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基于异质网络表示学习的姓名消歧

模式识别与人工智能 2021年第6期34卷 485-496页

作者：唐正正洪学海汪洋李玉轩中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190

在系统中搜索某一姓名时,会返回该同名作者的所有文档(如论文、网页),严重影响用户体验,姓名消歧可提高检索精度.因此,文中提出基于异质网络表示学习的姓名消歧方法.首先为每个歧义姓名构造一个论文异质网络.然后使用异质网络表示学习... 详细信息

在系统中搜索某一姓名时,会返回该同名作者的所有文档(如论文、网页),严重影响用户体验,姓名消歧可提高检索精度.因此,文中提出基于异质网络表示学习的姓名消歧方法.首先为每个歧义姓名构造一个论文异质网络.然后使用异质网络表示学习并结合词向量化语义表征学习方法,获取网络中每个论文节点的表征向量.最后使用具有噪声的基于密度的聚类方法与规则匹配结合的聚类方法将论文划分给不同的作者实体.文中方法在OAG-WholsWho比赛数据集上的性能较优,结果验证方法的有效性.

关键词：姓名消歧异质网络词向量化(Word2Vec) 分类算法

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基于宏微观因素的概率级别的车辆事故预测

计算机研究与发展 2021年第9期58卷 2052-2061页

作者：张力天孔嘉漪樊一航范灵俊包尔固德北京交通大学软件学院北京100044 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190 贵阳市大数据产业集团有限公司贵阳550081

车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这... 详细信息

车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这2类因素结合起来,然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外,在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签,所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下,驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号,而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2(strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征,为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集,其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集,以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2(simulated strategic highway research program 2),而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后,针对收集到的数据中没有概率标签的问题,还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值,该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签,并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明,该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.

关键词：车辆事故事故预测宏微观因素深度学习框架 deep-SVDD算法

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基于功能保持的特征金字塔目标检测网络

模式识别与人工智能 2020年第6期33卷 507-517页

作者：徐成琪洪学海中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 上饶市中科院云计算中心大数据研究院研发中心上饶334000 中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块... 详细信息

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.

关键词：功能保持特征融合二阶段检测特征金字塔网络

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面向“互联网+”的OT与IT融合发展研究

中国工程科学 2020年第4期22卷 18-23页

作者：洪学海蔡迪中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

运营技术(OT)与信息技术(IT)的融合成为工业数字化转型和制造业高质量发展的关键。本文开展了OT与IT融合发展的需求分析,从建立工业物联网、发展跨平台分析框架、开发开放性平台、推行基于云端部署的数据采集与监控系统等方面梳理了OT... 详细信息

运营技术(OT)与信息技术(IT)的融合成为工业数字化转型和制造业高质量发展的关键。本文开展了OT与IT融合发展的需求分析,从建立工业物联网、发展跨平台分析框架、开发开放性平台、推行基于云端部署的数据采集与监控系统等方面梳理了OT与IT融合的现状;提出了建立OT与IT融合的全套计算栈、持续推进工业互联网、加强OT与IT融合的安全保障等未来两类技术体系融合的技术路径。研究建议,强化OT与IT融合的技术标准化应用,建立包括评估关键资产风险、关注底层数据、加强检测系统开发、分离通信功能、应用人工智能技术在内的OT与IT融合的安全保障体系,以此为我国“互联网+”行动在工业制造领域的深度发展提供关键支撑。

关键词：互联网+ 运营技术信息技术技术融合

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图分类研究综述

软件学报 2022年第1期33卷 171-192页

作者：王兆慧沈华伟曹婍程学旗中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

图数据广泛存在于现实世界中,可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联.对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题,在生物/化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述... 详细信息

图数据广泛存在于现实世界中,可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联.对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题,在生物/化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述.首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法;接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比;最后介绍了图分类常见的实际应用场景,展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进行总结.

关键词：图分类图核图卷积图池化图神经网络

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基于差分注意力的时空小波分析视频预测算法

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第2期34卷 180-188页

作者：金贝贝胡瑜中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100149

针对视频预测中空间结构信息细节和时序运动依赖关系难以准确预测的问题,受人类视觉过程的启发,提出一种基于差分注意力机制的时空小波分析视频预测算法.首先利用时空小波分析模块对视频内容进行多频分解,增强模型对于高频细节信息以及... 详细信息

针对视频预测中空间结构信息细节和时序运动依赖关系难以准确预测的问题,受人类视觉过程的启发,提出一种基于差分注意力机制的时空小波分析视频预测算法.首先利用时空小波分析模块对视频内容进行多频分解,增强模型对于高频细节信息以及过程性运动的理解能力;然后利用差分注意力机制指导模型更高效、合理地分配注意力资源,提升对瞬时运动特征的表达能力.在KTH, Cityscapes, BAIR, KITTI, Caltech Pedestrian数据集上的实验结果表明,所提算法在PSNR, SSIM, LPIPS评价指标上取得了比已有算法更优异的效果;同时,可视化的对比也表明所提算法的预测结果更加清晰.

关键词：视频预测时序小波变换注意力机制空间小波分析

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智能网卡综述

计算机研究与发展 2022年第1期59卷 1-21页

作者：马潇潇杨帆王展元国军安学军中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190

在网速飞速提升、内存瓶颈突出、网络处理开销愈发显著的时代,普通网卡在网络协议处理、数据搬移、使用灵活性等方面逐渐暴露出缺陷.智能网卡,作为可编程的智能网络设备,在数据中心、科学计算领域均得到广泛关注,成为解决网络瓶颈的关... 详细信息

在网速飞速提升、内存瓶颈突出、网络处理开销愈发显著的时代,普通网卡在网络协议处理、数据搬移、使用灵活性等方面逐渐暴露出缺陷.智能网卡,作为可编程的智能网络设备,在数据中心、科学计算领域均得到广泛关注,成为解决网络瓶颈的关键技术.在网络协议处理卸载、网络功能虚拟化、特定应用加速等应用场景中发挥着重要作用.综述从智能网卡的基础架构、编程框架、应用方向和热点问题4个方面进行分析,总结了目前产业界中的典型产品、学术界中的重要成果,明确了不同设计架构的优势和不足,分析了不同编程框架适用的应用场景,介绍了智能网卡在典型数据中心应用、科学计算应用实例中的作用,对不同应用场景中智能网卡的软硬件协同设计提供了建议.最后,综述对当前智能网卡设计、使用中仍然存在的热点问题进行总结,总结了通用的智能网卡设计思路,指明未来有价值的重要研究点.

关键词：智能网卡可编程架构编程框架网络卸载高性能网络在网计算

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基于图卷积的异质网络节点分类方法

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1470-1485页

作者：谢小杰梁英王梓森刘政君中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous net... 详细信息

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.

关键词：异质网络图神经网络节点分类语义关系邻居权重

精准扶贫情境中政务信息资源共享的管理行为框架研究——以贵州省“扶贫云”项目为例

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情报杂志 2018年第12期37卷 188-194页

作者：宋懿洪学海孙嘉睿中国人民大学信息资源管理学院北京100872 数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190

[目的/意义]从精准扶贫的业务情境特征出发,探究该情境中政务信息资源共享的管理行为框架构建。[方法/过程]在文献分析的基础上构建出政务信息资源"汇聚-融合-共建"的三阶段管理行为框架,并对贵州省"扶贫云"建设过程中的管理行为特征进... 详细信息

[目的/意义]从精准扶贫的业务情境特征出发,探究该情境中政务信息资源共享的管理行为框架构建。[方法/过程]在文献分析的基础上构建出政务信息资源"汇聚-融合-共建"的三阶段管理行为框架,并对贵州省"扶贫云"建设过程中的管理行为特征进行归纳。[结果/结论]案例分析从信息资源及行政权力两大管理对象入手,识别并探讨相关管理行为在三个生命周期中的变化,分析结果呈现出不同阶段共享管理行为的侧重点,为政务信息资源管理实践的可持续发展提供了理论基础及实践依据。

关键词：精准扶贫政务信息资源信息共享业务情境管理行为行为框架