检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第7期61卷 196-203页

作者：侯向丹孙晓凯刘洪普河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

命名实体识别在自然语言处理领域扮演着基础且关键的角色,它是信息提取、问答系统、机器翻译等众多常见应用的核心组成元素。其识别成果将直接决定后续多个下游自然语言处理任务的表现,因此具有极大的研究价值。但现有的对中文命名实体... 详细信息

命名实体识别在自然语言处理领域扮演着基础且关键的角色,它是信息提取、问答系统、机器翻译等众多常见应用的核心组成元素。其识别成果将直接决定后续多个下游自然语言处理任务的表现,因此具有极大的研究价值。但现有的对中文命名实体识别的研究主要集中在规律性实体上,对于非规律性实体和多表现形式实体的识别效果有待提升,如各种名称。为了解决这一问题,在基于规则启发模型(regularity-inspired recognition network,RICON)的基础上,提出了一种“实体的扩展规则网络”(extension regular of entity network,ERoEN),通过加入边界扩展机制捕获每个扩展后实体的规律,从而提取非规律性实体前后的隐含特征,以此提高对非规律性实体的识别能力;并且引入多粒度膨胀卷积层捕获不同距离的上下文信息,增强实体与上下文的关联性,最终提高对多表现形式实体的识别效果。通过在OntoNote4、Weibo和CLUENER2020数据集上的验证,ERoEN模型相比于RICON模型大部分实验中在F1值上分别提升了1.27、1.02和1.13个百分点。

关键词：命名实体识别注意力机制膨胀卷积边界扩展

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉和语言感知增强的图像描述生成模型

引用

计算机工程与设计 2025年第1期46卷 223-229页

作者：彭玉青陈姣高萱任梓瑜河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学大数据计算重点实验室天津300401

为解决Transformer未充分利用低层编码器视觉信息和解码器中已生成单词信息不断被稀释的问题,提出一种用于图像描述的增强视觉与语言信息的Transformer架构,即VALRT模型。通过在基础Transformer模型上建立一个视觉感知增强模块(VR),以... 详细信息

为解决Transformer未充分利用低层编码器视觉信息和解码器中已生成单词信息不断被稀释的问题,提出一种用于图像描述的增强视觉与语言信息的Transformer架构,即VALRT模型。通过在基础Transformer模型上建立一个视觉感知增强模块(VR),以阶梯式方法融合低级和高级视觉编码特征,增强视觉特征表示;构建一个语言感知增强模块(LR),通过增强在预测单词时已生成单词信息的贡献,提升预测单词准确性。为验证模型的有效性,将VALRT模型在MSCOCO基准测试集上进行测试,实验结果表明,VALRT模型拥有更好的性能,能生成更准确、更细粒度的描述。

关键词：图像描述 Transformer 深度学习注意力机制多模态编码器解码器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

云多租数据库资源规划调度技术综述

引用

软件学报 2025年第1期36卷 446-468页

作者：刘海龙王硕侯舒峰徐海洋李战怀西北工业大学计算机学院陕西西安710072 大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 陕西西安710072

云多租数据库具有按需付费、按需扩展、免部署、高可用、自带运维能力、资源共享等诸多优势,可以大大降低用户使用数据库服务的成本.现在越来越多的企业和个人开始在数据库即服务(DaaS)平台托管他们的数据库服务.DaaS平台需要按照用户... 详细信息

云多租数据库具有按需付费、按需扩展、免部署、高可用、自带运维能力、资源共享等诸多优势,可以大大降低用户使用数据库服务的成本.现在越来越多的企业和个人开始在数据库即服务(DaaS)平台托管他们的数据库服务.DaaS平台需要按照用户服务水平协议(SLA)为诸多租户提供服务,同时也需要保障平台收益.但是,由于租户及其负载具有动态性、异构性和竞争性等特点,如何在遵循SLA的同时根据负载自适应规划调度资源同时兼顾平台收益对于DaaS平台来说是一件极具挑战性的工作.针对云多租数据库中比较常见的类型,如关系型数据库,详细分析了当前云多租数据库资源规划调度技术所面临的挑战,提炼了关键科学问题,给出了技术框架,然后从资源规划调度技术、资源预估技术、资源弹性伸缩技术以及数据库资源规划调度工具等4个方面对现有研究工作进行了总结和分析,并且展望了未来的研究方向.

关键词：多租户云数据库资源规划调度资源预估资源弹性伸缩关系数据库云原生多模数据库

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊GO-FLOW法的并网型微电网可靠性评估

引用

太阳能学报 2025年第1期46卷 429-437页

作者：岳大为姜毅杨明哲李练兵商悦阳张帅龙河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学) 天津300130 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津300130 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130

由于传统GO-FLOW法存在定常故障率和维修率的局限性,将一种新的可靠性评估算法—模糊GO-FLOW法引入并网型微电网可靠性评估中。首先,基于梯形模糊数,对GO-FLOW法进行改进;随后,根据并网型微电网系统结构,设计新型操作符并建立微电网系... 详细信息

由于传统GO-FLOW法存在定常故障率和维修率的局限性,将一种新的可靠性评估算法—模糊GO-FLOW法引入并网型微电网可靠性评估中。首先,基于梯形模糊数,对GO-FLOW法进行改进;随后,根据并网型微电网系统结构,设计新型操作符并建立微电网系统的模糊GO-FLOW图,同时对操作符的模糊成功概率进行计算;最后,基于改进的IEEE RBTS BUS6 F4馈线系统,对比分析模糊GO-FLOW法、模糊化前GO-FLOW法和序贯蒙特卡洛模拟法。结果表明,在并网型微电网可靠性评估中,模糊GO-FLOW法具有较高的运算效率和计算精度。

关键词：可靠性分析微电网光伏发电 GO-FLOW法梯形模糊数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于关联信息增强与关系平衡的场景图生成方法

引用

计算机应用 2025年第3期45卷 953-962页

作者：李林昊韩冬董永峰李英双王振河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

利用场景图的上下文信息可以帮助模型理解目标之间的关联作用;然而,大量不相关的目标可能带来额外噪声,进而影响信息交互,造成预测偏差。在嘈杂且多样的场景中,即使几个简单的关联目标,也足够推断目标所处的环境信息,并消除其他目标的... 详细信息

利用场景图的上下文信息可以帮助模型理解目标之间的关联作用;然而,大量不相关的目标可能带来额外噪声,进而影响信息交互,造成预测偏差。在嘈杂且多样的场景中,即使几个简单的关联目标,也足够推断目标所处的环境信息,并消除其他目标的歧义信息。此外,在面对真实场景中的长尾偏差数据时,场景图生成(SGG)的性能难以令人满意。针对上下文信息增强和预测偏差的问题,提出一种基于关联信息增强与关系平衡的SGG(IERB)方法。IERB方法采用一种二次推理结构,即根据有偏场景图的预测结果重新构建不同预测视角下的关联信息并平衡预测偏差。首先,聚焦不同视角下的强相关目标以构建上下文关联信息;其次,利用树型结构的平衡策略增强尾部关系的预测能力;最后,采用一种预测引导方式在已有场景图的基础上预测优化。在通用的数据集Visual Genome上的实验结果表明,与3类基线模型VTransE(Visual Translation Embedding network)、Motif和VCTree(Visual Context Tree)相比,所提方法在谓词分类(PredCls)任务下的均值召回率mR@100分别提高了11.66、13.77和13.62个百分点,验证了所提方法的有效性。

关键词：场景图生成信息增强有偏预测关系平衡预测优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于关系特征强化的全景场景图生成方法

引用

计算机应用 2025年第2期45卷 584-593页

作者：李林昊王逸泽李英双董永峰王振河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

全景场景图生成(PSGG)旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对(subject-object pair)的特征描述,然而现行工作中存在以下不足:采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅... 详细信息

全景场景图生成(PSGG)旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对(subject-object pair)的特征描述,然而现行工作中存在以下不足:采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅关注对象的语义和空间位置特征,忽略了对关系预测同样重要的对象对的语义联合特征和相对位置特征;未能针对不同类型的对象对(如前景-前景、前景-背景、背景-背景)进行差异化特征提取,进而忽略了它们之间的差异性。针对上述问题,提出一种基于关系特征强化的全景场景图生成方法(RFE)。首先,通过引入像素级掩码区域特征,丰富对象特征的细节信息,同时有效地融合对象对的联合视觉特征、语义联合特征和相对位置特征;其次,根据对象对的不同类型,自适应地选择最适合本类型对象对的特征提取方式;最后,获得强化后更精确的关系特征用于关系预测。在PSG数据集上的实验结果表明,以VCTree(Visual Contexts Tree)、Motifs、IMP(Iterative Message Passing)和GPSNet为基线方法,ResNet-101为骨干网络,RFE在具有挑战性的SGGen任务上召回率(R@20)指标分别提高了4.37、3.68、2.08和1.80个百分点,验证了所提方法在PSGG的有效性。

关键词：全景场景图生成对象对联合特征关系特征强化语义关联关系自适应选择

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

海上升压站雷击暂态效应研究

引用

太阳能学报 2025年第3期46卷 619-625页

作者：张萍张海旭卢盛欣吴伟强魏玉憧李练兵河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学) 天津300130 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130 河北建投海上风电有限公司唐山063600

为全面研究海上风电场设备互连时雷电击中海上升压站的综合暂态效应,首先将升压站平台等效为离散化网络π型电路,基于散射参数和传输线理论搭建升压站变压器和海底电缆模型,然后搭建海上风力机与陆地输电杆塔(二者通过海底电缆与海上升... 详细信息

为全面研究海上风电场设备互连时雷电击中海上升压站的综合暂态效应,首先将升压站平台等效为离散化网络π型电路,基于散射参数和传输线理论搭建升压站变压器和海底电缆模型,然后搭建海上风力机与陆地输电杆塔(二者通过海底电缆与海上升压站互连)的一体化波阻抗模型,探讨雷电击中海上风电场各部分引起的过电压分布规律。实验结果表明,雷电击中海上升压站时,产生MV级的响应电压,引起变压器处的峰值电压为雷击点电压的1/10,且其内部峰值电压略高于外壳;当雷电击中海上风力机或陆地输电杆塔,升压站变压器内部均产生kV级的响应电压。

关键词：海上风力机雷电海底电缆海上升压站暂态效应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可见光和先进成像技术的粮食不完善粒快速检测研究进展

引用

食品工业科技 2025年第6期46卷 30-42页

作者：葛宏义郭春燕蒋玉英张元孙振雨季晓迪吴旭阳冯博周文慧王恒河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南郑州450001 河南工业大学河南省粮食光电探测与控制重点实验室河南郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院河南郑州450001

粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题... 详细信息

粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题,难以满足目前前沿研究向快速、准确检测发展的主要趋势。可见光成像技术操作简便且成像速度较快,但其无法识别粮食内部的特征信息。具有高分辨率和快速检测等优势的先进成像技术也成为粮食不完善粒检测领域的重要研究热点之一。本文综述了用于粮食不完善粒检测的成像技术,包括可见光成像、X射线、热成像、高光谱和多光谱成像以及太赫兹成像等,对这些技术的优缺点进行讨论和比较。分别从粮食的视觉外观和内部特征信息两方面进行介绍,总结了成像技术与机器学习方法结合在粮食不完善粒检测方面的研究进展。最后提出现阶段存在的问题并进行讨论,对未来改进方向进行展望,为粮食不完善粒检测的创新应用提供重要参考。

关键词：不完善粒可见光成像 X射线成像热成像高光谱和多光谱成像太赫兹成像机器学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于组合负载预测模型的多租户数据库弹性伸缩方法

引用

软件学报 2025年第3期36卷 981-994页

作者：徐海洋刘海龙陈先王磊金轲侯舒峰李战怀西北工业大学计算机学院陕西西安710100 大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 陕西西安710100 西安中兴新软件有限责任公司陕西西安710100

云环境下的多租户数据库重要特性之一是可伸缩性,然而大部分的弹性伸缩技术难以针对复杂变化的负载进行有效的伸缩决策.若能提前预测负载变化,则能够准确地调整资源供给.鉴于此,提出了基于内存负载预测的多租户数据库弹性伸缩方法,包括... 详细信息

云环境下的多租户数据库重要特性之一是可伸缩性,然而大部分的弹性伸缩技术难以针对复杂变化的负载进行有效的伸缩决策.若能提前预测负载变化,则能够准确地调整资源供给.鉴于此,提出了基于内存负载预测的多租户数据库弹性伸缩方法,包括一种组合负载预测模型和一种弹性伸缩策略.组合负载预测模型融合了卷积神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元的优势,可以比较精确地预测数据库集群内存负载需求;弹性伸缩策略基于需求预测结果,调整虚拟机数目,保证资源供应处于合理范围.与现有方法对比,所提出的模型预测误差降低了8.7%-21.8%,预测拟合度提高了4.6%.在此基础上,改进了贝叶斯优化算法,用于该模型超参数调优,解决了贝叶斯优化在离散解、连续解的组合域中效果较差的问题,误差指标值降低了20%以上,拟合度提高了1.04%.实验结果表明,与Kubernetes中应用最广泛的伸缩策略相比,所提出的弹性伸缩方法避免了弹性伸缩的滞后性与资源浪费,响应时间降低了8.12%,延迟降低了9.56%.

关键词：多租户数据库资源管理资源预测弹性伸缩

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进EfficientNet的轻量化小麦不完善粒识别模型

引用

中国粮油学报 2025年第2期40卷 192-202页

作者：于锦龙于俊伟张自豪潘泉母亚双河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州450001 河南工业大学河南省粮食光电探测与控制重点实验室郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院郑州450001 西北工业大学自动化学院西安710129

针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用... 详细信息

针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用LCSA模块替换原网络中的SE模块,使模型能同时捕获通道信息与空间信息,提升模型的识别能力。然后,借鉴CSPnet思想对MBConv的结构进行调整,在减少模型参数量的同时提升模型识别正确率。最后,在模型的首个卷积层后加入LCSA模块,进一步增强模型的特征提取能力。实验结果表明,ML-EfficientNet模型的识别准确率为95.71%,参数量为2.863 M、浮点计算量为0.376 G。较改进前识别精度提升了1.57%,参数量减少60%,浮点计算量减少9%,能够有效地进行小麦不完善粒的识别任务,为智慧农业提供有益支持。

关键词：小麦不完善粒识别 EfficientNet-B0 轻量化注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：