一种预测流程剩余时间的可解释特征分层方法

流程剩余时间预测对于业务异常的预防和干预有着重要的价值和意义.现有的剩余时间预测方法通过深度学习技术达到了更高的准确率,然而大多数深度模型结构复杂难以解释预测结果,即不可解释问题.此外,剩余时间预测除了活动这一关键属性还会根据领域知识选择若干其他属性作为预测模型的输入特征,缺少通用的特征选择方法,对于预测的准确率和模型的可解释性存在一定的影响.针对上述问题,提出基于可解释特征分层模型(explainable feature-based hierarchical model,EFH model)的流程剩余时间预测框架.具体而言,首先提出特征自选择策略,通过基于优先级的后向特征删除和基于特征重要性值的前向特征选择,得到对预测任务具有积极影响的属性作为模型输入.然后提出可解释特征分层模型架构,通过逐层加入不同特征得到每层的预测结果,解释特征值与预测结果的内在联系.采用LightGBM(light gradient boosting machine)和LSTM(long short-term memory)算法实例化所提方法,框架是通用的,不限于选用算法.最后在8个真实事件日志上与最新方法进行比较.实验结果表明所提方法能够选取出有效特征,提高预测的准确率,并解释预测结果.

面向智能计算框架的即时缺陷预测

作为人工智能工程化的实现工具,智能计算框架已在近年来被广泛应用,其可靠性对于人工智能的有效实现至关重要.然而,智能计算框架的可靠性保障具有挑战性,一方面,智能计算框架代码迭代迅速、测试困难;另一方面,与传统软件不同,智能计算框架涉及大量张量计算,其代码规范缺乏软件工程理论指导.为了解决这一问题,现有的工作主要使用模糊测试手段实现缺陷定位,然而,这类方法只能实现特定类型缺陷的精准定位,却难以即时地在开发过程中引导开发者关注软件质量.因此,将国内外常见的智能计算框架(TensorFlow,百度飞桨等)作为研究对象,选取多种变更特征构建数据集,在代码提交级别对智能计算框架进行即时缺陷预测.另外,在此基础上使用LDA主题建模技术挖掘代码和代码提交信息作为新的特征,并使用随机森林进行预测.结果发现AUC-ROC平均值为0.77,且语义信息可以略微提升预测性能.最后,使用可解释机器学习方法 SHAP分析各特征属性对模型预测输出的影响,发现:(1)基本特征对于模型的影响符合传统软件开发规律;(2)代码和提交信息中的语义特征对模型的预测结果有重要影响;(3)不同系统中的不同特征对模型预测输出的贡献度排序也存在较大差异.

康德时间观的困境和启示

本文认为,康德《纯粹理性批判》中对时间的“先验阐明”,撇开了数学何以可能的问题而跳到了力学何以可能的问题。时间的先验阐明的这一实际的缺位表明其时间观在“形式框架”的理解和作为“能力”的理解之间的冲突,它处于传统空间化的时间向力学化、能动化的时间的过渡中。由此切入到康德的时间图型,揭示出时间作为主体的能动性在构成知识方面比空间具有更加深刻的本源作用,它与创造性的想像力其实就是一个东西。最后援引海德格尔的时间观佐证和阐发了康德时间观中的这一具有重要的生存论和本体论意义的方向。

基于可见光通信的多语种同步语音解说系统

提出一种基于可见光通信(VLC)的多语种实时同步语音解说方案。搭建了基于可见光通信的多语种实时同步语音解说系统,采用高效光调制解调、信道时分复用和乒乓存储等技术,实现了多语种同步解说和实时语音广播功能。设计实验测试了在不同距离、不同通信速率和不同比较器阈值电压下误码率的值,进一步了分析各参数对通信性能的影响。

影响田径技术教学讲解时机与示范位置的若干因素

影响田径技术教学的讲解时机和示范位置的因素包括内、外两种,内部因素有教学群体、项目类别、项目与技术动作要素、技术学习的不同阶段;外部因素有时间、场地器材、天气和气候.内部因素与田径技术教学内容有直接联系,因而对其讲解时机与示范位置的确定具有直接影响,而外部因素则具有间接影响.

中古集部典籍疑难字考释八则

语篇文献疑难字的考辨是全汉字整理研究的主要内容之一。论文对中古集部典籍中的“■”“■”“■”“■”“■”“■”“■”“■”等八个疑难字从文献使用、字形演变及异文佐证等三个方面进行了考辨,认为可分别与“狐”“皚”“鲜”“嵁”“馺”“奰”“岸”“曜”等字沟通字际关系。

冯友兰政治法律思想研究——《中国哲学史新编》中有关法律思想的解释

在《中国哲学史新编》中,冯友兰对中国思想史上相关人物的法律思想作了相当的归纳和总结。这些归纳和总结包括对法家先驱、前期法家、韩非等中国古代大家诸多政治法律思想的解释。这些解释作为“三史释今古”中重要的一环,对于中国法律思想史学科的研究有着相当重要的借鉴价值。

大学英语阅读课教学改革初探

大学英语阅读课学时少 ,任务重。在课堂上 ,教师往往不得不把大多数时间放在课堂讲解上。如何在大学英语阅读课上真正做到以学生为中心 ,精讲多练 ,提高学生的英语能力是英语教师普遍关注的问题。本文针对这一问题 。

关于巨额财产来源不明罪中与司法实践相关的两个问题

巨额财产来源不明罪作为我国刑法分则中一个较为特殊的罪名,无论是在刑法理论方面,还是在司法实践中,均存在诸多具有争议性的问题。本文主要探讨巨额财产来源不明罪中与司法实践相关的两个问题:即本罪中“责令说明”的有权机关的范围;本罪中“说明时间”应否予以限制这两个问题。

"三个代表"重要思想研究综述

江泽民同志"三个代表"重要思想发表以后,社会各界反响强烈,理论界随即进行了探讨和研究。 "三个代表"重要思想产生的时代背景,阐述过程,科学体系和精神实质,及其与马列主义,毛泽东思想和邓小平理论的关系等都是理论界研究的重要内容。

C_(60)的热透镜光谱解析

由于测定方法的不同，对Ｃ６０的三线态本征寿命的数值一直存在争议［１～４］．室温下Ｃ６０的荧光和磷光较弱，利用时间分辨热透镜技术测量Ｃ６０的三线态本征寿命具有以下优点：不需要其它参比样品；信号对热灵敏，因而适用于稀溶液；由于是热测量，避免了分子激发态光...

融合测试异味的即时缺陷预测模型探究

测试异味是软件测试中存在不良设计和不良实现的征兆.以前的研究表明,测试异味的存在与生产代码的缺陷倾向有着明显的关联,而最近的研究表明,测试相关的因素可以作为软件代码质量的可靠预测特征.本文在原有的即时缺陷预测模型中加入测试异味这一新角度的特征,构建包含代码度量、过程度量和测试异味3不同角度的特征数据集,涉及从代码编写到代码测试再到后期维护的全过程.本文在5个系统中实验并对比了新模型与旧模型的性能,以探究测试异味对即时缺陷预测模型效果的提升,并用可解释性人工智能算法衡量特征重要性.结果显示,加入测试异味后,模型的AUC_ROC值提升了2.5%-6.7%,精度提高1.4%-3.9%,召回率提高0.8%-4%,F1值提高2.3%-4.6%.根据可解释性人工智能算法SHAP分析的各特征属性对模型预测输出的贡献度排序,贡献度排在前20位的特征属性中有6种测试异味,分别为ECT,UT,AR,GF,MNT,ET,其中ECT对模型输出贡献度排在第9位,而ET则排在第20位,这表明不同测试异味对缺陷预测的贡献度有差别.同时,不同系统中的测试异味对模型预测输出的贡献度排序也存在较大差异.

基于Web的“教师答疑室”的设计

应用网络技术、ASP技术和BBS技术设计的“教师答疑室”系统能实现实时和非实时交互，使传统的面对面答疑方式得以延伸．本文阐述了“教师答疑室”的特点、系统功能、界面设计和关键性技术．

浅谈民主时期说明理由制度

说明理由制度通过本身所具有的优势能使知情权、参与权、表达权、监督权得以真正落实。但我国处罚法中的说明理由制度的规定尚存有争议及不完善之处。所以要使十七大所倡导的民主在行政法中落到实处,完善处罚法中的说明理由制度是当务之急。

诠释学的历史性与儒家经典起源

利科提出了历史意义的三重诠释,在历史事件的陈述、构成传统的历史解释之外,还有一种理解的历史性或诠释学的历史性。这种历史性是对历史叙事本身的反思,构成一种哲学的追问与精神性的溯源,而不是仅仅停留在对于事实性的考辨上。从这样的历史性理解出发,我们可以暂且超离实物、图像和文字,以及各种历史材料本身所带来的有限性之束缚,而由对象物演变的逻辑来还原或者想象历史演变所可能存在的路径,以勾勒出从"无言"世界进入到"有言"世界的图景。儒家的经典以六经为根本,而六经的起源与儒家所建构的文明史、历史观是交叠在一起的,仅从历史的事实性考论入手,我们无法说清楚这些材料的真实来源,尤其不能解释这些文献何以变成了具有某种神圣性特征的典籍。所以,儒家经典的起源就不只是文献自身的历史,它也包含了观念的演化史和精神的扩展史,是一个不断的诠释和一系列思想填充活动的结果。从口传记忆到书写记忆,从片段无序的材料到结构谨严的文本,从一般性的历史文献到体系化的哲学经典,这个漫长而又复杂的历程,既是六经成型的前史,也是六经的演化史与建构史,正是在原本混沌迷离的状态中,六经系统才慢慢地成长起来,儒家经典的基本面貌也变得越来越清晰化,最终以华夏文明之根本正典的身份呈现于世。

编年史的“变体”:《左传》的时间控制与历史解释

本文通过分析《左传》的"郑伯克段于鄢"(隐公元年)、重耳出亡(僖公二十三年)和夏姬相关的史实等三例不同于一般编年史写法的叙事,来阐述《左传》的时间观念对历史解释的影响。不管《左传》利用时间因素塑造人物,还是利用人物串联被自然时间分隔的叙事,都是调整编年体史书依照时间顺序安排历史事件的基本做法,其旨归在于"以史传经"的需要,即将自己的态度寓于历史叙事本身之中。