检索结果-南通市图书馆

基于空间位置关系的轨迹数据高效降维和查询算法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1771-1790页

作者：巢成蒲非凡许建秋高云君南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院南京211100 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询... 详细信息

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询技术一直是研究的关键,通过降低轨迹数据的规模,减少查询操作时处理数据的时间,能有效提升查询的性能,而能否实现高质量、高效率查询对于数据库而言至关重要.提出了面向轨迹数据的均匀网格编码,并在进一步优化后提出非均匀网格降维算法,将轨迹数据的坐标转化为1维字符串存储,对不符合要求的网格进行合并处理;通过空间位置映射充分保留轨迹数据间复杂的相互关系,并采用范围查询与最近邻查询对降维后的数据进行性能测试.实验使用不同城市真实轨迹数据与模拟生成轨迹数据作为数据集,将提出的均匀网格算法、非均匀网格算法与3种基准方法进行对比.实验证明,优化后的非均匀网格算法降维后数据的空间位置关系相似度可高达82.50%,范围查询时间较其他查询时间提升了至少73.86%,最近邻查询时间提升了至少52.26%,与其他基准方法相比取得了更好的效果.

关键词：轨迹数据降维算法非均匀网格空间位置关系查询技术

FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：黄乾坤黄蔚凌兴宏苏州城市学院计算科学与人工智能学院苏州大学东吴学院计算机系吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室苏州大学计算机科学与技术学院

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构... 详细信息

目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络feature fusion ConvNeXt3D(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。

关键词：大卷积核目标检测时空行为检测行为识别特征融合

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网络互联技术与实践课程思政教学探索

计算机教育 2024年第9期 43-46+52页

作者：唐灯平胡荣曹金华薛亮郑伊轮苏州大学计算机科学与技术学院苏州城市学院计算科学与人工智能学院

分析网络互联技术与实践课程思政教育的必要性，提出网络互联技术与实践课程思政教育的基本原则，分别从法律法规和理论意识、社会责任感、创新精神、信息安全意识、国家意识和民族精神几个方面，介绍渗透融入课程思政的角度、元素及方... 详细信息

分析网络互联技术与实践课程思政教育的必要性，提出网络互联技术与实践课程思政教育的基本原则，分别从法律法规和理论意识、社会责任感、创新精神、信息安全意识、国家意识和民族精神几个方面，介绍渗透融入课程思政的角度、元素及方式，然后再从具体章节出发介绍思政元素的渗透融入元素及方式，旨在通过针对性的教学设计和案例实践提高课程思政教学效果。

关键词：网络互联技术与实践课程课程思政教学模式改革

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视觉提示学习综述

计算机学报 2024年第4期47卷 790-820页

作者：廖宁曹敏严骏驰上海交通大学人工智能教育部重点实验室上海200240 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215021

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的... 详细信息

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的模型通过提示学习在对话生成和多模态图文理解等任务上取得了巨大的成功.然而,这类模型及方法还不能解决视觉中的稠密任务.受此启发,一些研究人员逐渐将提示学习广泛应用到视觉相关的各类任务当中,如图像识别、目标检测、图像分割、领域适应、持续学习等.由于目前还没有提示学习应用在视觉相关领域中的综述,本文将对视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法展开全面论述和分析.作为回顾,我们首先简要介绍自然语言处理领域的预训练模型,并对提示学习的基本概念、下游应用形式以及提示模板类型进行阐述和分类.其次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域里提示学习方法适配的预训练模型和任务.再次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法.在自然语言处理领域,提示学习方法以继承预训练形式实现多任务统一为主要目的;与此不同,在视觉相关领域,提示学习方法侧重于面向特定下游任务进行设计.为此,我们将从方法设计上进行简单分类,然后从应用任务角度详细介绍视觉单模态提示学习和视觉语言多模态提示学习方法.最后,我们对比分析了自然语言处理领域和视觉相关领域提示学习研究的进展,并对未来研究路线给出了展望。

关键词：大规模预训练模型自然语言处理视觉单模态提示学习视觉语言多模态提示学习

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以大语言模型为核心的校园问答系统

福建电脑 2024年第10期40卷 95-98页

作者：陆公正刘诚志苏州城市学院计算科学与人工智能学院江苏苏州215104

目前,众多学校的信息检索系统存在检索效率低、准确性差的问题。为解决这类问题,本文开发一款智能校园问答系统。首先,利用Scrapy从校园官网爬取文本数据;然后,通过Elasticsearch搜索引擎结构化存储爬取的数据并实现标准索引功能;最后,... 详细信息

目前,众多学校的信息检索系统存在检索效率低、准确性差的问题。为解决这类问题,本文开发一款智能校园问答系统。首先,利用Scrapy从校园官网爬取文本数据;然后,通过Elasticsearch搜索引擎结构化存储爬取的数据并实现标准索引功能;最后,利用大语言模型ChatGLM理解和分析用户输入的问题文本,结合知识图谱技术,提高检索结果准确性。实验结果表明,系统的检索准确性都有较大的提升。

关键词：大语言模型校园问答系统 Elasticsearch搜索引擎爬虫 Vue框架

新工科背景下网络互连技术课程BOPPPS教学模式探索

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计算机教育 2024年第4期 81-84,90页

作者：唐灯平曹金华薛亮郑伊轮张宏斌苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州城市学院计算科学与人工智能学院江苏苏州215104

分析新工科背景下课程建设遇到的挑战和BOPPPS教学模式的特点,基于以学生为中心的理念,提出网络互连技术课程的BOPPPS教学模式,以具体项目为例阐述实施过程并说明效果。

关键词：新工科网络互连技术 BOPPPS教学模式校园网

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城市感知体系

武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：郑宇京东城市(北京)数字科技有限公司京东智能城市研究院西南交通大学计算机与人工智能学院

城市感知体系是感知城市状态的“五官”和数据产生的源头，是开展智能城市建设的前提和发展数字经济的基础。当前城市感知面临着四大挑战：感知内容不全、感知手段单一、整体统筹缺失、运营管理不足。针对以上挑战，提出城市感知体系，... 详细信息

城市感知体系是感知城市状态的“五官”和数据产生的源头，是开展智能城市建设的前提和发展数字经济的基础。当前城市感知面临着四大挑战：感知内容不全、感知手段单一、整体统筹缺失、运营管理不足。针对以上挑战，提出城市感知体系，包括一套理论框架、一套技术产品和一套运营模式，实现“全域感知、精准掌控、合理布局和稳定有效”四大业务目标。理论框架凝炼出“人流量、交通流、环境、公共安全、能耗和经济” 六类智能城市建设中最关注的感知内容，细化和定义各类待感知指标；构建以传感器为中心的固定和移动感知、以人为中心的主动和被动感知四种感知方式；抽象并解决资源部署、采样偏斜、数据稀疏和数据丢失四大技术难题。一套技术产品通过搭建城市感知平台承载理论框架，并为上层应用提供统一的感知数据服务，为感知体系的建设者提供统一的接入和运维工具。一套运营模式实现统筹规划布局、数据全量接入、按需采购服务、系统集成运营，确保感知体系长期稳定有效、商业良性循环。

关键词：智能城市城市计算以人为中心的感知城市感知平台运营模式

多尺度融合与动态自适应图的公交客流预测模型

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计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1879-1888页

作者：郭翔宇彭莉兰李崇寿李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 可持续城市交通智能化教育部工程研究中心成都611756

公交客流预测是公共交通规划和管理中的重要问题。虽然时空图卷积在地铁客流预测任务中获得了很好的预测效果,但是面对公交更复杂的线路、大规模的节点数据,现有的基于图卷积的空间建模方法将带来巨大的空间内存消耗。同时,公交客流量... 详细信息

公交客流预测是公共交通规划和管理中的重要问题。虽然时空图卷积在地铁客流预测任务中获得了很好的预测效果,但是面对公交更复杂的线路、大规模的节点数据,现有的基于图卷积的空间建模方法将带来巨大的空间内存消耗。同时,公交客流量短时间范围内更可能受到瞬时交通状况的影响。为了解决这些挑战,提出了一种多尺度融合和动态自适应图的公交客流预测模型(MFDAG)。该模型融合客流、时刻和周信息以增加数据的特征维度,用动态自适应图的方法来学习不同站点之间的关系。进一步提出了一种多尺度融合传播的方法来表示复杂的空间依赖关系,同时设计了一种多尺度卷积传播的方法来学习不同尺度的时间依赖关系。在两个真实的客流数据集上进行了实验,并与其他交通预测方法进行了比较。实验结果表明,所提出的多尺度融合和动态自适应图的公交客流预测方法具有更高的预测准确度。

关键词：公交客流预测图采样动态自适应图多尺度融合

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基于查询语义特性的稠密文本检索模型

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1388-1393页

作者：赵铁柱林伦凯杨秋鸿东莞理工学院计算机科学与技术学院广东东莞523808 东莞城市学院人工智能学院广东东莞523419

针对现有稠密文本检索模型(dense passage retrieval,DPR)存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型(Q-DPR)。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通... 详细信息

针对现有稠密文本检索模型(dense passage retrieval,DPR)存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型(Q-DPR)。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通过检索近邻查询,快速地构建高质量的负相关样本,以降低模型的训练成本。其次,针对模型易产生过拟合的问题,提出了一种基于对比学习的查询自监督方法。该方法通过建立查询间的自监督对比损失,缓解模型对训练标签的过拟合,从而提升模型的检索准确性。Q-DPR在面向开放领域问答的大型数据集MSMARCO上表现优异,取得了0.348的平均倒数排名以及0.975的召回率。实验结果证明,该模型成功地降低了训练的开销,同时也提升了检索的性能。

关键词：查询稠密文本检索近邻对比学习自监督