检索结果-南通市图书馆

信息安全研究 2024年第4期10卷 335-339页

作者：刘建兵王振欣上海北信源信息技术有限公司上海200127

提出了大型局域网安全相关的网络盲区、资产盲区和安全盲区,分析了3个盲区产生的原因,阐述了3个盲区的形态,指出了3个盲区对大型局域网安全的影响,为解决大型局域网的安全问题提供了新的角度.

关键词：大型局域网网络盲区资产盲区安全盲区网络安全

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可扩展架构的超大点数FFT处理器设计

现代雷达 2024年第5期46卷 54-59页

作者：王江吴佳上海威固信息技术股份有限公司上海201702

面向合成孔径雷达、遥感、电子对抗等领域研究了一款高性能的超大点数快速傅里叶变换(FFT)处理器。文中提出了一种可扩展架构,即针对不同的应用场景可以动态实时调整FFT算法的基数以及处理点数;存储器划分为16个存储模块,可以通过产生... 详细信息

面向合成孔径雷达、遥感、电子对抗等领域研究了一款高性能的超大点数快速傅里叶变换(FFT)处理器。文中提出了一种可扩展架构,即针对不同的应用场景可以动态实时调整FFT算法的基数以及处理点数;存储器划分为16个存储模块,可以通过产生无冲突地址进行访问,输出与输入数据帧可以共享同一存储器,具备高效存储器特征。FFT运算采用并行流水线排布,当采用高基算法时,可高并行度访问存储器,实现并行计算,从而获得明显的实时性优势。FFT各级运算采用循环移位寄存器产生地址,以保证蝶算单元输入数据的抽取间隔,并在最后一级输出时进行循环移位寄存器反转操作产生地址,实现输入输出共享存储器。所提设计方法规整、高效、适用范围广泛,便于现场可编程逻辑器件以及集成电路实施,并且也将持续受益于存储器工艺的提升。

关键词：快速傅里叶变换并行计算可扩展架构高效存储器流水线

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基于改进FairMOT的多目标跟踪算法

计算机工程与应用 2024年第11期60卷 139-146页

作者：李旺张娜娜上海海洋大大学信息学院上海201306 上海建桥学院信息技术学院上海201306

针对复杂环境下多目标跟踪出现漏检与数据关联算法不友好导致目标之间频繁发生切换等问题,提出了基于FairMOT框架的多目标跟踪算法MFMOT。设计了轻量化多支路注意力模块,利用通道分组降低复杂度,从三个维度进行特征增强,使网络筛选提取... 详细信息

针对复杂环境下多目标跟踪出现漏检与数据关联算法不友好导致目标之间频繁发生切换等问题,提出了基于FairMOT框架的多目标跟踪算法MFMOT。设计了轻量化多支路注意力模块,利用通道分组降低复杂度,从三个维度进行特征增强,使网络筛选提取到特征信息。重识别分支采用PolyLoss损失函数,增强同类目标之间的语义信息以区分同类不同目标对象。提出多特征融合相似度矩阵,通过融合多种特征相似度矩阵得到最优的相似度矩阵,降低目标之间身份切换次数。实验结果表明,在MOT17与MOT20数据集中HOTA分别为61.5%与56.1%,相比原有FairMOT模型分别提升2.2个百分点与2.3个百分点。与此同时,将多特征融合相似度矩阵应用至与FairMOT相同模式的多目标跟踪方法中,HOTA、MOTA与IDF1均得到提升。

关键词：多目标跟踪重识别注意力机制相似度矩阵

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面向远程监督命名实体识别的噪声检测

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 916-928页

作者：王嘉诚王凯王昊奋杜渂何之栋阮彤刘井平华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 同济大学设计与创意学院上海200092 迪爱斯信息技术股份有限公司上海200032

针对远程监督命名实体识别(named entity recognition,NER)任务,目前有许多基于强化学习的方法,利用强化学习的强大决策能力,对远程监督生成的自动标注数据进行噪声过滤.然而,这些方法所使用的策略网络模型架构都较简单,识别噪声能力较... 详细信息

针对远程监督命名实体识别(named entity recognition,NER)任务,目前有许多基于强化学习的方法,利用强化学习的强大决策能力,对远程监督生成的自动标注数据进行噪声过滤.然而,这些方法所使用的策略网络模型架构都较简单,识别噪声能力较弱,且都以完整的句子样本为单位进行识别,导致句子中的部分正确信息被丢弃.为解决上述问题,提出了一种新的基于强化学习的方法,称为RLTL-DSNER,该方法可以从远程监督生成的带噪数据中,以单词级别识别正确实例,减少噪声实例对远程监督NER的负面影响.具体来说,在策略网络模型中引入了标签置信函数来准确识别实例.此外,提出了一种新颖的NER模型预训练策略,使其能为强化学习的初始训练提供精准的状态表示和有效的奖励值,引导其向正确的方向更新.在4个数据集上的实验结果验证了RLTL-DSNER方法的优越性,在NEWS数据集上,相较于现有最先进的方法,获得了4.28%的F1提升.

关键词：命名实体识别远程监督深度强化学习噪声检测预训练策略

基于“财务共享服务+”的财务数字化转型路径研究

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财务与会计 2024年第4期 62-65页

作者：严励沈世明北京至凡管理咨询有限公司上海期货信息技术有限公司

本文在提出“财务共享服务+”概念的基础上,对其按照资源要素成熟度划分的财务共享1.0(构建单位财务共享中心)、数据中心2.0(构建单位数据管理中心)、基础设施3.0(构建社会公用共享服务中心)三个发展阶段的主要形态特征进行了分析,并就... 详细信息

本文在提出“财务共享服务+”概念的基础上,对其按照资源要素成熟度划分的财务共享1.0(构建单位财务共享中心)、数据中心2.0(构建单位数据管理中心)、基础设施3.0(构建社会公用共享服务中心)三个发展阶段的主要形态特征进行了分析,并就基础设施3.0的建设实现路径进行初步探索。

关键词： “财务共享服务+” 财务数字化转型社会公用共享服务中心

数智化平台背景下的交通建设监理电子档案管理初探

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浙江档案 2024年第4期 50-52页

作者：燕鹏刘佳欣广州锦成信息技术有限公司

“基于‘浙路品质’的交通建设项目电子文件归档和电子档案管理研究”课题旨在解决数智化监理平台背景下的交通建设监理电子文件归档和电子档案单套制管理问题，形成了可复制、可推广的方案和经验。本文从研究背景、研究设计、研究概况... 详细信息

“基于‘浙路品质’的交通建设项目电子文件归档和电子档案管理研究”课题旨在解决数智化监理平台背景下的交通建设监理电子文件归档和电子档案单套制管理问题，形成了可复制、可推广的方案和经验。本文从研究背景、研究设计、研究概况、研究成果与研究展望五方面对课题研究进行全面介绍和总结，以期为交通建设监理电子文件与电子档案管理提供参考。

关键词：浙路品质交通建设工程监理归档电子档案

银粉对硅异质结太阳电池用低温银浆的影响综述

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同方期刊数据库

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太阳能学报 2024年第2期45卷 489-498页

作者：王光远韩安军刘文柱赵文婕王栋良敖毅伟冈本珍范孟凡英刘正新中国科学院上海微系统与信息技术研究所新能源技术中心上海200050 常州聚和新材料股份有限公司常州213000

银浆是硅异质结太阳电池的重要材料,更低的体积电阻率和接触电阻、良好的附着力、优良的细线印刷性能及组件栅线抗腐蚀老化是其不断改进的方向。作为导电相,银粉的性能和含量对银浆有着至关重要的影响。该文基于低温固化银浆导电机理以... 详细信息

银浆是硅异质结太阳电池的重要材料,更低的体积电阻率和接触电阻、良好的附着力、优良的细线印刷性能及组件栅线抗腐蚀老化是其不断改进的方向。作为导电相,银粉的性能和含量对银浆有着至关重要的影响。该文基于低温固化银浆导电机理以及SHJ电池对银浆性能的追求,综述了银粉的振实密度、形貌、粒径、表面处理剂及其与有机物的适配。进一步探讨了纳米银粉和银包铜粉在SHJ太阳电池用低温银浆中的应用。

关键词：硅异质结太阳电池低温银浆银粉表面处理振实密度银包铜

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基于双重多视角表示的目标级隐性情感分类

计算机工程 2024年第1期50卷 79-90页

作者：崔蒙蒙刘井平阮彤宋雨秋杜渂华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 迪爱斯信息技术股份有限公司上海200032

目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务。目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感。针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐... 详细信息

目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务。目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感。针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐性情感分类方法,采用3种视角对目标和输入文本进行建模,分别设计文本自身的表示学习、图视角下的表示学习以及外部知识视角下的表示学习,并通过卷积神经网络将3种视角下的表示进行深度融合。此外,同时采用上述3种视角对目标进行表示学习,将文本的语义表示和目标的语义表示相结合,并输入到情感极性分类器中。在5个公共数据集上进行实验并与8个基线模型的对比结果表明,该方法性能达到了最优水平,在News MTSC-mt和News MTSC-rw隐性情感分析数据集上的F1_m值分别比最好模型提高1.0%和2.6%,在Laptop14、Restaurant14和Twitter显性情感分析数据集上的F1_m值分别比最好模型提高3.6%、1.4%和1.6%。

关键词：目标级隐性情感分类自然语言处理情感分析双重多视角表示学习

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分布式训练系统及其优化算法综述

计算机学报 2024年第1期47卷 1-28页

作者：王恩东闫瑞栋郭振华赵雅倩山东海量信息技术研究院济南250101 浪潮(北京)电子信息产业有限公司北京100875 浪潮电子信息产业股份有限公司济南250101

人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本... 详细信息

人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本文首先阐述了单机训练面临的主要挑战.其次,分析了分布式训练系统亟需解决的三个关键问题.基于上述问题归纳了分布式训练系统的通用框架与四个核心组件.围绕各个组件涉及的技术,梳理了代表性研究成果.在此基础之上,总结了基于并行随机梯度下降算法的中心化与去中心化架构研究分支,并对各研究分支优化算法与应用进行综述.最后,提出了未来可能的研究方向.

关键词：分布式训练系统 (去)中心化架构中心化架构算法 (异)同步算法并行随机梯度下降收敛速率

低碳目标下计及电动汽车V2G的虚拟电厂优化调度方法

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电信科学 2024年

作者：于卓门进宝王军吕海欧阳红北京中电普华信息技术有限公司

环保理念以及新型电力系统的技术进步促使了风电、光伏等分布式能源和电动汽车等保有量大规模快速增长。考虑电动汽车到电网能量互动（Vehicle to Grid， V2G）对多元化能源发电出力随机性及波动性的平抑作用，以及提升风/光电的消纳水... 详细信息

环保理念以及新型电力系统的技术进步促使了风电、光伏等分布式能源和电动汽车等保有量大规模快速增长。考虑电动汽车到电网能量互动（Vehicle to Grid， V2G）对多元化能源发电出力随机性及波动性的平抑作用，以及提升风/光电的消纳水平，本文采用虚拟电厂技术实现对二者的统一协调管理，进而结合电动汽车全生命周期碳排放数量和分布式能源运行时碳排放数量，构建电动汽车参与的虚拟电厂整体多目标优化模型，采用粒子群优化算法对该模型进行求解，从而优化系统运行成本及碳排放成本。在结合真实数据配置的算例模型上进行实验分析，实验结果表明本文提出的优化模型可以有效调度虚拟电厂各要素，充分发挥电动汽车V2G入网充放电带来的运行和碳排放收益，其可以为低碳目标背景下电网系统的安全稳定运行提供技术参考。

关键词：低碳目标虚拟电厂电动汽车入网分布式能源粒子群优化