数据仓库保证任务一致性的多版本实视图维护

本文在 3vwq算法的版本控制和补充思想的基础上 ,提出利用实视图的相关性和通过灵活的版本控制解决用户查询时的任务一致性问题和视图维护的多版本问题。

目标任务一致性的体育课堂研究——“排球:正面双人对垫”课堂观察

以"目标任务一致性的体育课堂研究"为主题,对"排球:正面双人对垫"一课进行课堂观察。评价任务在课堂中分为阶段性评价任务与层次性评价任务。从这样的视角,通过对数据的分析及课堂的观察探究得出结论:有评价任务的学习积极性高,有挑战的评价任务参与度高。

基于双任务一致性的半监督深度学习医学图像分割方法

【目的】医学图像分割是医学图像分析中的一个重要内容。现有的大部分图像分割算法都是基于监督学习,而实际应用中医学图像标签难以获取,大量标注需依赖领域专家,费时费力。因此,提出一种双任务一致性的半监督医学图像分割模型。【方法】该模型采用一个编码器,两个解码器的网络结构,其中编码器和一个解码器实现图像分割,与另一个解码器实现图像重建。无标签数据通过一致性分割与重建任务得到的两个不同图像背景计算损失并优化网络参数。同时在网络的编码器部分加入注意力模块以更好地获取分割区域的空间位置信息,并使用锐化操作增加无标签数据重建输出的置信度。【结果】在肝脏和细胞数据集上IOU分别为0.953 6和0.821 0,相较于U-Net提高了1.5%和4.82%;在眼底血管数据集上,SP值为0.983 0,与第二名相比提升了0.18%。【结论】本文模型与有监督方法和半监督方法相比,在医学图像分割的有效性和泛化性上有一定的性能提升,能有效解决数据集数量少、小病灶分割难度大的问题。

含不一致任务重量的同型熔炼炉批调度优化

为求解含不一致任务重量的同型熔炼炉批调度问题,建立了最小化最大任务完工时间优化模型,设计了一种混合粒子群算法(HPSO)。算法使用随机生成的任务序列作为粒子,采用批首次匹配(BFF)规则对任务序列分批,最长加工时间(LPT)规则将批分配到批处理机,并提出了一种最小完工时间差(MCD)规则对LPT调度结果进行优化;为避免早熟,算法引入交叉和变异操作搜索最优解。通过仿真实验与SA、GA算法对比,实验结果表明算法具有良好的性能。

模具精铸中不一致任务单熔炼炉批调度优化

单熔炼炉批调度问题属于不一致任务单机批调度问题,熔炼批加工时间与批内任务需熔炼重量之和为线性函数关系。建立了单熔炼炉最小化最大任务完工时间的优化模型,提出了基于任务分批序列的混合粒子群算法(HPSOB)进行优化求解。该算法使用随机生成的任务分批序列作为粒子,采用批重量匹配(BWF)启发式规则对违背批重量约束的染色体进行修复。为避免早熟问题,算法引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,通过粒子同个体最好解和群体最好解的交叉以及粒子自身的变异方式来搜索最优解。仿真实验结果验证了HPSOB算法的有效性。

PPDDL一致性规划任务的有限域转换方法

给出了PPDDL一致性规划任务和有限域一致性规划任务的定义,扩展了非确定动作等相关语义,并在此基础上提出了一种将PPDDL表示的一致性规划任务转换为有限域表示的一致性规划任务的CFDR方法,实现了经典规划的FDR转换算法在一致性规划中的扩展。相比MCPT算法,主要改进了其中的合成不变量方法和任务生成方法,此外还增加了对于非确定动作效果的表示和处理。通过在标准的一致性规划域上的实验,证明了CFDR的适用性和有效性。

错误结果反馈对追踪任务学习迁移的影响

采用电脑追踪任务探讨错误结果反馈(KR)对运动技能学习迁移的影响。抽取在校大学生,随机分为正确KR组、错误KR组、混合KR组(组间性别均衡设计)。在第1-3 d,3组受试者练习时分别获得正确的KR、错误的KR,或者获得25次正确KR后,再获得25次错误KR。正确的KR是每次追踪误差的毫秒数,错误的KR则是正确KR数值+10 mm。在第4 d,3组受试者分别在无KR的条件下,用原任务进行保持测试10次,之后再操作两个迁移任务各10次。显示:KR在一致性时机任务和电脑追踪任务中的作用机理类似,当可以获得KR时,学习者将它作为觉察和纠正操作错误的信息源;错误KR会带来迁移测试绩效的偏差。提示:学习者形成自身觉察错误能力是运动技能学习的关键,实践工作者应根据运动情境的特点,合理地提供结果反馈,以促进运动技能的学习。

基于数据仓库多版本数据更新控制算法的研究

作者在分析数据仓库联机维护与下查的3vwq算法的基础上,研究并提出了保证任务一致性的不限制版本数的实视图维护方法及多用户查询和系统维护之间的协调算法。通过使用改进后的算法,使数据仓库的维护性能得到了较大的提高。

脑图像数据中的独立分量分析方法

针对脑功能磁共振成像在处理数据时空间维数较大的问题,提出一种空间独立分量分析(ICA)方法。研究空间ICA方法的基本模型结构和空间ICA的3种常见算法,即Infomax算法、Fixed-Point算法和Orth-Infomax算法。设计中文词义辨别实验,并使用线性相关方法进行算法比较。实验结果表明,与Infomax算法、Fixed-Point算法相比,Orth-Infomax算法任务相关分量的时间序列与参考函数的平均相关系数最大,具有较高的求解质量和求解效率,能够有效处理脑功能磁共振成像系统中存在的大量数据。

冲突观察范式下冲突适应的机制

冲突观察诱发的冲突适应不受反应执行的影响,因此更纯净。该研究分别采用Stroop任务、单词Flanker任务和字母Flanker任务的冲突观察范式,在三个实验中考察了冲突适应的机制。在三个实验中,冲突适应都表现在反应任务中的一致试次和不一致试次上;不一致试次之后的干扰效应显著小于一致试次之后的干扰效应;冲突适应量服从正态分布。因此,该研究首次在冲突观察范式下揭示了冲突适应的分布特征,为认知控制研究提供了新思路。

含不同投放时间和重量的单熔炼炉批调度优化

单熔炼炉批调度中,熔炼批加工时间与批内任务需熔炼重量之和为单调递增函数关系。考虑不同任务投放时间和任务重量,建立了单熔炼炉最小化最大任务完工时间的优化模型。提出了基于任务序列的混合模拟退火算法(HSA)。HSA算法直接将任务分配到批,并通过BFF规则进行分批。仿真实验结果验证了HSA算法的有效性。