检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑知识与技术 2020年第18期16卷 139-141页

作者：权丽君吴剑计算机科学与技术学院苏州大学江苏苏州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 中移(苏州)软件技术有限公司江苏苏州215000

《算法导论》作为计算机专业一门重要的专业必修课,具有多学科性、强理论性和高概括性。在高校教学中,线上教学可以辅助传统的线下教学。这样的混合式教学不仅发挥了教学者的主导性,也提高了学习者的主观能动性。目前,现有的研究大多只... 详细信息

《算法导论》作为计算机专业一门重要的专业必修课,具有多学科性、强理论性和高概括性。在高校教学中,线上教学可以辅助传统的线下教学。这样的混合式教学不仅发挥了教学者的主导性,也提高了学习者的主观能动性。目前,现有的研究大多只局限于线上本身的特点,缺乏重要的教学原理指导,从而影响了混合式教学的实际教学效能。因此,尝试使用五星教学原理指导算法导论的混合式教学模式构建,用以提高教学效果,丰富学科教学理论。

关键词：算法导论混合式教学五星教学原理高校教学新型教学环境

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5G动态异构场景下无线回程优化算法

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计算机工程与应用 2020年第16期56卷 62-68页

作者：张晖李风乐赵海涛孙雁飞朱洪波南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003 南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心南京210003 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

为解决面向5G动态异构场景的无线回程问题,提出一种考虑时延抖动的无线回程优化算法。对5G动态异构场景下的时延和时延抖动问题进行了系统的分析,建立了优化指标,进一步构建了基本回程模型。在此基础上,考虑时延优化需求,引入时延约束... 详细信息

为解决面向5G动态异构场景的无线回程问题,提出一种考虑时延抖动的无线回程优化算法。对5G动态异构场景下的时延和时延抖动问题进行了系统的分析,建立了优化指标,进一步构建了基本回程模型。在此基础上,考虑时延优化需求,引入时延约束构建改进模型1;考虑网络超载情况,松弛信道个数分配变量构建改进模型2,进而提出相应分层算法进行快速求解。仿真结果表明,与三类已有无线回程优化算法相比,所提算法具有更优的时延抖动性能。

关键词： 5G环境动态异构网络无线回程优化时延时延抖动

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面向国防科技领域的技术和术语识别方法研究

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计算机科学 2019年第12期46卷 231-236页

作者：冯鸾鸾李军辉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 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

随着自然语言处理技术的发展,人们越来越重视构建面向国防科技领域的知识图谱。而面向国防科技领域的技术和术语识别是构建该领域技术知识图谱的基础。文中基于该领域的语料库,在技术和术语识别的任务上,探索了子词单元在传统序列标注Bi... 详细信息

随着自然语言处理技术的发展,人们越来越重视构建面向国防科技领域的知识图谱。而面向国防科技领域的技术和术语识别是构建该领域技术知识图谱的基础。文中基于该领域的语料库,在技术和术语识别的任务上,探索了子词单元在传统序列标注Bi-LSTM+CRF模型上的应用。此外,针对任务的特点,提出了适用于技术和术语识别的语言学特征。基于该领域的语料库,实验结果表明技术和术语识别的F1值达到了71.80%,较基准系统提升了3.04%,能够较好地识别出面向国防科技领域的技术和术语。同时,所提方法也优于基于BERT模型的技术术语识别方法。

关键词：面向国防科技领域技术和术语子词 Bi-LSTM+CRF模型语言学特征

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基于下采样的局部判别矩阵型分类的心衰死亡率预测

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华东理工大学学报（自然科学版） 2019年第1期45卷 156-162页

作者：陈钊志李冬冬王喆阮彤高炬华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 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 上海曙光医院上海200021

不平衡分类问题的特征是样本集中每类样本个数相差较大,导致分类结果偏向多数类样本,少数类样本被忽视。而在不平衡分类问题中,少数类样本需要更多的关注。本文基于上海曙光医院提供的心衰医疗数据,提出了一个针对心衰病人死亡率预测的... 详细信息

不平衡分类问题的特征是样本集中每类样本个数相差较大,导致分类结果偏向多数类样本,少数类样本被忽视。而在不平衡分类问题中,少数类样本需要更多的关注。本文基于上海曙光医院提供的心衰医疗数据,提出了一个针对心衰病人死亡率预测的框架,为心衰的辅助治疗和诊断提供有效的信息。心衰医疗病例属于典型的不平衡分类问题,心衰病人在总的病人数量中只占少数,在检查中,应尽可能重点关注心衰病例。本文提出的框架采用下采样方法调整样本的比例,使类与类之间的规模平衡;使用主成分分析方法对高维数据进行特征选择;并在采样后的数据集上训练局部敏感判别矩阵型分类器,提高局部样本的关注度以获得更好的分类性能。实验结果表明,该框架能对心衰医疗数据提供较好的预测结果,与同类算法比较,表现出了更好的性能,是一个有效且实用的方法。

关键词：机器学习分类器心衰死亡率预测医疗辅助系统

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基于强化学习的HP模型优化方法研究

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计算机工程与应用 2019年第12期55卷 132-139页

作者：吴宏杰杨茹傅启明陈建平陆卫忠苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 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

蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等,但这些方法成功收... 详细信息

蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等,但这些方法成功收敛的鲁棒性不高,容易陷入局部最优。由此提出一种基于强化学习的HP模型优化方法,利用其连续马尔可夫最优决策与最大化全局累计回报的特点,在全状态空间中,构建基于能量函数的奖赏函数,引入刚性重叠检测规则,充分挖掘生物序列中的全局进化关系,从而进行有效与稳定的预测。以3条经典论文序列和5条Uniref50序列为实验对象,与贪心算法和粒子群算法分别进行了鲁棒性、收敛性与运行时间的比较。贪心算法只能在62.5%的序列上进行收敛,该文方法能在5万次训练后稳定的在所有序列上达到了收敛。与粒子群算法相比,两者都能找到最低能量结构,但该文的运行时间较粒子群算法降低了63.9%。

关键词：强化学习 HP模型结构预测

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IP语音电话仿真实验设计与实现

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实验室研究与探索 2019年第1期38卷 95-98,102页

作者：唐灯平凌兴宏王林苏州大学文正学院江苏苏州215006 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

随着因特网的普及,IP语音电话以其众多优点被广泛采用。学生在掌握IP语音电话工作原理基础上需要熟练掌握IP语音电话网络组建及配置过程。在实验条件有限、学生不能完成该实验情况下,采用模拟仿真技术能够使学生体验IP语音电话搭建配置... 详细信息

随着因特网的普及,IP语音电话以其众多优点被广泛采用。学生在掌握IP语音电话工作原理基础上需要熟练掌握IP语音电话网络组建及配置过程。在实验条件有限、学生不能完成该实验情况下,采用模拟仿真技术能够使学生体验IP语音电话搭建配置过程。采用Packet Tracer仿真软件模拟设置工作场景,搭建网络拓扑结构,并对网络进行详细配置,最终对实验效果进行验证。实践证明,模拟仿真技术提高学生动手能力,达到较好教学效果。为高校教师开展类似实验提供借鉴意义。

关键词： Packet Tracer仿真软件 IP语音电话动态主机配置协议

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基于边缘计算的建筑设备状态感知模型与应用

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计算机工程与应用 2019年第18期55卷 263-270页

作者：吴宏杰沈华祥凌华靖傅启明陆卫忠付保川苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 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 苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009

随着智能化建筑数量的剧增与智能化水平的提高,建筑智能设备状态感知成为了关系到社会公共安全方面重要问题之一。目前,建筑设备感知系统大多基于服务器集中计算架构,存在存储数据量大、通信带宽要求高、节点自主性不够等问题,往往容易... 详细信息

随着智能化建筑数量的剧增与智能化水平的提高,建筑智能设备状态感知成为了关系到社会公共安全方面重要问题之一。目前,建筑设备感知系统大多基于服务器集中计算架构,存在存储数据量大、通信带宽要求高、节点自主性不够等问题,往往容易造成建筑设备感知实时性不足、网络成本高的问题。由此,提出一种基于边缘计算的建筑设备状态感知模型,设计了边缘状态感知与缓存算法,建立了一组边缘通信与状态感知协议,形成了边缘隐私数据信任与安全机制,同时,引入基于边缘数据的智能决策技术,从而不仅缓解了中心服务器的计算与存储压力,而且有效提升了整个系统的自主感知能力、安全性与健壮性。最后,依托该模型实现了一个运维示范系统,在S城市管理中进行了应用。

关键词：边缘计算建筑设备状态感知

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基于注意力机制的事件同指消解方法

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计算机科学 2019年第9期46卷 201-205页

作者：程昊熠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 江苏省计算机信息技术处理重点实验室江苏苏州215006

事件同指消解是一项具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统、阅读理解中有着重要的作用。文中提出了一种基于全局和局部信息,并具有全局推理机制的可分解注意力神经网络模型DANGL(Decomposable Attention Neural network... 详细信息

事件同指消解是一项具有挑战性的自然语言处理任务,它在事件抽取、问答系统、阅读理解中有着重要的作用。文中提出了一种基于全局和局部信息,并具有全局推理机制的可分解注意力神经网络模型DANGL(Decomposable Attention Neural network based on Global and Local information),用于文档级的事件同指消解。神经网络模型DANGL与过去大部分以概率模型和图模型为基础的传统方法之间存在很大的区别。DANGL首先使用Bi-LSTM和CNN分别获取每个事件句的全局信息和局部信息;然后使用可分解注意力网络获取每个事件句中相对重要的信息;最后使用文档级全局推理模型进一步优化同指链。在TAC-KBP语料库上的实验显示,DANGL使用了少量的特征,且平均性能优于目前最好的基准系统。

关键词：事件同指全局和局部信息可分解注意力网络全局推理

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万有引力近邻的多视角分类学习

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计算机工程与应用 2019年第17期55卷 137-142,179页

作者：李艳琼李冬冬王喆张静华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 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

不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数... 详细信息

不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数据的无参、高效的分类器,但GFRNN算法仅采用欧氏距离方法来计算半径和候选集。因此,基于GFRNN算法,在算法构造层面上提出了一种多视角学习框架MGFRNN。考虑到距离计算的多样性及所对应候选集的不确定性,在距离的计算中,采用欧式距离、一范数距离和切比雪夫距离三种度量方法,根据三种距离度量方法分别计算候选集半径,并计算候选集中各类样本对测试样本的万有引力大小,从而进行分类。实验结果证明,所提MGFRNN算法在比较算法中具有最高的分类精确度。

关键词：万有引力近邻策略多视角学习不平衡数据机器学习

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基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家算法

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计算机科学 2019年第5期46卷 169-174页

作者：李杰凌兴宏伏玉琛刘全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

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中... 详细信息

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中提出一种基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家模型。该模型在传统异步优势行动者-评论家算法的基础上引入了视觉注意力机制,通过计算图像各区域点的视觉重要性值,利用回归、加权等操作得到注意力机制的上下文向量,从而使Agent将注意力集中于面积较小但更具丰富价值的图像区域,加快网络模型解码速度,更高效地学习近似最优策略。实验结果表明,与传统的异步优势行动者-评论家算法相比,该模型在基于视觉感知的决策任务上具有更好的性能表现。

关键词：异步深度强化学习视觉注意力机制行动者-评论家异步优势行动者-评论家

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