基于LDA主题模型的GitHub Actions工作流项目推荐算法

在CI/CD实践中,自动化已成为软件开发实践中的一种规范。GitHub引入GitHub Actions为软件维护者提供自动化的持续集成工作流方案,尽管其为开发者提供了诸多便利,GitHub社区也提供了许多第三方的GitHub Actions服务,但仍然只有极少的项目在使用。为了满足开发人员对工作流自动化的需求,减少非开发任务工作量,提出一种基于隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型和Jensen-Shannon距离的GitHub Actions工作流项目推荐算法。通过对GitHub Actions存储库的README文件进行主题建模,将GitHub的事件描述文本和用户输入作为模型输入,为正在开发的代码仓库推荐GitHub Actions服务。将该推荐模型与标准的基于余弦相似度的方法进行比较的实验结果表明,该方法能有效改善开源软件仓库的推荐精度。

基于动态记忆和双层重构强化的知识图谱至文本转译模型

知识图谱转译文本(Graph-to-Text)是知识图谱领域中一个新的任务,旨在将知识图谱转化为描述该知识的可读性文本。随着近年来研究的不断深入,知识图谱转译文本的生成技术已经被应用于商品评论生成、推荐解释生成、论文摘要生成等领域。现有方法中的转译模型均采用先规划后实现的方式,未能根据已生成文本动态调整规划且未按静态内容规划对知识进行跟踪,导致文本前后语义不连贯。为了提高生成文本语义的连贯性,文中提出了基于动态记忆和双层重构强化的知识图谱至文本转译模型,通过静态内容规划、动态内容规划和双层重构机制这3个阶段,弥补了知识图谱与文本之间的结构化差异,在生成文本的同时侧重关注各三元组中的重要内容。与现有的生成模型相比,该模型不仅能缓解知识图谱与文本之间的结构化差异,还提高了定位关键实体的能力,从而使生成的文本具有更强的事实一致性和语义连贯性。在WebNLG数据集上进行了广泛实验,结果表明,在知识图谱转译文本的任务上,所提模型与现有模型相比,内容规划更加准确,生成文本语句间的逻辑合理且关联性更强,在BLEU,METEOR,ROUGE,CHRF++等指标上优于现有模型。

基于先验知识图谱的多代理被遮挡目标类别推理模型

目标检测(Object Detection)是计算机视觉中最为热门的方向之一,在军事、医疗等重要领域都有广泛运用。然而,大多数目标检测模型都只能对可见物体进行识别,日常生活中的图片往往存在被遮挡(不可见)的目标物体,现有目标检测模型对图片中的被遮挡目标难以表现出较理想的检测性能。为此,文中提出了一种基于图库先验知识图谱的多代理协作式图片被遮挡目标类别推理模型(IMG-KGR-MAC)。具体而言,1)IMG-KGR-MAC根据给定图库中所有图片的可见目标及其之间的位置关系构建全局先验知识图谱;同时,根据图片自身所含目标及其位置关系,为各图片分别建立图片知识图谱;各图片内被遮挡目标的信息均不计入全局先验知识图谱和图片自身知识图谱;2)采用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)深度强化学习思想,构建两个相互协作的代理;代理1根据当前图片语义信息从全局先验知识图谱挑选出与被遮挡目标最为适配的“类别标签”,将其作为新实体节点加入到给定图片自身的知识图谱中;代理2根据代理1新加入的实体,从全局先验知识图谱中进一步挑选〈实体,关系〉,扩展与新实体节点相关联的图谱结构;3)代理1与代理2通过共享任务环境和在奖励值上建立通信,相互协作地按“图片被遮挡目标(实体)→关联图谱结构”以及“关联图谱结构→图片被遮挡目标(实体)”原理,开展正向与反向推理,从而有效估计出给定图片被遮挡目标最为可能的类别标签。实验结果表明,与现有相关方法相比,所提出的IMG-KGR-MAC模型可以学习到给定图片被遮挡目标与全局先验知识图谱之间的语义关系,有效克服了现有模型对被遮挡目标难以检测的弊端,对于被遮挡目标有良好的推理能力,在MR(Mean Rank)以及mAP(Mean Average Precision)等多项指标上都有超过20%的提升。

对复杂系统建模与仿真的几点重要思考

复杂系统建模与仿真是仿真科学技术的前沿领域,随着科学技术的进步和社会的不断发展,复杂系统的类型、数量及其复杂程度与日俱增。未来复杂系统建模与仿真这方面的研究必将成为热点和焦点。本文通过研究复杂系统的特点和研究现状。阐述了建模与仿真方法学、面向复杂仿真系统的有效建模方法及复杂仿真系统的VV&A活动。建立了基于Multi-Agent的协同作战计划MAS系统体系结构和复杂仿真系统VV&A规范技术框架。供仿真工作者讨论和参考。

仿真系统VV&A及其标准/规范研究

时至今天,武器装备论证必须建立仿真模型并依托先进的仿真系统进行针对性的系统仿真,VV&A则是实现仿真目标必不可少的技术手段和强有力保障。该文在论述军用仿真国防和军事需求的基础上,指出了VV&A活动的重大作用,特别是与武器装备论证的密切关系;介绍了国内外仿真系统VV&A研究概况;提出了VV&A研究方向与主要内容;并着重讨论了复杂仿真系统VV&A标准/规范研究和制定问题。

虚拟维修拆卸序列规划方法研究

提出一种混沌遗传算法来解决了虚拟维修拆卸序列规划效率不高的问题。针对虚拟维修拆卸过程中拆卸序列规划问题,在遗传算法的基础上,结合混沌优化理论,提出了混沌遗传优化算法。上述算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化。经验证,混沌遗传算法能够有效解决虚拟维修拆卸序列优化问题。

基于系统动力学的汽车连杆生产线建模与仿真

在生产线系统中,如何能在给定的约束条件下,合理地分配作业要素,平衡各工序的生产负荷,提高生产线的平衡率和生产效率,越来越受到广泛的关注。以连杆生产线研究对象,根据系统动力学的原理建立连杆生产线的仿真模型,在Any Logic软件中搭建仿真系统,验证了模型的可行性,研究了生产线平衡率,分析了原材料的上线间隔、加工机器数量等因素对生产性能以及平衡率稳定性的影响,并在分析的基础上进行了一定的平衡优化,改善了连杆生产线的生产性能。

基于GPU的卷积检测模型加速

近年来,形变部件模型和卷积神经网络等卷积检测模型在计算机视觉领域取得了极大的成功。这类模型能够进行大规模的机器学习训练,实现较高的鲁棒性和识别性能。然而训练和评估过程中卷积运算巨大的计算开销,也限制了其在诸多实际场景中进一步的应用。利用数学理论和并行技术对卷积检测模型进行算法和硬件的双重加速。在算法层面,通过将空间域中的卷积运算转换为频率域中的点乘运算来降低计算复杂度;而在硬件层面,利用GPU并行技术可以进一步减少计算时间。在PASCAL VOC数据集上的实验结果表明,相对于多核CPU,该算法能够实现在单个商用GPU上加速卷积过程2.13~4.31倍。

P2P电子商务中基于群的信任模型

在分析P2P电子商务特点的基础上,提出一种基于群的信任模型CPNM.与传统信任模型不同的是,节点的信任度主要由同群内的节点评估而不是用全体节点进行评估;在信任度量中,除交易总数和交易反馈两个常规参数外,还引入了交易规模参数.经模拟实验测试,CPNM可以降低网络负载,保证较高的网络性能,表现出良好的抗共谋攻击能力.

汽车悬架能馈装置运动学仿真分析

为提高传统能馈装置的能量转换效率,简化结构,增加支撑刚度,提出一种采用并联机构的新型能馈装置,汽车悬架的随机振动可以通过馈能装置将车身的垂直运动转化为电机的旋转运动。首先,根据汽车动力学建立馈能悬架振动模型,并利用旋量理论分析能馈装置的运动学特性。然后,然后利用位姿坐标变换建立雅克比矩阵,根据正逆位置和速度分析结果得到其刚度矩阵的数学模型,并定义刚度评价指标的拉格朗日函数。最后,仿真结果表明,新型能馈装置可以实现运动的转化,且结构简单,灵敏度高,也为馈能悬架的研究提供给了参考。

RBF神经网络的土壤养分肥力评价研究

土壤养分肥力等级是土壤特征的综合反映。以黑龙江850农场为研究区域,应用RBF神经网络方法构建该区的土壤养分肥力评价模型。以土壤养分指标作为神经网络的输入,土壤养分等级作为输出。通过实验模拟训练和预测,RBF神经网络取得的结果较好,与相关的BP神经网络模型进行实验比较,实验结果表明RBF神经网络得到的等级结果精度更高,该模型的建立与预测为土壤养分肥力等级评价提供了新途径。

企业信息安全及相关技术概述

随着互联网及电子商务的兴起,企业信息安全问题一直是人们关注的焦点近年来,围绕企业信息安全的话题不断,企业信息安全事件也频频发生,如何保证企业信息的安全已经成为信息安全领域研究的新热点。本文以信息安全为主体,围绕加密、认证、授权、通道安全展开论述。

面向服务架构下的SMP2仿真系统动态演化方法

为了支持现实世界与虚拟世界的平行互动演化，满足日益增长的复杂系统动态仿真需求，提出了一个面向服务架构下的SMP2仿真系统动态演化方法。分析了SMP2仿真系统组成及其动态演化分类，提出了一个基于SOA支持动态演化的SMP2仿真系统结构以及SMP2仿真系统动态演化需求模型，设计并实现了两个系统动态演化相关的仿真组件，以卫星导航可见卫星数量演化仿真实验为例验证了方法的可行性，并讨论了下一步的研究方向。

关于办公自动化网络安全的防护

科学技术的进步使得办公自动化网络得到了广泛的运用,但其带来的安全问题也得到了人们的广泛关注。对安全问题未能正确处理则会引发一系列的严重后果,最为常见的有机密泄漏、设备损坏、数据丢失等,这对于日常办公活动都是很不利的,因为一旦这些问题出现会造成难以估计的损失。针对这一点,本文分析了办公自动化的相关问题。

大坝安全监控系统中动态报表的制作

简要介绍了大坝安全监控系统中优良报表的重要性,阐述了静态报表和动态报表的差别和各自特点、优越性,结合客户／服务器(C／S)型大坝安全监控系统的特点,重点研究了动态报表的结构及其制作过程,最后阐述了动态报表的开发方法。

基于嵌入式设备的移动互联设备硬件设计与实现

企业网络主要是借助企业管理和决策来实现对信息网络的处理,以及对处理现场的实施监测控制网络两个部分构成.信息网络属于企业网络的上层结构,主要处理较大量和变化性强的信息特点;网络的控制主要采用现场总线技术,对处于企业低层的、实时的现场传感器和执行器等设备的现场信息,有着协议简单、安全性高一级容错性强以及成本低的特点.当前使用最为广泛的是PROFIBUS现场总线,对企业的现场控制器和执行机构之间产生通信,实现企业现场低层控制网络的建构.

导弹制导控制系统仿真问题研究

导弹武器系统仿真中,制导控制系统仿真始终占据着非常重要的地位,现已从研制性仿真发展到全寿命周期仿真,并且仿真应用已贯穿于全寿命周期的各个阶段,并在各个阶段中起到了重大的作用,逐步形成对导弹系统性能评价方法分级的概念,使评价真实性不断增加.该文详细地探讨了导弹制导控制系统全寿命周期中各阶段的仿真应用、不同研制阶段中仿真方法选取、所采用半实物仿真系统构成及其最终试验结果分析.为导弹制导控制系统仿真问题研究提供一定的理论依据.

MVC设计模式在J2EE软件架构中的应用

在大型分布式软件开发过程中,如何在降低开发复杂性的同时提高软件的健壮性和复用性。将复杂的软件结构分解成多个层次是解决这类问题的常用方法。MVC模式以其前后台分离、与平台无关等特性,在大型分布式软件架构中被广泛运用。本文就针对MVC模式在基于J2EE架构的企业及分布式系统开发中的应用作了一些探讨。

基于熵最小化的同题材文本段落划分方法研究

通过详细介绍基于熵最小化的段落划分方法,可以发现这个方法通过控制"段内不确定程度"与"段间重叠程度"的相对重要性,可以获得由"细"到"粗"的、段落个数可以调节的划分结果。这是在聚类的角度下全局切分优化的结果,没有HMM等模型中的段落类型重复的问题。

基于概率霍夫变换的车道检测技术研究

针对鲁棒性和实时性的矛盾,提出了一种基于改进的概率霍夫变换(PPHT)的道路检测算法。该算法将待处理道路图像分为初始帧和后续帧,对初始帧道路图像根据投影成像原理分割为道路区域和非道路区域,对道路区域图像进行预处理增强其中的边缘信息,之后采用PPHT直线提取算法提取道路标识线,并对参考路径进行定位,同时确定后续帧的感兴趣区域;对后续帧道路图像中位于前一帧确定的感兴趣区域中的部分同样地进行预处理,之后采用最小二乘曲线拟合方法提取基于直线-抛物线的道路标识线。按照该算法得到的车辆定位信息,可用于车辆自动导航或防偏预警等系统的后续控制。