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Navi:基于自然语言交互的数据分析系统

软件学报 2024年第3期35卷 1194-1206页

作者：谢宇鹏骆昱宇冯建华青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016 香港科技大学(广州) 广东广州511400 清华大学计算机科学与技术系北京100084

随着大数据时代的到来,数据分析的作用日益显著.它能够从海量数据中发现有价值的信息,从而更有效地指导用户决策.然而,数据分析流程中存在三大挑战:分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时.为了应对上述挑战,提出了基于自然语... 详细信息

随着大数据时代的到来,数据分析的作用日益显著.它能够从海量数据中发现有价值的信息,从而更有效地指导用户决策.然而,数据分析流程中存在三大挑战:分析流程高耦合、交互接口种类多和探索分析高耗时.为了应对上述挑战,提出了基于自然语言交互的数据分析系统Navi.该系统采用模块化的设计原则,抽象出主流数据分析流程的3个核心功能模块:数据查询、可视化生成和可视化探索模块,从而降低系统设计的耦合度.同时,Navi以自然语言作为统一的交互接口,并通过一个任务调度器实现了各功能模块的有效协同.此外,为了解决可视化探索中搜索空间指数级和用户意图不明确的问题,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的可视化自动探索方法,并设计了基于可视化领域知识的剪枝算法和复合奖励函数,提高了搜索效率和结果质量.最后,通过量化实验和用户实验验证了Navi的有效性.

关键词：数据分析数据查询可视化自然语言蒙特卡洛树搜索

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磁控式小型化医疗机器人研究综述与展望

机械工程学报 2024年第17期60卷 1-21页

作者：秦岩丁蔡卓丛申亚京韩建达南开大学人工智能学院天津300350 南开大学深圳研究院智能技术与机器人系统研究院深圳518081 香港科技大学电子与计算机工程系中国香港999077

磁控式小型化医疗机器人能够被外部磁场隔空控制,在人体狭窄腔道内主动运动,检查并治疗人体深层的病变区域,在临床医疗领域具有巨大的潜力。根据尺度不同,磁控式小型化医疗机器人可分为厘米毫米尺度的胶囊机器人、毫米微米尺度的连续体... 详细信息

磁控式小型化医疗机器人能够被外部磁场隔空控制,在人体狭窄腔道内主动运动,检查并治疗人体深层的病变区域,在临床医疗领域具有巨大的潜力。根据尺度不同,磁控式小型化医疗机器人可分为厘米毫米尺度的胶囊机器人、毫米微米尺度的连续体机器人、微米纳米尺度的微型机器人。系统总结各自磁控原理、结构设计和潜在医疗应用,并综述最新研究进展。最后,展望磁控式小型化医疗机器人的未来研究方向,包括机器人材料的生物相容性,执行医疗任务的视觉反馈,多种医疗功能集成的小型化,运动控制的稳定性和鲁棒性。

关键词：磁控式医疗机器人胶囊机器人连续体机器人微型机器人

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

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系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1493-1502页

作者：曾顶殷君君杨健北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 清华大学电子工程系北京100084

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种... 详细信息

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。

关键词：极化合成孔径雷达非局部均值滤波相似性度量变异系数

基于特征约束和自适应损失平衡的机器遗忘方法

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2649-2661页

作者：殷昱煜吴广强李尤慧子王鑫雨高洪皓杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 复杂系统建模与仿真教育部重点实验室(杭州电子科技大学) 杭州310018 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 嘉泉大学计算机工程系韩国城南市461701

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模... 详细信息

随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力.由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要.机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模型中的数据要素安全保护提供了有效的解决方案.现有的机器遗忘方法主要分为精确遗忘和近似遗忘2类,但前者需要干预模型原始训练流程,后者则在遗忘效果和模型泛化能力之间难以找到平衡点.为此,提出了一种基于特征约束和自适应损失平衡的近似遗忘框架.首先,对于“遗忘”过程,使用同样未经过遗忘样本训练的随机模型作为教师来引导遗忘模型的特征输出,实现模型对数据要素在特征层面的遗忘.然后,采用少量剩余数据进行微调训练,来“恢复”模型对于其他数据的泛化性能.将上述机器遗忘框架视为一个多任务优化问题,在“遗忘”和“恢复”2个任务中引入自适应损失平衡,实现任务的稳步训练.以卷积神经网络模型为例,在3个公开数据集上对比了UNSIR等多种基线方法,实验结果表明,该方法构建的遗忘模型不仅保障了机器遗忘效果,在剩余数据的准确率、时间开销、预测结果分布等指标上优于同类方法,更加有效地保护了模型的泛化性能.

关键词：数据要素安全机器遗忘特征约束多任务优化自适应损失平衡

基于薄膜铌酸锂的偏振无关电光调制器（特邀）

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激光与光电子学进展 2024年第11期 67-72页

作者：王宗陈冠宇余宇张新亮华中科技大学武汉国家光电研究中心新加坡国立大学电气与计算机工程系

基于偏振无关光分束器和模式转换器，提出一种基于薄膜铌酸锂（TFLN）的偏振无关电光调制器。其中，偏振无关光分束器可以实现TE0和TM0模式的精准分束，模式转换器能够将输入的TM0模式高效转换为TE1模式。在此基础上，使用周期性电容加... 详细信息

基于偏振无关光分束器和模式转换器，提出一种基于薄膜铌酸锂（TFLN）的偏振无关电光调制器。其中，偏振无关光分束器可以实现TE0和TM0模式的精准分束，模式转换器能够将输入的TM0模式高效转换为TE1模式。在此基础上，使用周期性电容加载的行波电极结构可实现对两种模式光的高效电光调制。仿真结果表明，该调制器的电光带宽大于100 GHz，有助于解决现有电光调制器因偏振敏感而导致的不稳定问题，为基于TFLN的调制器开辟了新的研究思路。

关键词：薄膜铌酸锂电光调制器偏振分束器模式转换

基于薄膜铌酸锂的偏振无关电光调制器(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第11期61卷 57-62页

作者：王宗陈冠宇余宇张新亮华中科技大学武汉国家光电研究中心湖北武汉430070 新加坡国立大学电气与计算机工程系新加坡117583

基于偏振无关光分束器和模式转换器,提出一种基于薄膜铌酸锂(TFLN)的偏振无关电光调制器。其中,偏振无关光分束器可以实现TE0和TM0模式的精准分束,模式转换器能够将输入的TM0模式高效转换为TE1模式。在此基础上,使用周期性电容加载的行... 详细信息

基于偏振无关光分束器和模式转换器,提出一种基于薄膜铌酸锂(TFLN)的偏振无关电光调制器。其中,偏振无关光分束器可以实现TE0和TM0模式的精准分束,模式转换器能够将输入的TM0模式高效转换为TE1模式。在此基础上,使用周期性电容加载的行波电极结构可实现对两种模式光的高效电光调制。仿真结果表明,该调制器的电光带宽大于100 GHz,有助于解决现有电光调制器因偏振敏感而导致的不稳定问题,为基于TFLN的调制器开辟了新的研究思路。

关键词：薄膜铌酸锂电光调制器偏振分束器模式转换

低资源场景下基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法

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电子科技大学学报 2024年第5期53卷 762-770页

作者：程绍欢唐煜佳刘峤陈文宇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

随着全球化的不断发展,跨语言摘要任务已成为自然语言处理领域的一项重要课题。在低资源场景下,现有方法存在表征转换受限和数据利用不充分等问题。为此,该文提出了一种基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法。该方法使用两个模型分别... 详细信息

随着全球化的不断发展,跨语言摘要任务已成为自然语言处理领域的一项重要课题。在低资源场景下,现有方法存在表征转换受限和数据利用不充分等问题。为此,该文提出了一种基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法。该方法使用两个模型分别建模翻译任务和跨语言摘要任务,以统一输出端的语言向量空间,从而避免模型间表征转换受限的问题。此外,通过对齐平行训练对的输出特征和概率进行联合训练,增强模型间的语义共享。同时,在联合训练的基础上引入自训练技术,利用额外的单语摘要数据生成合成数据,有效缓解了低资源场景下数据稀缺的问题。实验结果表明,该方法在多个低资源场景下均优于现有对比方法,实现了ROUGE分数的显著提升。

关键词：跨语言摘要联合训练低资源场景机器翻译自训练

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链路预测的若干基础问题探讨

电子科技大学学报 2024年第5期53卷 792-800页

作者：毕祎琳焦鑫善万书言周涛电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

链路预测是网络科学最具活力的分支之一,其目标是基于已知的网络拓扑结构估计未观察到的链接的存在可能性。该文对链路预测中仍需重点关注的4个基础性问题——网络选取、链路抽样、模型训练和算法评价进行了研究,报告了这4个方面目前的... 详细信息

链路预测是网络科学最具活力的分支之一,其目标是基于已知的网络拓扑结构估计未观察到的链接的存在可能性。该文对链路预测中仍需重点关注的4个基础性问题——网络选取、链路抽样、模型训练和算法评价进行了研究,报告了这4个方面目前的研究进展,并指出尚未解决的关键问题。最后,对亟待解决的一些关键研究问题进行了总结。

关键词：链路预测网络选取链路抽样模型训练算法评价

基于知识迁移的数据驱动迭代学习模型预测控制

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中国科学：信息科学 2024年第7期54卷 1752-1774页

作者：马乐乐刘向杰高福荣华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 香港科技大学化学与生物分子工程学系中国香港999077

迭代学习模型预测控制(iterative learning model predictive control,ILMPC)作为一种广泛应用于批次生产过程的数据驱动智能控制策略,能够在沿批次逐步提高跟踪性能的同时沿时间不断抑制实时干扰.现有ILMPC算法的点对点学习机制依赖于... 详细信息

迭代学习模型预测控制(iterative learning model predictive control,ILMPC)作为一种广泛应用于批次生产过程的数据驱动智能控制策略,能够在沿批次逐步提高跟踪性能的同时沿时间不断抑制实时干扰.现有ILMPC算法的点对点学习机制依赖于批次运行工况的强一致性,以此保证当前批次与历史批次间的有效信息传递.然而,生产需求和生产环境的变化通常会导致各批次的操作轨迹和操作周期存在差异,从而使得历史批次提供的先验知识对于后续批次呈现出不精确性和不完整性.为了提高ILMPC在变运行工况条件下的适应性和灵活性,本文提出了一种具有知识迁移机制的数据驱动ILMPC策略.建立自适应深度神经网络(deep neural network,DNN)沿批次学习ILMPC控制行为,实现历史控制经验在当前批次工况下的全面转换.为抑制DNN前期估计误差的影响,在知识迁移机制下进一步构建Tube控制结构下的ILMPC算法,保证ILMPC系统的时域稳定性和迭代域收敛性.针对非线性注塑过程的仿真实验验证了在操作轨迹和操作周期同时变化时,所提方法在跟踪精度和收敛速度方面具有明显优势.

关键词：迭代学习模型预测控制知识迁移数据驱动变运行工况