检索结果-内蒙古大学图书馆

电力信息与通信技术 2023年第1期21卷 9-18页

作者：董家富万雄王岩叶瑞丽熊志杰范海威薛一波清华大学自动化系北京市海淀区100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京市海淀区100084 国家电网有限公司国家电力调度控制中心北京市西城区100031 电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京市海淀区100192 四川电力调度控制中心四川省成都市610046 国网福建省电力有限公司福建省福州市350000 清华大学计算机系北京市海淀区100084

短期电力负荷预测作为电力系统的基本组成,能够指导电力公司制定经济合理的生产调度计划。由于电力负荷数据的时序特性和非线性特性,准确作出电力负荷预测具有很大的挑战。当下深度学习不断发展,其在复杂非线性关系建模和处理时序信息... 详细信息

短期电力负荷预测作为电力系统的基本组成,能够指导电力公司制定经济合理的生产调度计划。由于电力负荷数据的时序特性和非线性特性,准确作出电力负荷预测具有很大的挑战。当下深度学习不断发展,其在复杂非线性关系建模和处理时序信息等方面表现突出。文章提出一种融合XGBoost和改进Transformer模型的新型短期电力负荷预测方法XGB-Transformer。该方法考虑时间周期和气象因素对电力负荷的影响,利用基于XGBoost的特征选择方法进行数据规约,利用改进后的Transformer模型来学习序列内部规律和序列间的长距离依赖关系,以提高预测准确性与效率。该方法在真实的电力系统负荷数据上进行实验,结果表明XGB-Transformer方法在准确率和效率2个方面均优于传统方法和其他深度学习方法,证明了其有效性。

关键词：短期负荷预测深度学习 XGBoost Transformer

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说话人识别中的分数域语速归一化

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第4期58卷 337-341页

作者：艾斯卡尔·肉孜王东李蓝天郑方张晓东金磐石清华大学计算机科学与技术系、清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心、信息技术研究院语音和语言技术中心北京100084 中国建设银行信息技术管理部北京100000

语速变化导致说话人识别系统性能显著下降。该文提出一种分数域语速归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。由不同语速语音数据组成参考集（全局和局部）,对每一个登入说话人估计其对参考集中每一类参考语音的分数分布,局部... 详细信息

语速变化导致说话人识别系统性能显著下降。该文提出一种分数域语速归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。由不同语速语音数据组成参考集（全局和局部）,对每一个登入说话人估计其对参考集中每一类参考语音的分数分布,局部参考集通过按相对语速划分全局参考集而获得。基于该文录制的语速数据库在GMM-UBM（Gaussian mixture model-universal background model）框架下对测试语音进行分数归一化,并通过训练数据扩展有效解决了数据系数问题,最终等错误率相对下降33.33%。研究结果表明：全局和局部归一化方法都有效减少了语速变化对说话人识别系统的影响。

关键词：说话人识别分数域语速归一化相对语速 GMM-UBM

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数据科学与大数据技术专业特色课程研究

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计算机科学 2018年第3期45卷 1-8页

作者：朝乐门邢春晓王雨晴数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872 中国人民大学信息资源管理学院北京100872 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学信息技术研究院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

目前,我国数据科学与大数据技术专业的建设已成为新的热点话题。在系统调研世界一流大学数据科学专业建设现状的基础上,从特色课程的视角重点分析加州大学伯克利分校、约翰·霍普金斯大学、华盛顿大学、纽约大学、斯坦福大学、卡内... 详细信息

目前,我国数据科学与大数据技术专业的建设已成为新的热点话题。在系统调研世界一流大学数据科学专业建设现状的基础上,从特色课程的视角重点分析加州大学伯克利分校、约翰·霍普金斯大学、华盛顿大学、纽约大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、伦敦城市大学共8所大学的数据科学专业,提出了数据科学与大数据技术这一新专业应重视的10门特色课程,并分析了现阶段我国数据科学教育中普遍存在的8种曲解现象及对策建议。

关键词：大数据数据科学课程体系专业建设

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数据科学研究的现状与趋势

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计算机科学 2018年第1期45卷 1-13页

作者：朝乐门邢春晓张勇数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872 中国人民大学信息资源管理学院北京100872 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学信息技术研究院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系。其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了... 详细信息

大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系。其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题。接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。然后,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视,模型集成及元分析的兴起,数据在先、模式在后或无模式的出现,数据一致性及现实主义的回归,多副本技术及靠近数据原则的广泛应用,多样化技术及一体化应用并存,简单计算及实用主义占据主导地位,数据产品开发及数据科学的嵌入式应用,专家余及公众数据科学的兴起,数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合文中工作,对数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。

关键词：数据科学大数据数据产品开发数据加工数据驱动

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THUYG-20：免费的维吾尔语语音数据库

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第2期57卷 182-187页

作者：艾斯卡尔·肉孜殷实张之勇王东艾斯卡尔·艾木都拉郑方清华大学计算机科学与技术系清华信息科学技术国家实验室信息技术研究院北京100084 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

语音数据资源是语音识别研究的基础。当前国内只有为数不多的开放的语音数据库供研究者免费使用,特别是在维吾尔语等少数民族语音识别方面,数据资源更为贫乏。该文发布一个完全免费的维吾尔语连续语音数据库,该数据库包括约20h的训练数... 详细信息

语音数据资源是语音识别研究的基础。当前国内只有为数不多的开放的语音数据库供研究者免费使用,特别是在维吾尔语等少数民族语音识别方面,数据资源更为贫乏。该文发布一个完全免费的维吾尔语连续语音数据库,该数据库包括约20h的训练数据和1h的测试数据,同时介绍了构建维吾尔语语音识别系统所需要的音素集、词表、文本数据等相关资源,以及用于构建基线系统的脚本。给出了该基线系统在纯净测试数据和噪声测试数据上的识别性能。该数据库为维吾尔语语音识别研究提供了可以借鉴的标准数据库。

关键词：语音识别维吾尔语语料库深度神经网络(DNN)

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可信固态硬盘:大数据安全的新基础

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计算机学报 2016年第1期39卷 154-168页

作者：田洪亮张勇许信辉李超邢春晓清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学信息技术研究院北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

大数据平台,因其数据多、价值高和存储集中的特点,已经成为对攻击者非常有吸引力的目标.因此,大数据安全是一个非常重要的研究课题.然而,当前保障大数据平台(如Hadoop)数据安全的两种常见方法各有不足:(1)访问控制.存在被外部黑客攻破... 详细信息

大数据平台,因其数据多、价值高和存储集中的特点,已经成为对攻击者非常有吸引力的目标.因此,大数据安全是一个非常重要的研究课题.然而,当前保障大数据平台(如Hadoop)数据安全的两种常见方法各有不足:(1)访问控制.存在被外部黑客攻破或内部管理员绕过的风险;(2)数据加密.虽然安全性较高,但加密解密海量数据会增加显著开销.为了同时满足大数据应用对数据存储的高安全和高性能要求,文中提出可信固态硬盘(TrustedSSD),它提供安全增强的存储设备接口和协议,使得用户可以对存储中的数据施以细粒度的访问控制,从而保障存储中数据的安全.文中深入分析了可信固态硬盘的安全性,并详细介绍了系统设计与实现中的挑战和应对.实验结果表明,无论是在合成的还是真实的工作负载上,可信固态硬盘的运行开销不到3%.因此,可信固态硬盘有望成为大数据安全的新基础.

关键词：大数据数据安全固态硬盘

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大数据驱动的网络信息平面

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计算机学报 2016年第1期39卷 126-139页

作者：尹浩乔波清华大学信息技术研究院北京100084 清华大学信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

随着互联网逐步深入人类的生活,人们对互联网的服务质量提出了更高的要求,这给互联网带来了巨大的挑战:一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入,网络规模不断扩大,导致网络服务管理复杂;二是互联网新应用的出现,给网... 详细信息

随着互联网逐步深入人类的生活,人们对互联网的服务质量提出了更高的要求,这给互联网带来了巨大的挑战:一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入,网络规模不断扩大,导致网络服务管理复杂;二是互联网新应用的出现,给网络服务提出了更高的要求.但是,由于网络和应用缺乏相互的感知,严重影响了网络质量的提高.为了解决网络与应用相互独立的问题,需要建立网络信息平面来沟通网络和应用以提高网络服务质量.随着SDN(Software-Defined Networking)等网络新技术的发展和大数据思想深入影响到互联网的架构和通信模式,在网络架构中融入大数据驱动的网络信息平面以及密集计算驱动的分析方法已成为重要的研究方向.在现有的网络中,利用测量数据构建网络服务平台并通过数据驱动的方式优化网络资源的管理效率和提升用户体验,也成为当前工业界和学术界关注的热点.文中首先分析了网络信息平面构建的必然性,然后提出了一种大数据驱动的网络信息平面架构,分析了信息平面研发中面临的三大难题,最后,对解决这些难题提出了一些想法和建议.

关键词：大数据网络信息平面软件定义网络

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说话人识别中的分数域语速归一化研究

说话人识别中的分数域语速归一化研究

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第十四届全国人机语音通讯学术会议

作者：艾斯卡尔·肉孜王东李蓝天郑方张晓东金磐石清华大学计算机科学与技术系清华信息科学技术国家实验室技术创新和开发部语音和语言技术中心信息技术研究院语音和语言技术中心中国建设银行信息技术管理部

语速变化将导致语音频谱畸变,进而导致说话人识别系统性能显著下降。本文提出一种分数域归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。在全局归一化算法中,不同语速语音的语音数据组成一个全局参考集合,对每一个登入的说话人估计... 详细信息

语速变化将导致语音频谱畸变,进而导致说话人识别系统性能显著下降。本文提出一种分数域归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。在全局归一化算法中,不同语速语音的语音数据组成一个全局参考集合,对每一个登入的说话人估计该集合中的参考语音的分数分布在局部归一化算法中,将该全局参考集合中的语音按语速划分区间,在每个区间上估计参考语音分数分布。在测试阶段对测试语音在声称说话人模型上的识别分数进行分数归一化。为了对语速进行针对性研究,本文录制了包含快速、慢速和正常语速语音的CSLT-SPRateDGT2016语音数据库。基于该数据库在GMM-UBM框架下采用全局和局部归一化方法进行实验,实验表明两种归一化方法都显著提高了基线系统性能,等错误率相对下降17.77%和4.58%。进而,为了解决数据稀疏问题,本文对原数据库进行扩展,利用工具人为生成大量不同语速的语音数据。实验表明该数据扩展方法有效解决了数据稀疏问题,用两种归一化方法得到的等错误率比基线系统相对下降28.94%和33.33%。

关键词：分数域语速归一化相对语速 GMM-UBM 说话人识别

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一种基于大数据分析的移动健康服务平台

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智慧健康 2016年第2期2卷 45-49页

作者：盛明张勇李超邢春晓清华大学信息技术研究院计算机系清华信息科学与技术国家实验室北京100084

本文提出一种基于可穿戴传感器、移动互联网以及大数据分析的健康服务平台-飞活健康网平台。该健康服务平台整合可穿戴设备、一体机设备、智能手机应用和相关大数据处理技术,便于展示、管理与比较长期的基本健康数据和环境数据;并通过... 详细信息

本文提出一种基于可穿戴传感器、移动互联网以及大数据分析的健康服务平台-飞活健康网平台。该健康服务平台整合可穿戴设备、一体机设备、智能手机应用和相关大数据处理技术,便于展示、管理与比较长期的基本健康数据和环境数据;并通过智能分类、深度学习等后台数据分析,实现提醒、建议与警告等健康增值服务。

关键词：大数据可穿戴设备数据分析智慧健康

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一种新的复杂网络影响力最大化发现方法

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物理学报 2015年第19期64卷 19-30页

作者：胡庆成张勇许信辉邢春晓陈池陈信欢清华大学计算机科学与技术系信息技术研究院清华信息科学与技术国家实验室北京100084

复杂网络中影响力最大化建模与分析是社会网络分析的关键问题之一,其研究在理论和现实应用中都有重大的意义.在给定s值的前提下,如何寻找发现s个最大影响范围的节点集,这是个组合优化问题,Kempe等已经证明该问题是NP-hard问题.目前已有... 详细信息

复杂网络中影响力最大化建模与分析是社会网络分析的关键问题之一,其研究在理论和现实应用中都有重大的意义.在给定s值的前提下,如何寻找发现s个最大影响范围的节点集,这是个组合优化问题,Kempe等已经证明该问题是NP-hard问题.目前已有的随机算法时间复杂度低,但是结果最差;其他贪心算法时间复杂度很高,不能适用于大型社会网络中,并且这些典型贪心算法必须以了解网络的全局信息为前提,而获取整个庞大复杂且不断发展变化的社会网络结构是很难以做到的.我们提出了一种新的影响力最大化算法模型RMDN,及改进的模型算法RMDN++,模型只需要知道随机选择的节点以及其邻居节点信息,从而巧妙地回避了其他典型贪心算法中必须事先掌握整个网络全局信息的问题,算法的时间复杂度仅为O(s log(n));然后,我们利用IC模型和LT模型在4种不同的真实复杂网络数据集的实验显示,RMDN,RMDN++算法有着和现有典型算法相近的影响力传播效果,且有时还略优,同时在运行时间上则有显著的提高;我们从理论上推导证明了方法的可行性.本文所提出的模型算法适用性更广,可操作性更强,为这项具有挑战性研究提供了新的思路和方法.

关键词：复杂网络影响力最大化信息传播贪心算法

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