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面向音频指纹的帕尔森高斯核量化哈希方法

计算机工程 2011年第24期37卷 281-283页

作者：陈海浪欧阳建权湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

基于二进制哈希的音频指纹匹配方法鲁棒性较差。为此,提出一种帕尔森高斯核量化哈希方法,将2个音频中间哈希值的差异度通过概率密度函数量化编码到一个合适的整数范围内,以刻画失真的概率分布,实现音频指纹的提取。实验结果表明,与二值... 详细信息

基于二进制哈希的音频指纹匹配方法鲁棒性较差。为此,提出一种帕尔森高斯核量化哈希方法,将2个音频中间哈希值的差异度通过概率密度函数量化编码到一个合适的整数范围内,以刻画失真的概率分布,实现音频指纹的提取。实验结果表明,与二值哈希法相比,该方法对多种失真具有更高的鲁棒性。

关键词：音频指纹指纹提取量化哈希帕尔森高斯核 HFM方法

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基于群智的软件开发群体化方法与实践

中国科学：信息科学 2020年第3期50卷 318-334页

作者：王涛尹刚余跃张洋王怀民国防科技大学计算机学院并行与分布处理重点实验室长沙410073 复杂系统软件工程湖南省重点实验室长沙410073

互联网技术的发展对软件开发技术、运行形态和服务模式都产生了前所未有的影响,以开源和众包为代表的大规模群体协作实践所蕴含的群体智能机理为网络时代的软件开发带来重大启示.本文以开源和众包大规模实践为案例,深入分析了开源创新... 详细信息

互联网技术的发展对软件开发技术、运行形态和服务模式都产生了前所未有的影响,以开源和众包为代表的大规模群体协作实践所蕴含的群体智能机理为网络时代的软件开发带来重大启示.本文以开源和众包大规模实践为案例,深入分析了开源创新和众包生产模式,凝练提出了以大众化协同、开放式共享和持续性评估为核心的群智软件开发机理,从群体协作基础环境、群体协作机制模型和群体协作支撑技术3个方面,深入讨论了基于群智的群体化软件开发服务环境涉及的关键要素以及我们的开源实践,并提出了群智软件开发未来面临的重大挑战,希望能为网络环境下基于群智的群体化软件开发提供有益的视角和借鉴.

关键词：开源众包群智群体化开发大众化协同开放式共享持续性评估

基于Spark的Top-k对比序列模式挖掘

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计算机研究与发展 2017年第7期54卷 1452-1464页

作者：张鹏段磊秦攀左劼唐常杰元昌安彭舰四川大学计算机学院成都610065 四川大学华西公共卫生学院成都610041 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室(广西师范学院) 南宁530001

对比序列模式(distinguishing sequential pattern,DSP)指在目标类序列集合中频繁出现,而在非目标类序列集合中不频繁出现的序列.对比序列模式能够描述2个序列集合间的差异,有着广泛的应用,例如:构建序列分类器,识别DNA序列的生物特征,... 详细信息

对比序列模式(distinguishing sequential pattern,DSP)指在目标类序列集合中频繁出现,而在非目标类序列集合中不频繁出现的序列.对比序列模式能够描述2个序列集合间的差异,有着广泛的应用,例如:构建序列分类器,识别DNA序列的生物特征,特定人群行为分析.与挖掘满足支持度阈值要求的对比序列模式相比,挖掘对比度top-k对比序列模式能避免用户设置不恰当的支持度阈值.因而,更易于用户使用.但是现有的top-k对比序列模式挖掘算法难以处理大规模序列数据.对此,设计了一种基于Spark的top-k对比序列模式并行挖掘算法,称为SP-kDSP-Miner.此外,为了提高SP-kDSPMiner的效率,针对Spark结构的特点,设计了候选模式生成策略和若干剪枝策略,以及候选模式对比度的并行计算方法.通过在真实数据集与合成数据集上的实验,验证了SP-kDSP-Miner的有效性、执行效率和可扩展性.

关键词：并行计算序列模式 top—k 对比挖掘 Spark

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面向西部高校的软件新技术专题课程教改研究

教育现代化 2017年第49期4卷 98-99+115页

作者：邓左祥涂芳广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西科技大学智能计算与分布式信息处理重点实验室培育基地上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心产品认证科

计算机技术的发展日新月异,因此需要"软件新技术专题"课程,让计算机专业的学生了解计算机的最新技术。但是目前,在"软件新技术专题"的课程教学上,存在一些问题。解决这些问题的方法是进行教学改革。本文首先根据西部高校生源的特点,说... 详细信息

计算机技术的发展日新月异,因此需要"软件新技术专题"课程,让计算机专业的学生了解计算机的最新技术。但是目前,在"软件新技术专题"的课程教学上,存在一些问题。解决这些问题的方法是进行教学改革。本文首先根据西部高校生源的特点,说明在西部高校开设"软件新技术专题"课程的必要性;接着详细描述这门课程教学改革的思路,包括课程的基本设置、课程的教学内容、课程的师资建设。

关键词：西部高校软件新技术专题教学改革人才培养课程设置

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图像处理系统中的新型动态重构技术

计算机工程 2007年第17期33卷 222-224页

作者：张天序郑伟颜露新华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室

阐述了一种新型动态结构可重构技术及其在分布式图像处理系统中的应用。以并行处理中的流水线技术和空间并行技术为基础,结合二者的优点提出一种可动态重构的结构模型,通过决策代价函数进行最优判决,将分解后算法任务最佳地映射到体系... 详细信息

阐述了一种新型动态结构可重构技术及其在分布式图像处理系统中的应用。以并行处理中的流水线技术和空间并行技术为基础,结合二者的优点提出一种可动态重构的结构模型,通过决策代价函数进行最优判决,将分解后算法任务最佳地映射到体系结构中去,在时间维和空间维上提高整个系统的实时并行处理性能。在实际环境中验证了该动态技术的正确性和优越性。

关键词：动态重构流水线空间并行决策代价函数

一种基于用户播放行为序列的个性化视频推荐策略

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计算机学报 2020年第1期43卷 123-135页

作者：王娜何晓明刘志强王文君李霞深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518060 深圳大学智能信息处理广东省重点实验室广东深圳518060

本文针对在线视频服务网站的个性化推荐问题,提出了一种基于用户播放行为序列的个性化推荐策略.该策略通过深度神经网络词向量模型分析用户播放视频行为数据,将视频映射成等维度的特征向量,提取视频的语义特征.聚类用户播放历史视频的... 详细信息

本文针对在线视频服务网站的个性化推荐问题,提出了一种基于用户播放行为序列的个性化推荐策略.该策略通过深度神经网络词向量模型分析用户播放视频行为数据,将视频映射成等维度的特征向量,提取视频的语义特征.聚类用户播放历史视频的特征向量,建模用户兴趣分布矩阵.结合用户兴趣偏好和用户观看历史序列生成推荐列表.在大规模的视频服务系统中进行了离线实验,相比随机算法、基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤传统推荐策略,本方法在用户观看视频的Top-N推荐精确率方面平均分别获得22.3%、30.7%和934%的相对提升,在召回率指标上分别获得52.8%、41%和1065%的相对提升.进一步地与矩阵分解算法SVD++、基于双向LSTM模型和注意力机制的Bi-LSTM+Attention算法和基于用户行为序列的深度兴趣网络DIN比较,Top-N推荐精确率和召回率也得到了明显提升.该推荐策略不仅获得了较高的精确率和召回率,还尝试解决传统推荐面临大规模工业数据集时的数据要求严苛、数据稀疏和数据噪声等问题.

关键词：词向量协同过滤深度神经网络个性化推荐

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基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法

软件学报 2019年第11期30卷 3397-3412页

作者：马慧芳张迪赵卫中史忠植西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先,考虑到大部分微博用户未给自己... 详细信息

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先,考虑到大部分微博用户未给自己添加任何标签或添加标签过少,视用户发布微博为超边,微博中的词视为超点来构建超图,并以一定的加权策略对超边和超点进行加权,通过在超图上随机游走,得到一定数量的关键词,对微博用户标签进行扩充;然后,采用相关性标签权重加权方案构建用户-标签矩阵,利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵,对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系.以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据进行了一系列的实验和分析,结果表明,该推荐算法具有较好的效果.

关键词：超图随机游走标签扩充概率相关性用户-标签矩阵微博推荐

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基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪

计算机学报 2014年第6期37卷 1380-1389页

作者：王智文李绍滋厦门大学智能科学与技术系福建厦门361005 广西科技大学计算机学院广西柳州545006 福建省仿脑智能系统重点实验室(厦门大学) 福建厦门361005

为了克服分形小波去噪方法缺乏保护图像的边缘与细节的缺陷,文中提出了一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪算法.通过建立一个参数可以灵活改善的多元统计模型来准确地估计各种相关信息,并通过最小化残差来自适应调整模型参数... 详细信息

为了克服分形小波去噪方法缺乏保护图像的边缘与细节的缺陷,文中提出了一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪算法.通过建立一个参数可以灵活改善的多元统计模型来准确地估计各种相关信息,并通过最小化残差来自适应调整模型参数;在适度的噪声方差下根据拼贴距离找出最好的子树域中的近优父子树,通过使用四叉树分割来实现对噪声图像自适应地预测分形小波无噪图像编码,从而达到去除噪声和保护图像的边缘与细节的目的.实验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能有效地保持图像的边缘特征和保留图像的精细结构.由于采用了预测小波分形编码,优化了算法结构,算法的处理速度比较快.因此,完全可以达到实时图像处理过程中的去噪预处理对处理速度的要求.

关键词：图像去噪多元统计模型分形小波变换拼贴编码 RMSE和PSNR

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一种新的有效的小波变换VLSI结构

计算机工程 2005年第12期31卷 29-30,35页

作者：熊承义田金文柳健郑胜侯建华华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室中南民族大学电子与信息学院武汉430074

基于提升的小波变换算法,提出了一种新的功率面积有效的5-3和9-7小波变换的VLSI实现结构。采用时分复用和嵌入式并行流水线技术优化设计结构,有效地减少了所用乘法器、加法器运算单元和寄存器单元数量,以及对存储器的访问次数,从而有效... 详细信息

基于提升的小波变换算法,提出了一种新的功率面积有效的5-3和9-7小波变换的VLSI实现结构。采用时分复用和嵌入式并行流水线技术优化设计结构,有效地减少了所用乘法器、加法器运算单元和寄存器单元数量,以及对存储器的访问次数,从而有效地减少系统占用面积和功耗。系统实现了每一个时钟产生一个输出,输入信号的细节分量和近似分量交替输出。该结构具有简单、规则,以及扩展性好的特点,非常适合于VLSI设计实现。

关键词：提升小波变换时分复用技术嵌入式流水线技术 VLSI