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面向意图识别的数据增强方法研究

面向意图识别的数据增强方法研究

作者：赵逸飞哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

意图识别任务旨在确定一句话的意图,即通过分类模型将问题分类到事先定义的问答系统中各种可能的意图类别当中,可以被认定为分类任务,是自然语言理解中的关键技术。意图识别任务较早就被提出,但由于缺乏标注数据无法在现实场景中得以应... 详细信息

意图识别任务旨在确定一句话的意图,即通过分类模型将问题分类到事先定义的问答系统中各种可能的意图类别当中,可以被认定为分类任务,是自然语言理解中的关键技术。意图识别任务较早就被提出,但由于缺乏标注数据无法在现实场景中得以应用,尤其是特定领域的意图识别任务当中数据匮乏更为严重。而深度学习在文本分类等多个自然语言处理任务中获得了很好的表现,但是这种方法需要大量的标注数据。本文围绕意图识别的研究现状和当前问题,给出了使用数据增强方法的解决方案,使模型的意图识别准确率得以提升,并在只使用少部分数据集的情况下进行训练达到接近使用全部训练集进行训练的准确率表现。本文以游戏领域问答客服的意图识别任务为切入点,对文本数据进行标注后使用深度学习模型训练实现游戏领域的意图识别,再通过多种数据增强方法提升模型的准确率表现。本文的主要研究工作包括以下几点:(1)结合领域特征提出了一种基于问句实体信息的意图体系建立方法,可以实现对生语料进行自动化标注,降低了语料标注的成本。基于此方法获得了较为充足的数据集,并使用Text CNN、Fast Text和BERT、BERT＿WWM等多个深度学习模型进行训练,得到了初步的训练效果和准确率表现。并在只使用少部分训练数据集的情况下使用通用领域的数据增强方法达到了接近使用全部训练集数据进行训练的准确率表现。(2)对基于混合交叉的文本数据增强方式,基于短文本问句的特点,对问句中对句式影响较大的实体进行遮挡,使用去除实体后的句子的句向量进行交叉混合,从而通过对问句句式进行学习,获取各类问句的句法特征。再结合BERT模型各层编码器抽取信息的侧重,使用不同层的句子编码结果进行训练,该方法对句子的隐层向量进行混合,更加灵活,同样实现了模型性能的提升。(3)基于知识图谱使用了融合知识的数据增强方法,其主要特征为使用构造好的领域知识图谱,对问句中的实体使用图谱中的相邻实体进行替换,这样增强的新数据具有较高的质量,对模型效果的提升也最为明显。同时查找相邻实体的方法可以通过规则和图谱上的推理两种方法进行。

关键词：意图识别文本标注数据增强深度学习知识图谱

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低功耗噪声整形SAR ADC关键技术研究

低功耗噪声整形SAR ADC关键技术研究

作者：赵逸飞天津大学

学位级别：硕士

模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)作为模拟信号与数字信号的接口,一直是生物信号传感器系统中必不可少的一部分。噪声整形SAR ADC是一种在近些年来新出现的混合架构ADC,其结合了SAR ADC和Sigma-delta ADC的优点,在精度和功... 详细信息

模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)作为模拟信号与数字信号的接口,一直是生物信号传感器系统中必不可少的一部分。噪声整形SAR ADC是一种在近些年来新出现的混合架构ADC,其结合了SAR ADC和Sigma-delta ADC的优点,在精度和功耗上取得了较好的平衡,得到了国内外学术和工业界较多的关注。本文从生物传感器系统的需求出发,设计了一种应用于生物信号传感器系统中的噪声整形SAR ADC。本文提出了一种独立余量电压产生型噪声整形SAR ADC结构,通过使用独立电容阵列产生余量电压,避免了余量电压采样电容的KT/C噪声对噪声整形能力的影响;通过使用特殊的电容阵列开关切换方式,提高了余量电压的共模电平,在保证比较器预放大级增益的同时,降低了其功耗。并且提出了一种通用系统频域模型,推导出了本文所提结构的噪声传输函数。本文采用SMIC 0.18μm CMOS工艺完成噪声整形SAR ADC电路的版图设计和流片,芯片核心面积为0.95mm×0.615mm。测试结果表明,在不开启噪声整形时芯片的最大DNL为+0.19/-0.51LSB,最大INL为+0.31/-0.54LSB,SFDR为74.2d B,ENOB为7.7bit;在开启噪声整形时,使用片外前台校准对电容阵列失配进行校准,芯片的SFDR为89.6d B,ENOB为12.1bit,功耗为130.2μW,Fo Ms为167.4d B,Fo Mw为59.68f J/***。为了从电路层面对电容失配进行校准,本文提出了一种应用于噪声整形SAR ADC中的DWA算法,并进行了AMS仿真,仿真结果表明在电容失配为4%的情况下,当不开启DWA时,ADC的ENOB为11.6bit;当开启DWA时,ADC的ENOB为13bit。

关键词：生物传感器噪声整形 SAR ADC 低功耗 DWA

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基于树莓派的天文暂现源深度学习识别方法

基于树莓派的天文暂现源深度学习识别方法

作者：赵逸飞太原理工大学

学位级别：硕士

天文暂现源是时域天文学的主要研究对象,包括超新星、小行星等天空中突然出现的自然目标及近地天体、空间碎片等移动目标。在光学波段,大视场巡天望远镜是获取天文暂现源的主要观测设备,在时域天文观测中有着不可动摇的地位。现阶段,光... 详细信息

天文暂现源是时域天文学的主要研究对象,包括超新星、小行星等天空中突然出现的自然目标及近地天体、空间碎片等移动目标。在光学波段,大视场巡天望远镜是获取天文暂现源的主要观测设备,在时域天文观测中有着不可动摇的地位。现阶段,光学暂现源的主要观测方法是:首先对多帧观测图像相减,然后进行目标自动提取,最后人工识别。由于需要人工的介入,导致这种观测方法效率低、速度慢,准确度受观测者经验影响。随着天文观测在时域上对数据连续性要求的提高,分布于不同地理位置的大视场小口径望远镜逐渐成为了发现和探测天文暂现源的主要设备。多台大视场小口径望远镜构成的自动观测网络可以连续对天空进行搜索,保证观测的连续性和时效性。但是大视场小口径望远镜地理上分布分散,获取的数据量很大(几百GB十TB/day)。若将数据传回至数据中心又会对网络资源提出较高要求,同时降低了获取目标信息的时效性。针对大视场小口径望远镜网络对暂现源实时探测的需求,本文做了如下工作:1.在原始观测图像上利用SExtractor源提取算法提取出了大量可用于分类的暂现源,根据光学系统点扩散函数的对称性及图像信噪比等特点,实现了对目标异常数据的清洗。通过使用数据增强方法解决了待分类暂现源数量不平衡的问题;2.基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),进行了结构改良和一系列的优化,训练出两个暂现源识别分类器,并且对真实数据的识别准确率达到了97%以上;3.利用真实数据测试发现,改进CNN和改进RNN的分类器针对不同目标具有不同的分类特性。为了纠正分类器本身的缺陷并且希望分类器间的优势互补,本论文利用集成学习的方法将两个分类器进行集成产生新的分类器,分类器准确率提升至99%;4.在Linux框架下,通过环境配置将训练好的集成分类器加载于第三代树莓派上,树莓派可以直接绑定到望远镜上进行数据的实时处理。通过实验测试,表明本论文提出的方法可以在大视场小口径望远镜的终端上实现暂现源的实时分类,为后续的暂现源观测网络全网预警奠定了基础。

关键词：暂现源检测深度学习集成学习树莓派

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针对云平台的容器安全检测系统研究与实现

针对云平台的容器安全检测系统研究与实现

作者：赵逸飞北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的迅猛发展,容器技术逐渐成为互联网公司的必备技术。而针对容器技术的安全研究也愈发增加。容器安全主要围绕三个方面:容器镜像安全、容器运行时安全、容器编排系统安全。本课题结合容器镜像提出并实现了安全检测方... 详细信息

近年来,随着互联网的迅猛发展,容器技术逐渐成为互联网公司的必备技术。而针对容器技术的安全研究也愈发增加。容器安全主要围绕三个方面:容器镜像安全、容器运行时安全、容器编排系统安全。本课题结合容器镜像提出并实现了安全检测方案和平台。容器镜像具有复杂性、便携性、混乱性,对于第三方提供的容器镜像,存在着黑盒难以检测的问题,容器镜像安全与传统的供应链安全比较相似。如何检测出容器镜像中潜藏的安全问题是比较大的挑战。本文针对如上问题展开研究,具体工作如下:(1)论文提出了基于漏洞元信息的容器镜像静态检测技术。该技术从三个方面检测容器镜像可能存在的安全问题:镜像中存在低版本应用导致历史漏洞、错误的配置文件引发的安全漏洞、等保合规导致的容器镜像风险。该方法也对应的通过整理与比对漏洞元信息来判断软件低版本问题、通过从红蓝对抗演练中获得的经验整理了数十条合规性安全,结合这两种方法能够快速的完成容器镜像的静态检测。(2)论文提出基于容器运行时的容器镜像动态检测技术。该技术提出了一种将容器镜像文件实例化的通用方法,并总结了容器运行时状态下需要收集的行为特征,以及完善了如何判断其是否为恶意容器镜像的规则,最终基于Docker进行修改与hook完成了容器镜像的动态检测模块。(3)结合这两项检测技术,论文设计并实现了容器镜像风险检测平台CID,平台采用了多种检测方案,支持多种输入方式,可嵌入DevSecOps流程中,完成对容器镜像风险检测。实验结果表明,论文提出的两项动静结合的检测方法,在面对经过多种不同混淆和隐藏方式的恶意样本时都能检测到风险。CID平台在实际检测任务中检测出不同的恶意容器镜像的风险,证明该平台具有较强的容器镜像风险检测能力。

关键词：容器安全 Docker 漏洞检测容器镜像基线检查

基于自监督学习与改进轻量级YOLO算法的肠镜息肉检测

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基于自监督学习与改进轻量级YOLO算法的肠镜息肉检测

作者：赵逸飞华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

民营企业“逆向混改”对ESG表现的影响研究

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民营企业“逆向混改”对ESG表现的影响研究

作者：赵逸飞武汉科技大学

学位级别：硕士

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聚四氟乙烯基微波复合材料及滤波器的研究

聚四氟乙烯基微波复合材料及滤波器的研究

作者：赵逸飞华中科技大学

学位级别：硕士

随着5G技术的发展成熟,全球掀起了新一轮通信基础设施建设热潮,制造通信设备所需的微波器件需求量大大提高。5G技术对于微波器件性能的要求更为苛刻,对于器件本身的可靠性,稳定性有着更高的要求。目前5G基站用小型化微波滤波器主要以高... 详细信息

随着5G技术的发展成熟,全球掀起了新一轮通信基础设施建设热潮,制造通信设备所需的微波器件需求量大大提高。5G技术对于微波器件性能的要求更为苛刻,对于器件本身的可靠性,稳定性有着更高的要求。目前5G基站用小型化微波滤波器主要以高介电常数、低损耗的微波陶瓷材料为基材,其电性能优异,但也存在着烧结过程易导致同批次产品间尺寸不均,材料硬度大难加工等问题。而复合材料具有易加工,重量轻,与聚合物亲和性好的优点,制备高介电常数低损耗的复合材料可以弥补陶瓷材料的不足,具有较强的应用潜力。本文致力于尝试改良传统意义上介电常数低,介电损耗大的复合材料,充分发挥其优点。首先以聚四氟乙烯(PTFE)为基体制备了不同质量分数的多组CaTiO/PTFE复合材料和CCTO/PTFE复合材料,对两种复合材料进行了性能测试并对比分析。结果显示尽管CCTO的低频介电常数远高于CaTiO,但其作为填料制备的复合材料在微波频段性能严重劣化,介电性能不及CaTiO。筛选出当CaTiO的质量分数为64wt%时高频(>1 GHz)介电性能最优,此时其高频介电常数为15.48,损耗略小于5×10。利用理论模型对复合材料介电常数进行了预测并与实验结果对比,发现有效介质理论(EMT)模型和改良Logarithmic模型预测结果与实验结果更为接近。在此基础上,尝试向两相复合材料中引入导体作为第三相,分别制备了以石墨,多壁碳纳米管(MWCNT)以及纳米银粉作为第三相的三相复合材料并进行了性能测试。创新性地将常用于储能材料的核-卫星结构应用于介电材料中:使用原位还原法在陶瓷/聚合物复合材料体系中引入分散良好的纳米银颗粒,制备出了一种核-卫星结构CaTiO@Ag/PTFE复合材料。其高频介电常数达到19.23的同时,损耗仅为4.83×10,介电常数接近目前在滤波器中常用的介电常数20左右的陶瓷材料。同时利用所制备的PTFE基复合材料设计了一系列中心频率为3.5 GHz,回波损耗>20 db的介质滤波器。针对滤波器的带外抑制能力进行了拓扑结构优化,最优化的馈源输出交叉耦合四腔滤波器的矩形系数仅1.965,实现了很强的带外抑制能力,充分验证了PTFE基复合材料在微波通信领域的应用潜力。

关键词：复合材料微波材料原位还原法滤波器交叉耦合

废旧棉织物制备功能化微纤及其在废水处理中的应用

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废旧棉织物制备功能化微纤及其在废水处理中的应用

作者：赵逸飞武汉纺织大学

学位级别：硕士

废旧纺织品对生态环境造成了巨大的压力,填埋后需要几年甚至几十年的时间才能降解,对水土资源造成一定的危害,而焚烧会产生有毒有害物质,污染更加严重。随着工业的迅速发展,工业废水产量迅速增加,废水中存在许多有毒染料分子和一些危险... 详细信息

废旧纺织品对生态环境造成了巨大的压力,填埋后需要几年甚至几十年的时间才能降解,对水土资源造成一定的危害,而焚烧会产生有毒有害物质,污染更加严重。随着工业的迅速发展,工业废水产量迅速增加,废水中存在许多有毒染料分子和一些危险的重金属,严重影响自然环境,甚至会危及到人们的健康和人身安全。吸附法作为一种简便、高效的废水处理方法,在废水处理领域尤为重要。棉纤维具有丰富的极性氢氧基团和纤维横截面空腔构造使其具备作为吸附材料的潜力,但是天然纤维素纤维因自身吸收容量小和化学选择性较差的缺陷,使其直接作为吸附剂受到了限制。纤维素表面存在着大量的羟基,为其化学改性提供了有利的条件,从而增强纤维的吸附性能。因此,课题以废旧棉织物为原料,通过碱处理和高速匀浆使其微纤化,制备棉微纤(CE),增加比表面积,然后对其进行化学改性,以戊二醛作为交联剂,加入聚乙烯亚胺进行交联反应,通过交联改性得到改性微纤(PEI@CE),改性后棉纤维的表面引入氨基,增加了其阳离子性,并探讨了改性后微纤对甲基蓝溶液和银纳米粒子溶液的吸附性能和吸附机理,主要研究工作如下:(1)棉微纤的制备与表征废旧棉织物在碱处理和高速匀浆处理后得到CE,通过改变高速匀浆机的转速(6000 rpm、10000 rpm和15000 rpm),发现纤维的直径呈现递减的趋势,说明匀浆有助于纤维细化,SEM结果表明经过匀浆处理后纤维开始发生分丝帚化,XRD和FTIR结果表明纤维经处理后保持原有晶体结构,说明碱处理和高速匀浆对纤维的晶体结构不会造成破坏。(2)棉微纤的改性及表征以戊二醛为交联剂,使聚乙烯亚胺与CE进行交联。通过Zeta电位测试,PEI@CE在酸性和碱性条件均带正电,且Zeta电位随p H的增加而增加,SEM表明PEI@CE呈现蓬松网状的结构,改性后比表面积增大。TG结果表明,与未改性微纤相比,PEI@CE的热解温度增加,说明改性后微纤的热稳定性提高,PEI@CE的FTIR图谱中出现C=N的特征吸收峰,说明改性过程为戊二醛中醛基基团与聚乙烯亚胺中氨基官能团发现作用形成C=N。(3)改性微纤对甲基蓝溶液吸附性能研究研究了PEI@CE吸附甲基蓝染料的影响因素,确定了最佳吸附条件为吸附时间30 min、吸附温度35℃、吸附剂用量15 mg、染料浓度50 mg/L和p H 7。在最佳吸附条件下改性微纤对50 mg/L甲基蓝的去除率可达98%,对200 mg/L甲基蓝的吸附量可达288 mg/g,并且经过五次吸附解吸循环,对甲基蓝去除率仍可高达85%。(4)改性微纤对银纳米粒子吸附性能研究通过探究PEI@CE吸附银纳米粒子的影响因素,确定了最佳吸附条件为吸附时间30 min、吸附温度20℃、吸附剂用量4 mg、Ag纳米粒子浓度20 mg/L、p H 5和转速300 rpm。在最佳工艺条件下对20 mg/L的银纳米粒子溶液去除率可达99%,最大吸附量可达480 mg/g。TG和SEM结果均表明Ag纳米粒子吸附在PEI@CE上。

关键词：废旧棉织物微纤聚乙烯亚胺甲基蓝银纳米粒子吸附

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虚拟脊柱侧凸病例腰椎自动生成方法

计算机工程 2024年第5期50卷 323-329页

作者：赵逸飞张俊华云南大学信息学院云南昆明650500

统计形状模型(SSM)是一种描述可变形物体形态学变化的模型,被广泛应用于三维(3D)肝脏分割、3D脊柱生成等任务。针对现有SSM在生成虚拟青少年特发性脊柱侧凸(AIS)腰椎病例数据时存在生成结果不真实且对AIS病例适用性较差的问题,提出一种... 详细信息

统计形状模型(SSM)是一种描述可变形物体形态学变化的模型,被广泛应用于三维(3D)肝脏分割、3D脊柱生成等任务。针对现有SSM在生成虚拟青少年特发性脊柱侧凸(AIS)腰椎病例数据时存在生成结果不真实且对AIS病例适用性较差的问题,提出一种基于三维变分自编码生成式对抗注意力网络(3D-VGAN)的虚拟AIS腰椎自动生成方法。3D-VGAN模型由编码器、生成器和判别器组成,编码器和生成器在变分自编码器(VAE)模型的基础上结合空间注意力机制提取数据特征,同时利用残差模块解决了神经网络训练过程中的网络退化问题。为了克服生成-判别结构的3D-VGAN模型中存在的稳定性不强、生成器与判别器训练速度不匹配的问题,使用阈值训练法对3D-VGAN模型进行训练,提升了稳定性。在基于43例AIS病例腰椎3D模型的数据集上的实验结果表明:3DVGAN模型在病例重建实验中的结构相似性(SSIM)系数为0.99962,相比3D-VAE、3D-变分自编码生成式对抗注意力网络(VAEGAN)和SSM模型分别提高了0.08009%、0.00200%、0.12220%;在病例生成实验中的弗雷歇初始距离(FID)系数为275.65348,相比3D-VAE、3D-VAEGAN和SSM模型分别降低了8.42055%、0.97773%、7.31927%。上述实验结果验证了3D-VGAN模型通过注意力机制、残差模块和阈值训练法取得了更好的虚拟AIS病例腰椎数据生成性能。

关键词：青少年特发性脊柱侧凸生成式对抗网络统计形状模型图像生成深度学习