深度嵌套注意力下的SlowFast信息融合动作识别网络

视频动作识别在视频监控、自动驾驶等多个领域都有着广泛的应用。SlowFast网络是视频动作识别领域经常使用的网络。目前SlowFast相关网络中使用注意力进行相关信息增强,注意力机制与网络的结合方式是将注意力机制嵌套到网络的各个卷积块之间,如果将注意力机制深层嵌套到卷积块的具体卷积层中,SlowFast网络的信息提取能力将更进一步。首先提出了一种深度嵌套注意力机制,该深度嵌套机制内部包含一种可以提取时空与通道信息的注意力SCTM,使SlowFast网络的3种信息提取能力得到了进一步加强。此外,目前多流网络融合的信息并没有充分的交互与处理。提出了一种基于交叉注意力与ConvLSTM的多流时空信息融合网络,使多流网络中每个流的信息充分交互。改进后的SlowFast网络在UCF101数据集上的Top-1准确率已达到98.5%,在HMDB51数据集中的准确率达到了80.1%。均优于目前已有的模型,比原始SlowFast网络提高了2.64%,且鉴于上述数据,深度嵌套注意力的SlowFast时空信息融合网络在信息提取与融合方面具有优越性能。

基于神经网络信息融合的油气藏信息存储系统设计

针对现行油气藏信息存储系统鲁棒性、安全性较低的问题,提出了基于神经网络信息融合的油气藏信息存储系统设计方案。在系统硬件方面,通过对信息存储器选型与设计,完成系统硬件设计;在系统软件方面,利用神经网络信息融合技术对油气藏信息分类,并设计数据库对分类的油气藏信息存储。实验结果表明,在信息存储过载情况下系统崩溃率未超过2%,系统安全性系数在0.8以上,具有较强的鲁棒性与安全性。

融合物理信息的TPA-LSTM网络应用于台风条件下海上风电场风速多步预测

台风条件下海上风电场风速变化大、无明显周期性,这对海上风电场的风速预测造成了极大的困难。针对此问题,提出台风条件下海上风电场风速多步预测方法。首先,针对台风预报信息与风电场风速数据时间尺度不统一的问题,提出用嵌入层网络对台风预报信息进行动态插值。其次,基于Holland气压场模型和Batts梯度风模型构建融合物理信息的神经网络,将Holland模型和Batts模型中的经验参数替换成网络可学习的参数,并针对网络训练过程中可能出现的数值问题引入适当的近似方法。最后,对含时序模式注意力机制的长短期记忆网络(temporal pattern attention long short-term memory,TPA-LSTM)进行改进,嵌入融合物理信息的神经网络,利用近40年台风期间的数据进行训练和测试。结果表明,在引入较少参数的情况下,物理信息神经网络能减少TPA-LSTM网络的训练迭代次数以及提高预测精度,所提模型相比序列到序列(sequence to sequence,Seq2Seq)模型和TPA-LSTM网络具有更高的预测精度。

煤矿智能化与网络信息融合的实现——基于人工智能技术的分析和应用

随着工业化进程的不断发展,煤矿行业在现代化中面临的技术挑战也越来越严峻。为此,煤矿智能化技术和网络信息融合技术的应用成为提高煤矿安全生产水平的重要手段。本文从理论与实践两个角度入手,结合实际案例说明人工智能技术在煤矿智能化与网络信息融合中的应用,并阐述了人工智能技术推进煤矿智能化与网络信息融合所做出的重大贡献。研究表明,人工智能技术的应用可以显著的提高煤矿行业的安全生产水平,同时也有助于促进煤矿智能化与网络信息融合的进一步发展。

基于自适应门控信息融合的多模态情感分析

多模态情感分析的目标是使用由多种模态提供的互补信息来实现可靠和稳健的情感分析。近年来,通过神经网络提取深层语义特征,在多模态情感分析任务中取得了显著的效果。而多模态信息的不同层次的特征融合也是决定情感分析效果的重要环节。因此,提出了一种基于自适应门控信息融合的多模态情感分析模型(AGIF)。首先,通过门控信息融合网络将Swin Transformer和ResNet提取的不同层次的视觉和色彩特征根据对情感分析的贡献进行有机融合。其次,由于情感的抽象性和复杂性,图像的情感往往由多个细微的局部区域体现,而迭代注意可以根据过去的信息精准定位这些情感判别区域。针对Word2Vec和GloVe无法解决一词多义的问题,采用了最新的ERNIE预训练模型。最后,利用自动融合网络“动态”融合各模态特征,解决了(拼接或TFN)确定性操作构建多模态联合表示所带来的信息冗余问题。在3个公开的真实数据集上进行了大量实验,证明了该模型的有效性。

应用神经网络信息融合技术快速预测储层敏感性

快速、准确地诊断与预测储层敏感性损害问题一直是储层保护问题研究的一个重要领域,同时预测储层敏感性损害也是一门需要处理大量数据与信息的技术。信息融合技术是将各种途径、任意时间和任意空间上获得的信息作为一个整体进行综合分析处理的技术。利用信息融合技术进行敏感性损害预测能够尽可能多地使用已有的数据获取最为准确的结果,在输入参数较少的情况下给出一个可靠的数值结果,且受人为因素干扰较少。基于改进算法编制的神经网络信息融合技术储层敏感性快速预测软件分析表明,该方法受人为因素干扰小,可以诊断储层中那种敏感性是主要因素并给出一个确切数值,同时系统所需参数少,结果可靠(总体符合率达到91%),是一种能适用于现场的快速有效的方法,为油田合理处理敏感性损害提供了理论依据。

基于神经网络信息融合技术预测气藏水锁

快速、准确地诊断与预测气藏水锁问题一直是气藏开发中的技术难点。常规研究方法需使用大量岩心进行测试,且时间较长,无法快速应用于生产中。在充分分析水锁产生机理和各种影响因素的基础上,利用神经网络信息融合技术的三层前馈神经网络系统,以孔隙度等11个对水锁有影响的因素为网络的输入层节点,建立气藏水锁识别、诊断、评价和预测的信息融合模型,并编制软件,进行气藏水锁模拟预测。研究结果表明,该方法可快速给出气藏水锁程度,对比预测结果与实测结果有较高符合率。

一个融合网络安全信息的安全事件分析与预测模型

提出了一种融合网络安全信息的安全事件分析与预测模型·该模型能够对来自以IDS为主的多种安全部件和关键主机日志系统的网络安全信息进行校验、聚集和关联,从而整体上降低安全部件的误报率,扩展对网络中复杂攻击识别能力;能够结合目标网络安全策略,对目标网络的安全状况进行准确评估,分析出网络真正威胁所在;还能够基于特定攻击场景,对未来可能发生的具体攻击行为做预测,从而尽早发现潜在威胁,为采取有效响应措施赢得宝贵时间·

B5G:泛在融合信息网络

延续"线"—"面"—"体"的演进趋势,超5代移动通信系统(B5G)继续提高通信速率,拓展通信空间,完善通信智慧,演进为泛在融合信息网络。B5G使用更高的频段作为信号载体,数据速率达到太比特每秒量级。伴随网络性能的增强,B5G的适用空间拓展至陆海空天。与以往移动通信系统不同,人工智能(AI)成为B5G性能提升的强劲引擎。基于AI的干扰管理、深度学习智能信号处理以及太赫兹技术成为物理层关键技术。基于极化码的中继、多天线、多址技术是传输层关键技术。基于AI的移动网络架构、面向人机物泛在融合的全析网络架构以及认知增强与决策推演的智能定义网络架构等方式的新架构被应用于网络层。

数字图书馆网络信息资源的融合利用研究

随着社会的不断进步和网络的飞速发展,图书馆信息资源越来越丰富,数字化趋势越来越明显,为了发挥图书馆信息服务的职能,在网络潮流的冲击下,继续保持其核心竞争力,图书馆网络信息资源的融合利用就成为了其目前急需解决的重要课题。

高职院校图书馆网络信息资源融合研究

人类科学技术发展到今天,已不再是以往任何时期的各个学科单独纵向深入研究和发展,而是更加趋向多学科横向、交叉的综合与融合走势。特别是在信息技术领域里,随着互联网技术的日趋完善和成熟,信息技术在国民经济各个领域中被广泛应用和快速提高,尤其是在我国国家层面于2015年年初全国"两会"上提出"互联网+"行动计划后,信息融合更被信息管理和研究部门关心和重视。本文作者结合本高职院校现实工作实际情况,深入探讨高职院校图书馆网络信息资源融合的意义、发展思路及方法,以供图书馆业界对信息融合感兴趣的研究者予以参考。

多异构信息网络融合的在线学习资源推荐

融合多个信息网络为学习者推荐全面、精准的在线学习资源已成为现阶段教学改革的研究热点。定义了多异构信息网络融合的相关概念,设计了学习资源推荐的总体框架,分析了学习资源推荐系统的核心模块,包括学习者学习兴趣建模、基于学习兴趣相似度的学习资源推荐、基于学习者相似度的学习资源推荐等。选取了中国大学MOOC、博客、论坛、贴吧等异构信息网络作为在线学习资源推荐的来源,结合智慧教育对精准资源推荐改革的需求进行了应用案例的实践研究。多异构信息网络融合的学习资源推荐对在线学习资源融合、学习资源库构建、智能推荐、实践教学改革等领域的理论研究和实用开发有重要的参考价值。

高校数字校园环境下网络信息资源的融合利用

随着网络技术的飞速进步,海量的网络信息资源给人们带来便利的同时也给人们带来不少麻烦,为了让用户更加快捷便利的搜索和获取安全、有效的信息,避免用户不知不觉的迷失在信息海洋中,本研究对网络信息资源的有序化整理和融合,在保障网络信息资源质量的同时,减小资源体积的过程进行论述。

Farima模型在海上无线网络状态融合中的应用

为了克服海上无线网络信号传输中的噪声干扰,本文将小波变换和Farima模型应用于信号状态融合,首先利用小波变换对信号进行分解,再利用Farima模型进行预测,最后对重构后的信号进行融合,实验结果表明本文算法融合速率高,准确性好。

量子与经典融合安全通信关键技术研究

针对实际QKD系统应用,本文总结了量子密钥分发系统中所使用的相位调制器、波长选择开关等基础器件特性的研究。以双M-Z型QKD系统为例,提出了利用相位调制器进行相位实时跟踪补偿的系统模型,利用SPDM功能模块技术,提出以单光子探测光子统计计数表征干涉相位漂移的实时检测与补偿方法;采用WSS技术弹性管理波长,解决QKD系统接入网多波长复用技术难题;总结提出的基于DD-OFDM系统无源光器件特性测试方案,监测量子通信与经典通信融合接入网,改善系统稳定性,这对于量子通信实用化和产业化发展有重要意义。

“三网融合”环境下数字图书馆建设重心

"三网融合"是全球信息化的发展趋势,其发展来势凶猛,技术层出不穷。在这样大的环境下,研究数字图书馆建设的重心,最终实现图书馆网络信息资源融合利用,是图书馆业界科技工作者的责任所在,也是图书馆人的光荣和自豪。作者分别从"三网融合"和图书馆网络信息资源融合的定义、作用、意义等方面进行论述。最后作者号召大家携起手来,克服困难,及早解决网络信息资源融合利用的难点,完成数字化图书馆建设。

“三网融合”环境下数字图书馆建设重心

"三网融合"是全球信息化的发展趋势,其发展来势凶猛,技术层出不穷。在这样大的环境下,研究数字图书馆建设的重心,最终实现图书馆网络信息资源融合利用,是图书馆业界科技工作者的责任所在,也是图书馆人的光荣和自豪。作者分别从"三网融合"和图书馆网络信息资源融合的定义、作用、意义等方面进行论述。最后作者号召大家携起手来,克服困难,及早解决网络信息资源融合利用的难点,完成数字化图书馆建设。

信息网络融合普遍接入机制设计

通过对信息网络融合普遍接入的背景进行分析,提出拍卖是实现社会福利最大化的有效手段,并对拍卖机制进行设计,发现其既可以解决规制者与被规制企业之间信息不对称这一最大障碍,也可以有效的促进信息网络融合时代运营市场的发展.

三网融合是智慧城市的基础平台

本文从三网融合的实质和意义、三网融合是智慧城市的基础平台、三网融合使企业和百姓受益、广电网络运营行业未来发展趋势分析、当前广电网络运营行业应重点做好的几方面工作等五个方面阐述了三网融合的重要作用,以加快三网融合的进度,促进智慧城市建设。

基于改进遗传算法的电力系统保护CPS关键业务路由优化

电力CPS (Cyber-Physical System, 信息物理融合系统)是智能电网的重要特征之一。针对当前,电力CPS中系统保护信息空间对电力系统空间影响的研究还相对较少,因此需要重点研究以解决其在电力的安全稳定可靠运行问题。本文针对系统保护这一智能电网中的代表性的CPS,提出了改进的遗传算法解决通信链路中断后对于网络业务路由路径的优化问题。该方法首先进行跨空间的风险传播影响分析,然后通过对电网潮流影响、业务平均时延、全网均衡度等指标进行系统保护网络通信链路中断对于电网产生的影响分析,最后通过实例仿真实验表明该解决方法在满足时延和电网潮流影响的基础上,优化后的路径比原始路径在全网业务均衡度指标上提升了49%,保障了网络可靠性。