检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2021年第2期35卷 33-40,51页

作者：王星陶明阳侯磊于济凡单力秋张馨如陈吉辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院知识智能研究中心北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平... 详细信息

随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平均词频较低的冬奥会中文领域时效果并不理想。该文提出了中英文双语迭代扩展的方法,利用数量多、词频较高的英文语料库和中英文跨语言同义词数据集解决中文数据集平均质量较低的问题。该文使用维基百科中冬奥会领域相关的词条组成的数据集进行实验。实验结果表明,与其他集合扩展方法相比,该文提出的扩展方法扩展出的新词质量提升了12%以上。

关键词：集合扩展低频词迭代扩展

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基于百科语料的中英文双语词典提取

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中文信息学报 2021年第1期35卷 25-33页

作者：王星单力秋侯磊于济凡陈吉陶明阳辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院知识智能研究中心北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

双语词典是跨语言自然语言处理中一项非常重要的资源。目前提取双语词典的方法主要是基于平行语料库和基于可比语料库,但是这两种方法在提取新词或者某些技术术语时都存在双语资源匮乏的问题。相比之下,基于部分双语语料的方法由于利用... 详细信息

双语词典是跨语言自然语言处理中一项非常重要的资源。目前提取双语词典的方法主要是基于平行语料库和基于可比语料库,但是这两种方法在提取新词或者某些技术术语时都存在双语资源匮乏的问题。相比之下,基于部分双语语料的方法由于利用的是新闻或者百科知识,故可以很好地解决这个问题,然而目前基于部分双语语料的方法主要集中在对文本内容的提取上,缺乏对文本内容以外部分的提取。针对此不足,该文以中英文两种语言为例,提出了一种基于百科语料的中英文双语词典的提取方法。该方法是在对文本内容提取的基础上结合在线百科的结构特点,分别用五种不同的方法对百科语料进行提取,综合查重后得到的双语信息数量为969 308条。与以往的基于部分双语语料的双语词典的提取方法相比,该方法在在线百科语料上的提取数量提高了170.75%。

关键词：双语词典提取跨语言自然语言处理部分双语语料

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智能隐形眼镜的研究进展与挑战

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物联网学报 2022年第1期6卷 1-12页

作者：徐建东李睿嵩常昊杨轶张盛任天令清华大学集成电路学院北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系美国伯克利94720 清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 清华大学柔性电子技术研究中心北京100084

随着物联网技术的发展,隐形眼镜不仅仅局限于视力矫正,已成为智能可穿戴设备的新兴领域,并且随着“元宇宙”概念的提出,增强现实(AR,augmented reality)技术再次成为科技主流发展方向。全面综述了智能隐形眼镜在泪液生理信号监测、眼压... 详细信息

随着物联网技术的发展,隐形眼镜不仅仅局限于视力矫正,已成为智能可穿戴设备的新兴领域,并且随着“元宇宙”概念的提出,增强现实(AR,augmented reality)技术再次成为科技主流发展方向。全面综述了智能隐形眼镜在泪液生理信号监测、眼压监测、眼动追踪和增强现实4个方面关键技术的最新研究进展以及智能隐形眼镜的能量供应方案,并对智能隐形眼镜在智慧医疗和增强现实等方面的未来发展方向进行了展望。未来,智能隐形眼镜将实现甚至超越智能手机的功能,其显示可以通过眼球的运动控制来浏览各种信息,如消息、天气、生物标记物水平等。因此,智能隐形眼镜将在智慧医疗健康和元宇宙领域发挥重要的作用。

关键词：智能隐形眼镜生理信号眼压监测眼动追踪增强现实智慧医疗

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面向云数据中心多语法日志通用异常检测机制

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计算机研究与发展 2020年第4期57卷 778-790页

作者：张圣林李东闻孙永谦孟伟彬张宇哲张玉志刘莹裴丹南开大学软件学院天津300350 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

得益于自然语言处理和机器学习方法的快速发展,基于日志对云数据中心软硬件系统进行自动异常检测变得越来越流行.无监督学习方法不需要标记异常日志,但通常存在准确性较低、仍需标注大量正常日志的问题.尽管有监督学习方法的准确性较高... 详细信息

得益于自然语言处理和机器学习方法的快速发展,基于日志对云数据中心软硬件系统进行自动异常检测变得越来越流行.无监督学习方法不需要标记异常日志,但通常存在准确性较低、仍需标注大量正常日志的问题.尽管有监督学习方法的准确性较高,但由于不同软硬件系统产生不同类型的、语法各异的日志,导致有监督学习方法需要为每一类型日志标注足够多的异常日志以训练相应的异常检测模型,这极大地增加了标注异常日志的人力成本.与此同时,不同类型日志在发生异常时往往具有相同或相似的语义.因此,提出了一种跨日志类型的通用异常检测机制——LogMerge.该机制通过学习多语法日志的语义相似性,可实现日志异常模式的跨日志类型迁移,从而大大减少了异常标注开销.LogMerge采用词嵌入方法先后构建单词和模板的向量,然后使用聚类方法将语义相同或相近的模板聚成一类,解决了不同类型日志语法不同带来的挑战.此外,LogMerge结合CNN与LSTM方法构建异常检测模型,既有效提取了日志序列的前后依赖性,又显著降低了日志序列中噪声带来的影响.使用公开日志数据集的实验表明,相比于当前的有监督学习方法和无监督学习方法,LogMerge取得了更高的准确性.实验还验证了LogMerge能够显著减少异常标注工作量——在目标类型日志异常标注较少时,依然能够取得较高的准确性.

关键词：日志异常检测云数据中心词嵌入 CNN LSTM

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北京气候中心CMIP6数据共享平台及应用

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应用气象学报 2022年第5期33卷 617-627页

作者：马强颜京辉魏敏辛晓歌张莉张芳吴统文国家气象信息中心北京100081 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

为保障北京气候中心(Beijing Climate Center,BCC)气候模式在第6次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)中的大量试验数据产品面向国内外实现共享,建立了试验数据共享平台。由于模式试验数据具有数... 详细信息

为保障北京气候中心(Beijing Climate Center,BCC)气候模式在第6次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)中的大量试验数据产品面向国内外实现共享,建立了试验数据共享平台。由于模式试验数据具有数据量大、要素种类繁多、元数据多样等特征,为提供高效的数据管理,平台采用分布式存储架构,数据通过气候模式输出重写(climate model output rewriter,CMOR)软件进行格式规范,并实现基于THREDDS(thematic real-time environmental distributed data services)的数据组织与共享。在平台建设及软件设计部署等层面,充分考虑数据安全。该平台实现BCC 3个模式约190 TB的试验数据稳定、高效共享,为国内外气候变化领域科研工作者提供获取数据的方便快捷途径与方法,成为推动我国气候模式国际应用的有力技术手段。

关键词： CMIP BCC 模式试验数据数据共享数据安全

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围炉对谈:性能优化的个性与共性

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计算物理 2024年第1期41卷 3-8页

作者：莫则尧王龙刘杰谭光明刘伟峰喻之斌翟季冬杨海龙徐小文黄烁刘洁中国工程物理研究院四川绵阳621900 中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心北京1100095 北京华为数字技术有限公司湖南长沙410073 国防科技大学计算机学院北京100086 中国科学院计算技术研究所北京102249 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院超级科学软件实验室广东深圳518055 中国科学院深圳先进技术研究院北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100191 北京航空航天大学计算机学院北京100094 北京应用物理与计算数学研究所北京100088

2022年12月12日,第八届高性能计算中间件技术研讨会(HPCMid22)成功召开。HPCMid(会议网址:http://***/***)每年举办一次,面向科学与工程计算数值模拟应用在当前及下一代超级计算机上面临的挑战,围绕高性能计算中间件关键技术,邀请相关... 详细信息

2022年12月12日,第八届高性能计算中间件技术研讨会(HPCMid22)成功召开。HPCMid(会议网址:http://***/***)每年举办一次,面向科学与工程计算数值模拟应用在当前及下一代超级计算机上面临的挑战,围绕高性能计算中间件关键技术,邀请相关学者报告最新研究进展并探讨未来发展趋势。第八届研讨会以“适配新型体系结构的性能优化技术”为主题,聚焦后摩尔时代新型体系结构为科学与工程计算带来的机遇与挑战,探讨新型体系结构下可移植性能优化技术的发展趋势。本届研讨会的专家座谈(Panel Session)环节由莫则尧研究员和徐小文研究员共同主持,邀请了王龙、刘杰、谭光明、刘伟峰、喻之斌5位来自高校、科研院所、企业的专家围绕“性能优化:个性vs共性”这一主题开展了深入的讨论与交流,翟季冬、杨海龙等多位专家也参与了讨论。专家们针对性能优化技术的研究现状与发展趋势、面临的问题与挑战以及人才培养等方面发表了许多有启发性的观点。《计算物理》编辑部特将本次讨论整理后发表,以飨读者。限于篇幅,略有删节。

关键词：高性能计算超级计算机体系结构中间件技术性能优化专家座谈人才培养

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行人再识别技术研究进展

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中国图象图形学报 2023年第6期28卷 1829-1862页

作者：张永飞杨航远张雨佳豆朝鹏廖胜才郑伟诗张史梁叶茫晏轶超李俊杰王生进北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191 清华大学电子系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 起源人工智能研究院阿布扎比5151阿拉伯联合酋长国中山大学计算机学院广州510006 北京大学计算机学院北京100871 武汉大学计算机学院武汉430072 上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室上海200240

行人再识别通过大时空范围内跨摄像机目标行人图像的检索与匹配,可实现人脸等生物特征失效情况下的行人关联,已成为智能视频监控系统的关键环节和支撑技术,并在智慧公安、智慧城市等国民经济建设中发挥了重要作用。近年行人再识别技术... 详细信息

行人再识别通过大时空范围内跨摄像机目标行人图像的检索与匹配,可实现人脸等生物特征失效情况下的行人关联,已成为智能视频监控系统的关键环节和支撑技术,并在智慧公安、智慧城市等国民经济建设中发挥了重要作用。近年行人再识别技术吸引了越来越多的关注,并取得了快速发展与进步。本文在对行人再识别技术进行简介的基础上,面向行人再识别的技术发展和落地应用需求与挑战,总结分析遮挡行人再识别、无监督行人再识别、虚拟数据生成、域泛化行人再识别、换装行人再识别、跨模态行人再识别和行人搜索等热点方向的前沿进展,归纳其发展现状和存在问题,最后对行人再识别技术的发展趋势进行展望。希望通过总结和分析,能够为研究人员开展行人再识别相关研究、推动行人再识别技术进步提供参考。

关键词：智能视频监控遮挡行人再识别无监督行人再识别虚拟数据生成域泛化行人再识别换装行人再识别跨模态行人再识别行人搜索

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面向申威众核处理器的并行SaNSDE算法

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计算机科学与探索 2021年第10期15卷 2015-2024页

作者：康上钱雪忠甘霖江南大学人工智能与计算机学院物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122 国家超级计算无锡中心江苏无锡214131 清华大学计算机科学与技术系北京100084

演化算法作为解决大规模优化问题的重要方法,被广泛应用于机器学习、过程控制、工程优化、管理科学和社会科学等领域。然而在求解高维度、高计算密度问题时,程序性能很难得到保证。在高性能计算机上实现并行化是问题的一个热门解决方案... 详细信息

演化算法作为解决大规模优化问题的重要方法,被广泛应用于机器学习、过程控制、工程优化、管理科学和社会科学等领域。然而在求解高维度、高计算密度问题时,程序性能很难得到保证。在高性能计算机上实现并行化是问题的一个热门解决方案。针对申威众核处理器的硬件特征,提出了采用二级并行策略的自适应邻域搜索的差分进化算法(SaNSDE)。第一级为进程并行,实现了合作协同进化模型和池模型,将大规模问题划分为多个低维子问题并分布在不同进程上;第二级为线程并行,使用从核加速了适应度的计算过程。实验结果表明,采用合作协同进化模型和池模型的算法与传统的并行算法相比,经过多核扩展之后收敛效果提升更加明显。相较于串行版本算法,二级并行的SaNSDE算法在四个测试函数上分别获得了134.29、186.05、239.01和189.80的最大加速比。

关键词：高性能计算申威异构众核处理器演化算法合作协同进化模型(CC) 池模型

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基于FPGA的油棕检测和硬件加速设计及实现

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计算机科学与探索 2021年第2期15卷 315-326页

作者：袁鸣柴志雷甘霖江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122 国家超级计算无锡中心江苏无锡214122 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对深度学习在高分辨率遥感图像下棕榈树检测方面所面临的准确率不高和检测效率低下的问题,从算法优化和异构硬件平台加速两方面提出一种有效可靠的解决办法。以YOLOv3目标检测算法为例,采用扩大特征选择、加大多尺度特征融合的优化策... 详细信息

针对深度学习在高分辨率遥感图像下棕榈树检测方面所面临的准确率不高和检测效率低下的问题,从算法优化和异构硬件平台加速两方面提出一种有效可靠的解决办法。以YOLOv3目标检测算法为例,采用扩大特征选择、加大多尺度特征融合的优化策略,提高了算法对高分辨率的棕榈树的检测准确度。在前向推理过程中,许多应用场景在要求模型高性能的同时往往会有严格的功耗限制。针对这个问题,采用权重整形8位量化和计算核心复用的优化策略,设计了一个基于SIMD的高效卷积计算引擎。此外,对输入模块进行了加速改进,通过对输入图片进行维度变化、向量化处理后,以写队列的方式传送给输入模块,提高了总线带宽的利用率。实验结果表明,经过算法优化后的模型准确率达到了97.84%,在基于Intel Arria10的异构硬件平台上可以获得1.4 TOPS性能,与i9-9980XE CPU相比,性能是它的7.51倍,能效是其33.02倍,与Nvidia推理端专用加速器P40比,能效是其1.2倍。

关键词：现场可编程逻辑门阵列(FPGA) 改进YOLOv3 棕榈树硬件加速器

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基于云链融合的农业大数据安全治理模型研究

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农业大数据学报 2024年第3期6卷 333-350页

作者：岳瑞君何亮汤敏睿严威刘胜全杨婉霞孙卫红黄永峰新疆大学计算机科学与技术学院乌鲁木齐830017 新疆信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830017 清华大学电子工程系北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 甘肃农业大学机电工程学院兰州730070 江苏大学农业工程学院江苏镇江212013

当前我国农业生产模式从传统向智慧农业转型,针对各农业组织自身数据规模不断扩大,数据共享出现“数据孤岛”难以大规模汇聚农业数据指导精准农事决策等问题,本研究基于云链融合和分布式农业场景下数据安全治理相关技术解决所述问题,并... 详细信息

当前我国农业生产模式从传统向智慧农业转型,针对各农业组织自身数据规模不断扩大,数据共享出现“数据孤岛”难以大规模汇聚农业数据指导精准农事决策等问题,本研究基于云链融合和分布式农业场景下数据安全治理相关技术解决所述问题,并探索其实际应用效果。在分布式农业场景下,以IPFS、区块链和云计算为基础,设计可部署在智能合约的农业大数据治理算法,构建多方农业数据汇聚模型以及完整、安全、可追溯的数据保护模型和典型场景应用模型。以新疆昌吉华兴农场及其附属农业组织农业生产为例,进一步构建云链融合农业大数据平台。对比本文所设计的基于云链融合的农业大数据治理模型和两种传统模型的性能,实验表明,本模型综合性能相比于传统模型更优。

关键词：农业大数据农业数据治理云链融合农业数据汇聚分布式学习安全

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