检索结果-南通市图书馆

激光与光电子学进展 2024年第10期61卷 74-92页

作者：宗兆玉赵军普张波夏彦文李平郑万国中国工程物理研究院激光聚变研究中心四川绵阳621900 中国工程物理研究院研究生院北京100088

单发超快光场成像技术能够在更广泛的条件下表征瞬态事件,为探索不可重复和难以再现的超快现象打开了大门,是探索未知领域必不可少的工具,具有巨大的科学技术应用价值。介绍近年来单发超快光场成像技术的研究进展,包括典型代表技术的工... 详细信息

单发超快光场成像技术能够在更广泛的条件下表征瞬态事件,为探索不可重复和难以再现的超快现象打开了大门,是探索未知领域必不可少的工具,具有巨大的科学技术应用价值。介绍近年来单发超快光场成像技术的研究进展,包括典型代表技术的工作原理、技术特点、应用、优势和局限性。首先综述主动式探测类方法,介绍5小类共15种代表性技术,然后简要介绍被动式探测类方法,最后归纳总结各类单发超快光场成像技术的适用场景及存在的问题,并展望了其未来可能的发展方向.

关键词：超快成像单发超快现象主动式探测时序映射

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基于新闻事件片段的时序关系识别方法

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网络与信息安全学报 2017年第6期3卷 33-41页

作者：李英俊张宏莉王星哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对新闻文本,将事件片段定义为最小划分单元,提出了一个两阶段的事件片段时序关系识别算法,第一阶段时序映射和第二阶段时序识别。使用真实网上新闻数据进行实验,结果表明,所提方法相比普通的分类器及强规则算法,准确率提高了4%。

关键词：事件片段时序映射时序关系识别全局优化

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实时领域图形化元模型构建方法研究

实时领域图形化元模型构建方法研究

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作者：陈德胜昆明理工大学

学位级别：硕士

在工业机器人、汽车电子和航空航天等实时控制领域,控制系统一般要求具有实时性、并行性和多任务协作性等特点,而且控制元素间交互行为众多且复杂,因此在设计开发实时控制软件时,既要保证控制逻辑的准确性,更要保证控制时序不能出现丝... 详细信息

在工业机器人、汽车电子和航空航天等实时控制领域,控制系统一般要求具有实时性、并行性和多任务协作性等特点,而且控制元素间交互行为众多且复杂,因此在设计开发实时控制软件时,既要保证控制逻辑的准确性,更要保证控制时序不能出现丝毫偏差。所以如何设计并开发满足高要求的控制系统软件是当前研究的热点。传统的实时控制系统软件开发方法存在如下问题：需求分析和方案设计只展现系统的设计模型;编码与设计模型之间存在脱节,模型不能转换成代码;手工编写代码效率低,而且容易出现错误;代码针对特定操作系统设计,可重用性差;无法在模型阶段进行测试,增加了测试的难度。为了解决上述问题,在实时控制系统软件开发中应用模型驱动的软件开发方法,可以实现实时控制系统程序设计的一致性、异构性、快速性、可靠性和易维护性。在模型驱动方法中,元建模技术是模型驱动的软件开发方法的核心技术之一。本文主要工作是使用元建模技术建立实时领域图形化元模型,为在该领域使用模型驱动方法开发实时控制软件提供基础。本文主要做了以下工作：1)在实时领域内采用模型驱动方法开发控制软件的适用性进行分析。使用模型驱动开发方法来开发实时控制软件,从系统分析到方案设计,都以统一的图形化模型来描述,系统模型设计完成后,采用模型转换技术,直接将模型转换成目标操作系统框架代码,开发人员只需针对硬件平台的特性添加少许代码即可完成软件开发。这种开发方法可大大提高软件开发效率,提高软件的质量和增强可维护性;2)研究了实时领域图形化元模型构建方法。元建模技术是模型驱动的软件开发方法的核心技术之一,使用元建模技术建立特定领域的元模型,以模型的方式抽象表达该领域基本元素。在模型驱动开发方法中,通过调用元模型构建系统的平台无关模型,使用模型转换技术,使模型自动转换为特定平台的代码。所以元模型的好坏直接影响着使用该方法开发软件的质量。在元建模过程中,定义模型的表示法和抽象语法是两个非常关键的步骤。表示法定义了这个模型的表现形式,可以文字式的,也可以图形化的。抽象语法规定了模型的语法和语义;3)构建实时领域图形化元模型,搭建实时语音控制系统嵌入式应用平台。在对当前主流的实时操作系统如uC/OS-II, RT-Linux和VxWorks进行分析的基础上,归纳实时领域的建模元素体系与特征,提取基本的建模元素;采用图形化元建模技术,分别对实时控制系统的基本建模元素实现图形化元模型的构建和语法与语义映射，以嵌入式实时语音控制系统为例,使用本文构建的图形化元模型建立该系统的平台无关模型,并搭建了实时语音控制系统的嵌入式应用平台。

关键词：实时语义模型模型转换语义一致性时序映射控制软件

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多源跨平台网络数据时效性分析技术

多源跨平台网络数据时效性分析技术

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作者：李英俊哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

互联网的快速发展,使得越来越多的用户使用Internet获取信息。搜索引擎的出现帮助用户快速准确地找到有效的信息,但是现有搜索引擎仍然存在一些问题,例如获取的结果中缺少时间这一维度,可以总结为以下几个方面:1)新闻数据方面,用户希望... 详细信息

互联网的快速发展,使得越来越多的用户使用Internet获取信息。搜索引擎的出现帮助用户快速准确地找到有效的信息,但是现有搜索引擎仍然存在一些问题,例如获取的结果中缺少时间这一维度,可以总结为以下几个方面:1)新闻数据方面,用户希望得到简洁具有时间和事件两个维度的数据;2)人物百科数据关系抽取方面,虽然搜索引擎向智能化迈进了一步,但是搜索引擎抽取的人物关系结果缺少时间维度,导致用户搜索时,展示的结果里部分关系其实是已经过时的,失效的;3)时间线展示形式比文字列表展现的形式更加清晰易懂。因此,目前迫切需要一种多源跨平台网络数据时效性分析技术,来保证数据的时效性以及用户体验。本文针对新闻文本数据,将事件片段定义为最小划分单元,提出了一个两阶段事件时序关系识别算法,第一阶段时序映射和第二阶段时序识别,时序映射进行数据预处理和时间与事件片段一一映射,时序识别部分在机器学习的初始识别结果基础上,使用全局优化模型对结果优化。本文使用真实网上新闻数据,进行实验,结果表明本文的方法相比普通的分类器及强规则算法,准确率提高了4个百分点。本文针对人物百科数据,针对人物百科词条具有模板式叙述的特点,根据遗忘定律提出适合本文数据背景的人物百科数据关系时效性推理算法。算法包括预处理,属性/关系抽取以及时效性推理三部分。本文从百科类网站爬取真实的人物类百科词条数据,进行实验,结果表明相同领域的词条具有相似的描述语句,同时分析了候选指数以及时效性分析的正确率。最后,本文根据上述提出的算法,结合实际需求,设计并开发了Web新闻时效性分析平台。该平台具备前端后台分离,扩展能力强,可视化的特点。由于算法包含了从预处理到得出结果的详细步骤,因此用户只需要提交一个url或是文本内容就可以得到可视化结果。平台实际运行效果表明,本文提出的算法确保了平台高效运行。

关键词：多源数据时效性时序映射时序识别

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