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数学的实践与认识 2016年第17期46卷 1-11页

作者：李佑莲福建工程学院管理学院福建福州350108

传统挣值法基于确定性与稳定性的项目基准计划,仅考虑和集成了项目时间与项目成本两个参数(要素),忽略了货币的时间价值.针对这些不足,对其进行参数扩展和相关的修正:运用蒙特卡罗法制定具有不确定性的项目的基准计划,考虑和集成了项目... 详细信息

传统挣值法基于确定性与稳定性的项目基准计划,仅考虑和集成了项目时间与项目成本两个参数(要素),忽略了货币的时间价值.针对这些不足,对其进行参数扩展和相关的修正:运用蒙特卡罗法制定具有不确定性的项目的基准计划,考虑和集成了项目范围与项目质量两个参数,将时间因素引入成本度量中.在此基础上,提出和定义了挣值法的有关指标,以期提高挣值法的集成度和准确度.

关键词：挣值法项目基准计划蒙特卡罗法参数扩展指标

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基于参数扩展的组合测试的研究

基于参数扩展的组合测试的研究

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作者：王芳安徽大学

学位级别：硕士

当今社会信息化已经越来越普遍,计算机技术的发展是带动信息化发展的主要原因,计算机技术包括硬件和软件,其中软件的发展时刻都在发生着变化,更新速度之快,谁能开发优秀的软件谁就能在软件的发展中占有领导地位。这一切都是要建立在高... 详细信息

当今社会信息化已经越来越普遍,计算机技术的发展是带动信息化发展的主要原因,计算机技术包括硬件和软件,其中软件的发展时刻都在发生着变化,更新速度之快,谁能开发优秀的软件谁就能在软件的发展中占有领导地位。这一切都是要建立在高软件质量的基础上,所以人们就越来越重视软件测试的质量。如何保证软件的质量和可靠性?软件测试就必须拿出来作为讨论的对象,只有通过软件测试来完成高质量、高可靠性的软件。完善的软件测试能够检测出软件的大部分缺陷,从而获得高质量、高可靠性的软件产品,由此可见,软件测试完全可以作为衡量软件是否优秀的一个最好的手段。事物的发展总是由简到难,软件的发展也不例外,所以软件不能再像过去那样开发出来稍加修改就完成了软件的开发,如今软件变得十分庞大,要想获得优秀的软件,就必须设计高质量的测试方法。因此软件测试备受重视,尤其是大型软件或者质量要求比较高的软件系统。目前,软件测试在整个软件开发周期中,时刻都存在着软件测试,软件需求文档也是软件测试的开始,占据了极其重要的位置,并占据整个开发周期的工作量的40%以上,有些甚至更高。软件测试的目的是为了发现软件错误,如何发现软件错误?这就需要通过测试用例来执行待测软件,执行过程中,系统的异常就是我们要找到的错误。那么如何生成有效的测试用例集就成了研究的热点。经验及实践表明,组合测试是一种有效的黑盒软件测试方法,组合测试技术是测试用例生成的一种重要技术,应用相对比较广泛。它根据待测软件系统中参数及参数之间的相互关系来生成测试用例集。这种测试用例集的主要特点是规模较小、检查出错误的本事较高。本论文首先介绍了国内的以及国外的组合测试方法,在此基础上,我们比较了多种常用的典型的组合测试方法。然后我们重点选择研究了基于参数的组合测试用例生成方法：代数构造算法、AETG算法、IPO-N算法、TCG算法、PICT算法等,并对相应实验数据进行了比较。本文在深入研究IPO-N算法的基础山,引入了数据冗余的处理办法,优化了局部最优的问题;最后详细说明了基于参数扩展的组合测试用例生成的一种算法并完成了相应的测试工具的实现。

关键词：组合测试参数扩展错误定位测试工具

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自监督视觉语言模型预训练方法研究

自监督视觉语言模型预训练方法研究

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作者：王世杰华中科技大学

学位级别：硕士

在多模态学习领域中,自监督视觉语言预训练方法是一个非常重要的研究课题,其目的是通过大量图像文本数据进行模型自监督预训练,让预训练模型不但能够在单模态下游任务上表现良好,同时也能应用在多个多模态下游任务上。当前自监督视觉语... 详细信息

在多模态学习领域中,自监督视觉语言预训练方法是一个非常重要的研究课题,其目的是通过大量图像文本数据进行模型自监督预训练,让预训练模型不但能够在单模态下游任务上表现良好,同时也能应用在多个多模态下游任务上。当前自监督视觉语言预训练的研究面临着有多模态数据少、模态融合难、预训练目标不一致、大规模预训练困难等问题。本文从网络模型、预训练目标和参数模态扩展三个不同的方面分别解决自监督视觉语言预训练中模态融合问题、不同预训练目标导致模型的性能泛化问题以及大规模预训练困难的问题。针对模态融合问题,本文提出了一个基于多路Transformer加模态适配器的神经网络模型,在模态间信息融合的同时,也保持各个模态独有的特性。针对图文对比学习导致的特征过于全局化的问题,本文提出一种结合对比学习与掩码对比学习的自监督预训练框架,使得在下游微调任务上效果得到大幅提升。针对参数扩展问题,本文提出一种只扩展前馈神经网络的方法。针对模态扩展问题,本文提出了二阶段预训练方法,利用文本数据为锚点扩展语音模态,利用预训练好的视觉分支扩展视频模态。针对大规模预训练效率问题,本文结合优化器拆分、显存高效的自注意力实现、梯度检查点等技术,实现并提升了大规模分布式场景下的大模型训练效率。本文提出的大规模自监督视觉语言预训练框架在多个主流视觉任务评测集和多模态任务评测集上均达到业内领先的水平,大幅领先之前方法,在ADE20K语义分割上取得了63.0%m Io U、Kinetics视频动作分类上取得了88.1%准确率、Ref COCO、Ref COCO+、Ref COCOg视觉定位任务上分别取得了89.26%、89.23%、89.27%准确率,显著超越了MAE、BEi T、OFA等知名方法,在Image Net图像分类上取得了89.8%准确率,在COCO目标检测上取得了60.4%m AP,在ESC-50语音零样本分类上取得了91.8%准确率,在FSD50K语音零样本分类上取得了69.7%准确率,在21个图像数据集上取得了70.7%的平均分。大量的消融实验也证明了本文方法的有效性。

关键词：自监督学习视觉语言预训练参数扩展大规模预训练

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食品安全满意度影响因素分析 ——以昆明市为例

食品安全满意度影响因素分析 ——以昆...

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作者：杨旭云南大学

学位级别：硕士

食品安全与百姓生活有着千丝万缕的联系,近年来生活水平日益提高但食品安全问题却越来越严重,因此研究食品安全满意度的影响因素有很大的意义。本文通过问卷调查收集昆明市不同地区居民的食品安全满意度数据,分别用Logistic回归模型和... 详细信息

食品安全与百姓生活有着千丝万缕的联系,近年来生活水平日益提高但食品安全问题却越来越严重,因此研究食品安全满意度的影响因素有很大的意义。本文通过问卷调查收集昆明市不同地区居民的食品安全满意度数据,分别用Logistic回归模型和贝叶斯有序分类数据模型对选取的食品安全现状满意度和食品监管工作满意度进行影响因素的回归分析。首先,分别对两类满意度及相关影响因素进行二分类Logistic回归和有序多分类Logistic回归。由于有序多分类Logistic回归时两类满意度均未通过平行线检验,且两类满意度存在明显的次序性,有序多分类Logistic回归和无序Logistic回归此时都不适用;其次,运用贝叶斯有序分类数据模型对两类满意度综合分析。在运用贝叶斯有序分类数据模型进行分析时,我们运用Gibbs抽样器来抽取后验分布的样本进而进行统计推断。由于要满足模型的可识别性使得抽样变得困难而且抽样效率大大降低,所以我们采用参数扩展技术使得算法快速收敛;最后,基于我们建议的模型分析了实例数据并得到以下结果和建议:结果显示昆明市食品安全满意度很高,但是在进一步分析后发现在整体满意度较高的背后也存在一些问题。调查发现男性满意度高于女性,务农人员满意度高于非务农人员,而且安全抽检满意度、食品放心程度及对创建食品安全卫生城市的支持程度对食品安全满意度有很大的影响。建议政府加大食品抽检力度,提高市民对食品的放心程度以及多多宣传食品安全卫生城市的创建工作。

关键词：食品安全满意度 Logistic模型贝叶斯有序分类数据模型参数扩展

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基于CORDIC的浮点超越函数设计与实现

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信息技术 2017年第9期41卷 113-116页

作者：宋晨阳李涛牛志璐李卯良西安邮电大学电子工程学院西安710121

文中对扩展CORDIC算法进行研究,在此基础上,设计并实现了浮点超越函数硬件加速器。该加速器可在向量模式下完成反正切、反双曲正切和对数函数三种浮点超越函数的计算,设计采用IEEE-754标准单精度浮点数格式,计算流程划分为X、Y、Z三条... 详细信息

文中对扩展CORDIC算法进行研究,在此基础上,设计并实现了浮点超越函数硬件加速器。该加速器可在向量模式下完成反正切、反双曲正切和对数函数三种浮点超越函数的计算,设计采用IEEE-754标准单精度浮点数格式,计算流程划分为X、Y、Z三条数据通路,包含对阶、映射、迭代、补偿、规格化5步处理。实验结果表明,在Xilinx Virtex6器件上电路的最大工作频率可达221MHz,计算周期减少。

关键词： CORDIC 向量模式浮点超越函数参数扩展

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浮点超越函数设计与实现

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西安邮电大学学报 2015年第2期20卷 16-20页

作者：杜慧敏沙亮张彦芳牛志璐西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121

针对图形处理器中浮点超越函数,设计一种单精度浮点超越函数专用计算电路。该电路基于CORDIC参数扩展算法,通过映射和补偿处理扩展计算范围,修改初值设置方式节省部分计算开销,依据Matlab模型仿真设计FPGA电路实现。实验结果表明,在Xili... 详细信息

针对图形处理器中浮点超越函数,设计一种单精度浮点超越函数专用计算电路。该电路基于CORDIC参数扩展算法,通过映射和补偿处理扩展计算范围,修改初值设置方式节省部分计算开销,依据Matlab模型仿真设计FPGA电路实现。实验结果表明,在Xilinx Virtex6器件上电路的最大工作频率可达182.916MHz,以39至67时钟周期完成一次计算,计算周期减少。

关键词： CORDIC 参数扩展浮点超越函数图形处理器

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含有序分类数据的贝叶斯Lasso因子分析模型

含有序分类数据的贝叶斯Lasso因子分析模型

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第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康

作者：潘俊豪张沥今 Edward Ip 中山大学心理学系 Wake Forest University School of Medicine

在行为科学研究中,出于问卷设计和问题本身性质的需要,研究者经常会遇到有序分类数据。在本研究中我们在前人研究的基础上对贝叶斯Lasso验证性因素分析模型进行扩展,使其能处理有序分类数据之间的局部依赖性。在该模型中,我们把有序分... 详细信息

在行为科学研究中,出于问卷设计和问题本身性质的需要,研究者经常会遇到有序分类数据。在本研究中我们在前人研究的基础上对贝叶斯Lasso验证性因素分析模型进行扩展,使其能处理有序分类数据之间的局部依赖性。在该模型中,我们把有序分类数据看作来自含阈值的隐含正态分布的观测值,并使用贝叶斯Lasso先验对模型的方差协方差矩阵进行建模,在保证其正定性的同时对该矩阵进行稀疏估计(即只允许少量非对角元素不为零)。基于参数扩展和马尔科夫链蒙特卡罗算法,我们提出了新模型的贝叶斯分析方法,使得新模型在保持因子结构(包括因子数目以及因子与题目之间的关系)不变和改善模型拟合程度的同时保持模型的简洁性。本研究通过模拟计算以及实际数据分析去评价所提出的模型的有效性和实用性。由于含有序分类数据的验证性因素分析模型和项目反应理论模型的相似性,所提出的方法也为解决项目反应理论模型中的局部依赖性问题提供了一种可能的方案。

关键词：验证性因子分析有序分类数据贝叶斯Lasso先验参数扩展 MCMC

来源： cnki会议评论

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