基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测

为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的帧、段特征,随后迭代优化帧、段所产生的分类损失以及教师-学生模型和段分类模型之间的一致性损失。在真实数据集上,实验结果表明当时间容忍度为5 s时,色情类别召回率达到94.3%,F1得分可达到83.4%。

基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测井反演方法

随钻方位电磁波电阻率测井可以提供丰富的地下信息,帮助完成储层位置确定和边界探测等任务,但常用的基于物理方程的迭代反演方法计算效率较低,在实时地质导向中受到诸多限制。为此,提出了一种基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测井资料智能反演方法。该方法将残差块中的卷积层和池化层替换为全连接层,并使用多头注意力机制来理解输入数据的关联性,以解决非线性回归问题;通过评估模型深度和宽度,并使用贝叶斯超参数调优算法找到随钻电磁波电阻率反演方法中最优的超参数,以提高反演模型的性能。该方法在模型试验中的平均准确率达到98.5%;在实际测井资料的平均准确率达到97.2%,单点反演时间约为0.01 s。研究表明,随钻方位电磁波电阻率测井反演方法能够快速准确地反演测井资料。

基于OpenGL的STL文件浏览器的设计与实现

文章基于OpenGL技术设计并实现了一个STL文件浏览器。通过计算三角形每个顶点的法矢和分裂特征边处理,得到了真实感较强的三维几何实体模型的显示效果。

字符串动态匹配算法在地层对比中的应用

提出改进的最大类间方差法通过计算有序序列最大类间方差、最小类内方差以实现测井曲线分层,弥补最大类间方差法只能将序列分成2类的缺陷。数值形式表示的曲线不便于对比的描述,提出将数值曲线序列提取特征并转换成离散的、相对抽象的字符串序列的方法,并以具有可以得到全局最优解特点的动态规划法为理论基础进行曲线对比。使用胜利油田地质科学院提供的真实地质数据,验证利用字符串进行动态匹配进行曲线对比在地层对比中的应用,实验结果表明,算法对地层缺失、地层尖灭和地层逆序的情况均适用,且具备简化特征提取、对比效率高的特点。

基于SDN的动态资源分配算法

针对软件定义网络(SDN)能够执行多种并发、动态网络测量任务的特点,提出一种自适应的网络测量框架.该框架能动态调整分配给各测量任务的资源,从而确保用户层面上对测量精度的要求.设计并实现了相应的系统原型,并采用3种不同的网络测量业务对该方法进行验证.实验结果表明,该方法在任务测量精度满足率和任务拒绝率上具有更优的性能,与传统方法相比精确性更高.

基于对抗深度学习的无人机航拍违建场地识别

对违建场地的检测方法主要是通过人工对无人机航拍视频进行检查,存在检测精度低、识别性能差、工作效率低的问题。提出一种结合空间变换网络与Fast RCNN的生成对抗网络ASTN-Fast RCNN,通过深度学习与无人机航拍视频相结合自动识别检测处在建设初期的违建场地。将空间变换网络作为生成器,生成Fast RCNN目标检测器难以识别的旋转形变样本,并通过目标检测器与生成器的对抗式训练,提高检测器的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效提高对无人机航拍违建场地的识别性能。

基于深度学习的场景文本检测与识别

针对复杂场景下文本识别流程复杂繁琐、适应性差、准确度低等缺点,本文提出一种复杂场景下文本检测和识别的新方法.该方法由文本区域检测网络及文本识别网络构成,文本区域检测网络为改进的PSENet,将PSENet的骨干网络改为ResNeXt-101,在特征提取过程中加入可微二值化操作来优化分割网络,不仅简化了后处理,而且提高了文本检测的性能.将卷积神经网络和加入聚合交叉熵损失的长短时记忆网络组成文本识别网络,聚合交叉熵的引入提高了文本识别的准确性.本文在两个数据集上进行验证,实验结果表明,两个网络模型融合后准确率最高达到95.6%,优于改进之前的方法.该方法能有效地检测和识别任意文本实例,具有很好的实用性.

我国重点大学本科工程教育实践教学改革研究

实践教学是培养高层次创新型人才的重要途径。文章立足于社会发展,综合课程体系、课程设置、教学方法等多方面因素,以我国重点大学的本科工程教育实践教学为研究对象,探讨了实践教学的改革与发展,提出工程教育实践教学改革应注重适应性、创新性。

高校IT学科三位一体虚拟实践教学基地的构建

国家教育改革发展规划要求高等教育要加强实践环节的教学和训练,强化实践育人环节,要求加强实习实训基地、实践教学共享平台建设。本文提出构建企业、学校和学生三位一体的虚拟实践教学基地,从四个方面提出了具体的措施,意图打造不受时间和空间限制的IT类专业校企合作、校校联合的实践教学新理念,创新产学研合作新模式。

基于Neo4j的海量石油领域本体数据存储研究

语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明,提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。

基于自适应隐马尔可夫模型的石油领域文档分词

中文分词技术是把没有分割标志的汉字串转换为符合语言应用特点的词串的过程,是构建石油领域本体的第一步。石油领域的文档有其独有的特点,分词更加困难,目前仍然没有有效的分词算法。通过引入术语集,在隐马尔可夫分词模型的基础上,提出了一种基于自适应隐马尔可夫模型的分词算法。该算法以自适应隐马尔可夫模型为基础,结合领域词典和互信息,以语义约束和词义约束校准分词,实现对石油领域专业术语和组合词的精确识别。通过与中科院的NLPIR汉语分词系统进行对比,证明了所提算法进行分词时的准确率和召回率有显著提高。

利用帧间连贯性的动态地形可视化算法

针对动态地形图的特殊要求,利用帧间的连贯性给出了地形实时绘制可视化的解决方案。算法采用三角形二叉树的存储结构,利用嵌套误差判据球计算误差,避免T-连接和裂缝的产生。算法利用帧间连贯性,在相邻帧间只对渲染地形做局部调整,同时,又利用延迟判断时间进一步减少每帧所需判断的次数,提高了算法效率。实验结果表明,该算法有效地减少了计算量,能在满足地形实时绘制的同时很好的表现地形的形变效果。

分类管理视域下非营利性民办高校面临的困境与发展策略

随着社会主义市场经济的发展,社会资本进入教育领域,民办高校成为一种重要的教育类型,民办高校又可以分为营利性与非营利性两种。对这两类民办高校的分类管理十分必要,分类管理有利于促进民办高校公益性、突破制度瓶颈、改进民办高校办学声誉、保障学校教育公平。但是受多种因素影响,营利性民办高校与非营利性民办高校在诸多方面依然存在较大争议,为保障非营利性民办高校的健康发展,就需要从坚持"小规模、高质量"的办学理念,明确其主体属性,降低办学门槛,改善其政策环境,凸显"育人"本色等方面着力。

复杂场景下的运动目标识别算法

目标识别是计算机视觉的基本目的,同时也是人工智能领域的重要组成部分之一.随着信息化时代的来临,视频采集工具的普及,海量的视频数据给人工识别带来了巨大挑战.现阶段,在智能交通领域、生产质检领域等简单场景中,视频识别技术已经得到广泛的应用.如何从复杂场景中实现目标的识别和检测则成为了更加重要和困难的问题.针对该问题,本文提出了一种复杂场景下的运动目标识别算法.首先,提出一种改进的光流算法,通过时间序列以及空间像素变化对运动目标区域进行快速标记;其次,对目标区域进行滑动窗口检测,匹配人体各部位模型,并将反馈信息利用树形结构进行人体建模,实现在复杂场景下识别运动目标.通过实验进行评估,该方法能够在保证较高准确率的情况下,相比基于深度学习的检测算法检测速度更快,可以满足实时监测的要求.

基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断

潜油电泵井系统是油田开采重要工具,具有排量大、扬程高与作业环境灵活多变等优点.为了降低潜油电泵井系统故障危害,需要对其发生故障部件进行快速精确定位并维修.本文提出一种基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断方法.采用改进BiLSTM-CRF实体识别算法与BERT关系抽取算法提取故障数据中的专家知识,构建潜油电泵井故障诊断领域知识图谱;利用构建知识图谱搭建以故障征兆为初始节点的贝叶斯推理网络,利用历史故障数据与条件概率解耦的计算方式推理出故障原因.本文通过故障诊断真实案例进行方法验证.

交通驾驶员脸疲劳驾驶行为优化图像识别

在对驾驶员驾驶图像进行识别的过程中,是根据眼睛等表现出来的明显疲惫特征进行识别的,但是,当前的模式识别方法只以眼睛作为判断目标,仅仅考虑了眼睛开闭唯一的判断因素,无法描述复杂的疲态特征,导致判断过程单一,精度不高。提出利用脸部行为预测技术的驾驶员疲劳驾驶检测方法,首先采用AdaBoost算法对驾驶员脸部进行检测,详细分析整个检测过程。其次求出驾驶员脸部区域图垂直方向的梯度矩阵,并对梯度矩阵进行水平投影,通过驾驶员脸部的结构特征获取眼睛在图像中的相对位置,依据距离对眼睛开闭进行确定。然后根据PERCLOS(单位时间内眼睛闭合时间所占的百分率)测量原理求出驾驶员眼睛各个状态的参数,最后通过各指标和既定阈值的关系来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。仿真结果表明,改进方法具有较高的检测精度。

基于特征点的快速碰撞检测算法

在Lin-Canny算法的基础上,提出一种虚拟环境下面向凸体的动态、实时碰撞检测方法。该方法采用模型的特征点集合来描述其外部轮廓,通过改进的最近特征对获取方法和提出的中心定位算法来进行碰撞检测。实验给出了基于特征点的碰撞检测算法与基于包围盒算法的比较结果,证明了所提出算法的优越性。

新工科背景下IT类专业人才培养与教育改革

在国家不断发展、国际地位不断提高的背景下,新工科一经出现就引领了我国工程教育改革的方向。而新工科的含义,简单来说,就是以德教育人为基础,以应对变化、塑造未来为建设理念,以继承和创新、协调发展为实施路径,目的就是未来培养出新时代、专业性的技术人才。而IT行业在未来社会岗位中所占较大的比重,有着广阔的发展前景,未来促使其能够在新工科背景下,不断的创新发展,文章将对新工科背景下IT类专业人才培养与教育改革措施进行全面的探究。