检索结果-南通市图书馆

作者：雷志成北京邮电大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的快速发展,智能视频监控系统被应用到各个领域,智能视频监控系统利用人工智能、计算机视觉等技术对摄像机采集到的视频信息进行处理、分析和理解,以人脸识别算法为核心基础,提供人像分析服务。系统主要功能有人像比对... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,智能视频监控系统被应用到各个领域,智能视频监控系统利用人工智能、计算机视觉等技术对摄像机采集到的视频信息进行处理、分析和理解,以人脸识别算法为核心基础,提供人像分析服务。系统主要功能有人像比对、人像库检索、实时布控等。然而随着视频监控需求的不断增加,单一服务器的性能已经无法满足众多视频实时分析处理的需要,因此需要将智能视频监控系统部署到服务器集群环境中,并将任务分配调度到不同的计算节点上执行。因此需要引入基于服务器集群的负载均衡调度系统,将任务合理地调度到不同的服务器计算节点上执行,有效地利用服务器集群的资源,提高智能视频监控系统任务处理的能力。本文设计并实现了基于服务器集群的负载均衡调度系统,首先对调度系统进行功能需求分析以及非功能需求分析。然后对调度系统进行概要设计,采用共享状态调度架构,将系统分别按照软件层次架构以及功能模块架构进行划分,并对系统接口进行设计描述。随后对系统进行详细设计与实现,分别从任务管理模块、调度服务模块、资源管理模块、节点管理模块以及系统管理模块对各模块的主要功能、业务流程进行详细设计,并使用Go语言对系统进行开发实现,在实现过程中,使用gRPC通信技术作为系统各模块服务之间通信的主要方式,通过RabbitMQ消息队列技术实现任务管理与任务调度之间的解耦,使用Consul服务发现技术对部署在集群环境下的调度系统服务进行统一管理。最后对系统进行部署测试,设计测试用例分别测试了调度系统的主要功能、接口以及系统性能。最后从测试结果分析以及系统执行效果来看,调度系统各功能用例测试通过,能够完成智能视频监控系统的任务调度相关业务内容。同时,调度系统将资源分配、任务调度以及执行与智能视频监控系统解耦,形成了一套可独立运行的调度系统,可为其他上层业务平台提供任务调度服务。

关键词：集群负载均衡任务调度共享状态

多域网络主动测量中探针智能选择系统的设计与实现

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多域网络主动测量中探针智能选择系统的设计与实现

作者：林津好北京邮电大学

学位级别：硕士

网络测量能够监测网络性能、对网络空间进行建模,是保障网络安全与质量的基础。为了测量网络,网络管理员需要在跨域、异构的网络中选取合适的节点来部署测量节点,使得在测量整个网络时产生的消耗最小,对网络性能的影响最低。随着网络技... 详细信息

网络测量能够监测网络性能、对网络空间进行建模,是保障网络安全与质量的基础。为了测量网络,网络管理员需要在跨域、异构的网络中选取合适的节点来部署测量节点,使得在测量整个网络时产生的消耗最小,对网络性能的影响最低。随着网络技术的飞速发展,现有网络的规模和复杂性日渐增加,这对网络测量造成了巨大的困难,设计一个合适的测量节点选择算法就十分重要。目前的测量节点选择算法大多基于遗传或者启发式算法,构建最小弱顶点覆盖问题,对网络拓扑进行建模。此类算法并未考虑到现实网络的异质性,同时也未考虑到实际网络中多自治域的情况。此外,对测量节点选择的评估指标有很多,未形成统一、完善的评估标准。针对测量节点选择存在的问题,本文做出了以下贡献。本文提出了能够应用在跨域、异构网络中的测量节点选择算法—一异质网络节点选择(Heterogeneous network node selection,HNNS)算法,该算法首先使用异质网络表示学习得到节点的表示向量,其次构建了基于注意力机制的测量节点评分预测模型,最终将节点表示向量作为节点评分预测模型的输入,对候选节点进行节点评分预测。本文综合考虑了节点负载、节点重要性、测量对网络性能的影响以及测量产生的软硬件消耗等问题,提出了符合网络测量需求的测量节点评分标准。为了验证该算法在实际应用中的效果,本文基于多种常用的网络拓扑搭建软件定义网络,使用随机流量模型生成链路流量,为链路设置带宽、时延,模拟现实中的大规模异构网络,并在此基础上进行实验。同时,本文将提出的异质网络节点选择算法拓展至跨域环境,将其与联邦学习结合,让各自治域在不暴露自身数据的情况下,协同合作训练模型。实验表明,异质网络节点选择算法能够适用于跨域、异构的网络环境。以上述研究为基础,本文实现了探针智能选择系统,该系统面向网络测量技术人员,提供节点选择、网络管理、模型管理、用户中心等功能。系统使用Vue+ SpringCloud框架,实现前后端分离开发,遵循软件开发步骤,提供详细的需求、设计文档。为网络测量人员提供界面用户友好、操作方便快捷的可视化平台。

关键词：测量节点选择网络表示学习注意力机制跨自治域测量

某客服问答系统中问句识别及文本相似度识别子系统的设计与实现

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某客服问答系统中问句识别及文本相似度识别子系统的设计与实现

作者：赵佳轩北京邮电大学

学位级别：硕士

随着人类社会的不断发展和科技的持续进步,在大数据的背景下,人们对自然语言智能识别的技术需求变得愈加迫切。大数据和人工智能已经渗透到了日常生活的方方面面,客服行业也因为互联网的发展和大数据时代的来临而迎来了新的挑战和变革,... 详细信息

随着人类社会的不断发展和科技的持续进步,在大数据的背景下,人们对自然语言智能识别的技术需求变得愈加迫切。大数据和人工智能已经渗透到了日常生活的方方面面,客服行业也因为互联网的发展和大数据时代的来临而迎来了新的挑战和变革,使得人们对于客服行业也有了新的期望。自然语言处理研究应运而生,它是属于人工智能解决大数据问题的重要分支。问答系统英文叫做 QA(Question Answering),是 NLP(Natural Language Processing)的一个重要应用领域。近些年来,自然语言处理领域已经取得了众多丰硕的研究成果,这是个很有实用价值的方向。搜索引擎的未来,很可能就是QA+阅读理解,机器学会阅读理解,理解了每篇文章,然后对于用户的问题,直接返回答案。智齿科技有限公司决定推出一款针对客服领域的智能问答系统,实现从输入业务领域语料到输出问答系统的自动化系统。而问答系统构建一定程度上依赖文本解意和用户意图识别,对语料数据进行QA对抽取,在实际应用中难免会出现机器不能理解文本意思,无法正确识别Q(Question)和A(Answer),而导致问答系统不能准确的抽取所有QA对;另外,中文问句表达一个意思有无数种话术问法,作为可通用智能问答系统,当用户的提问不存在于“问答—答案”对时,需要在已有的“问题—答案”对集合中找到与用户提问相匹配的问句,并将其对应的答案返回给用户。为了解决上述两个问题和实现问答系统QA对的匹配和识别,问句识别和文本相似度识别显得非常必要。北京智齿博创科技有限公司决定推出一款针对客服领域的智能问答系统,实现从业务方对话语料的输入到问答库输出的自动化构建并采用智能方法实现对客服问答平台使用者的问题智能返回最相关的回答。本文提出基于上述思路实现问答系统过程中的两个关键技术步骤:问句识别和文本相似度识别,并搭建独立的问句识别和文本相似度识别子系统。目的有以下几点:一是在问答系统是中首先能把问题和非问题做出正确的识别,才可能针对问题给出相应的回答;二是针对问答系统使用者提出的新问题,能够在已有问题中找到最相似的问题答案作为问答系统的答案返回给使用者,这也代表问答系统中同样语意的问题应该用同样的回答来做出回应;三是由于问句识别和文本相似度识别是问答系统实现的重要步骤,很大程度影响着问答系统的质量和使用效果,并且也可以作为独立自然语言处理任务而存在,所以搭建问句识别和文本相似度识别子系统可以对问句识别和文本相似度识别这两个独立任务进行分析和使用。本文成功完成了问句识别和文本相似度识别子系统的全部构建工作。作为问答系统子系统,通过中文问句识别和中文文本相似度识别,对最终实现问答系统完成了必不可少的重要一步。

关键词：自然语言处理智能客服问答系统问句识别文本相似度

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指针式仪表识别系统的研究与实现

指针式仪表识别系统的研究与实现

作者：刘聪北京邮电大学

学位级别：硕士

指针式仪表的应用非常广泛,这些仪表主要依靠人工读数,但是人工读数有着诸多缺点,相比人工读数,机器视觉不仅具备误差率小、效率高、成本低的优点,还能实现数据的互联互通。目前的指针式仪表的识别方法大多数是基于传统的像素特征和刻... 详细信息

指针式仪表的应用非常广泛,这些仪表主要依靠人工读数,但是人工读数有着诸多缺点,相比人工读数,机器视觉不仅具备误差率小、效率高、成本低的优点,还能实现数据的互联互通。目前的指针式仪表的识别方法大多数是基于传统的像素特征和刻度线特征,这些方法容易受到光线等外界环境的影响,并且因为表盘结构变化多端导致鲁棒性非常差。而近年来深度学习在图像识别领域表现愈加突出,并且鲁棒性很强,非常适合工业场景下的指针式仪表识别。本文提出使用深度学习DeepLabV3+模型来进行指针识别,并实现了能够进行指针识别的网站。本文介绍了指针式仪表识别的背景和研究现状,分析对比了各种检测方法的效果和优缺点,选择出深度学习DeepLabV3+模型。本文针对该模型构建了数据集,进行了 60000张图片的数据标注工作。针对识别速度慢的缺点进行了改进,最终模型体积缩小了 9/10,速度提升2/3,mIOU提升了 1.3%,实验结果显示对于图像边缘的分割更加精确。对于指针拟合算法和读数算法本文也进一步进行了实验对比。同时本文研究了模型的部署方案,选择使用Tensorflow-Serving的部署模式,保证模型的识别速度和可靠性。本文进行了需求分析、概要设计、详细设计,最终实现了一个能够进行在线识别、表型管理、模型管理、用户管理、统计分析的网站。并在安全性、性能和可靠性上做了改进。经过系统测试表明,本系统功能模块能够正常使用。

关键词：指针式仪表识别图像处理深度学习 DeepLabV3+ 系统开发

基于深度学习的回归测试与兼容性测试的研究与实现

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基于深度学习的回归测试与兼容性测试的研究与实现

作者：王玥北京邮电大学

学位级别：硕士

支撑联邦学习的去中心化机制的研究与原型系统实现

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支撑联邦学习的去中心化机制的研究与原型系统实现

作者：杨超群北京邮电大学

学位级别：硕士

随着计算机科学的发展和芯片计算能力的提高,机器学习算法已成为实现人工智能的主要途径之一。机器学习算法依靠大量数据不断提高模型精度的同时,个体数据的隐私保护也变得尤为重要。2016年,谷歌提出了联邦学习技术,该技术可以在不交换... 详细信息

随着计算机科学的发展和芯片计算能力的提高,机器学习算法已成为实现人工智能的主要途径之一。机器学习算法依靠大量数据不断提高模型精度的同时,个体数据的隐私保护也变得尤为重要。2016年,谷歌提出了联邦学习技术,该技术可以在不交换个体样本数据的前提下,仅需交换中间模型参数,便可完成分布式模型训练,实现了数据可用而不可见,保护了个体数据隐私。虽然联邦学习技术实现了分布式模型训练,但联邦学习过程仍由中心服务节点控制。参与节点对中心服务节点的不信任使得奖惩机制难以展开,导致系统内恶意节点无成本作恶,进而威胁联邦学习系统的可用性。解决该问题的方式之一是对联邦学习进行去中心化处理。一个去中心化的联邦学习系统可以打破中心服务节点对系统的绝对控制,以机制约束系统,从而获得参与节点的信任。然而,在国内外联邦学习去中心化研究中,系统过于封闭,性能较差,仍然是去中心化联邦学习亟待改善的问题。通过分析发现,智能合约的引入虽然可以解决系统封闭的问题,但由于智能合约的性能较差,容易成为系统的性能瓶颈。因此,本文提出了 PBFT-SC共识算法,通过基于实用拜占庭算法的链下共识,实现了参与节点与智能合约的隔离,进而提高了系统效率。同时,基于智能合约的链上共识又打破了系统的封闭性。此外,在PBFT-SC算法的基础上,本文还描述了应用于横向联邦学习的奖惩机制与其他相关辅助机制的设计原理。最后,本文通过实验展示了该系统的性能、核心奖惩机制的有效性以及差分隐私技术在该系统中的应用情况。实验结果表明,该系统在性能方面相较同类型系统具有极大优势;核心奖惩机制能够有效反应参与节点的本地样本数据质量;差分隐私技术在该系统中成功应用。本文首先总结了相关技术和国内外相关研究,为读者提供了背景和理论基础。随后,本文介绍了基于实用拜占庭容错算法和以太坊智能合约实现的PBFT-SC算法,并对该算法中的共识机制和奖惩机制的关系、算法安全性和性能进行了详细讨论。在需求分析部分,本文描述了系统的功能和角色,并在概要设计中阐述了系统的整体架构设计、功能模块接口设计、实体关系设计和界面设计。接下来,在详细设计与实现章节中,本文应用类图和时序图描述了系统功能设计的具体细节,并结合文字进行了说明。在功能性测试方面,本文叙述了对系统各个功能模块的测试用例以及测试结果。同时,在非功能性测试方面,本文描述了系统的性能实测实验。最后,本文对系统进行了总结,包括系统的不足之处和可能的改进策略,并展望了系统未来的发展前景。

关键词：联邦学习去中心化系统区块链实用拜占庭算法

基于区块链的博物馆数据溯源系统的设计与实现

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基于区块链的博物馆数据溯源系统的设计与实现

作者：陈铭北京邮电大学

学位级别：硕士

十四五规划表明我国数字经济正在加速发展,许多新技术也得到了广泛的应用。其中的区块链的核心技术也在不断发展,不仅仅使用在金融货币领域,在医疗、物联网、食品等众多领域也都进行了拓展。在博物馆领域,博物馆作为从古至今一直存在的... 详细信息

十四五规划表明我国数字经济正在加速发展,许多新技术也得到了广泛的应用。其中的区块链的核心技术也在不断发展,不仅仅使用在金融货币领域,在医疗、物联网、食品等众多领域也都进行了拓展。在博物馆领域,博物馆作为从古至今一直存在的,承载着文明、历史和文化的设施,拥有十分丰富的藏品数据资源,而博物馆藏品数据作为博物馆数据资产的核心,随着数字化转型的大趋势到来,对藏品数据资源的安全性、可扩展性和存储性能都有了更高的要求。本论文调研了博物馆数据的发展现状,分析了原有博物馆藏品管理系统架构简单、藏品数据信息化程度不够、系统安全性不足导致纸质化程度较高等问题,结合区块链技术3.0——超级账本技术中的去中心化、不可篡改、可扩展的特性,设计了基于区块链的博物馆藏品提借、藏品风险评估、藏品修复和藏品利用限制这四大业务流程的数据溯源系统,同时考虑到了区块链数据存储膨胀的问题,结合博物馆的藏品业务流程进行了业务框架的梳理改进,设计了链上+链下存储的双模式存储模型,优化原有区块链的存储结构。本论文基于上述的超级账本的原理和存储改进方案,设计并实现了基于区块链的博物馆数据溯源系统。系统使用Vue作为前端框架,采用Spring Boot作为后端架构,在服务器上部署了超级账本的网络,编写并安装了藏品业务流程的超级账本智能合约——链码。然后在存储改进的方案中设计了链上+链下存储的双模式,链下采用了新型分布式NewSQL数据库TiDB作为链下数据库。最后测试了系统,在功能测试方面,测试了藏品业务数据能够正常存储和查询,非功能测试包括安全测试和性能测试,保证了本系统存储改进后的藏品数据一致性校验能保证安全,并且改进后的系统区块链的存储效率和查询效率均得到提升。

关键词：区块链超级账本藏品溯源 SpringBoot Vue 双模存储方式

基于Spring Boot框架的车辆寄售后台系统的设计与实现

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基于Spring Boot框架的车辆寄售后台系统的设计与实现

作者：张怀勇北京邮电大学

学位级别：硕士

随着国民经济的迅速发展,国内汽车市场规模正在快速扩容,私家车的数量与日俱增,推动着二手车市场步入快速增长阶段。在飞速发展的信息化时代,计算机技术推动着整个汽车行业的信息化改造。而车辆寄售作为一种车辆销售的方式,也需要在其... 详细信息

随着国民经济的迅速发展,国内汽车市场规模正在快速扩容,私家车的数量与日俱增,推动着二手车市场步入快速增长阶段。在飞速发展的信息化时代,计算机技术推动着整个汽车行业的信息化改造。而车辆寄售作为一种车辆销售的方式,也需要在其改造下变更原有业务模式,重构出全新信息化管理的销售模式。传统的车辆寄售业务模式不仅工作效率低下,而且还存在信息存储不完整,统计查询不便利等问题。通过搭建车辆寄售后台管理系统,不仅改变了传统的车辆寄售模式,提高了员工的办公效率,而且还推动了国内汽车行业的信息化建设。本次课题深入调研传统的车辆寄售业务,了解其原有销售模式,经过系统的设计分析,将基于B/S模式开发车辆寄售系统。车辆寄售系统将从车辆信息采集开始,对车辆进行审核、上架、办理寄售、审批寄售工单、签订寄售合同等环节实施控制管理,实现线上全程无纸化信息存储,保证流程标准化,解决员工在日常工作中遇到的问题。本文围绕车辆寄售系统的设计与实现,进行了如下工作:(1)研究本课题的国内外研究现状,同时学习搭建系统所应用到的开发技术与框架,其中包括Spring Boot框架、MVC设计模式、Hibernate框架、Redis缓存以及Kafka消息队列。(2)前期深入调研,在车辆寄售业务需求分析的基础上,对系统进行了整体架构设计、功能模块划分、数据库表设计和项目的详细设计。(3)基于前期的需求分析和项目的整体设计,着重实现车辆寄售系统的上架审核管理、车辆基础信息管理、车辆标签管理、车辆寄售工单管理、车辆寄售合同管理和车辆寄售城市管理六个模块的功能。(4)系统搭建完成后,对系统进行功能测试和性能测试,并对测试的结果进行分析,保证线上功能的正确性和稳定性。本文主要介绍了车辆寄售管理系统的研究目的和意义、涉及到的相关技术、系统的需求分析、概要设计、详细设计,以及功能具体实现等方面的内容。目前车辆寄售系统已经对部分城市开启了试点,上线后系统的运行情况良好,极大的提高了工作人员的办公效率,后续将会推广至全国。

关键词：车辆寄售 Spring Boot框架 Hibernate框架 Redis缓存

基于Spring Cloud的股票简讯自动生成系统的设计与实现

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基于Spring Cloud的股票简讯自动生成系统的设计与实现

作者：张金生北京邮电大学

学位级别：硕士

由于受到经济或非经济因素影响,股票的价格会不断波动,投资者因此面临股票市场价格风险,而由一揽子股票通过某种方式计算出来的综合价格指数,也受股价波动的影响。为了面对股指交易的风险性,及时了解股指的趋势信息变得尤为重要,一般用... 详细信息

由于受到经济或非经济因素影响,股票的价格会不断波动,投资者因此面临股票市场价格风险,而由一揽子股票通过某种方式计算出来的综合价格指数,也受股价波动的影响。为了面对股指交易的风险性,及时了解股指的趋势信息变得尤为重要,一般用户需要在不同的网站或网页之间进行频繁切换来浏览相关资讯,使得用户操作较为繁琐,需要耗费大量的时间拼接股票资讯,如果能够实现股票数据到中文简讯的自动生成,那么将能根据用户的关注生成股票简讯,方便、快捷地为股民股市行情,以便在关键时刻及时做出明智的应对措施,并且不再需要编辑盯着证监会的网站,进行简讯的编辑。本论文针对股票简讯生成系统进行设计和实现,首先对股票简讯生成系统进行需求分析,明确系统的范围和边界,以及用户对平台的功能、性能等相关的需求。然后对系统进行概要设计,根据需求分析对系统进行模块划分,确定各模块的功能,绘制实体-关系图,进行数据库表结构的设计。接着对系统进行详细设计,结合各模块的逻辑设计相关类和相关处理逻辑,绘制相关类图和序列图。除此之外,本文还介绍项目中涉及的技术,包括微服务、Spring Boot、Spring Cloud等,并基于Spring Cloud微服务架构技术,实现股票简讯生成系统。最后,对系统进行了功能测试,对股票简讯生成系统加以总结,并对下一步工作进行展望。

关键词：简讯生成股票简讯微服务 spring cloud

面向移动网络感知质量时空序列预测算法的设计与实现

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面向移动网络感知质量时空序列预测算法的设计与实现

作者：潘浩宇北京邮电大学

学位级别：硕士

随着移动互联网技术的迅速发展,移动互联网用户数量呈现爆发式增长。面对不断增长的接入设备、用户对服务质量要求的不断提高,研究如何有效地预测移动网络的用户感知质量变化具有十分重要的意义。通过预测移动网络的用户感知情况可以提... 详细信息

随着移动互联网技术的迅速发展,移动互联网用户数量呈现爆发式增长。面对不断增长的接入设备、用户对服务质量要求的不断提高,研究如何有效地预测移动网络的用户感知质量变化具有十分重要的意义。通过预测移动网络的用户感知情况可以提高用户体验、优化网络资源、改进网络规划和帮助业务决策等。目前,移动网络性能指标预测的相关研究大多将其视为一个时间序列预测任务,一般使用路测数据进行单一或少量指标(如流量)的预测。这种研究方法既没有考虑数据的空间关系,又可能因为单一的指标预测导致评估结果不够全面。另外,通过路测等传统方式收集的数据存在获取困难、覆盖范围少、不能反应用户真实使用情况等问题。针对上述问题,本文将移动网络感知质量的预测问题视为一个时空序列预测问题,并选择了跨运营商数据代替传统路测数据进行实验。本文首先提出了一种离散化表示学习算法(Attention-based Vector Quantization Spatiotemporal Representation Model,Attn-VQST),用于高效地提取时空序列数据中的空间信息。该算法基于矢量量化方法,结合卷积注意力模块,作为时空序列预测模型的数据空间编码-解码器,可以实现对时空序列数据中空间特征的高效抽取。本方法在图像重建任务中相比于基线模型,性能获得了明显提升。基于Attn-VQST,本文提出了基于离散化表示学习的时空序列预测算法(Discrete-Spatiotemporal Predictive Learning Model,D-STP),该算法可以通过使用不同架构如循环神经网络、Transformer等的预测器作为骨干网络,实验表明,D-STP不同数据集上进行时空序列预测时,结果误差更小、同时模型的训练效率更高。基于上述算法,本文实现一个移动网络感知质量预测系统。该系统提供一个带有可视化界面的Web应用,具备数据实时采集、处理、模型推理和在线学习功能。系统测试表明,系统功能和性能稳定,能够实现基本的移动网络感知预测可视化和管理功能。

关键词：移动网络感知时空序列预测深度学习表示学习