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A Metric Approach to Hot Topics in Biomedicine via Keyword Co-occurrence 被引量:1
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作者 Jane H.Qin Jean J.Wang Fred Y.Ye 《Journal of Data and Information Science》 CSCD 2019年第4期13-25,共13页
Purpose:To reveal the research hotpots and relationship among three research hot topics in b iomedicine,namely CRISPR,iPS(induced Pluripotent Stem)cell and Synthetic biology.Design/methodology/approach:We set up their... Purpose:To reveal the research hotpots and relationship among three research hot topics in b iomedicine,namely CRISPR,iPS(induced Pluripotent Stem)cell and Synthetic biology.Design/methodology/approach:We set up their keyword co-occurrence networks with using three indicators and information visualization for metric analysis.Findings:The results reveal the main research hotspots in the three topics are different,but the overlapping keywords in the three topics indicate that they are mutually integrated and interacted each other.Research limitations:All analyses use keywords,without any other forms.Practical implications:We try to find the information distribution and structure of these three hot topics for revealing their research status and interactions,and for promoting biomedical developments.Originality/value:We chose the core keywords in three research hot topics in biomedicine by using h-index. 展开更多
关键词 keyword co-occurrence Network analysis Information visualization BIOMEDICINE Hot topics CRISPR-Cas iPS cell Synthetic biology
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Keyword Co-occurrence Analysis of Research on Innovation Ecosystem Studies
2
作者 Pengbin Gao Jianxin Zhao Xue Li 《经济管理学刊(中英文版)》 2019年第2期173-179,共7页
The aim of the paper is to identify and explore leading thematic areas within the research field related to innovation ecosystem.Based on data from the Web of Science database,the keywords frequency and its co-occurre... The aim of the paper is to identify and explore leading thematic areas within the research field related to innovation ecosystem.Based on data from the Web of Science database,the keywords frequency and its co-occurrence frequency pair were analyzed,and the theory of mapping knowledge domains was used to visualize the keywords co-occurrence network in innovation ecosystem to make further research of the heated issues.The findings indicate that the research scope involved in innovation ecosystem research is broad,and research content focus on micro and macro levels.According to the results of keywords co-occurrence analysis of different stages,innovation,network,knowledge,strategy,open innovation,value creation are the most important issues to innovation ecosystem research,given their position and role in the research network.The paper generates the added value mainly from the point of view of theory development. 展开更多
关键词 Innovation Ecosystem Research Knowledge Mapping Visualization Analysis keyword co-occurrence
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Efficient Expressive Attribute-Based Encryption with Keyword Search over Prime-Order Groups
3
作者 Qing Miao Lan Guo +1 位作者 Yang Lu Zhongqi Wang 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第3期2737-2754,共18页
Attribute-based encryption with keyword search(ABEKS)is a novel cryptographic paradigm that can be used to implementfine-grained access control and retrieve ciphertexts without disclosing the sensitive information.It i... Attribute-based encryption with keyword search(ABEKS)is a novel cryptographic paradigm that can be used to implementfine-grained access control and retrieve ciphertexts without disclosing the sensitive information.It is a perfect combination of attribute-based encryption(ABE)and public key encryption with keyword search(PEKS).Nevertheless,most of the existing ABEKS schemes have limited search capabilities and only support single or simple conjunctive keyword search.Due to the weak search capability and inaccurate search results,it is difficult to apply these schemes to practical applications.In this paper,an effi-cient expressive ABEKS(EABEKS)scheme supporting unbounded keyword uni-verse over prime-order groups is designed,which supplies the expressive keyword search function supporting the logical connectives of“AND”and“OR”.The proposed scheme not only leads to low computation and communica-tion costs,but also supports unbounded keyword universe.In the standard model,the scheme is proven to be secure under the chosen keyword attack and the cho-sen plaintext attack.The comparison analysis and experimental results show that it has better performance than the existing EABEKS schemes in the storage,com-putation and communication costs. 展开更多
关键词 Searchable encryption expressive keyword search attribute-based encryption unbounded keyword universe prime-order group
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Co-Occurring Plant Species of the West African Critically Endangered Aubregrinia taïensis Heine, in Côte d’Ivoire
4
作者 Doudjo Noufou Ouattara Hermann Hippolyte Tro +3 位作者 Dofoungo Koné Akoua Emilia Afanvi Doh Amed Coulibaly Adama Bakayoko 《American Journal of Plant Sciences》 2023年第8期915-928,共6页
The Upper Guinea Forest is subject to heavy deforestation. In this context, many endemic and/or rare plant species are threatened with extinction. This is the case of Aubregrinia taïensis (Aubrév. & Pell... The Upper Guinea Forest is subject to heavy deforestation. In this context, many endemic and/or rare plant species are threatened with extinction. This is the case of Aubregrinia taïensis (Aubrév. & Pellegr.) Heine, a critically endangered Sapotaceae species, endemic to Côte d’Ivoire and Ghana. After 3 years of investigation in and around the Tai National Park (TNP) in the West of Côte d’Ivoire, only one individual of this species was located and no sexual reproductive organs (fruits, seeds) were observed. Woody plant species around this individual were inventoried in order to know the species that can co-occur with Aubregrinia taïensis. For that a plot of 30 m of diameter was established around the individual and all of the woody species of this circle were inventoried. Then, the taxonomic diversity, the chorology of the species, the conservation status and their life-form were recorded. A total of 130 woody plant species belonging to 51 families were collected in the site. The most represented families are Euphorbiaceae (12 spp.), Rubiaceae (10 spp.), Annonaceae (7 spp.), Fabaceae, Moraceae, Malvaceae (6 spp. each) while the most represented genera are Diospyros L. (4 spp.), Cola Schott & Endl. and Vitex L. (3 spp.). Species from the Guineo-Congolese Region (GC) are the most abundant (72%). They are followed by West African endemic species (GCW, 19%). Microphanerophytes (mp) are the most abundant and represent more than 40% of the species. Three vulnerable species were found in this plot: Campylospermum amplectens, Placodiscus boya and Trichoscypha cavalliensis. Thus, the preservation of this forest is more than necessary. 展开更多
关键词 co-occurring Species Aubregrinia taïensis Forest Threatened Species Côte d’Ivoire
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条块关系:理解中国府际关系的一个核心概念 被引量:2
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作者 徐东涛 《治理研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期34-44,158,共12页
条块结构是我国政府组织体系的基本构成,条块关系是对中国府际关系的形象化、概念化和学理化表达,是当今中国公共管理实践和理论研究的热点问题。条块关系的演变发展与国家体制的建构及其改革同频共振,在推进国家治理体系与治理能力现... 条块结构是我国政府组织体系的基本构成,条块关系是对中国府际关系的形象化、概念化和学理化表达,是当今中国公共管理实践和理论研究的热点问题。条块关系的演变发展与国家体制的建构及其改革同频共振,在推进国家治理体系与治理能力现代化的过程中,条块关系必将继续成为政府改革和公共治理的重要议题,清晰界定条块关系的内涵,系统梳理条块关系的主要争论,深化对条块关系的规律性认识,重要且迫切。从中国公共管理自主知识体系建构的视角解读中国特色条块关系,既要基于中国国家制度建设和政府改革实践的历史与现实,也要上升到公共管理研究的普遍性理论关怀。条块关系或将成为中国公共管理实践和研究贡献于公共管理普遍理论发展的重要内容。 展开更多
关键词 条块关系 府际关系 公共管理关键词 自主知识体系
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基于TF-IDF算法的运营商客户投诉原因研究 被引量:1
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作者 张爱华 孙嘉鸿 《北京邮电大学学报(社会科学版)》 2024年第2期39-49,共11页
针对运营商人工处理客户投诉工单高成本低效率问题,提出了一种基于TF-IDF算法的定量研究方法,旨在高效精准地识别客户投诉原因。选用Jieba分词,导入自定义词典和停用词列表,对运营商客户投诉工单进行关键词抽取,获取各类问题中TF-IDF值... 针对运营商人工处理客户投诉工单高成本低效率问题,提出了一种基于TF-IDF算法的定量研究方法,旨在高效精准地识别客户投诉原因。选用Jieba分词,导入自定义词典和停用词列表,对运营商客户投诉工单进行关键词抽取,获取各类问题中TF-IDF值排名前6的关键词,输出关键词集。提高了关键词抽取的准确性和效率。此外,对比仅对文档集使用TF进行统计和使用TextRank算法的情况,突显了IDF的重要性及算法原理的差异。实验结果表明,光猫、路由器、机顶盒问题广泛存在于各类投诉中。针对这三类问题,为运营商提供了改进产品、服务的相关建议,对运营商集中治理、解决问题具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 投诉工单 投诉原因 关键词抽取 TF-IDF
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针对室内火灾应急响应的空间关键字查询方法研究
7
作者 张丽平 李春红 李松 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期118-123,共6页
为提高室内火灾应急响应的效率,提出1种针对室内火灾应急响应的空间关键字查询方法。首先,引入1种新的索引结构,即室内火灾应急响应树(IFER-tree)来提高对室内空间关键字的检索速度;其次,提出基于IFER-tree的剪枝方法,对数据集进行有效... 为提高室内火灾应急响应的效率,提出1种针对室内火灾应急响应的空间关键字查询方法。首先,引入1种新的索引结构,即室内火灾应急响应树(IFER-tree)来提高对室内空间关键字的检索速度;其次,提出基于IFER-tree的剪枝方法,对数据集进行有效地精炼,减少对查询时间和计算资源的消耗;最后,提出1种针对室内火灾应急响应的路径查询方法,以便迅速识别出考虑危险程度的最短逃生路径。研究结果表明:所提出的空间关键字查询方法能快速查询到最优路径,提高火灾应急响应效率。研究结果可为火灾紧急情况下的人员疏散提供重要参考,尤其在确定最优逃生路径和评估危险程度方面,能够有效减少人员伤亡。 展开更多
关键词 查询 紧急事件响应 室内空间关键字索引 应急响应
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基于改进TextRank的科技文本关键词抽取方法 被引量:1
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作者 杨冬菊 胡成富 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1720-1726,共7页
针对科技文本关键词抽取任务中抽取出现次数少但能较好表达文本主旨的词语效果差的问题,提出一种基于改进TextRank的关键词抽取方法。首先,利用词语的词频-逆文档频率(TF-IDF)统计特征和位置特征优化共现图中词语间的概率转移矩阵,通过... 针对科技文本关键词抽取任务中抽取出现次数少但能较好表达文本主旨的词语效果差的问题,提出一种基于改进TextRank的关键词抽取方法。首先,利用词语的词频-逆文档频率(TF-IDF)统计特征和位置特征优化共现图中词语间的概率转移矩阵,通过迭代计算得到词语的初始得分;然后,利用K-Core(K-Core decomposition)算法挖掘KCore子图得到词语的层级特征,利用平均信息熵特征衡量词语的主题表征能力;最后,在词语初始得分的基础上融合层级特征和平均信息熵特征,从而确定关键词。实验结果表明,在公开数据集上,与TextRank方法和OTextRank(Optimized TextRank)方法相比,所提方法在抽取不同关键词数量的实验中,F1均值分别提高了6.5和3.3个百分点;在科技服务项目数据集上,与TextRank方法和OTextRank方法相比,所提方法在抽取不同关键词数量的实验中,F1均值分别提高了7.4和3.2个百分点。实验结果验证了所提方法抽取出现频率低但较好表达文本主旨关键词的有效性。 展开更多
关键词 科技文本 关键词抽取 TextRank K-Core图 平均信息熵
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面向连接关键词可搜索加密的查询恢复攻击
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作者 杜瑞颖 沈蓓 +3 位作者 何琨 赵陈斌 王贝宁 陈晶 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期125-135,共11页
为了恢复连接关键词可搜索加密方案中的用户查询,提出了2种针对连接查询可搜索加密方案的攻击方法,分别是交叉泄露攻击和频率匹配攻击。首先,从泄露中提取候选关键词集合;然后,分别利用关键词对结果模式泄露和查询频率信息进行过滤。结... 为了恢复连接关键词可搜索加密方案中的用户查询,提出了2种针对连接查询可搜索加密方案的攻击方法,分别是交叉泄露攻击和频率匹配攻击。首先,从泄露中提取候选关键词集合;然后,分别利用关键词对结果模式泄露和查询频率信息进行过滤。结果表明,在交叉泄露攻击中,当攻击者仅掌握10%的数据集时,若关键词在空间为100,查询恢复的准确率可高达90%,将关键词空间扩大至1000,攻击者依然能够恢复50%以上的查询;在频率匹配攻击中,即使攻击者仅已知不准确的频率分布信息,也至少可以准确恢复70%的查询。 展开更多
关键词 云存储 可搜索加密 连接关键词查询 查询恢复攻击
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结合时空关键字的轨迹范围查询混合索引结构
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作者 孟祥福 李天朔 张霄雁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期599-606,共8页
对于路网上广泛的轨迹数据集,传统结合关键字特征的时空范围查询方法存在存储结构冗余和查询效率低下的问题,同时这些方法忽视了文本特征对优化查询结果个性化方面的潜在影响。为此,提出了一种结合文本特征的时空轨迹索引结构,称为IG-T... 对于路网上广泛的轨迹数据集,传统结合关键字特征的时空范围查询方法存在存储结构冗余和查询效率低下的问题,同时这些方法忽视了文本特征对优化查询结果个性化方面的潜在影响。为此,提出了一种结合文本特征的时空轨迹索引结构,称为IG-Tree。其基本思想是将道路网络图划分为分层子图,并据此构建一个平衡的树结构,其中每个树节点均关联并存储其特定的轨迹数据。此外,设计的查询算法利用与IG-Tree节点相关联的子路网图的文本特征,筛选并提出范围边界处的不相关轨迹,实现高效且精准的文本空间范围查询。这种索引结构不仅有效集成了时间、空间和文本3个维度的信息,而且基于这种结构的查询方法能够支持基于时空关键字的轨迹范围查询,从而极大地满足用户查询的个性化需求。在Porto和LA数据集上的实验证明,IG-Tree索引结构不仅在查询精度上表现出色,而且在响应速度上也具有显著优势,这进一步验证了其处理大规模轨迹数据集时的有效性和实用性。 展开更多
关键词 查询 轨迹数据 范围查询 混合索引结构
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提示对学习者自我生成教学过程和学习效果的作用
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作者 王福兴 黄宇 +2 位作者 张洋 祝婉玲 冷晓雪 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期469-481,共13页
研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验... 研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验3设置了关键词提示组、生成提示组和无提示组。结果发现关键词提示和生成提示的保持成绩好于无提示,生成提示的迁移成绩好于无提示。此外,关键词提示和生成提示可以促进学习者产生更多的概念单元。结论认为:(1)在自我生成教学时获得图片提示能促进知识保持,获得关键词提示能促进知识保持和迁移。(2)相比于被动获得提示,学习者主动生成提示更能促进知识迁移。(3)概念单元数量在提示影响学习效果中起中介作用。 展开更多
关键词 自我生成教学 提示 检索练习 关键词 生成性学习
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基于区块链高效安全的多部门铁路工程数据访问控制策略
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作者 郑云水 刘恒江 董昱 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2488-2498,共11页
针对铁路工程建设中各参建部门之间的数据资源,具有共享效率差、利用率低和安全程度不高的问题,提出一种基于区块链(Blockchain)铁路工程数据的共享及安全存储方案来弥补现有的铁路工程数据平台的不足。在工程建设平台中,引入了基于外... 针对铁路工程建设中各参建部门之间的数据资源,具有共享效率差、利用率低和安全程度不高的问题,提出一种基于区块链(Blockchain)铁路工程数据的共享及安全存储方案来弥补现有的铁路工程数据平台的不足。在工程建设平台中,引入了基于外包的属性加密技术(Outsourcing-Attribute Based Encryption technology, OABE)、区块链技术和星际文件系统(Interplanetary File System, IPFS)以及边缘节点(Edge Nodes, EN),并提出一种适用于铁路工程建设的多部门区块链与IPFS的协作网络。研究结果表明:当施工现场资源设备有限时,相比于较为传统基于云辅助的密文策略属性基加密技术(Ciphertext Policy Attribute Based Encryption, CP-ABE),通过将铁路工程数据外包给边缘节点,可以更好地为资源受限设备提供大量的计算,减轻设备的计算负担,确保了数据的安全性并且提高了设备的计算效率。而且将铁路工程数据存储在星际文件系统上,避免集中式的服务器机制在故障时造成数据的丢失和泄露。此外,通过使用区块链网络可以提高参建单位之间的数据资源共享效率,增强了数据的利用率,利用区块链的共识性来实现每个参建单位之间数据的一致性,确保了不同参建单位间的信任度。经过安全性证明,采用基于双线性迪菲赫尔曼指数假设(Decision q-Bilinear Diffie Hellman Exponent Assumption, q-BDHE)下具有不可区分性是安全的。实验结果表明,该策略在本地用户计算时间效率上与现有的带关键字搜索的外包属性基加密方案以及属性基加密的方案相比是最优的,可以很好地减轻现场设备的计算负担。 展开更多
关键词 铁路工程数据 区块链 关键字搜索 外包属性基加密 安全性
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支持模糊多关键字的动态可搜索加密方案
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作者 李莉 谭智伟 +2 位作者 朱江文 陈介 王志强 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期1064-1073,共10页
随着云计算的发展,云存储的便捷性和经济性使得大量用户将个人数据存储在第三方云服务器上.云端数据的加密存储可确保数据的安全性,但也增加了数据检索的难度.动态对称可搜索加密技术应运而生,其不仅能有效保护数据隐私,还可实现多关键... 随着云计算的发展,云存储的便捷性和经济性使得大量用户将个人数据存储在第三方云服务器上.云端数据的加密存储可确保数据的安全性,但也增加了数据检索的难度.动态对称可搜索加密技术应运而生,其不仅能有效保护数据隐私,还可实现多关键字联合搜索的功能.同时,该技术在实际应用中引入的模糊搜索还可以增强用户的搜索体验和提高搜索效率.当前支持模糊搜索的可搜索加密方案存在一定的安全隐患,其未考虑动态更新时潜在的信息泄露问题.为此,提出了一种支持模糊多关键字的动态可搜索加密方案,在保证动态更新时信息安全的同时,支持多关键字联合搜索以及模糊搜索.该方案设计了一种关键字编码算法和局部敏感哈希函数构建模糊索引,并使用布隆过滤器加密算法对该索引进行加密,以实现模糊搜索.此外,引入了可信执行环境降低用户和服务器之间的通信开销、计算开销以及交互次数.最后,通过实验验证了该方案的安全性和有效性. 展开更多
关键词 动态对称可搜索加密 多关键字 模糊搜索 前向安全 后向安全
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创伤性心脏骤停文献计量及可视化分析
14
作者 王美玲 王飒 王钰炜 《中国急救医学》 CAS CSCD 2024年第11期948-954,共7页
目的了解国内外创伤性心脏骤停(traumatic cardiac arrest,TCA)的研究现状及研究趋势。方法检索2000年1月1日~2024年3月19日Web of Science(WOS)核心合集数据库、中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台发表的TCA相关文献,利用CiteSpace ... 目的了解国内外创伤性心脏骤停(traumatic cardiac arrest,TCA)的研究现状及研究趋势。方法检索2000年1月1日~2024年3月19日Web of Science(WOS)核心合集数据库、中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台发表的TCA相关文献,利用CiteSpace 6.3.R1软件进行文献计量图谱分析。结果最终纳入中文文献80篇,英文文献341篇,发文量总体呈逐年上升趋势;相关研究集中于国外发达国家,美国发文量居首位(29.91%),中国居第2位(9.38%)。相关核心研究团体已形成,中文以浙江大学医学院附属第二医院的夏森林发文最多,为3篇;英文以英国的Alqudah发文最多,为4篇;《中华急诊医学杂志》中文载文量最多,为7篇;Resuscitation英文载文量最多,为35篇。共得到6个中文、16个英文关键词聚类标签,6个突现关键词。TCA相关研究热点集中在其流行病学、病理生理学、预防和救治策略等方面。结论该领域国内外关注度逐渐上升,与国外相比,我国的TCA相关研究较少,研究主题较为局限。TCA患者结局及其相关影响因素和干预措施是目前该领域的研究热点。未来我国应继续致力于创伤复苏能力水平建设,加大该领域的科研投入和机构合作,改善患者结局。 展开更多
关键词 创伤性心脏骤停 CITESPACE 研究热点 可视化分析 聚类图谱 共现图谱 突现词
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基于文献计量学的城市内涝风险评估研究进展与趋势展望
15
作者 张晓昕 索滢 +1 位作者 刘子龙 贾海峰 《中国防汛抗旱》 2024年第10期1-8,I0004,共9页
对“内涝”和“风险评估”进行关键词检索,以1991—2023年中国知网(CNKI)中文数据库、Web of Science(WOS)核心数据库共2783篇城市内涝风险评估相关文献为基础,采用词频分析、共被引分析、聚类分析等文献计量方法,借助R语言的Bibliomet... 对“内涝”和“风险评估”进行关键词检索,以1991—2023年中国知网(CNKI)中文数据库、Web of Science(WOS)核心数据库共2783篇城市内涝风险评估相关文献为基础,采用词频分析、共被引分析、聚类分析等文献计量方法,借助R语言的Bibliometrix包实现数据统计与图谱绘制。结果表明,以内涝风险评估为主题的国内外相关研究近10年呈快速增长趋势,虽然中文文献出现晚于英文文献,但英文文献中,国内研究机构发文量最多;对应国内城市暴雨洪涝灾害发生数量排全球首位,体现出国内城市暴雨内涝灾害影响严重,并已逐渐成为众多学者关注的研究热点;地理信息系统(GIS)是内涝风险评估研究中常用的技术手段,机器学习和遥感技术广泛应用于国际研究,值得国内相关研究学习和借鉴;英文研究热点集中在灾损曲线、脆弱性指标体系和多准则的内涝综合风险分析,而中文研究目前聚焦在基于水文和水力学模型的内涝灾害危险性识别,未来在逐步完善的海绵城市和内涝防治工程建设研究基础上,面向气候变化和韧性城市规划建设的内涝综合风险评估可能会成为新的研究热点。 展开更多
关键词 城市内涝 风险评估 文献计量 高频关键词 统计分析
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基于关键词共现分析的国内外未来产业发展重点研究
16
作者 杨秀丽 张犁朦 《全球科技经济瞭望》 2024年第5期65-76,共12页
为梳理筛选未来产业主要领域,为后续研究提供支撑,以CiteSpace等软件作为工具,通过共词关系获得国内外未来产业相关文献图谱,从宏观上得到未来产业概况,结合国外主要发达国家战略政策以及全国31个省(自治区、直辖市)规划、未来产业专项... 为梳理筛选未来产业主要领域,为后续研究提供支撑,以CiteSpace等软件作为工具,通过共词关系获得国内外未来产业相关文献图谱,从宏观上得到未来产业概况,结合国外主要发达国家战略政策以及全国31个省(自治区、直辖市)规划、未来产业专项规划等政府文件,梳理未来产业国内外发展的重点和差异,为进一步筛选和研究提供基础。经研究发现,国内外对未来产业的重点关注领域大体相同,主要集中在智能、低碳和健康三大领域,人工智能是重点关注领域;未来产业呈现多学科、多技术的高度交叉和深度融合趋势,技术创新是核心驱动力,生产制造是关键,而资金投入、人才培养和平台建设则是未来产业发展的三大着力点。 展开更多
关键词 未来产业 关键词 知识图谱 共现关系 政策梳理
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面向外包空间数据库的查询验证机制设计实现
17
作者 陈伟卫 王晶 《计算机仿真》 2024年第8期502-505,525,共5页
针对因外包数据库中数据基数大、身份特征难提取,导致的查询验证效率低、误差过大的问题,设计一种基于Hilbert曲线的查询验证机制。采用Hilbert曲线建立分析函数,线性贯穿二维、三维甚至更高维度的离散单元,描述外包空间数据库中数据在... 针对因外包数据库中数据基数大、身份特征难提取,导致的查询验证效率低、误差过大的问题,设计一种基于Hilbert曲线的查询验证机制。采用Hilbert曲线建立分析函数,线性贯穿二维、三维甚至更高维度的离散单元,描述外包空间数据库中数据在每个查询点的线性变化,将变化值映射到不同维度空间中,分别计算验证签名变化情况。求解数据在外包空间数据库中关键词权重,定义其为查询比对阈值,设定数据库中存在数据变换表,建立认证树,将计算得到的待验证数据节点权重输入至认证树中,查找对应信息,设定验证范围完成查询验证。实验结果表明,所提方法查询验证所需运算代价最小,在同等条件下验证耗时最少,验证结果与源数据存在高度一致性。 展开更多
关键词 外包空间数据库 查询验证机制 关键词权重 离散单元
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基于CiteSpace的元宇宙教育研究热点与趋势
18
作者 耿纪超 刘圣宇 杨力 《红河学院学报》 2024年第4期107-112,共6页
文章为宏观体现目前世界范围内元宇宙在教育运用中的研究现状和问题前沿,利用CiteSpace数据可视化工具,选取wos核心数据库和中国知网数据库作为主要数据源,对国外元宇宙教育领域2007—2022年之间发表的3944篇外文文献及中国知网347篇中... 文章为宏观体现目前世界范围内元宇宙在教育运用中的研究现状和问题前沿,利用CiteSpace数据可视化工具,选取wos核心数据库和中国知网数据库作为主要数据源,对国外元宇宙教育领域2007—2022年之间发表的3944篇外文文献及中国知网347篇中国文献的关键词、作者、研究机构进行热点挖掘、文本统计和图谱呈现,并对近两年国内外最新文献进行学科分类分析。结果表明:将元宇宙应用于高等教育与医学教育是该研究领域的重点研究方向,我国在相关领域起步较晚,但现处于高速发展阶段,未来研究人员需要进一步跨高校、跨地域、跨学科、跨国际合作。 展开更多
关键词 元宇宙 教育 CITESPACE 关键词共现 可视化分析
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基于中外文献关键词网络分析的知识产权信息服务研究
19
作者 王威 孙杰 《中国发明与专利》 2024年第9期6-17,共12页
知识产权信息服务是加强知识产权强国建设,支撑国家参与全球化竞争的重要途径。利用文献可视化工具,通过高频关键词共现、聚类、突现分析,对2013-2022年知识产权信息服务领域发表的中外文相关文献进行对比,探索近10年该领域研究现状、... 知识产权信息服务是加强知识产权强国建设,支撑国家参与全球化竞争的重要途径。利用文献可视化工具,通过高频关键词共现、聚类、突现分析,对2013-2022年知识产权信息服务领域发表的中外文相关文献进行对比,探索近10年该领域研究现状、热点和发展趋势的差异。研究发现,专利分析仍然是知识产权信息服务的核心内容;国内图书馆尤其是高校图书馆成为知识产权信息服务网点之一;中外文文献都十分关注知识产权信息服务平台建设、公共服务体系建设。相比之下,中文文献重点针对用户需求提升服务能力、服务效果等,对知识产权信息服务的商业模式探索较少,对版权、商标关注不够。从近10年的研究主题演进阶段中可以看出,中文文献中知识产权信息服务领域研究起步于科技查新,在平台建设中不断完善,初步构建服务体系。而外文文献则关注新技术在知识产权信息服务中的应用,重视专利分析、版权以及信息安全等相关问题。 展开更多
关键词 知识产权 信息服务 可视化分析 关键词分析
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基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法
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作者 贺前华 陈永强 +1 位作者 郑若伟 黄金鑫 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3482-3492,共11页
当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncer... 当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncertainty Sampling,CUS)的样本应用策略加速收敛进程.其核心思想是在模型训练中后期,利用网络的前向输出层对样本评价信息进行样本类不确定性度量,并转化成样本选用概率,随机抽取训练样本子集用于后续训练.由于简单样本的类确定度高,它们参与后续训练的概率降低,但不影响模型的区分能力,增强对判决边界样本的关注,达到提高模型训练效率的目标.基于AISHELL-1普通话数据集的实验结果表明,相对常规训练策略,平均训练时长缩短60%,收敛时长缩短47.5%.虚警率(False Alarm Rate,FAR)为0.5 FP/h时,该方法的错误拒绝率(False Reject Rate,FRR)从4.75%降至3.65%,相对下降30.1%,最大关键词加权值(Maximum Term Weighted Value,MTWV)由0.8374升至0.8531.通过分析错标样本参与训练的行为,证实了该方法具有屏蔽掉大部分错误标注样本的能力,减少错标样本对训练的损害.基于大规模AISHELL-2普通话数据集的实验进一步证实了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 检测 深度学习 端到端 类不确定性抽样
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