检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2015年第7期42卷 276-279,313页

作者：郑新李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

事件时序关系的研究在问答系统、信息抽取和文本自动摘要等自然语言处理领域起着重要的作用。首先借鉴英文的标注方法,将中文事件的时序关系分为4类,并给出了具体的标注方法。然后给出了一个中文时序关系的分类方法。最后,在标注语料库... 详细信息

事件时序关系的研究在问答系统、信息抽取和文本自动摘要等自然语言处理领域起着重要的作用。首先借鉴英文的标注方法,将中文事件的时序关系分为4类,并给出了具体的标注方法。然后给出了一个中文时序关系的分类方法。最后,在标注语料库上测试了中文事件时序关系分类的性能,结果表明该方法优于规则方法。

关键词：事件时序关系语料库

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基于分层策略的弱指导语义关系抽取

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广西师范大学学报（自然科学版） 2008年第1期26卷 178-181页

作者：奚斌周国栋钱龙华潘珅苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

提出一种基于Bootstrapping的弱指导语义关系抽取方法。在初始训练集的选取中使用了分层选取策略。实验表明,初始训练数据集的选择对于弱指导语义关系抽取的性能影响较大,利用分层次选取策略选择的数据具有较高的代表性和均衡性,与使用... 详细信息

提出一种基于Bootstrapping的弱指导语义关系抽取方法。在初始训练集的选取中使用了分层选取策略。实验表明,初始训练数据集的选择对于弱指导语义关系抽取的性能影响较大,利用分层次选取策略选择的数据具有较高的代表性和均衡性,与使用随机选取的弱指导语义关系抽取相比,基于分层策略的弱指导语义关系抽取取得了更好的性能。

关键词：弱指导语义关系抽取分层策略

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BMBQA:融合MCNN和BiGRU的蛋白质模型质量评估算法

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小型微型计算机系统 2022年第7期43卷 1419-1425页

作者：聂良鹏权丽君吴庭芳孙晓雨何如吉吕强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

蛋白质模型质量评估是指对计算手段预测出的蛋白质结构进行评分,以选择尽可能接近天然结构的蛋白质模型,这对在蛋白质结构预测中挑选最优的蛋白质模型和在生物医学研究中恰当使用它们起到至关重要的作用.随着3D蛋白质数据的不断增长,基... 详细信息

蛋白质模型质量评估是指对计算手段预测出的蛋白质结构进行评分,以选择尽可能接近天然结构的蛋白质模型,这对在蛋白质结构预测中挑选最优的蛋白质模型和在生物医学研究中恰当使用它们起到至关重要的作用.随着3D蛋白质数据的不断增长,基于深度学习的蛋白质模型质量评估方法得到了快速发展,但该领域只探索了深度学习方向较浅层的应用.本文为了探索更精确的质量评估方法,提出了一个基于多尺度卷积(MCNN)和双向门控循环神经网络(BiGRU)的深度模型,预测蛋白质模型的GDT_TS(Global Distance Test_Total Score)分数,并将这一方法命名为BMBQA(Quality Assessment Base on MCNN-BiGRU).其中,多尺度卷积神经网络用来提取蛋白质模型中浅层的细节信息以及深层的抽象信息,双向门控循环神经网络用来提取每个残基的长程相互作用信息,通过数据增强来提高深度模型在目标蛋白质中挑选最优蛋白质模型的性能.本文利用CASP13中的数据集与现有的先进方法进行比较,实验结果表明本文方法在4个经典的评价指标中均具有很强的竞争力.

关键词：蛋白质模型质量评估多尺度卷积神经网络双向门控循环神经网络 GDT_TS 数据增强 CASP13

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基于语义特征向量的DNA与转录因子结合特异性预测

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计算机应用与软件 2022年第2期39卷 38-43,112页

作者：孙晓雨权丽君梅杰黄立群吕强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

基因表达的生物系统受到DNA和转录因子(Transcription Factor,TF)相互作用的调控,但是对于DNA和TF的结合机制,人们仍然不够了解。为此,提出一个结合深度学习和SVC的模型预测TF与DNA序列结合特异性,并将这一方法命名为semanticSVC。在ENC... 详细信息

基因表达的生物系统受到DNA和转录因子(Transcription Factor,TF)相互作用的调控,但是对于DNA和TF的结合机制,人们仍然不够了解。为此,提出一个结合深度学习和SVC的模型预测TF与DNA序列结合特异性,并将这一方法命名为semanticSVC。在ENCODE项目中的多个TF实验数据集的集合上进行深度学习模型训练,从而挖掘出跨越多个TF的全局语义特征。基于这些语义特征通过浅层学习模型SVC快速对目标任务构建预测模型,进行预测结果的可视化分析。与现有方法相比,该方法在预测结合特异性方面取得了更优的性能。

关键词： DNA特异性转录因子深度学习 SVC t-SNE降维特征向量可视化单点突变

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基于蛋白质进化配对的残基间距离约束挖掘方法

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计算机科学 2015年第7期42卷 262-264,299页

作者：王彩霞吕强李海鸥罗升苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结... 详细信息

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结构预测提供了新的指导。

关键词：进化配对距离约束支持向量机

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基于机器视觉的激光雕刻缺陷检测实践教学设计

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实验室研究与探索 2022年第8期41卷 230-235页

作者：杨哲卜子渝刘纯平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

根据苏州大学新工科专业建设的要求,结合智能制造中视觉缺陷检测的应用场景,对计算机类专业的机器视觉综合实践课程进行了教学设计。设计的课程体系融合了图像处理、自动控制、模式识别等内容,包括系统搭建、系统集成、图像处理和视觉... 详细信息

根据苏州大学新工科专业建设的要求,结合智能制造中视觉缺陷检测的应用场景,对计算机类专业的机器视觉综合实践课程进行了教学设计。设计的课程体系融合了图像处理、自动控制、模式识别等内容,包括系统搭建、系统集成、图像处理和视觉检测等实践环节,强化了综合性、系统性和创新性的教学要求,增强了学生的参与度和体验感,提高了学生综合应用基础理论知识解决实际问题的能力,促进了本科实践教学课程的建设。

关键词：机器视觉激光雕刻缺陷检测实践教学教学改革

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一个基于语义的中文事件论元抽取方法

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计算机科学 2015年第2期42卷 237-240页

作者：黄媛李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义... 详细信息

中文是一种话题结构的语言,其表达方式比较灵活,但句法结构不如英文严谨,导致了事件中论元与触发词的关系较松散。现有的论元抽取方法多数是基于浅层语义的句法结构特征,从而造成了论元抽取性能低下。为了解决这个问题,提出了基于语义的中文事件论元抽取方法。该方法利用角色、实体和触发词的语义,弥补了论元抽取中单纯采用句法特征的缺陷。在ACE2005中文语料上的测试结果表明,该方法与基准系统相比具有更高的性能。

关键词：论元抽取角色语义论元语义

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超密集场景下考虑业务动态的功率匹配算法

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北京邮电大学学报 2019年第5期42卷 48-53页

作者：张晖刘姝赵海涛孙雁飞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 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

提出了一种面向超密集场景的考虑业务动态的无线网络功率资源匹配算法.首先,根据网络异构和业务动态变化特征,建立双层动态博弈模型.针对不同博弈层参与者的需求特性,以最大化效用函数为准则,设计不同的效益模型,并通过对网络中业务动... 详细信息

提出了一种面向超密集场景的考虑业务动态的无线网络功率资源匹配算法.首先,根据网络异构和业务动态变化特征,建立双层动态博弈模型.针对不同博弈层参与者的需求特性,以最大化效用函数为准则,设计不同的效益模型,并通过对网络中业务动态性的预测调整定价因子,以更准确地反映网络环境的变化;其次,根据双层非合作博弈的特性进行分层功率博弈求解,通过宏蜂窝用户与微基站以及微蜂窝用户之间的多次非合作功率博弈达到均衡;最后,通过与现有功率资源匹配算法仿真比较,所提算法具有优越的性能.

关键词：热点高容量场景双层动态博弈业务预测资源匹配

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基于移动社交环境的用户行为最优关联预测

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北京邮电大学学报 2017年第6期40卷 50-56页

作者：张晖王敏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 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

提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代... 详细信息

提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代表度由基于Kendall系数的相似度和基于交互统计的交互度联合构成;其次,借助Apriori理论分别对目标用户和各最具代表的关联用户进行关联分析,并提出基于最小二乘模型的加权融合方法,以最优地融合上述关联分析结果且实现用户行为的精准预测.仿真结果验证了该算法的有效性.

关键词：移动社交环境行为分析行为预测关联分析最小二乘模型

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基于XML的汽车零部件查询系统的研究和设计

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计算机工程 2002年第10期28卷 228-230页

作者：李志华孙荣胜江南大学信息工程学院无锡214036 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

：在一个汽车零部件信息查询系统的基础上, 从一个侧面对基于XML存储的具有语义特征的Web信息的存储、索引和查询进行了研究，通过把XML和传统的DBMS技术结合起来,提出了一种新的实现方法。

关键词： XML 汽车零部件查询系统设计可扩展标记语言

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