与应用 2019年第3期9卷 211-215页

作者：徐志鑫王亚东哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

lncRNAs(long noncoding RNAs)是一类长度超过200个核苷酸的非编码RNAs,越来越多的证据表明lncRNAs在许多生物过程中起关键作用。lncRNAs也与多种疾病的发生和发展有密切的联系。近年来,很多研究人员关注于预测lncRNA与疾病的关联预测... 详细信息

lncRNAs(long noncoding RNAs)是一类长度超过200个核苷酸的非编码RNAs,越来越多的证据表明lncRNAs在许多生物过程中起关键作用。lncRNAs也与多种疾病的发生和发展有密切的联系。近年来,很多研究人员关注于预测lncRNA与疾病的关联预测的计算模型,这可以有效地减少生物实验的时间和成本。本文总结了近年来有关lncRNA与疾病关联预测的一些数据资源和有代表性的计算方法,并对当前存在的问题进行了分析,讨论了未来的挑战和发展方向。

关键词： lncRNAs 疾病 lncRNA-疾病关联计算方法

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融合手工特征与双向LSTM结构的中文分词方法研究

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智能计算机与应用 2019年第1期9卷 169-172,177页

作者：徐伟车万翔刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

分词作为中文自然语言处理的基础任务,既是学术界长期的研究重点,也是工业界的刚性需求。近年来,采用深度神经网络自动抽取特征并完成特征组合的方法取代传统的基于手工特征的方法,成为研究热点。不过,采用深度神经网络自动学习特征的... 详细信息

分词作为中文自然语言处理的基础任务,既是学术界长期的研究重点,也是工业界的刚性需求。近年来,采用深度神经网络自动抽取特征并完成特征组合的方法取代传统的基于手工特征的方法,成为研究热点。不过,采用深度神经网络自动学习特征的方法在中文分词上效果并不突出。本文通过将手工特征与双向LSTM结构相结合,既融入了人类知识,又充分利用了深度神经网络的特征组合能力。实验结果表明,该种方法带来的分词效果提升非常明显。

关键词：中文分词深度学习方法融合

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融合翻译知识的机器翻译质量估计算法

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智能计算机与应用 2019年第2期9卷 271-275页

作者：孙潇朱聪慧赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

句子级别的机器翻译质量估计(Sentence-Level Translation Quality Estimation)任务以源语言句子及相应机器翻译系统的结果为输入,对译文的质量进行估计。针对一些使用神经网络和词向量的基于特征工程的模型中,词向量不包含机器翻译知... 详细信息

句子级别的机器翻译质量估计(Sentence-Level Translation Quality Estimation)任务以源语言句子及相应机器翻译系统的结果为输入,对译文的质量进行估计。针对一些使用神经网络和词向量的基于特征工程的模型中,词向量不包含机器翻译知识的问题,本文提出了一种融合机器翻译知识的翻译质量估计方法。该方法将双向NMT模型融入质量估计方法的训练过程中。实验结果表明,翻译质量估计的Pearson相关系数有所提升,证明了所提方法的有效性。

关键词：翻译质量估计神经网络机器翻译模型双向NMT 模型

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疾病本体数据在人体生理位置上的可视化研究

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智能计算机与应用 2019年第2期9卷 208-211页

作者：彭栩生王亚东哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

疾病本体是人类疾病的标准化本体,为了更加清晰地表示疾病本体并加快其检索速度,本文提出了一种将疾病本体数据映射到人体生理位置上的可视化方案。首先通过人工校对,将疾病本体数据与人体的系统或者器官对应,之后,从原始的SVG出发,通... 详细信息

疾病本体是人类疾病的标准化本体,为了更加清晰地表示疾病本体并加快其检索速度,本文提出了一种将疾病本体数据映射到人体生理位置上的可视化方案。首先通过人工校对,将疾病本体数据与人体的系统或者器官对应,之后,从原始的SVG出发,通过对其分割之后再合并获得需要展示的人体系统或者器官的图片,并通过算法获取图片中内容的边缘路径,从而响应点击事件。结果表面,该可视化方案可以清楚且快速地对疾病本体进行检索。

关键词：疾病本体可视化生理

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