基于自注意力机制和改进的K-BiLSTM的水产养殖水体溶解氧含量预测模型

为精确预测水产养殖水体溶解氧含量,本研究提出一种基于自注意力机制(ATTN)和改进的K-means聚类-基于残差和批标准化(BN)的双向长短期记忆网络(BiLSTM)的水产养殖水体溶解氧含量预测模型。首先,根据环境数据的相似性,使用改进的K-means算法将数据划分成若干个类别;然后,在BiLSTM基础上构建残差连接和加入BN完成高层次特征提取,利用BiLSTM的长期记忆能力保存特征信息;最后,引入自注意力机制突出不同时间节点数据特征的重要性,进一步提升模型的性能。试验结果表明,本研究提出的基于自注意力机制和改进的K-BiLSTM模型的平均绝对误差为0.238、均方根误差为0.322、平均绝对百分比误差为0.035,与单一的BP模型、CNN-LSTM模型、传统的K-means-基于残差和BN的BiLSTM-ATTN等模型相比具有更优的预测性能和泛化能力。

边-云计算中一种结合服务产生的服务部署策略

考虑到传统的云端服务生成后再下载部署服务的方法存在性能不佳的情况,本文依据感知数据在从边端向云端上传的过程中在各级网络设备中构造生成服务的情况,将服务部署的时间提前到服务生成过程中,结合用户访问特征,提出一种结合服务构造的服务部署策略。该策略包括自底向上的分布式服务构造机制以及自上而下的服务部署机制。研究结果表明:与最少使用更新的服务部署(LRU)策略相比,本文提出的基于服务构造的服务部署(SPSG)策略可以有效减少68.7%的网络负载量,用户请求服务的延迟时间缩短了48.0%,证实了所提策略的有效性。

超学科视阈下的大学计算机基础课程创新探索

基于大学计算机基础教学的总体目标,针对教学实践和学习者反馈呈现的问题,提出超学科视阈下大学计算机基础课程创新思路,并列举教学案例,从课程目标及其达成方法、教学内容、教学理念几方面阐述教学实践,最后用学情调研反馈教学效果。

基于区块链的水产交易计量数据采集与传输研究

为解决目前水产交易中手动录入计量数据易篡改、易丢失的问题,本研究提出一种基于区块链技术的水产交易计量数据采集与传输安全模型。首先设计一套基于树莓派的数据采集平台,用于数据的自动采集和录入;其次通过智能合约和共识机制保证所采集交易数据的传输与存储安全;最后,基于区块链技术设计一套水产交易计量数据采集与传输系统,实现水产交易计量数据采集和查询等功能,并基于Hyperledger Fabric平台搭建测试环境进行验证。结果显示,基于区块链技术的数据采集与传输系统可以有效地完成数据采集,保证数据传输与存储过程中的数据安全,数据传输率可达100%,丢包率相比传统传输系统更低。结果表明,本研究所提出的模型有效提高了数据的安全可靠性,提升了水产交易效率,更适合在实际水产交易中使用。

大数据技术在防返贫监测帮扶工作中的应用

目前我国正处于乡村振兴过渡期,在防返贫监测帮扶工作中,存在识别不精确、核验不准确、政策执行不到位等问题。本文应用大数据分析技术,借助机器学习算法提炼帮扶群体特征,分析关键致贫因素,在此基础上提出精准监测的优化策略,进而提高全面帮扶工作的精准度和效率,为乡村振兴战略的顺利实施提供有力支撑。

一种基于跨度的实体关系联合抽取模型

实体关系联合抽取旨在从文本中自动识别实体及实体间的关系,并生成<主体实体、关系、客体实体>三元组形式的语义信息,在问答系统、知识图谱等领域具有重要意义。但是目前仍然存在着实体关系重叠、误差累计等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于跨度的实体关系联合抽取模型SpERT.MDP。该模型在实体和关系分类中融入句法信息和词性特征,以及使用多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)和softmax进行跨度分类。试验结果表明:所提出的模型优于目前主流模型。

基于计算机视觉和XGBoost的虾体活力检测

以南美白对虾为研究对象,提出一种基于计算机视觉和XGBoost的虾体活力检测方法:跟踪对虾应激前后的运动轨迹,提取运动行为特征参数;根据应激性红体现象提取对虾的颜色特征,通过灰度共生矩阵(GLCM)提取虾体应激形成水面波动的纹理特征;运用XGBoost算法筛选出评价因子,通过加权融合确定评价因子的最佳权重;根据融合后特征对虾体活力强度进行检测。结果表明,提出的方法决定系数为0.9056,识别准确率为98.61%,较单一颜色、单一纹理以及光流与纹理相结合的方法,识别准确率分别提高6.63%、2.05%和1.61%。

结合双分支结构和无配对GAN的低光图像增强

为了解决大部分基于CNN的低光图像增强方法边缘模糊、噪声抑制不足以及对配对数据的依赖等问题,使用生成对抗网络,在生成器上引入双分支结构,可在低光图像和正常光图像无配对的情况下,进行端到端训练。第一个分支使用类U-Net结构的网络学习低光图像到正常光图像的上下文特征映射,第二个分支以低光图像的全分辨率来保留原图的细节,最后通过一个融合层融合两个分支的结果,获得最终增亮后的图像,同时加入了total variation loss来抑制图像噪声。在六个公开数据集(MEF、LIME、NPE、VV、ExDark、LOL)上进行了定性比较和定量实验。实验结果表明该方法在BRISQUE,NIQE和PIQE三种基准测试中优于其他对比算法,平均值分别为17.55、3.74和8.45。该算法增强后的图像边缘细节清晰,减弱了图像噪声。

PeerRank:一种无结构P2P资源发现策略

资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一.相关的无结构P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.给出了一种无结构P2P环境下能够节约带宽、容易维护的自适应搜索策略PeerRank.PeerRank依据用户结点命中查询的历史信息赋予结点相应权值作为查询消息路由的依据,引导查询快速接近目标资源.自适应缓存机制和索引机制的引入使搜索性能大为加强.最后的实验表明,附带自适应缓存和索引的PeerRank以其高搜索成功率、多副本发现和很短的时间响应,能够显著地提高资源发现性能.

无结构P2P覆盖网络的拓扑优化

研究了全分布无结构P2P(peer-to-peer)网络拓扑的最优化问题.通常认为,无结构P2P网络拓扑属于Power-Law结构.然而,Power-Law并非对所有应用都是最好的选择.首先研究了无结构P2P覆盖网络结构对无结构P2P搜索的影响,给出了结点度分布、访问频率模式和搜索成功率之间的关系.然后基于数据访问频率分布,给出了结点度的优化分布模型.实验结果表明,该无结构P2P拓扑优化结构在提高搜索成功率方面是有效的.该工作对构造合理的覆盖网络拓扑具有重要意义,同时将加深对无结构P2P环境下数据部署问题的认识.

无结构覆盖网络中面向搜索范围最小化的副本分布

复制技术常用于无结构覆盖网络,用以提高系统性能.在复制技术中有一个基础性问题经常被论及:给定访问频率和存储空间,系统该为每个数据保留多少副本?平方根分布在过去通常被认为最优,即当每个数据的副本数量正比于数据大小和访问频率的平方根时,系统在搜索过程中转发的消息数量最少.但文中工作表明,该观点并非总是正确的.首先,我们认为,为了达到理论最优,每个数据的副本数量应该反比于数据大小的平方根.其次,在现实环境中,当TTL较小或副本密度较小时,平方根分布并非最优.文中首先对问题进行形式化描述和建模,给出理论答案,然后用模拟实验验证了提出的观点,并分析了文中结论与平方根分布不一致的原因.尽管文中结论是以P2P背景得出的,但它同样适用于那些以应用层无结构覆盖网络管理资源的分布式系统.

一种支持多种访存技术的CBEA片上多核MPI并行编程模型

现有的CBEA（Cell Broadband Engine Architecture）编程模型多侧重于支持类似于流处理的“批量访存”（Bulk Data Transfer）应用,传统非规则访存应用性能较低.文中基于Cell架构提出了一种同时支持“批量访存”与非规则访存应用的MPI并行编程模型,将通信分解在PPE（PowerPC Processing Element）上,拓宽模型的适用范围;在统一访存接口下,通过运行时访存剖分信息指导选择和优化访存以提高计算效率.实验结果表明,文中提出的编程模型支持多种访存模式并具有很好的并行加速比,可获得较同类相关技术30%-50%左右的性能提升.

面向Cell宽带引擎架构的异构多核访存技术

针对Cell宽带引擎架构（CBEA）多核高性能处理器要求软件显式地对分层存储结构进行管理，带来架构的可编程性及性能等问题，提出了一种基于CBEA的异构多核访存技术．将CBEA访存分为批量访存和按需访存；通过合理部署数据缓冲区来减小批量访存计算中的片内访存开销，利用支持粗粒度访问的软件管理cache及数据预取来降低按需访存的片外访存开销；以访存接口库的方式来改善软件的可编程性．实验结果表明，所提技术的访存接口库在批量访存方式下的性能比ALF和CellSs提高了30％～50％，按需访存中软件管理cache性能比CBE软件开发工具包提高了20％～30％，4路数据预取访存比单路缓存的性能提高约50％．

一种基于覆盖网络拓扑的无结构P2P主动复制策略

无结构P2P覆盖网络并非规则网络,也非纯粹的随机网络,结点在拓扑结构中体现出非对等性,在接收查询消息的数量上具有非均衡性.研究了结点连接度分布、数据流行程度与搜索成功率之间的关系,并针对数据的不同流行程度给出了结点连接度的最优分配模型.最后给出了一种实现最优结点度分配的主动复制策略.实验结果表明,基于拓扑信息的主动复制是一种提高无结构P2P搜索性能的可行方法.

桥塞投放工具用低残渣低燃速复合推进剂

为改进我国第一代桥塞投放工具用复合推进剂燃烧残渣率大和燃速高的缺点,以KNO3/AP/HTPB体系为基础设计了一种桥塞投放工具用复合推进剂。研究了不同种类降速剂、AP粒度以及催化剂对该推进剂的燃速、残渣率以及燃烧稳定性的影响。结果表明,降速剂草酸铵对复合推进剂有较好的降低燃速和残渣率的作用,AP粒径的增加有利于降低推进剂的燃速,加入催化剂可改善此推进剂燃烧稳定性。此复合推进剂经数百次油井桥塞座封施工证实,具有低残留、低燃速的优点,其综合性能显著优于国内第一代产品,达到国外先进水平。

SWAPS:一种基于Small World的文件搜索算法

资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一.无结构P2P方面的已有工作主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.提出了一种无结构P2P环境下能够节约带宽、易维护的自适应搜索算法,即SWAPS.SWAPS根据用户的访问历史抽取用户的兴趣属性,并遵循用户的访问行为模式,以自发的方式组织基于用户兴趣属性的应用层SmallWorld覆盖网络,然后基于覆盖网络实现了高效的文件定位.分析了影响搜索性能的关键因素,针对Small World网络特点分别设计了基于兴趣度、基于本体距离和基于兴趣宽度等有效的查询消息转发策略.最后实验显示,SWAPS以其高成功率、低带宽消耗和很小的响应时间能够显著的提高搜索性能,而且对用户的访问行为体现出良好适应性.

一种基于多重覆盖的结构化P2P搜索

本文提出了一种基于多重覆盖的结构化P2P搜索策略,mDOS(multi-Dimensional Overlays based Search)。mDOS模拟社会网络中的小世界模型,根据结点的多重属性将结点组织成为多维树型结构。每一维上的任意两个结点根据其在树型结构中的位置形成语义距离。按照覆盖网络中实际距离与语义距离之间的一定函数关系构造多重覆盖网络。邻居结点和目标结点之间在网络中的实际距离可以通过他们的语义距离估计得到,形成基于结点属性的路由方向感。两个结点的有效距离取值多维中的最短语义距离。多重覆盖中的一个结点可以桥接在不同维上的邻居结点,缩小结点之间的平均有效距离,进而缩短搜索路径长度。mDOS还引入索引内容"懒惰维护"机制和路由表"被动修改"机制以克服结点动态性带来的覆盖网络维护代价。最后的实验表明mDOS可以降低搜索路径长度,降低维护代价,提高可用性。

一种面向船联网的“北斗”异步FIFO多通道模型

北斗卫星通信已成为我国近海船联网通信系统中主要通信方式之一,许多情况它是船载信息设备的唯一外部通信接口.为解决多路信息设备与北斗终端信息交互过程中,无法有效实现数据分配与记忆应答等问题,提出高速异步FIFO多通道通信模型,基于现场可编程门阵列(FPGA)设计验证所提模型,经验证及仿真测试表明此通信模型系统性能稳定、可靠且移植性强.基于标志移位码的高速异步FIFO多通道通信模型实际应用于基于北斗卫星通信的船联网系统,有效解决船载信息设备通过北斗终端实现交互通信的问题.

共享存储MapReduce云计算性能测试方法

为优化大量云计算线程对共享存储的访问,提出一种共享存储MapReduce云计算性能测试方法。以Oprofile为中心,对云计算的应用逻辑、动态共享库及内核系统调用进行性能统计分析,通过Valgrind与Ptrace机制完成对存储访问及系统调用的计数与计时。实验结果表明,该方法可快速定量分析共享存储的MapReduce,发现应用的内在性能瓶颈。

基于区块链的水产品交易溯源系统研究与实现

针对传统水产品交易溯源系统存在的中心化易篡改、数据无法共享和可信溯源困难等问题,提出了基于区块链和星际文件系统(Inter Planetary File System,IPFS)结合的水产品交易溯源模型,通过分析水产品交易流程,将水产品养殖关键信息和订单交易信息等数据采用IPFS存储,并将IPFS地址上传至区块链网络。基于联盟链平台Hyperledger Fabric实现了该系统的原型,设计系统访问权限控制方案,提出了适用于该系统的智能合约,以保证交易数据的安全可靠存储。结果显示:该系统可以实现交易数据的发布和查询,消费者和监管部门可以实现对水产品养殖信息的可信追溯;系统吞吐量可以达到220笔/s的交易,基本满足水产品交易数据的存储和溯源业务需求。本研究可为水产品交易溯源技术提供一种参考。