基于双源数据的云计算创新合作网络多维分析

随着云计算技术的快速发展和广泛应用,合作创新网络逐渐成为推动其进步的关键因素。文中以双源数据为基础,对云计算创新合作网络进行了多维分析。首先,阐述了双源数据的概念、分类和特点,并介绍了创新合作网络的构建方法。其次,详细探讨了多维分析方法在创新合作网络中的应用,并提出了相应的优化策略。最后,总结了研究的主要发现,并对云计算创新合作网络的发展提出了展望和建议。

双源数据导航下科技创新知识流向研究——以中国人工智能领域为例

在全球科技不断进步,新兴技术层出不穷的背景下,有价值、关键的科学知识转移是企业进行技术创新的基础来源。以人工智能领域为例,构建了中国人工智能科技创新知识流向概念模型,并在文献和专利双源数据导航下,刻画了科技知识在学术界和企业界之间的转移分布。研究发现:学术界知识流向高校、研究院所和企业,主要流动方向为高校;相比基础科学知识的转移,学术界向企业转移应用性技术知识的比例大;应用性技术知识的转移多发生于同性质的机构企业之间,跨越组织性质产生的知识流动较少。

基于门控注意力和多尺度残差融合的双源遥感图像语义分割

遥感图像语义分割是基于地理对象进行遥感图像分析的关键和重要步骤。遥感影像数据与高程数据可形成有效的特征互补,进而提升像素级分割精度。以Swin Transformer为主干网络提取多尺度特征,融合自适应门控注意力机制和多尺度残差融合策略,提出双源遥感图像语义分割模型——STAM-SegNet。自适应门控注意力机制包含门控通道注意力机制和门控空间注意力机制。门控通道注意力通过竞争/合作的机制提升双源数据特征之间的相关性,有效提取双源数据的互补特征。门控空间注意力利用空间上下文信息动态地过滤掉部分高层语义特征,筛选出精确的细节特征。多尺度特征残差融合策略通过多尺度细化和残差结构充分捕获多尺度上下文信息,加强对阴影、边界等细节特征的关注,同时提升模型的训练速度。在Vaihingen和Potsdam数据集上进行实验,所提方法分别取得了89.66%和92.75%的平均F1-score,具有比DeepLabV3+、UperNet、DANet、TransUNet、Swin-UNet等网络更高的分割精度。

The Design and Construction of Jiangxi Red Tourism Resource E-C/C-E Bilingual Parallel Corpus

On the basis of description of the necessity in construction of the Jiangxi red tourism resource E-C/C-E bilingual parallel corpus, this paper discusses the design and construction of the corpus. In its design, it describes the general design and the framework of the corpus, then it describes its construction including data collection, the standard for the sorted data, data selection, data digitalization, data tagging and data aligning. With the construction, it will not only realize purposes and functions of the corpus, but also provide others with ways or means to use the corpus and to establish such kind of corpus.