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基于多粒度特征交叉剪枝的点击率预测模型

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1290-1298页

作者：白婷刘轩宁吴斌张梓滨徐志远林康熠北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 微信事业群开放平台基础部广州510220

在推荐系统中,学习有效的高阶特征交互是提升点击率预测的关键.现有的研究将低阶特征进行组合来学习高阶交叉特征表示,导致模型的时间复杂度随着特征维度的增加呈指数型增长;而基于深度神经网络的高阶特征交叉模型也无法很好地拟合低阶... 详细信息

在推荐系统中,学习有效的高阶特征交互是提升点击率预测的关键.现有的研究将低阶特征进行组合来学习高阶交叉特征表示,导致模型的时间复杂度随着特征维度的增加呈指数型增长;而基于深度神经网络的高阶特征交叉模型也无法很好地拟合低阶特征交叉,影响预测的准确率.针对这些问题,提出了基于多粒度特征交叉剪枝的点击率预测模型FeatNet.该模型首先在显式的特征粒度上,通过特征剪枝生成有效的特征集合,保持了不同特征组合的多样性,也降低了高阶特征交叉的复杂度;基于剪枝后的特征集合,在特征元素粒度上进一步进行隐式高阶特征交叉,通过滤波器自动过滤无效的特征交叉.在2个真实的数据集上进行了大量的实验,FeatNet都取得了最优的点击率预测效果.

关键词：点击率预测高阶特征交叉多粒度特征剪枝特征降噪

面向异步混合流水车间排产的混合禁忌搜索遗传优化算法

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计算机科学 2024年

作者：王思彤林荣恒北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)

混合流水车间相比于传统流水线，具有更高的灵活性，能适应多变的生产场景，但其排产方案的求解复杂度更高，是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时存在计算难度大和搜索效率不高的问题，以最小化总完工时... 详细信息

混合流水车间相比于传统流水线，具有更高的灵活性，能适应多变的生产场景，但其排产方案的求解复杂度更高，是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时存在计算难度大和搜索效率不高的问题，以最小化总完工时间为优化目标，提出了一种混合禁忌搜索遗传优化算法。根据排产问题中所有工件具有相同生产工艺、工件数量多、各阶段并行机不同速的特点，所提出的算法采用了基于首阶段工件顺序的单层编码、考虑机器选择三层优先级的解码方法、多种遗传算子和禁忌搜索算子，具有更加优秀的搜索性能，在保证解质量的基础上提高了算法的收敛速度。最后通过40个算例和实际应用案例评估算法性能，并与其他算法进行比较。实验结果表明，所提出的算法在求解中规模算例、大规模算例和加工车间案例中表现优秀，排产结果的完工时间平均缩短了10.71%，算法达到最优解所需的迭代次数减少了25.72%，运行时间缩短了10.79%。

关键词：排产优化改进遗传算法禁忌搜索混合流水车间调度异步并行机

基于模式识别技术的复杂环境工况刀具测量系统研制及算法研究

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制造技术与机床 2024年

作者：吕炜杰北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)

针对现有激光测刀仪在生产现场复杂环境条件下测量偏差大的问题，基于模式识别技术研发了一款适用于复杂环境工况的刀具测量系统，可满足数控加工中的刀具防错需要，避免因刀具错误导致的产品质量问题和设备损伤。该刀具测量系统采用多... 详细信息

针对现有激光测刀仪在生产现场复杂环境条件下测量偏差大的问题，基于模式识别技术研发了一款适用于复杂环境工况的刀具测量系统，可满足数控加工中的刀具防错需要，避免因刀具错误导致的产品质量问题和设备损伤。该刀具测量系统采用多角度图像数据融合处理以及刀具参数识别测量算法，与机床直接数据交互。在真实加工环境开展了测量实验，10把立铣刀重复测量5次，刀长、直径、半径较对刀仪测量结果的最大偏差分别为0.08 mm、0.10 mm、0.15 mm，单次测量耗时仅为激光测刀的1/6。

关键词：测刀仪多尺度噪声协同测量特征融合

基于多头自注意力机制和对抗训练的实体关系联合抽取

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成都理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期51卷 513-521页

作者：甘雨金李红军唐小川王子怡甘晨灼胡正浩成都理工大学计算机与网络安全学院(示范性软件学院) 成都610059

实体关系联合抽取是构建知识图谱的重要阶段,旨在抽取文本中存在语义关系的实体对。针对已有的实体关系联合抽取方法在抽取过程中存在的冗余关系预测、实体关系重叠以及上下文潜在语义信息捕捉不足的问题,提出联合多头自注意力机制和对... 详细信息

实体关系联合抽取是构建知识图谱的重要阶段,旨在抽取文本中存在语义关系的实体对。针对已有的实体关系联合抽取方法在抽取过程中存在的冗余关系预测、实体关系重叠以及上下文潜在语义信息捕捉不足的问题,提出联合多头自注意力机制和对抗训练的方法进行实体关系的抽取。该方法利用多头自注意力机制捕获潜在语义特征,以提升模型对上下文语义信息的感知能力;将对抗训练引入模型的训练阶段,以增强模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明:与现有主流模型对比,提出的模型在NYT和WebNLG两个公共数据集上都取得了更优的F 1值,在处理实体关系重叠问题以及不定数量三元组抽取上都能保持稳定的性能表现,验证了模型的有效性。

关键词：实体关系联合抽取对抗训练多头自注意力知识图谱

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面向跨模态检索的查询感知双重对比学习网络

软件学报 2024年第5期35卷 2120-2132页

作者：尹梦冉梁美玉于洋曹晓雯杜军平薛哲北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876

近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和... 详细信息

近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和融合不能确保来自相同模态且语义相似的数据在联合特征空间下保持接近,也未考虑查询语句的语义.为了解决上述问题,提出一种面向多模态视频片段检索的查询感知跨模态双重对比学习网络(QACLN),该网络通过结合模态间和模态内的双重对比学习来获取不同模态数据的统一语义表示.具体地,提出一种查询感知的跨模态语义融合策略,根据感知到的查询语义自适应地融合视频的视觉模态特征和字幕模态特征等多模态特征,获得视频的查询感知多模态联合表示.此外,提出一种面向视频和查询语句的模态间及模态内双重对比学习机制,以增强不同模态的语义对齐和融合,从而提高不同模态数据表示的可分辨性和语义一致性.最后,采用一维卷积边界回归和跨模态语义相似度计算来完成时刻定位和视频检索.大量实验验证表明,所提出的QACLN优于基准方法.

关键词：跨模态语义融合跨模态检索视频时刻定位对比学习

共价有机框架材料:一类新兴的均孔吸附分离树脂

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科学通报 2024年第16期69卷 2233-2245页

作者：王孟锦王洒任红霞陈瑶张振杰南开大学化学学院天津300071 南开大学药物化学生物学国家重点实验室天津300071 南开大学药学院天津300071

吸附分离树脂可实现离子/分子的交换与吸附,是目前在生产与生活中应用最广泛的一类功能性高分子材料.近年来,共价有机框架材料(covalent organic frameworks,COFs)由于其均匀有序的孔结构以及结构可设计性得到了广泛关注,在稳定性、选... 详细信息

吸附分离树脂可实现离子/分子的交换与吸附,是目前在生产与生活中应用最广泛的一类功能性高分子材料.近年来,共价有机框架材料(covalent organic frameworks,COFs)由于其均匀有序的孔结构以及结构可设计性得到了广泛关注,在稳定性、选择性、吸附容量等方面相较传统吸附分离树脂材料展示出显著优势,可作为新一代的超级吸附分离树脂材料.本文总结了COF树脂的发展历史、设计合成策略以及功能应用,并对目前的发展瓶颈以及工业化进行了展望.

关键词：树脂吸附分离共价有机框架材料

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工业缺陷检测无监督深度学习方法综述

计算机应用 2024年

作者：王文鹏秦寅畅师文轩南开大学软件学院

工业缺陷检测在保障产品质量、提高企业竞争力方面具有极其重要的作用。传统的缺陷检测方法依赖于人工检查，成本高且效率低下，难以满足大规模的质量检验需求。近年来，基于视觉的工业缺陷检测技术取得了显著的进步，已成为产品外观质... 详细信息

工业缺陷检测在保障产品质量、提高企业竞争力方面具有极其重要的作用。传统的缺陷检测方法依赖于人工检查，成本高且效率低下，难以满足大规模的质量检验需求。近年来，基于视觉的工业缺陷检测技术取得了显著的进步，已成为产品外观质量检验的一种高效解决方案。但在许多实际工业场景中，获取大量带有标签的数据非常困难，且对产品检测的人工成本和实时性均有所要求，因此，无监督学习逐渐成为研究的热点。针对该领域任务构建、现行技术、评估标准以及不同方法之间的共性和差异，对相关工作进行综述。首先，明确了工业缺陷问题的定义，并从数据难点和任务挑战等多个角度分析了问题的难点；其次，重点介绍了基于无监督深度学习的工业缺陷检测主流方法，并进行了详细的归纳与分析；再次，介绍了常用的公开数据集与评价指标；最后，对工业缺陷检测领域将来的工作进行了展望。

关键词：缺陷检测异常检测计算机视觉工业视觉深度学习无监督学习

一种面向通用计算设备的自动流水线并行训练框架

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计算机科学 2024年

作者：钟震宇林勇良王昊天李东闻孙羽菲张玉志南开大学软件学院

训练大规模神经网络通常会超出单个计算节点的内存和计算能力，需要通过使用多个节点分布式训练来实现。现有的分布式深度学习框架主要针对特定的硬件环境设计，不能够有效适应各类通用计算设备。为支持大规模深度神经网络的高效训练，... 详细信息

训练大规模神经网络通常会超出单个计算节点的内存和计算能力，需要通过使用多个节点分布式训练来实现。现有的分布式深度学习框架主要针对特定的硬件环境设计，不能够有效适应各类通用计算设备。为支持大规模深度神经网络的高效训练，本文实现了一种通用的自动流水线并行分布式训练框架。本框架通过结合基于流水线并行的模型并行策略与根据自动拆分神经网络模型的算法，实现了在包括国内新一代超级计算机在内的通用计算机集群上，对大规模神经网络模型与训练数据进行自动并行化处理和训练，显著减轻单个计算节点的内存和计算压力。该框架无需人工调整，可以自动高效地在多节点分布式环境中部署深度神经网络；不仅适用于超级计算机等高性能计算机集群，还可以部署到其他通用的分布式计算环境中，为大规模神经网络的自动化分布式训练提供支持。

关键词：流水线并行深度神经网络超级计算机 MPI 并行计算

基于自注意力机制和平均池化下图卷积网络的商品新闻事件抽取

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成都理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期51卷 500-512页

作者：罗茜雅李红军王子怡甘晨灼胡正浩成都理工大学计算机与网络安全学院(示范性软件学院) 成都610059

商品新闻事件抽取是对新闻非结构化语句进行归纳和表达,以提取出该语句所包含的事件以及相关信息,能够为供货需求预测、价格预测、问答系统等提供基础。现有研究工作普遍存在候选触发词与实体向量关联性利用不强以及参数角色提取准确率... 详细信息

商品新闻事件抽取是对新闻非结构化语句进行归纳和表达,以提取出该语句所包含的事件以及相关信息,能够为供货需求预测、价格预测、问答系统等提供基础。现有研究工作普遍存在候选触发词与实体向量关联性利用不强以及参数角色提取准确率不够的问题,因此本文在已有研究工作的基础上,提出了一种基于自注意力机制和平均池化图卷积网络及依赖解析树的提取模型(SAT-GCN-DPT)。该模型主要分为3个模块,ComBERT预训练模块、self-attention机制下的触发分类模块、利用平均池化图卷积和依赖解析树的参数角色分类模块。模型利用self-attention机制对输入数据进行操作增强候选触发词与实体向量之间关联性,同时对图卷积结果使用平均池化函数进行信息聚合来更大程度地还原事件之间关联性和提高分类准确率。实验结果表明,在CON数据集上,本文提出的模型在触发分类以及参数角色分类的准确度以及F 1值均有了提高。

关键词：商品新闻事件抽取自注意力机制平均池化函数图卷积网络依赖解析树