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Text-to-SQL文本信息处理技术研究综述 被引量:1
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作者 彭钰寒 乔少杰 +5 位作者 薛骐 李江敏 谢添丞 徐康镭 冉黎琼 曾少北 《无线电工程》 2024年第5期1053-1062,共10页
信号与信息处理的需求日益增加,离不开数据处理技术,数据处理需要数据库的支持,然而没有经过训练的使用者会因为不熟悉数据库操作产生诸多问题。文本转结构化查询语言(Text to Structured Query Language,Text-to-SQL)的出现,使用户无... 信号与信息处理的需求日益增加,离不开数据处理技术,数据处理需要数据库的支持,然而没有经过训练的使用者会因为不熟悉数据库操作产生诸多问题。文本转结构化查询语言(Text to Structured Query Language,Text-to-SQL)的出现,使用户无需掌握结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)也能够熟练操作数据库。介绍Text-to-SQL的研究背景及面临的挑战;介绍Text-to-SQL关键技术、基准数据集、模型演变及最新研究进展,关键技术包括Transformer等主流技术,用于模型训练的基准数据集包括WikiSQL和Spider;介绍Text-to-SQL不同阶段模型的特点,详细阐述Text-to-SQL最新研究成果的工作原理,包括模型构建、解析器设计及数据集生成;总结Text-to-SQL未来的发展方向及研究重点。 展开更多
关键词 文本转结构化查询语言 解析器 文本信息处理 数据库 深度学习
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基于机器学习的SARS-CoV-2传播和临床风险预测方法
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作者 冉黎琼 徐康镭 +7 位作者 陈金勇 高林 谢添丞 于泳 李江敏 彭钰寒 韩楠 乔少杰 《无线电通信技术》 2023年第4期647-658,共12页
综合征监测作为公共医疗卫生政策的主要检测指标,拥有充足且及时的监测信息至关重要。传统流行病学指标监测的滞后和误导会影响病情严重地区的医疗实施方案。使用谷歌趋势搜索量、谷歌移动、电信运营商、英国国家医疗服务体系(National ... 综合征监测作为公共医疗卫生政策的主要检测指标,拥有充足且及时的监测信息至关重要。传统流行病学指标监测的滞后和误导会影响病情严重地区的医疗实施方案。使用谷歌趋势搜索量、谷歌移动、电信运营商、英国国家医疗服务体系(National Health Service,NHS)电话119和线上新冠检测请求网站的空间数据,提出一种局部范围内SARS-CoV-2传播和临床风险的早期指标建模方法。利用浅层学习算法作为基准方法训练局部空间神经网络,提出空间集成长短期记忆(Spatio-Integrated Long Short-Term Memory,SI-LSTM)算法和空间集成卷积神经网络长短期记忆(Spatio-Integrated Convolutional Neural Network Long Short-Term Memory,SI-CNN-LSTM)算法。在规定的评估时间周期内,两种算法均能准确识别出疫情感染高风险区域。此外,在基本公共卫生服务项目中,该模型还原了2020年底阿尔法变体、2021年4月德尔塔变体和2021年11月奥密克戎变体在英国境内的局部增长指数,其空间分散性和增长指数得到了临床数据的证实。 展开更多
关键词 机器学习 COVID-19 LSTM 浅层学习 深度学习
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面向时空数据场景的数据库索引选择框架
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作者 徐康镭 乔少杰 +7 位作者 陈金勇 张桃 高林 冉黎琼 谢添丞 于泳 彭钰寒 焦育威 《无线电通信技术》 2023年第4期665-673,共9页
索引是一种用于提高数据库查询效率的数据结构,良好执行计划的生成和选择很大程度上取决于数据表上是否存在合适的索引。然而,面对复杂的时空数据场景,现有的索引选择方法存在很多不足,如无法高效处理大量范围查询、容易造成索引冗余、... 索引是一种用于提高数据库查询效率的数据结构,良好执行计划的生成和选择很大程度上取决于数据表上是否存在合适的索引。然而,面对复杂的时空数据场景,现有的索引选择方法存在很多不足,如无法高效处理大量范围查询、容易造成索引冗余、无法有效应对动态的工作负载等问题。针对上述问题,提出一种新型基于深度确定策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)模型和索引效益评估网络的索引选择框架:ST-IS(Index Selection method tailored for Spatio-Temporal data scenarios)。ST-IS集成了对SQL语句和索引集的新型编码方法,有效避免索引冗余或索引缺失。ST-IS使用索引效益评估网络来优化强化学习的奖励机制,同时支持动态的工作负载。大量实验结果表明,在真实时空数据集和TPC-DS标准数据集上,ST-IS的性能优于现有的索引选择方法。 展开更多
关键词 时空数据 强化学习 索引选择 查询优化 移动数据挖掘
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基于情景感知与移动数据挖掘的行人轨迹预测方法
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作者 谢添丞 乔少杰 +6 位作者 张桃 吴凌淳 冉黎琼 于泳 李江敏 彭钰寒 薛骐 《无线电通信技术》 2023年第4期606-615,共10页
移动数据挖掘是智能交通领域中各项应用的研究基础,对于理解复杂的人类行为模式和改善城市规划、交通和公共安全有着巨大的潜力。行人轨迹预测立足于移动数据挖掘,从中发现行人的移动规律,致力于在智能机器人、自动驾驶、智慧旅游等许... 移动数据挖掘是智能交通领域中各项应用的研究基础,对于理解复杂的人类行为模式和改善城市规划、交通和公共安全有着巨大的潜力。行人轨迹预测立足于移动数据挖掘,从中发现行人的移动规律,致力于在智能机器人、自动驾驶、智慧旅游等许多现代产业中发挥重要作用。考虑到传统的行人轨迹预测模型仅关注时空数据,没有充分考虑人与环境、人与人之间的相互作用以及情景信息,提出了一种基于空间社会力图神经网络(Spatial Social Force Graph Neural Network,SSF-GNN)的行人轨迹预测模型。SSF-GNN可以处理行人的历史轨迹,并从不同场景中提取特征。利用社会力理论量化了行人的互动和情景感知信息。SSF-GNN融合了行人的社会影响和隐藏状态,可以准确预测连续轨迹点。在两个经典数据集(ETH和UCY)上进行了大量的实验,结果表明SSF-GNN的性能优于当前主流算法。平均位移误差(Average Displacement Error,ADE)相较于对比方法的平均值减小了25.6%,最终位移误差(Final Displacement Error,FDE)减小了15.4%。预测行人在未来3.2 s的轨迹点时,现有对比方法的平均准确率为48.6%,SSF-GNN的准确率显著优于最先进的模型,达到67.7%。 展开更多
关键词 移动数据挖掘 情景感知 轨迹预测 社会力理论
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面向大数据的网络流量监控与分析算法综述 被引量:2
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作者 谢添丞 吴凌淳 +5 位作者 林羽丰 高瑞玮 杨国平 彭钰寒 冉黎琼 韩楠 《无线电通信技术》 2022年第5期782-793,共12页
网络流量监控与分析(Network Traffic Monitoring and Analysis,NTMA)作为网络管理技术的关键组成部分,能够有效提高互联网等大型网络的健壮性。然而随着互联网业务的复杂性和通信量不断增加,如何设计具有高可扩展性、实时性和高安全性... 网络流量监控与分析(Network Traffic Monitoring and Analysis,NTMA)作为网络管理技术的关键组成部分,能够有效提高互联网等大型网络的健壮性。然而随着互联网业务的复杂性和通信量不断增加,如何设计具有高可扩展性、实时性和高安全性的NTMA应用是一个极其重要且严峻的挑战。将大数据处理技术引入NTMA应用,能够有效提升数据传输过程中的信息量、传输速率、多样性以及准确性。为了进一步研究面向大数据的NTMA算法,首先介绍NTMA算法的背景技术,包括现有的大数据技术和NTMA应用框架;其次,介绍NTMA应用的数据管理技术,并详细阐述数据管理的主要流程和关键技术;最后,概述基于大数据的NTMA框架的最新研究方法。 展开更多
关键词 大数据 网络测量 大数据平台 流量分析 机器学习
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时空众包技术综述
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作者 程维杰 李洪贵 +2 位作者 范勇强 彭钰寒 甘戈 《无线电工程》 北大核心 2022年第8期1456-1465,共10页
随着先进移动设备的使用和广泛普及,出现了新型的时空众包技术。时空众包正在从各个方面改变着人们的生活,它让普通人群在现实场景中执行基于位置服务的任务成为可能,具有扩展性强、响应时间短和时间成本低等特性。综述了时空众包的研... 随着先进移动设备的使用和广泛普及,出现了新型的时空众包技术。时空众包正在从各个方面改变着人们的生活,它让普通人群在现实场景中执行基于位置服务的任务成为可能,具有扩展性强、响应时间短和时间成本低等特性。综述了时空众包的研究背景,重点介绍了时空众包技术,主要讨论了时空众包在算法领域的应用,涉及3个核心算法问题:任务分配、众包评估和激励机制。任务分配让众包平台把接收到的任务分配给工作人员,让任务尽可能地匹配到合适的工作人员;众包评估是对工作人员进行评估,判断工作人员能力,确保任务高质量完成,在评估过程中需考虑隐私保护,涉及加密技术;激励机制为奖励优秀的工作人员,同时吸引更多的工作人员参与众包项目。对时空众包技术做了总结并展望未来工作。 展开更多
关键词 时空众包 任务分配 众包评估 激励机制 加密技术
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