多模态融合下宠-主情感交流产品交互设计研究

针对宠-主交流产品情绪识别方式缺失或单一,宠-主情绪状态难以及时掌握把控,进而造成宠-主情感交流障碍的问题,提出多模态计算框架下的宠-主情感交流产品双向交互设计原则,实现对宠-主情绪精准识别,交互反馈,以促进宠-主情感交流。在现有人类情绪识别的音频分析与计算机视觉跨模态融合基础上,针对猫咪意象需求的模糊性与主人情感需求的多样性,联结宠-主情感与其对应需求,提出多模态视域下宠物情绪识别新方法和宠-主情感交流产品双向交互设计模型。面向宠-主情感交流的多模态情感交互模型,通过情绪识别、需求确定、交互反馈,可以提升宠物产品智能化,准确把握宠-主情绪,促进宠-主沟通的良性循环。

基于多特征融合的汽车用户需求命名实体识别研究

传统的中文命名实体识别技术在汽车领域的应用效果欠佳,特别是在处理实体之间存在大量的嵌套重叠、不连续和多元关系的这种复杂结构时,现有的模型实体识别性能不足。针对此问题,文章提出了基于多特征融合的汽车用户需求实体识别模型(Bert-Mulfeat-BiGRU-Att-CRF,BMBAC)。该模型的创新点在于融入了BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型和SKIP-GRAM模型,以及引入了改进的注意力机制算法,实现了多维度的特征提取和深度挖掘句子的语义信息。为验证模型效果,使用自主爬取并构建的数据集进行实验。通过对比实验,BMBAC模型的F1值为82.79%,展现出最优的识别性能,验证了该模型在汽车用户需求实体识别中的有效性,为汽车企业精准捕捉用户需求、推动产品创新提供了技术和方法。

北京市医师多点执业政策患者认知与需求调查与分析

目的通过问卷调查研究分析患者对目前北京市医师多点执业政策的认知和需求情况。方法在北京地区8家医疗机构内,对959名就诊患者进行问卷调查,统计并分析患者人群对医师多点执业政策的评价。结果患者人群对医师多点执业政策的总体支持率较高,达到77.0%。结论医师多点执业政策是一项利国利民的好政策,不过尚需进一步完善并且有效实施,才能取得好的成效。

对动物疫病区域化几个术语的理解

动物疫病区域化对控制和根除动物疫病,促进国际贸易具有重要意义。本文根据世界动物卫生组织2012版《陆生动物卫生法典》对动物疫病区域化的最新要求,介绍了在动物疫病无疫区建立、维持和认可中对涉及的区化和生物安全隔离区化、区和生物安全隔离区、保护区和控制区等几个术语的理解和应用,供我国在认可国外动物疫病无疫区和国内无规定动物疫病区建设时参考借鉴。

江苏、宁夏两省六所医院医患沟通专题调查分析

对江苏、宁夏两省六所医院进行现场问卷调查,以了解两地区医患双方对医患沟通的认知以及需求情况。结果显示,医患双方对医患沟通的认知并不完全一致,多数患者认为医患关系较好,医患双方都高度认可医患沟通的作用,并有不同的医患沟通需要。

已婚育龄男女生殖健康认知与需求调查

为了解两类地区城市与农村已婚育龄男女对生殖健康概念、生殖健康知识的认知与需求情况,采用专题小组讨论的方法,在广东省选取经济发展两类地区珠海市和梅州市作为调查点,分别在六类人群进行座谈讨论。这六类人群包括:乡村已婚育龄男子、乡村已婚育龄女子、乡镇计划生育专干、城市已婚育龄男子,城市已婚育龄女子,城市计划生育干部。旨在与不同人群的座谈讨论中,发现普遍的、共同的特征。研究结果表明:我省已婚育龄男女对生殖健康概念仍较陌生;在避孕方法的选择方面仍显被动;对一些避孕方法如男性绝育、口服避孕药等缺乏正确的了解和认识;性生活质量、性健康需求已摆在生活中的重要位置;性传播疾病知识比较贫乏。根据调查结果对计生网络如何提高广大育龄男女的生殖健康意识和提供服务等方面提出一些建议。

采用改进的SqueezeNet模型识别多类叶片病害

为实现作物叶片病害的准确识别,该研究以PlantVillage工程开源数据库中14种作物38类叶片为研究对象,从网络规模小型化和计算过程轻量化需求的角度出发,对经典轻量级卷积神经网络SqueezeNet提出改进措施,包括修改最后一层卷积层的输出、删除经典模型中的后3个fire模块并修改fire模块5的参数、调节fire模块中expand层中1×1和3×3的卷积核数目的比例、移动部分fire模块在模型中的位置等措施,共获取5种改进的病害叶片检测模型,并运用迁移学习和随机梯度下降算法进行训练。试验结果表明,在不过多损失网络性能的前提下,改进后5种模型的参数内存需求及模型计算量均呈现大幅减小,模型收敛迅速,其中最优模型参数内存需求仅为0.62 MB,模型运算量仅为111 MFLOPs,其平均准确率达到98.13%,平均查全率达到98.09%,平均查准率达到97.62%,在与已有相关研究的对比中表现出较高的性价比。该研究提出的改进模型在大幅减少参数内存要求和计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平,较好地平衡了这3项指标,适合将模型部署在移动终端等嵌入式资源受限设备上,有助于实现对作物病害的实时准确识别。

国内民众的非物质文化遗产认知度实证研究——以沈阳市民的辽宁省非物质文化遗产认知为例

非物质文化遗产不仅体现着地域文化的多样性,也构成一个民族、社会、国家的根和源,其保护、传承也因而成为目前国内外学者关注的焦点问题。立足于遗产的需求主体,通过对沈阳市民的辽宁省非物质文化遗产认知实证研究,调查了民众非物质文化遗产的认知状况、需求差异及其影响因素。研究结论为:沈阳市民的非物质文化遗产认知度整体较低;表现出类别认知不均衡,认知度与民众需求显正相关态,遗产认知具有高度不确定性等特征;文化程度、职业、年龄是市民遗产认知的重要影响因素;结合市民的遗产认知特征,文章进一步提出了提升市民遗产认知度的对策与建议。

基于包容矩形融合的机械零件图视图划分与识别技术

给出一种用于机械零件图的视图划分和识别方法,包括两部分:①提取图形元素的外接矩形,利用矩形的融合算法进行绘图区域划分;②采用基于非绘图特征的竞争识别方法,判别划分好的绘图区域属于基本视图或断面图中的哪一类。在划分视图时,将不同图形实体的判断都转换成统一的矩形数据结构来判断,简化了判断和处理过程。以轴套类零件图为例,用伪代码的形式给出了算法。

居家养老的现状、原因与对策——基于S省社区居家养老服务实施情况的分析

通过对S省17个地级市60岁及以上老年人的问卷调查,发现老年人对于居家养老服务存在认知度较低、需求无法得到切实满足及服务使用率较低等问题。主要原因有老年人和服务提供者双方信息不对称、供需不平衡、服务监管不到位和服务主体队伍专业化程度低等几个方面。加强法制建设、明确主体责任、打破信息壁垒、力求供需平衡、完善评估体系是有效实施居家养老政策的有效途径。

基于元模型的自动测试系统框架开发方法的研究

为了最大限度地提高自动测试系统的软件复用性和开发效率,对自动测试系统领域面向对象框架的开发进行了研究.通过分析自动测试系统的特征及需求,定义一个通用和稳定的面向对象元模型,并基于该元模型提出一种新颖的自动测试系统面向对象框架的开发方法,该方法是一个"热点"驱动的迭代过程,开发过程中充分利用了标准建模语言(UML)和设计模式等面向对象技术.实例证明:该方法为特定自动测试系统的框架开发提供了指导原则,减少了框架开发的工作量,提高了框架的复用性、扩展性和维护性以及开发效率等.

基于依存句法和语义网络的用户需求识别方法

为快速准确地从网络评论中识别用户需求,提出一种基于依存句法和语义网络的用户需求识别方法。融合依存句法分析和复杂网络技术构建了每条评论的语义网络,并基于词节点度提取具有重要语义的关键词。构建了关键词语义网络,并使用社团检测算法提取了每条评论中语义更加清晰完整的关键短语。基于依存词对的语义特征和词性特征,识别出关键短语中的用户需求。通过挖掘某汽车网站中的评论数据识别用户需求,验证了所提方法的可行性与有效性。

一种基于命名实体识别的需求跟踪方法

针对基于文本的需求跟踪方法严重依赖文本质量的问题,提出了一种利用命名实体识别技术标注制品文档关键词的需求跟踪方法。该方法通过代码实体上下文构建命名实体识别模型,解决了抽象语法树和正则表达式无法解析非源代码形式的软件制品问题。利用命名实体识别模型标志出软件制品中的代码实体之后,该方法将软件制品转换为文档集合并进行语义聚类,最后再通过映射算法创建制品间的需求跟踪关系。实验结果表明,与基于所有词项和基于高权重词项的需求跟踪方法相比,该方法能够有效提高需求跟踪结果的质量。

论外国判决承认与执行中的“确定性要件”

外国判决具有"确定性"是其得到域外承认与执行的基本前提之一。然而,对于判决"确定"的标准,各国、各法系之间尚存在诸多差异,这影响着外国判决的承认与执行。鉴于"确定性要件"日益突出的重要性,海牙判决公约计划就"确定性要件"达成了折中方案,意在引入为各国普遍接受的判决确定性标准。我国《民事诉讼法》等国内法要求外国判决"发生法律效力",双边司法协助协定引入了"确定性要件",而我国司法实践并未充分关注"确定性要件"的适用。"确定性要件"的合理架构及适用应成为我国未来有关外国判决承认与执行立法及司法完善的重要方面。关于"确定性要件"的完善进路,应充分考虑海牙判决公约方案的开放性、国际性立场。

动物微量元素锌代谢动力学分域模型的应用研究

阐述了分域模型的基本生物假设及其微分方程 ,着重讨论和提出了动物微量元素锌限制及幼龄动物锌代谢动力学的三分域模型与多分域模型 ,稳定性同位素分域模型技术可用于描述其它微量元素代谢 ,并为动物的其它微量元素代谢动力学参数研究及需要量确定提供重要生物依据 .

社会主义核心价值观在裁判文书中的说理运用研究——基于H省法院323份裁判文书的实证分析

社会主义核心价值观在裁判文书中的说理运用日益增多。基于此,法官要熟练掌握释法说理的方法,同时,人民法院应当构建重点案件识别、法官教育培养、裁判文书考评激励和问责等工作机制,客观上提升法官识别、运用社会主义核心价值观的说理能力。

中文非功能需求描述的识别与分类方法研究

非功能需求描述系统质量相关的属性,是软件设计决策的重要依据和评估标准.与功能需求的描述相比,非功能需求描述通常比较分散,且往往是隐含的.当采集到的需求原始描述内容较多时,逐一进行人工判别和整理需要耗费大量的时间和精力.针对中文自然语言描述的需求文本,提出了自动化的非功能需求识别和分类方法.其中,识别过程旨在从文本中提取出可能包含非功能需求的语句,尽可能地缩小人工检查的范围.分类过程则进一步将包含非功能需求的语句划分到性能、可靠性、可用性、安全性、可维护性这五大类非功能需求类型之中.分类训练和实验测试基于课题组工作项目整理的实验数据集进行,最终,基于一个工业界的实际应用案例数据,验证了方法的有效性.

需求驱动的云平台产品关键设计特征识别方法

为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法。首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别。实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16%和93.68%。同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位。

一种软件系统需求风险评估方法

提出一种软件系统需求风险评估方法。通过构造Bayesian网络分析需求风险以及风险源之间的因果关系,利用条件概率表定量描述需求风险发生概率,应用层次分析法进行风险影响的评估,得到各项需求风险的综合风险值。仿真结果表明,该方法能较准确地评估软件需求分析阶段的风险等级,在等级划分方面列出了一些主要的需求风险,从而有助于开展风险管理,增强软件的可靠性。

航母编队目标识别能力需求研究

从目标敌我属性、军民属性、目标种类、动态信息和意图信息等方面重点阐述航母编队目标识别能力需求,可为我未来航母编队构建目标识别装备体系和目标识别信息处理流程等研究提供重要指导和借鉴。