检索结果-南通市图书馆

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向业务过程的概念漂移检测技术综述

计算机集成制造系统 2024年

作者：赵海燕戎小玉曹健陈庆奎上海交通大学计算机科学与技术系上海理工大学光电信息与计算机工程学院

业务过程随着时间的推移会发生变化，这种现象在过程挖掘领域被称为业务过程概念漂移。业务过程概念漂移的分析对于实现变更的早期检测和管理至关重要。文中对业务过程概念漂移检测的现有研究进行了系统的分析，总结了目前研究实验中常... 详细信息

业务过程随着时间的推移会发生变化，这种现象在过程挖掘领域被称为业务过程概念漂移。业务过程概念漂移的分析对于实现变更的早期检测和管理至关重要。文中对业务过程概念漂移检测的现有研究进行了系统的分析，总结了目前研究实验中常用的评估指标、数据集合成方式及真实数据集，并讨论了不同方法的优缺点及其适用场景。此外，文中也对不同方法进行了实验比较。最后，对业务过程概念漂移未来的研究方向进行了展望。

关键词：业务过程概念漂移业务过程视角业务过程模型

基于网络权重参数敏感度分析的视觉回环检测方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国机械工程 2024年

作者：沈晔湖李欢张大庆苗洋赵冲蒋全胜厦门大学计算机科学与技术系苏州科技大学机械工程学院

在基于视觉的同时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统中回环检测（Loop-closure detection，LCD）判别机器人是否到达过先前的位置，从而可以有效地消除位姿估计造成的累积误差。传统词袋库模型(Bag of... 详细信息

在基于视觉的同时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统中回环检测（Loop-closure detection，LCD）判别机器人是否到达过先前的位置，从而可以有效地消除位姿估计造成的累积误差。传统词袋库模型(Bag of Words， BoW)的数据库会随着训练图像的增多而增大，从而导致实时性降低；基于深度学习(Deep Learning， DL)的方法会由于新环境的出现而对旧环境产生遗忘，从而导致泛化性能降低。本文提出了一种网络权重参数敏感度分析视觉回环检测方法，将残差神经网络（ResNet）与广义均值池化（Generalized-Mean Pooling， GeMP）相结合构建轻量化特征提取网络，与最大池化相比，平均召回率提升了16%左右；设计了可变相似感知区域，将可变滑动窗口和相似度矩阵相结合，提取三重样本，运行时间仅需要30ms左右；提出了一种网络权重参数敏感度分析方法，降低了网络模型的灾难性遗忘，与典型方法MAC相比，本文所提方法在Nordland等数据集的召回率提高了42%左右。

关键词：回环检测终身学习对比学习 SLAM 网络权重参数敏感度分析

智能反射面辅助的通信系统的用户和速率的优化

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

无线电通信技术 2024年

作者：陈素霞张嘉晨张桂杰河南轻工职业学院计算机与艺术设计系波特兰州立大学计算机科学系吉林师范大学计算机科学与技术学院

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface， IRS)可有效增强无线通信系统的鲁棒性。然而，信道估计开销是非常大的，并且这些开销随IRS反射元数呈比例增加，这就增加了处理基于多个IRSs辅助通信系统开销问题的难度。为此，提出基于... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface， IRS)可有效增强无线通信系统的鲁棒性。然而，信道估计开销是非常大的，并且这些开销随IRS反射元数呈比例增加，这就增加了处理基于多个IRSs辅助通信系统开销问题的难度。为此，提出基于反射控制模型的用户和速率优化(Optimal Sum Rate of User based on Reflection Control Pattern， OSRP)算法。先构建反射控制模型，并根据反射链路的衰减信息，只选择部分IRSs为用户提供反射服务，减少因估计信道状态信息所产生的开销。再依据不完备的信道状态信息，优化波束赋形矩阵和IRS相位，进而提升用户和速率。仿真结果表明，相比于基于完备信道状态信息的用户和速率优化算法，OSRP算法降低算法的复杂度，并提升了用户和速率。

关键词：智能反射面信道状态信息和速率反射控制模型波束赋形

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

计算机学报 2024年

作者：方毓楚李文中曾曜郑阳胡崝陆桑璐南京大学计算机科学与技术系华为技术有限公司可信理论技术与工程实验室

随着深度学习技术的不断进步，神经网络在各领域得到广泛应用，特别是在边缘计算环境中，例如智能交通和新型电网等典型场景.然而，神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中，预训练模型往往因未涵盖所有... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步，神经网络在各领域得到广泛应用，特别是在边缘计算环境中，例如智能交通和新型电网等典型场景.然而，神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中，预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此，针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练，这在边缘场景中具有诸多局限性.首先，不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪音，使得统一模型难以适应所有环境.其次，深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大，且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题，本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪音和边角案例的鲁棒性.具体的，在故障定位阶段，类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为，本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络，观测其内部运行情况，实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时，通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外，本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出，从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪音以及4个神经网络模型的实验中，与现有修复算法相比，本文方法在修复性能上取得了6.64%至20.00%的提升.同时，本文方法所需的训练样本量减少了超过90%，而所需更新的参数量最高减少了91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

关键词：神经网络修复深度边缘计算故障定位故障预测神经网络补丁

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分层表示和上下文增强的类摘要生成技术

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 307-323页

作者：陈豪伶虞慧群范贵生李明辰黄子杰华东理工大学计算机科学与工程系上海200237

代码摘要是源代码的自然语言解释,高质量的代码摘要有助于提高开发人员程序理解效率.近年来,代码自动摘要的研究集中在为方法粒度的代码片段生成摘要.然而,对于面向对象的语言,例如Java,类才是项目的基本组成单元.基于上述问题,提出一... 详细信息

代码摘要是源代码的自然语言解释,高质量的代码摘要有助于提高开发人员程序理解效率.近年来,代码自动摘要的研究集中在为方法粒度的代码片段生成摘要.然而,对于面向对象的语言,例如Java,类才是项目的基本组成单元.基于上述问题,提出一种基于分层表示和上下文增强的类摘要生成方法HRCE(hierarchical representation and context enhancement),并构建了一个包含358 992个?Java类,上下文,摘要?数据对的类摘要数据集.HRCE使用代码精简策略去除类的非关键代码,从而缩短代码长度.然后,对类的层次结构,包括类签名、属性和方法分别进行建模,获得类的语义信息和层次结构信息.此外,从项目中抽取父类的签名及摘要来刻画类在项目中依赖的上下文.实验表明,基于分层表示和上下文增强的生成模型能够表征代码的语义和层次结构,并可以从目标类的内部和外部获取信息. HRCE在BLEU,METEOR,ROUGE-L等评估指标上超过了所有基准模型.

关键词：代码自动摘要分层表示上下文增强深度学习类摘要

基于知识图谱的产教融合课程体系建设模式探索

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高等工程教育研究 2024年第2期 79-83,90页

作者：丁国富王淑营马术文张剑西南交通大学机械工程学院西南交通大学计算机与人工智能学院计算机科学与技术系

持续改进是专业认证的三大核心理念之一,而产教融合是国家高等教育战略的重要方针,因此在课程体系建设中必须考虑产业对学生能力的需求,并持续改进。针对上述要求,提出了基于知识图谱的产教融合课程体系持续改进模式。通过知识图谱的方... 详细信息

持续改进是专业认证的三大核心理念之一,而产教融合是国家高等教育战略的重要方针,因此在课程体系建设中必须考虑产业对学生能力的需求,并持续改进。针对上述要求,提出了基于知识图谱的产教融合课程体系持续改进模式。通过知识图谱的方式,精确采集产业界对高等工程教育的能力需求信息,然后与课程知识点进行匹配映射,构建能够实现产教双向能力达成评价和持续改进的模式。在四川省产教融合教改课题的支持下,研发了基于知识图谱的产教融合平台,在西南交通大学机械制造及其自动化专业课程体系中的持续改进过程中进行了实践应用。

关键词：知识图谱产教融合课程体系建设能力需求

基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 84-89页

作者：向旭宇刘亚捷曾彬谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000 长沙学院计算机科学与工程学院湖南长沙410000

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分... 详细信息

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度.实验结果表明:在CUB-200-2011,Cars196和Stanford Dogs数据集中,BT-Net分类准确率分别为89.4%,92.5%,94.8%,优于已有的双线性卷积神经网络.

关键词：细粒度特征融合图像分类双线性 Transformer

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

大语言模型及其在政务领域的应用

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 649-658页

作者：王昀胡珉塔娜孙海涛郭毅峰周武爱郭昱张皖哲冯建华清华大学计算机科学与技术系北京100084 中移信息系统集成有限公司北京100032 中国人民大学新闻学院北京100872

大语言模型是自然语言处理的核心研究内容之一,已广泛应用于包括政务在内的诸多领域。首先,介绍了统计语言模型、神经网络语言模型等早期语言模型的研究进展;其次,重点综述了大语言模型研究进展;最后,介绍了大语言模型在政务领域的应用... 详细信息

大语言模型是自然语言处理的核心研究内容之一,已广泛应用于包括政务在内的诸多领域。首先,介绍了统计语言模型、神经网络语言模型等早期语言模型的研究进展;其次,重点综述了大语言模型研究进展;最后,介绍了大语言模型在政务领域的应用情况,包括政务文本分类、政务问答、政务命名实体识别、舆情风险识别和政务关系抽取,并提出政务大语言模型研究需要解决的问题,即数据多模态化、正确面对“模型即服务”趋势、注重数据高安全性、明确责任边界。此外,还提出了政务大语言模型研究的技术路径。大语言模型正处于蓬勃发展的阶段,随着中国推动人工智能技术研究及其在政务领域的应用,大语言模型将在政务领域发挥更大作用。

关键词：语言模型自然语言处理人工智能迁移学习数字政府

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

用于脑肿瘤分割的N形神经网络

小型微型计算机系统 2024年

作者：迟孟贤安虹金旭许延杰聂振国清华大学机械工程系中国科学技术大学计算机科学与技术学院

传统的U型神经网络网络在脑肿瘤分割任务中存在高层信息表征能力不足和分割标签不平衡等问题。本文提出了一种新型脑肿瘤分割模型N-Net，能够有效融合多尺度信息，综合考虑全局语义与局部细节，提高了对不同大小肿瘤的分割性能。模型引... 详细信息

传统的U型神经网络网络在脑肿瘤分割任务中存在高层信息表征能力不足和分割标签不平衡等问题。本文提出了一种新型脑肿瘤分割模型N-Net，能够有效融合多尺度信息，综合考虑全局语义与局部细节，提高了对不同大小肿瘤的分割性能。模型引入特征金字塔进行多尺度语义特征的传递，并且采用通道空间融合注意力机制自适应地关注与肿瘤相关区域，此外，本文增加了模型层级并利用残差卷积模块解决梯度消失问题。最后，本文采用改进的混合损失函数应对标签不平衡问题，提高了分割结果的准确性和鲁棒性。在MSD数据集上的实验结果表明，本文提出的方法在多个评估指标上显著优于其他先进模型，展示了其在脑肿瘤分割任务上的有效性。

关键词：脑肿瘤分割特征金字塔注意力机制混合损失函数 N形神经网络