检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2021年第7期43卷 1173-1184页

作者：黄山房六一徐浩桐段晓东大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116600 大数据应用技术国家民委重点实验室辽宁大连116600 大连市民族文化数字技术重点实验室辽宁大连116600

随着互联网技术的飞速发展,人类正在走向大数据时代与云计算时代。Flink作为最新一代的大数据计算引擎,具有低延迟、高吞吐等优势,受到学术界与工业界的青睐。Flink在云环境下部署时,其默认任务调度由于无法获取容器部署分布信息,会导... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,人类正在走向大数据时代与云计算时代。Flink作为最新一代的大数据计算引擎,具有低延迟、高吞吐等优势,受到学术界与工业界的青睐。Flink在云环境下部署时,其默认任务调度由于无法获取容器部署分布信息,会导致负载分配不均衡。针对这一问题,提出一种面向容器环境的Flink任务调度算法FSACE,获取每个结点性能信息与容器在结点上的分布信息,优先选择空闲资源较多的结点的容器,同时可以避免容器被频繁选中造成负载不均。使用云主机与合成数据集对算法进行评测,评测结果表明,在容器环境下部署时,所提出的算法能更均衡地分配任务,可以提高资源使用率和计算速度。

关键词：容器大数据 Flink 任务调度负载均衡容器环境

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交通标线夜间动态视认距离自动测量方法研究

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公路交通科技 2023年第4期40卷 187-193页

作者：冯移冬王宏博牛升科赵奇峰孙婉莹交通运输部公路科学研究院公路交通安全技术交通运输行业重点实验室北京100088 北京大杜社公路材料腐蚀与工程安全国家野外科学观测研究站北京100088 新疆交通规划勘察设计研究院有限公司新疆量乌鲁木齐830006 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

交通标线对保障行车安全具有重要作用,夜间视认效果是决定其功能发挥的主要指标。当前评判该指标的主要方法为检测标线逆反射亮度系数,这类方法仅考虑标线材料反光性能,忽视了驾驶人视觉感知因素,无法直接表征驾驶人对标线的视认效果,... 详细信息

交通标线对保障行车安全具有重要作用,夜间视认效果是决定其功能发挥的主要指标。当前评判该指标的主要方法为检测标线逆反射亮度系数,这类方法仅考虑标线材料反光性能,忽视了驾驶人视觉感知因素,无法直接表征驾驶人对标线的视认效果,存在一定局限性。对此,基于标线夜间动态视认距离评估视认效果,提出了一种基于多传感器融合的动态视认距离测量方法。该方法使用激光指示器标记人眼对标线的最远视认位置,利用计算机视觉在图像中识别车道线。在由车道线和图像边界组成的搜索区域中,根据激光指示器标记点的颜色特征识别并获取其在图像中的坐标。基于激光雷达和工业相机联合标定数据及路面方程约束条件,建立了激光点云坐标与图像坐标间的映射关系,从而计算出标记点点云坐标并最终得到视认距离。该方法所形成的检测系统可对所标记标线的最远可视位置自动识别并测算距离,实现车辆在80 km/h高速行驶下的连续测量。依托北京市周边典型道路开展了286个数据集测试。结果表明:该方法工作稳定可靠,对标线动态视认距离具有较好的估算精度,在90 m范围内距离估算精度可达99%,最大误差仅1.3 m,可满足标线视认距离的检测需求,大幅提高检测效率。研究结果可为推动公路交通标线养护自动化、信息化,为实现交通标线精细化管理提供技术支撑。

关键词：交通工程夜间动态视认距离图像识别法交通标线多传感器自动评估

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基于深度学习的中草药植物视觉识别方法研究

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中国体视学与图像分析 2023年第2期28卷 203-211页

作者：杨静润平张迎迎汪炜杰西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室西安710129

中草药植物对预防和治疗疾病有效,药效因植物类别而异,正确识别中草药植物类别是很重要的。本文旨在解决中草药植物数据缺少和图像分类准确率较低的问题。首先,构建了一个中草药植物图像数据集。其次,选择Resnet50作为基础网络模型,使... 详细信息

中草药植物对预防和治疗疾病有效,药效因植物类别而异,正确识别中草药植物类别是很重要的。本文旨在解决中草药植物数据缺少和图像分类准确率较低的问题。首先,构建了一个中草药植物图像数据集。其次,选择Resnet50作为基础网络模型,使用迁移学习技术预训练模型,加入注意力模块与Local-Clobal模块并采用Focal-Loss+Constrative-Loss作为损失函数。最后,基于该模型设计出一个中草药植物识别系统。改进后的模型在测试集上的准确率达到99.07%。实验结果表明,该系统能够准确地完成中草药植物图像的识别任务。

关键词：中草药植物识别迁移学习注意力机制 Local-Clobal CUI系统

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唐山市柴油车远程监控综合管控平台的开发及应用

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环境科学研究 2021年第1期34卷 132-140页

作者：田苗王军方黄健畅马帅吉喆王宏丽宋国华丁焰中国环境科学研究院国家环境保护机动车污染控制与模拟重点实验室北京100012 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

柴油车排放是我国大气污染的重要来源之一,其排放量大且实际道路排放超标问题较严重,但缺少高效快捷的识别和定量技术.以柴油车精准管控以及重点行业运输需求调控为目的,该研究建立了以车辆车载诊断系统(OBD)、年检、路检路查、遥感等... 详细信息

柴油车排放是我国大气污染的重要来源之一,其排放量大且实际道路排放超标问题较严重,但缺少高效快捷的识别和定量技术.以柴油车精准管控以及重点行业运输需求调控为目的,该研究建立了以车辆车载诊断系统(OBD)、年检、路检路查、遥感等监控信息为主,车辆行驶轨迹和加油信息为辅的柴油车远程监控综合管控平台,实现高排放车辆识别溯源和重点企业运输监控.以唐山市柴油车秋冬季管控的应用示范为例,分析平台的应用效果.结果表明:①唐山市秋冬季及重污染应急响应期间46家重点企业运输管控平均执行力度均在65%以上.②OBD数据分析得出,监控车辆76%的行驶里程发生在唐山市内,且主要物流通道呈“两纵四横”的特征;高排放车辆在中高速和高扭矩工况下NO x排放水平较高.③秋冬季对移动源的管控使46家重点企业秋冬季和重污染应急响应期间货车流量分别减少了15.9%和33.7%,交通流量减少显著.研究显示,柴油车远程监控综合管控平台可以有效监管企业秋冬季移动源政策实施,以及重型柴油货车运行和排放状况,为区域内重型柴油车动态化精准管控提供支持.

关键词：远程监控平台 OBD 工业企业运输车队管控实际排放效果评估

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基于深度学习的盾构掘进姿态预测模型

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地下空间与工程学报 2022年第S02期18卷 813-821页

作者：徐进林良宇章龙管刘绥美李强西南交通大学信息系统与运营管理系成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 服务科学与创新四川省重点实验室成都610031 中铁工程服务有限公司成都610083 西南交通大学机械工程学院成都610031

盾构掘进姿态的偏差变化和趋势,是现场管理者掌控项目施工安全与质量所需的关键信息。为了提高姿态控制的自动化与智能化水平,设计了基于小波变换(WT)与长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型WT-LSTM,通过历史施工数据对未来时刻盾构姿态... 详细信息

盾构掘进姿态的偏差变化和趋势,是现场管理者掌控项目施工安全与质量所需的关键信息。为了提高姿态控制的自动化与智能化水平,设计了基于小波变换(WT)与长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型WT-LSTM,通过历史施工数据对未来时刻盾构姿态参数进行预测,并对模型进行多次试验,以确定最优参数。在工程实例中,所提出的模型对各参数的预测均方根误差均较低。通过与其他方法的对比实验表明,所设计的模型能够实现根据历史数据准确预测未来时刻的盾构掘进姿态,辅助施工现场管理者和操作人员高效决策,提前规避异常掘进姿态,解决目前盾构施工人工决策低效、不稳定以及数据闲置等问题,对于保障盾构稳定掘进、减少盾构项目风险事故具有重要价值。

关键词：盾构施工深度学习小波变换长短期记忆神经网络盾构姿态预测

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基于知识图谱的兴趣捕捉推荐算法

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计算机科学 2024年第1期51卷 133-142页

作者：金宇陈红梅罗川西南交通大学唐山研究院河北唐山063010 西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 可持续城市交通智能化教育部工程研究中心成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室成都611133 四川大学计算机学院成都610065

知识图谱作为一种辅助信息,可以为推荐系统提供更多的上下文信息和语义关联信息,从而提高推荐的准确性和可解释性。通过将项目映射到知识图谱中,推荐系统可以将从知识图谱中学习到的外部知识注入到用户和项目的表示中,进而增强用户和项... 详细信息

知识图谱作为一种辅助信息,可以为推荐系统提供更多的上下文信息和语义关联信息,从而提高推荐的准确性和可解释性。通过将项目映射到知识图谱中,推荐系统可以将从知识图谱中学习到的外部知识注入到用户和项目的表示中,进而增强用户和项目的表示。但在学习用户偏好时,基于图神经网络的知识图谱推荐主要通过项目实体利用知识图谱中的属性信息和关系信息等知识信息。由于用户节点并不与知识图谱直接相连,这就导致不同的关系信息和属性信息在语义上和用户偏好方面是独立的,缺乏关联。这表明,基于知识图谱的推荐难以根据知识图谱中的信息来准确捕获用户的细粒度偏好。因此,针对用户细粒度兴趣难以捕捉的问题,提出了一种基于知识图谱的兴趣捕捉推荐算法。该算法利用知识图谱中的关系和属性信息来学习用户的兴趣,并增强用户和项目的嵌入表示。为了充分利用知识图谱中的关系信息,设计了关系兴趣模块以学习用户对不同关系的细粒度兴趣。该模块将每个兴趣表示为知识图谱中关系向量的组合,并利用图卷积神经网络在用户项目图和知识图谱中传递用户兴趣以学习用户和项目的嵌入表示。此外,还设计了属性兴趣模块以学习用户对不同属性的细粒度兴趣。该模块采用切分嵌入的方法为用户和项目匹配与之相似的属性,并使用与关系兴趣模块中相似的方法进行消息传播。最终,在两个基准数据集上进行实验,实验结果验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：推荐算法深度学习知识图谱图神经网络

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基于主题声望和动态异构网络的学术影响力排序算法

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计算机科学 2024年第3期51卷 81-89页

作者：陈潘陈红梅罗川西南交通大学唐山研究院河北唐山063000 西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 可持续城市交通智能化教育部工程研究中心成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室成都611756 四川大学计算机学院成都610065

有效地挖掘学术大数据,分析论文的学术影响力,有助于科研工作者获取重要的信息。文本内容与学术网络结构的动态变化,会对论文的学术影响力排名结果产生重要的影响。但现有的论文学术影响力排序算法或是缺乏对文本内容的考虑,或是缺乏对... 详细信息

有效地挖掘学术大数据,分析论文的学术影响力,有助于科研工作者获取重要的信息。文本内容与学术网络结构的动态变化,会对论文的学术影响力排名结果产生重要的影响。但现有的论文学术影响力排序算法或是缺乏对文本内容的考虑,或是缺乏对学术网络结构的动态变化的考虑。针对该问题,提出了一种学术影响力排序算法,称之为基于主题声望和动态异构网络的学术影响力排名(TND-Rank)。TND-Rank衡量了论文主题在某一时间对论文的影响,并将其嵌入考虑时间因素的论文影响力排序算法中。TND-Rank通过考虑影响主题声望水平、期刊、作者、时间等多种因素的综合影响来计算论文的动态学术影响力相关排名。在实验中,对AMiner数据集1936-2014年间发表且信息保存完整的文章进行了分析,将所提算法与近年来的4种相关算法进行了比较,采用Spearman相关系数、归一化折损累积增益(NDCG)和分级平均精度(GAP)对算法性能进行了评估。实验结果验证了TND-Rank算法的可行性和有效性,其可以有效地综合各种信息对论文的学术影响力进行排序。

关键词：异构网络学术影响力学术大数据主题声望论文排序

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典型合金循环利用研究进展及挑战

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化工进展 2021年第10期40卷 5270-5280页

作者：王曼席晓丽王亚楠唐康尧北京工业大学首都资源循环材料技术省部共建协同创新中心北京100124 北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学材料与制造学部新型功能材料教育部重点实验室北京100124

作为关键基础材料,高性能合金在高端装备制造、新能源等战略性新兴产业中发挥着至关重要的作用。随着我国战略性新兴产业的发展壮大,对合金材料的需求将大幅增加。合金材料的制备需要消耗大量金属矿产资源,特别是涉及多种稀缺金属。与... 详细信息

作为关键基础材料,高性能合金在高端装备制造、新能源等战略性新兴产业中发挥着至关重要的作用。随着我国战略性新兴产业的发展壮大,对合金材料的需求将大幅增加。合金材料的制备需要消耗大量金属矿产资源,特别是涉及多种稀缺金属。与此同时,废旧合金的社会累积量逐年增加,影响生态环境。因此,如何协调资源、发展和环境之间的关系成为国际研究热点,发展循环经济被认为是实现可持续发展的重要出路。硬质合金、轻质合金和高温合金在国民经济和国防领域具有广泛且重要的应用,本文以碳化钨硬质合金、轻质铝合金和高温镍基合金三类典型合金为研究对象,系统分析了其资源储备、废料特点和回收再利用现状,并对典型合金循环利用未来发展方向进行了展望。

关键词：资源循环稀缺金属硬质合金铝合金镍基合金

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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

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计算机科学与探索 2021年第2期15卷 261-269页

作者：叶进谢紫琪肖庆宇宋玲李晓欢广西多媒体通信与网络技术重点实验室(广西大学计算机与电子信息学院) 南宁530004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 综合交通大数据应用技术国家工程实验室(广西) 南宁530001

近年来研究流簇(Coflow)为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知流簇调度器难以快速地推理任务级信息,导致小任务不能被及时调度,以及平均任务完成时间无法最小化。因此数据中心网络需要更加高效的推理模型... 详细信息

近年来研究流簇(Coflow)为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知流簇调度器难以快速地推理任务级信息,导致小任务不能被及时调度,以及平均任务完成时间无法最小化。因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学习的流簇大小推理模型(MLcoflow),利用极限学习机(ELM)以最小训练误差为求解目标建立推理模型,并且使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比,ELM方法的准确性评分平均高出19.8%,敏感度平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器,基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。

关键词：数据中心流簇大小流簇调度推理模型极限学习机(ELM)

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工业互联网中增强安全的云存储数据访问控制方案

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计算机应用研究 2021年第12期38卷 3765-3770页

作者：张亚兵王健邢镔重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆工业大数据创新中心有限公司重庆400707 工业大数据应用技术国家工程实验室重庆400707

在工业互联网应用中,由于异构节点计算和存储能力的差异,通常采用云方案提供数据存储和数据访问服务。云存储中的访问控制如扩展多权限的云存储数据访问控制方案(NEDAC-MACS),是保证云存储中数据的安全和数据隐私的基石。给出了一种攻... 详细信息

在工业互联网应用中,由于异构节点计算和存储能力的差异,通常采用云方案提供数据存储和数据访问服务。云存储中的访问控制如扩展多权限的云存储数据访问控制方案(NEDAC-MACS),是保证云存储中数据的安全和数据隐私的基石。给出了一种攻击方法来证明NEDAC_MACS中,被撤销的用户仍然可以解密NEDAC-MACS中的新密文;并提出了一种增强NEDAC-MACS安全性的方案,该方案可以抵抗云服务器和用户之间的合谋攻击;最后通过形式密码分析和性能分析表明,该方案能够抵抗未授权用户之间以及云服务器与用户之间的合谋攻击,保证前向安全性、后向安全性和数据保密性。

关键词：访问控制数据安全合谋攻击云存储工业互联网

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