检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2021年第11期31卷 159-164页

作者：张文方巍贾雪磊南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

随着互联网时代的不断创新发展,人们对于生活方式也越来越倾心于便捷高效模式。而国内有着相当高的流动人口,住房问题自然而然成了一项重要的社会问题,传统的房屋租赁模式在房源提供、租房流程等环节中存在复杂繁琐等弊端,为此,开发了... 详细信息

随着互联网时代的不断创新发展,人们对于生活方式也越来越倾心于便捷高效模式。而国内有着相当高的流动人口,住房问题自然而然成了一项重要的社会问题,传统的房屋租赁模式在房源提供、租房流程等环节中存在复杂繁琐等弊端,为此,开发了一款基于SSM的线上合租系统,实现用户上传房源、浏览房源信息、查找合租舍友、线上预约房源等一系列流程。该系统架构上采用B/S结构,借助MySQL关系数据库,用Bootstrap框架搭建前端界面。响应式的Web设计使得用户使用不同尺寸的设备浏览网站都可获得极佳的视觉效果。同时,系统提供为不同用户个性化匹配舍友和房源信息服务。该系统总体界面友好,功能完善,不仅方便用户使用,而且方便管理员随时查阅管理系统内信息,实现了信息透明化,使得租房流程更简便高效,降低了租房流程中的成本。

关键词：合租系统 SSM框架 MySQL Bootstrap 个性化服务 B/S结构

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基于信息交互增强的事件时序关系分类方法

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计算机科学 2020年第11期47卷 244-249页

作者：周新宇李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

事件时序关系分类任务是信息抽取领域的一个分支,由于其对多个自然语言处理任务具有很好的辅助作用,近年来得到了越来越多的关注。目前,已有的神经网络方法对事件间信息交互的考虑相对缺乏。针对这个问题,提出了一种通过参数共享来增强... 详细信息

事件时序关系分类任务是信息抽取领域的一个分支,由于其对多个自然语言处理任务具有很好的辅助作用,近年来得到了越来越多的关注。目前,已有的神经网络方法对事件间信息交互的考虑相对缺乏。针对这个问题,提出了一种通过参数共享来增强事件间信息交互的方法。该方法首先通过门控卷积神经网络(Gated Convolutional Neural Network,GCNN)学习句子的语义信息和上下文信息,并将其融入最短依存路径序列作为输入;然后使用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory network,Bi-LSTM)对输入进行编码以获取其语义表示,并通过参数共享来增强事件之间的信息交互;最后将获得的语义表示输入全连接层,使用Softmax函数进行分类预测。TimeBank-Dense语料库上的实验结果表明,所提方法在分类精度上优于现有的大多数神经网络方法。

关键词：时序关系分类句子表示信息交互最短依存路径双向长短期记忆网络

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基于蚁群融合D*Lite的动态改航路径规划

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计算机系统应用 2023年第8期32卷 250-258页

作者：张文方巍南京信息工程大学计算机学院数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信大气象科学技术研究院有限公司南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

危险天气下的改航与受限区划设和路径规划算法密切相关,本文针对改航环境构建中Graham扫描结果存在较大无效区域,提出分块后并行扫描.针对危险天气的突发性,为了适用于复杂环境,提出在增量式的D*Lite全局规划路径基础上智能分割、蚁群... 详细信息

危险天气下的改航与受限区划设和路径规划算法密切相关,本文针对改航环境构建中Graham扫描结果存在较大无效区域,提出分块后并行扫描.针对危险天气的突发性,为了适用于复杂环境,提出在增量式的D*Lite全局规划路径基础上智能分割、蚁群算法局部搜索的复合结构动态规划方法.通过改进信息素更新策略解决收敛速度慢、耗时长且易陷入局部最优的缺点.实验结果表明,分块并行Graham扫描划设的飞行受限区形状更接近实际,面积缩至原先的48.1%.改进蚁群融合D*Lite的复合结构动态路径规划算法D*Lite-ACO兼顾全局与局部,将重规划范围控制到当前位置与目标点间,在路径长度、规划时间和迭代范围上的评价指标分别提升1.2%、40.7%、66.7%.

关键词：危险天气飞行受限区路径规划 Graham 蚁群算法

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算法设计与分析“三位一体”教学模式探究

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电脑知识与技术 2021年第4期17卷 138-140页

作者：吴庭芳苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学江苏苏州215006

算法设计与分析是计算机相关专业的核心课程之一,但在课程教学实践中,存在课堂教学方式单一、缺乏实践环节、教学内容未与时俱进等问题。鉴于此,结合算法设计与分析课程的特点和教学经验,从该课程的理论教学、实践教学和自主研学三个方... 详细信息

算法设计与分析是计算机相关专业的核心课程之一,但在课程教学实践中,存在课堂教学方式单一、缺乏实践环节、教学内容未与时俱进等问题。鉴于此,结合算法设计与分析课程的特点和教学经验,从该课程的理论教学、实践教学和自主研学三个方面进行改革探讨,提出一些具体的教学改革措施,构建基于理论教学、实践教学和自主研学"三位一体"的算法设计与分析课程新型教学模式,从而激发学生学习的主观能动性,提高课程教学效能。

关键词：高校课程算法设计与分析教学模式教学改革三位一体

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基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

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计算机学报 2020年第1期43卷 93-106页

作者：凌兴宏李杰朱斐刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 详细信息

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型.其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;同时,视觉注意力机制为图像不同区域设置权重参数,权重高的区域表示该区域信息对智能体后续的策略学习有重要价值,帮助智能体更高效地学习到最优策略.新算法引入双重注意力机制,从表层和深层两个角度对图像进行编码表征,帮助智能体将聚焦点集中在重要的图像区域和图像特征上.最后,通过Atari 2600部分经典实验验证了基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法的有效性.

关键词：注意力机制双重注意力机制行动者评论家异步优势行动者评论家异步深度强化学习

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一种基于改进向量投影距离的知识图谱表示方法

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计算机科学 2020年第4期47卷 189-193页

作者：李鑫超李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

表示学习在知识图谱推理中有着重要的研究价值,将知识库中的实体和关系用连续低维向量进行表示,可实现知识的可计算。基于向量投影距离的知识表示学习模型在面对复杂关系时有较好的知识表达能力,但在处理一对一简单关系时容易受到无关... 详细信息

表示学习在知识图谱推理中有着重要的研究价值,将知识库中的实体和关系用连续低维向量进行表示,可实现知识的可计算。基于向量投影距离的知识表示学习模型在面对复杂关系时有较好的知识表达能力,但在处理一对一简单关系时容易受到无关信息的干扰,并且在一对多、多对一和多对多等复杂关系上存在性能提升空间。为此,文中提出了一个基于改进向量投影距离的知识表示学习模型SProjE,该模型引入自适应度量方法,降低了噪声信息的影响。在此基础上,通过进一步优化损失函数来提高复杂关系三元组的损失权重。该模型适用于大规模知识图谱的表示学习任务。最后,在标准知识图谱数据集WN18和FB15K上分析和验证了所提方法的有效性,基于链路预测任务的评测实验结果表明,相较于现有的模型和方法,SProjE在各项性能指标上均取得了明显的进步。

关键词：知识图谱表示学习自适应度量链路预测

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基于带权词格的循环神经网络句子语义表示建模

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计算机研究与发展 2019年第4期56卷 854-865页

作者：张祥文陆紫耀杨静林倩卢宇王鸿吉苏劲松厦门大学福建厦门361000 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

目前,循环神经网络(recurrent neural network, RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言,例如中文,该网络以经过分词预处理的词序列作为标准输入.然而,非最优的分词粒度和分词错误会对句子... 详细信息

目前,循环神经网络(recurrent neural network, RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言,例如中文,该网络以经过分词预处理的词序列作为标准输入.然而,非最优的分词粒度和分词错误会对句子语义表示建模产生负面作用,影响后续自然语言处理任务的进行.针对这些问题,提出基于带权词格的循环神经网络模型.该模型以带权词格作为输入,在每个时刻融合多个输入向量和对应的隐状态,融合生成新的隐状态.带权词格是一种包含指数级别分词结果的压缩数据结构,词格中的边权重在一定程度上体现了不同分词结果的一致性.特别地,利用词格权重作为融合函数中权重建模的监督信息,进一步提升了模型句子语义表示的学习效果.相比于传统循环神经网络,该模型不仅能够缓解分词错误对句子语义建模产生的负面影响,同时使得语义建模具有更强的灵活性.在情感分类和问句分类2个任务上的实验结果证明了该模型的有效性.

关键词：带权词格循环神经网络句子语义建模情感分类问句分类

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李群机器学习为解决“定性+定量”复杂问题提供新范式

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智能系统学报 2023年第4期18卷 642-642页

作者：李凡长俄罗斯工程院江苏省机器学习与网络安全交叉研究工程中心江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学机器学习与类脑计算国际合作实验室江苏省计算机学会江苏省人工智能学会苏州市人工智能学会中国人工智能学会

自2022年12月OpenAI发布ChatGPT以来,以通用人工智能(artificial general intelligence,AGI)为代表的人工智能技术变革进入了加速发展的快车道。机器学习作为通用人工智能的核心技术,能否帮助人们解决“线性+非线性”“单参数+多参数”... 详细信息

自2022年12月OpenAI发布ChatGPT以来,以通用人工智能(artificial general intelligence,AGI)为代表的人工智能技术变革进入了加速发展的快车道。机器学习作为通用人工智能的核心技术,能否帮助人们解决“线性+非线性”“单参数+多参数”“离散+连续”“定性+定量”“局部+全局”等复杂问题。这已是考验机器学习的关键。机器学习该如何发展?正如北京大学数学科学学院鄂维南院士所说:“机器学习已开创应用数学新机遇。”因此,利用“数学方法+机器学习”模式进行交叉研究是研究机器学习的发展新方向。

关键词：数学科学学院机器学习人工智能技术数学方法应用数学交叉研究单参数发展新方向

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密度峰值聚类算法综述

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计算机研究与发展 2020年第2期57卷 378-394页

作者：陈叶旺申莲莲钟才明王田陈谊杜吉祥华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 宁波大学信息学院浙江宁波315211

密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高、且与其他密度更高区域相隔较远的数据点.这些点被称为密度... 详细信息

密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高、且与其他密度更高区域相隔较远的数据点.这些点被称为密度峰值点,可以用来作为聚类中心.根据建构好的层次关系,该算法提供了2种不同的方式完成最后聚类:一种是与用户交互的决策图,另一种是自动化方式.跟踪了DPeak近年来的发展与应用动态,对该算法的各种改进或变种从以下3方面进行了总结和梳理:首先,介绍了DPeak算法原理,对其在聚类算法分类体系中的位置进行了讨论.将其与5个主要的聚类算法做了比较之后,发现DPeak与均值漂移聚类算法(mean shift)有诸多相似之处,因而认为其可能为mean shift的一个特殊变种.其次,讨论了DPeak的几个不足之处,如复杂度较高、自适应性不足、精度低和高维数据适用性差等,将针对这些缺点进行改进的相关算法做了分类讨论.此外,梳理了DPeak算法在不同领域中的应用,如自然语言处理、生物医学应用、光学应用等.最后,探讨了密度峰值聚类算法所存在的问题及挑战,同时对进一步的工作进行展望.

关键词：聚类算法密度峰值大数据数据挖掘密度聚类

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汉语篇章理解研究综述

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软件学报 2019年第7期30卷 2052-2072页

作者：孔芳王红玲周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

人们理解自然语言通常是在篇章级进行的,随着词汇级及句子级研究的日益成熟,自然语言处理研究的焦点已转向篇章级。篇章分析的主要任务就是从整体上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章。根据不同的篇章分... 详细信息

人们理解自然语言通常是在篇章级进行的,随着词汇级及句子级研究的日益成熟,自然语言处理研究的焦点已转向篇章级。篇章分析的主要任务就是从整体上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章。根据不同的篇章分析目的,篇章单元及其关系可以表示为不同的篇章基本结构,不同篇章基本结构及其关系的研究可提供不同层面的篇章理解。目前对汉语篇章内在规律的研究较少,缺乏对篇章进行有效分析和深入理解的理论方法体系,这严重制约了篇章级的相关研究及应用。重点关注篇章的两个最基本特征,即衔接性和连贯性,从篇章结构分析的理论研究、资源建设和计算模型这3个方面,分别探讨篇章修辞结构(体现篇章连贯性)和话题结构(体现篇章衔接性),对篇章理解的国内外研究现状进行了归纳和整理,并给出了目前存在的主要问题和研究趋势。

关键词：自然语言理解篇章分析篇章修辞结构篇章话题结构

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