一种基于主动学习的开放集图像识别方法

开放集识别(Open Set Recognition,OSR)的主要目的是识别未标记数据中的新类样本,同时对已见类样本进行正确分类.现有的大多数识别方法对未标记数据的评估和伪标记信息的利用不足.本文提出一种基于主动学习的开放集图像识别方法(Open Set Image Recognition Method Based on Active Learning,AC-OSIR),充分利用未标记数据提升开放集识别性能.通过引入已见类别的语义知识,构建语义知识和图像特征的映射关系.对于未标记数据,利用阈值选择策略区分开放集样本和已见类样本,通过主动学习模型迭代地识别高置信度开放集样本和已见类样本,并将高置信度已见类样本添加到标记数据集中.本文在图像分类数据集CIFAR-10、TIN和LSUN,以及两个合成数据集的实验结果表明了基于主动学习的开放集图像识别方法的有效性.

基于协同训练的半监督图文关系抽取方法

为克服获取大量关系标记样本的昂贵代价,提出基于协同训练的半监督图文关系抽取模型,以利用大量无标记的数据来提升图文关系抽取的准确性。首先,基于图像和文本2种模态构建图像视图和文本语义视图,在标记数据集上训练2种不同视图的分类器;然后,将2种视图下的数据分别交叉输入另一视图的分类器,充分挖掘标记数据和未标记数据的信息,输出更准确的分类结果;最后,2种视图下的分类器对未标记数据进行预测,以输出一致的结果。在公开数据集VRD和VG上的实验结果显示,与6种较新的关系检测方法相比,该文方法图像视图和语义视图参数在VRD数据集上分别提升了2.24%、1.41%,在VG数据集上提升了3.59%。

基于特征拓扑融合的黑盒图对抗攻击

在大数据时代,数据之间的紧密关联性是普遍存在的,图数据分析挖掘已经成为大数据技术的重要发展趋势。近几年,图神经网络作为一种新型的图表示学习工具引起了学术界和工业界的广泛关注。目前图神经网络已经在很多实际应用中取得了巨大的成功。最近人工智能的安全性和可信性成为了人们关注的重点,很多工作主要针对图像等规则数据的深度学习对抗攻击。文中主要聚焦于图数据这种典型非欧氏结构的黑盒对抗攻击问题,在图神经网络模型信息(结构、参数)未知的情况下,对图数据进行非随机微小扰动,从而实现对模型的对抗攻击,模型性能随之下降。基于节点选择的对抗攻击策略是一类重要的黑盒图对抗攻击方法,但现有方法在选择对抗攻击节点时主要依靠节点的拓扑结构信息(如度信息)而未充分考虑节点的特征信息,文中面向引文网络提出了一种基于特征拓扑融合的黑盒图对抗攻击方法。所提方法在选择重要性节点的过程中将图节点特征信息和拓扑结构信息进行融合,使得选出的节点在特征和拓扑两方面对于图数据都是重要的,攻击者对挑选出的重要节点施加不易察觉的扰动后对图数据产生了较大影响,进而实现对图神经网络模型的攻击。在3个基准数据集上进行实验,结果表明,所提出的攻击策略在模型参数未知的情况下能显著降低模型性能,且攻击效果优于现有的方法。

基于支持隐私保护的网络信息安全传输仿真

网络规模较大、网络环境复杂等因素会加大用户隐私信息泄露风险,为了保证网络信息传输的安全性,提出一种基于支持隐私保护的网络信息安全传输方法。采集历史数据建立网络信息传输模型,分析不同类型隐私信息在传输时发生泄露的概率。将概率因子作为传输参照阈值,处理不同类型的隐私数据,求得传输信道加权信号增大的节点,节点即为隐私泄露的关键节点。建立微分攻击博弈模型,给出正常、存在泄露节点两种传输空间,运用积分函数计算数据经过两种空间后的隐私状态迁移概率,根据概率大小给出与传输空间积分对应的防御决策行为(强、中、弱),完成网络信息安全传输。实验结果表明,上述方法在网络信息传输中针对任意数据均能实现有效防御,隐私信息保存完整度高。

基于反向传播算法的网络安全态势感知仿真

随着互联网技术的广泛应用,网络信息传输的数量日益提升,网络安全态势感知的需求也逐渐增加。针对当前网络安全态势感知算法检测准确率率低,误差较大等问题,提出了基于反向传播算法的网络安全态势感知模型。首先采用大数据分析方法对入侵信息的特征按节点分解并进行分段分析;其次通过切换检测信道和空间节点的分布式融合方法对关键节点进行分析,提取入侵数据的特征;然后通过反向传播算法对基本的感知原理进行优化,以减小模型检测过程中的误差;最后基于信息融合的结果进行优化,通过模糊识别的方法对入侵行为进行检测,达到安全态势感知的效果。实验结果表明,相比其它算法,所提模型将平均绝对误差缩小近5%,预测精确度提升至少7%,有最佳的实验效果,推动了网络安全态势感知技术的发展和应用。

人工智能大模型在智慧农业领域的应用

人工智能(AI)技术在智慧农业领域的应用,正引领农业现代化的新浪潮。基于此,该文介绍了人工智能大模型的基本概念,分析了现阶段智慧农业的现状与挑战,并详细阐述了人工智能大模型在智慧农业中的具体应用,包括作物病虫害检测与预测、智能灌溉系统与水资源管理、作物生长监测与产量预测以及农业机器人与自动化作业,总结了人工智能大模型带来的革新与优势,包括提高农业生产效率与产量、降低资源消耗与环境影响、优化决策制定与风险管理。人工智能大模型在智慧农业领域的应用为实现可持续农业发展提供了重要支持。

基于标签层次结构的视觉关系检测模型

视觉关系检测是在目标识别的基础上,进一步检测出目标之间的关系,属于视觉理解和推理的关键技术.然而,由于关系标签视觉上的相似性以及数据不平衡问题造成少样本的尾部关系检测召回率较低.为了提高尾部关系的检测效果,本文将关系标签进行粗细粒度划分构建了标签的层次结构表示,提出了基于标签层次结构的视觉关系检测模型.模型利用视觉关系之间的相似性以及数据带有的偏见性构建关系标签的层次结构表示,以此将关系区分为粗粒度关系和细粒度关系,使尾部关系在由粗粒度到细粒度的结构上获得更多的关注.同时,针对标签层次结构的性质设计其损失函数,该损失函数通过结构化信息逐层学习不同类别关系之间的差异,使模型更好的检测尾部细粒度关系.分别在公开数据集Visual Relationship Detection(VRD)和Visual Genome(VG)中验证了本文模型检测尾部关系的效果.与现有模型相比,在VRD数据集中平均召回率mR@20、mR@50和mR@100分别提高了0.62%、1.57%和2.47%;在VG数据集中,mR@20、mR@50和mR@100分别提高了0.67%、0.83%和1.15%.

高中物理教学中如何落实立德树人

在教学中传输立德树人思想是一项重要的任务,尤其是在高中阶段。高中生即将成年,随后进入社会,发挥自身的价值。教育学生立德树人刻不容缓,本文从多个方面讲述高中物理教学如何落实立德树人。

大型LNG储罐外罐壁施工控制要点

大型LNG储罐外罐壁施工是整个外罐建设的重点,此次以施工管理的角度对大型LNG储罐外罐壁施工的重要施工工序如钢筋网片制作、安装、DOKA模板的安装、预应力、混凝土浇筑等的施工方法进行了总结,对施工过程中的质量、安全控制重点进行分析,为类似工程提供参考。

高中历史大单元主题教学内容整合策略探究

部编版高中历史在教材内容编排上做了大胆改革,摒弃了传统的以时间发展为线索,来了解历史知识的编排方式。以大单元为单位,将同类知识以时代发展的形式整合在一起,让学生利用历史知识来掌握不同时代的主要特征,大单元教学有利于学生理解历史发展对社会各方面产生的影响,从宏观角度来了解历史变化。在历史教学中,也要根据大单元教育要求,来整合教学内容,培养学生的历史核心素养。

基于栅极参考电压的SiC MOSFET栅极氧化物健康状态在线监测方法

栅极氧化物退化是限制SiC MOSFET进一步广泛应用的关键可靠性问题。在线监测能够实时获取栅极氧化物健康状态,是提升SiC MOSFET可靠性的重要手段,因此提出一种基于栅极参考电压的SiC MOSFET栅极氧化物健康状态在线监测方法,并详细介绍了利用栅极参考电压监测栅极氧化物健康状态的基本原理;提出一种栅极参考电压在线提取电路,经脉冲测试验证可以实现在线提取,经老化试验验证可以有效监测栅极氧化物健康状态。所提电路可以集成在栅极驱动中,不会显著增加系统复杂程度。

可液化地层中盾构施工诱发振动影响的数值模拟研究

以太原市地铁2号线人民南路站~化章街站区间可液化地层盾构施工过程中遇到地表沉降超限问题为例,采用FLAC3D有限差分软件,进行盾构隧道施工过程模拟,在开挖面水平方向模拟盾构施工振动的正弦速度边界,进行动力响应分析,分析孔压比、超静孔隙水压力、加速度时程曲线。分析结果表明:盾构机掘进太原市复合地层在隧道上覆黏质粉土及粉细砂层中形成一定液化区域,上覆土层中开挖面前方液化区域面积明显大于开挖面后方液化面积;盾构隧道轴线对应地表沉降最大值达60mm,与现场实测值相同,最大沉降发生在开挖面前方1m处;超静孔隙水压力在液化土层中形成一旋涡区,漩涡中心靠近液化层底部,位于开挖面前方,超静孔隙水压力在漩涡区中心最大,向四周扩散逐渐减小。本文的研究成果对盾构在可液化地层中的施工有一定参考价值。

现浇X形桩竖向承载特性足尺模型试验研究

X形桩是一种利用截面形如X形的钢模,经过沉管、浇注混凝土、养护成形之后所形成的现浇混凝土桩。该桩具有承载力高、经济适用、施工方便等优点,对于高速公路、铁路等工程中的软土地基处理具有较好的适用性。采用河海大学自行研制的大型桩基模型槽试验系统,通过竖向静载试验,研究了X形桩与圆形桩的极限承载力、桩身侧摩阻力、桩端阻力与桩侧摩阻力的荷载分担比的变化规律。结果表明:与圆形桩相比,X形桩在相同混凝土用量下能够显著提高截面利用率及承载力水平。研究成果可为进一步研究X形桩的各种工程特性提供重要依据。

基于汉语篇章框架语义分析的阅读理解问答研究

答案句检索和答案抽取是阅读理解中的两个核心技术.针对汉语阅读理解,该文提出一种新的基于篇章框架语义分析的答案句检索和答案抽取方法.答案句检索是基于框架相似性、框架关系及篇章框架关系来实现.其中,基于框架相似性的方法是通过计算背景材料与问句之间语义场景(框架)的相似度来进行答案句检索;基于框架关系和篇章框架关系的方法可以从语义相关角度获得与问句语义相关的答案句.在答案抽取时,提出基于框架语义相似性、有定零形式线索及框架关系的答案抽取方法.基于框架语义相似性可以从语义相似的答案句中抽取出充当问句疑问角色的框架元素作为答案;有定零形式线索能够在篇章范围定位答案句中充当答案的缺失语义成分;框架关系则能够通过建立框架元素之间的关系,抽取相关度高的框架元素作为答案.针对15个领域的552个阅读理解问题,该方法在答案句检索时相比传统基于相似度的方法能够获得更好的答案句检索结果;相比基于框架相似性的Baseline实验,加入篇章框架关系、框架关系及有定零形式线索的篇章级框架语义特征,能够获得更优的答案句检索与答案抽取结果.

Ni-Mo_2N/SiO_2复合纳米催化剂的制备及其对四氢萘加氢的催化活性

采用程序升温氮化法制备了Mo2N/SiO2,在此基础上负载Ni盐,制备了Ni-Mo2N/SiO2复合纳米催化剂,并考察了催化剂对四氢萘加氢的催化活性.结果表明,与Ni2Mo3N/SiO2及Ni/SiO2催化剂相比,Ni-Mo2N/SiO2复合催化剂具有较高的催化活性.采用"分离床"方法研究了Ni和Mo2N对四氢萘加氢活性的影响.通过X射线粉末衍射、透射电镜、氢吸附、元素分析和比表面积测定等技术对Ni-Mo2N/SiO2催化剂进行了表征.结果表明,与Ni/SiO2催化剂相比,Ni-Mo2N/SiO2复合催化剂中Ni的分散度并未提高;催化活性的提高归因于Ni与Mo2N在四氢萘加氢中的协同作用.氮化物的引入增加了芳烃吸附活性位的数目.提出了四氢萘在Ni-Mo2N/SiO2催化剂上的可能加氢机理.

基于信息融合的概率矩阵分解链路预测方法

作为一种典型的网络大数据,社交信息网络如微博、Tweeter等,不仅包含用户间复杂的网络结构,而且包含大量用户所发表的微博/Tweet信息.现有链路预测算法大多只利用单方面的网络拓扑信息或非拓扑信息,仍然缺乏有效融合社交信息网络中拓扑与非拓扑信息的链路预测方法.为此,从社交信息网络中用户的主题角度出发,提出一种融合主题相似信息的链路预测方法.首先基于用户文本内容抽取用户的主题表示,并定义用户间的主题相似度;然后基于用户主题相似度,构建了一种用户主题相似稀疏网络;进一步将用户主题相似网络与用户间关注/被关注网络融合在统一的概率矩阵分解框架下,通过学习获得用户的潜在特征表示和网络链路参数;最终在此概率矩阵分解框架下,基于用户的潜在特征表示和链路参数计算得到用户间的链路可能性.所提出的模型提供了一种融合多种网络信息的通用策略和学习方法.实验在包含网络结构与文本信息的4组微博与推特数据集中显示,所提出的融合概率矩阵分解链路方法相比其他链路预测方法更有效.

Ni_2Mo_3N/Hβ催化剂芳烃饱和加氢与开环性能

通过程序升温氮化法制备了纯态双金属Ni2Mo3N,并用等体积浸渍和程序升温氮化法制备了Ni2Mo3N/Hβ催化剂。采用XRD和TPD方法分别表征了催化剂的结构和酸性。以质量比为5∶4∶1的十氢萘、对二甲苯和萘的混合原料作为探针体系,考察温度和空速对Ni2Mo3N/Hβ催化剂上芳烃饱和与开环反应活性的影响。结果表明,在330℃、3.0MPa、体积空速1.0h-1、氢/油体积比600的缓和条件下,萘的加氢饱和转化率为100%,总加氢开环选择性可达97%,总产物液体收率大于95%。

基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。

广东省妇幼保健院门诊孕妇HBV感染状况分析

目的了解广东省妇幼保健院产科门诊孕妇乙型肝炎病毒(HBV)感染情况,为围产期干预管理,预防乙肝母婴传播提供参考。方法回顾性分析2015年1月1日至2016年12月31日期间广东省妇幼保健院产科门诊孕妇首次进行血清乙肝五项及HBV DNA检测的实验室结果。描述孕妇乙肝感染情况及其年龄特征,分析乙肝病毒e抗原(HBeAg)与乙肝病毒载量的关系。结果孕妇共计13 093人,检出乙肝表面抗原(HBsAg)阳性孕妇1 424例。HBsAg携带率为10.88%(1 424/13 093),携带率随年龄的增长而升高,趋势有统计学意义(Z=2.70,P<0.05),其中≤24岁组孕妇携带率最低,为9.64%(182/1 888)。>34岁组孕妇携带率最高,为11.85%(228/1 924)。26.69%(380/1 424)的乙肝感染孕妇同时合并HBeAg阳性。比较发现,HBeAg阳性乙肝感染孕妇中HBV DNA>10~6IU/mL的孕妇比例为60.56%(43/71),高于HBeAg阴性乙肝感染孕妇中的6.04%(11/182),差异有统计学意义(χ~2=90.42,P<0.05)。结论广东省妇幼保健院门诊孕妇人群中HBsAg携带率较高。HBeAg阳性乙肝感染孕妇存在较高的母婴传播风险,是预防乙肝宫内感染的重点人群。围产期应密切监测HBV DNA载量,及时提供抗病毒治疗,预防乙肝宫内感染。

中国农村劳动力迁移影响因素研究——基于Probit模型的实证分析

农村劳动力迁移对于缩小城乡收入差距、促进中国经济增长具有非常重要的作用。本文通过中国健康与营养调查(CHNS)数据库的成人调查问卷2004和2006年的数据,采用probit模型定量分析了中国农村劳动力迁移的影响因素。本文的研究发现:婚姻状况、健康、娱乐偏好等变量对农村劳动力的迁移决策有比较显著的影响,而当前收入的影响并不明显。此外,家庭负担并不是迁移决策的影响因素,并且已婚女性劳动力倾向于和丈夫共同迁移,以上两个因素共同导致了农村的"空巢老人"问题。最后,促进农村劳动力迁移的最有效方法是提高农村劳动力的受教育水平,其中大学及大专学校教育最有效,其次是职业和技术学校教育。