基于词向量扩展的语义信息检索研究综述及应用展望

运用词向量技术,对检索关键词进行语义相似度计算和查询扩展,得到查询扩展词集,实现更好的检索效果,提高数字学术文献信息检索的查准率和查全率,并提出基于词向量扩展的数字学术文献语义信息检索框架。

基于用户向量扩展的协同推荐方法

在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西。在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐。随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少。为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解（SVD）降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户对项目的预测评分。实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式,能够提高预测评分的准确性。

基于向量扩展多核处理器的矩阵乘法算法优化研究

在GODSON-3B八核处理器平台上,对矩阵乘法算法进行了优化和评估,针对矩阵乘法中A,B,C三个矩阵各自的访存特点,采用不同的方法对其访存行为进行优化,隐藏访存时间,使矩阵乘法性能达到122Gflops,效率为95.3%.

基于LLVM的RISC-V向量扩展栈帧布局优化

为了能够生成正确、优化的机器指令代码,需要在编译器后端代码的生成阶段,设计和使用合适的程序栈帧布局.由于RISC-V向量扩展架构具有可伸缩性、其向量寄存器的长度在编译时不可知,传统的栈帧布局无法适用.之前LLVM中针对向量扩展实现的栈帧布局虽然能够生成正确的机器指令,但存在访存指令较多,栈帧空间较大,以及预留寄存器较多等问题.我们对原有实现所存在的问题进行分析,在此基础上提出了新的布局方式以及向量对象地址计算方式,并通过巴塞罗那超算中心开发的测试集进行验证.实验表明新的栈帧布局能够有效减少访存指令数和栈空间大小.

基于阴影向量扩展的阴影检测方法

提出了一种基于阴影向量扩展的阴影检测新方法。该方法依据阴影区域的光学特性,先找出前景中能够表达阴影区域主要特征的阴影向量,再根据阴影向量扩展出整个阴影区域。测试图库的实验结果表明该方法能有效的检测出前景中的阴影,并且改善了传统方法在强阴影识别方面的缺陷,以及常常把目标局部误识别为阴影的问题。

基于扩展VSM的Web服务发现

在扩展空间向量模型(VSM)的基础上设计并实现了一种Web服务发现机制。该机制结合Web服务语法和结构信息,利用相似度计算实现Web服务的发现。系统通过分析Web服务描述文档结构特点,改进现有的VSM模型,并加入WordNet扩展同义词相似概念,使得语义上等价的词被映射到相似的特征向量上,消除存在歧义的上下文,定义Web服务语法相似度函数,实现Web服务潜在语义信息的进一步挖掘。实验评测和分析表明,基于扩展VSM的方式使Web服务发现的查准率提高了9.7%,错误率降低了8.5%。

基于AVX512的格密码高速并行实现

量子计算的迅速发展可能对当前广泛使用的公钥密码算法造成严重威胁。格密码因优秀的抗量子安全性和高效的计算效率在后量子密码中占据重要地位。美国国家标准技术研究院于2022年5月公布4个后量子密码标准,其中3个是格密码算法,Kyber算法便是其中之一。随着后量子密码标准的确定,Kyber算法高效实现的需求日益增加。基于512位高级向量扩展(AVX512),对Kyber算法进行优化与高速并行实现。使用惰性模约减、优化的蒙哥马利模约减及优化的快速数论变化等技术,充分利用计算机的存储空间,减少大量不必要的模约减操作,提高多项式计算的效率与并行性。采用冗余比特技术,增强多项式抽样过程中比特的并行处理能力。通过AVX512的512 bit位宽和8路并行实现哈希运算,并对其产生的伪随机比特串进行合理调度,充分发挥并行性能。基于AVX512指令集高速并行实现Kyber上的多项式计算和抽样,并进一步实现整个Kyber公钥加密方案。性能测试结果表明,与C语言实现相比,基于AVX512实现的密钥生成和加密算法获得了10~16倍的加速,解密算法获得了约56倍的加速。

油气站场多级多米诺事故下的安全风险评价

为降低油气站场内人员伤亡和财产损失的风险,以某站场内储罐区为研究对象,在确定事故扩展向量和临界值的基础上,利用概率单位模型计算储罐损坏概率,利用贝叶斯网络确定多级多米诺事故的传播路径,由此建立多级多米诺事故的定量风险评价模型,并根据人体脆弱性模型计算不同潜在风险下固定位置的个人风险和社会风险。结果表明,贝叶斯网络综合考虑了储罐间协同作用和不同层级多米诺造成的影响,二级多米诺以后的风险有所增大且不应忽略,个人风险涵盖了储罐区内的所有储罐,社会风险中的最大死亡人数为95人,评价结果更符合实际工况。研究结果可为油气站场选址和防灾、减灾提供实际参考。

基于SVG的可视化技术在继电保护定值在线校核系统中的应用

随着越来越多的电力自动化系统集成于调度自动化平台,图形系统的标准化与图形共享是电力自动化系统研究的重要方向之一。针对目前继电保护定值在线校核系统图形建模存在的问题,提出了从整定计算系统、故障信息系统中导出图形文件再导入到定值在线校核系统的方案,实现了上述系统图形之间的无缝连接,达到了图形共享的目的。在简要分析继电保护定值校核图形交互、数据可视化需求的基础上,采用.Net平台反射机制与JavaScript函数之间相互通信,实现了继电保护定值校核结果的动态刷新与良好交互。通过采用多种展示手段,很好地实现了告警功能。目前,所采用的方案在某省级电网公司在线校核系统中得到了成功应用。

一种基于H.264/AVC的压缩域运动对象分割方法

目前大部分压缩域视频对象的分割方法主要面向MPEG系列视频标准,且算法建模复杂。为了解决这一问题,现提出了一种新的基于H.264/AVC的压缩域时空联合运动对象分割(TSMOS)算法。该方法主要利用压缩码流中的DCT系数和运动矢量信息进行对象分割,并首先利用相邻帧DCT系数之差提取运动对象轮廓,同时通过对轮廓进行形态学和抗噪声处理来得到粗糙的运动对象帧差掩码;然后采用运动向量归一化、噪声向量滤除、权值扩展向量中值(WEVM)滤波及前帧分割结果后向投影技术来得到对象的运动掩码;最后通过引入有效机制合并帧差掩码和运动掩码来分割运动对象。实验证明,该算法可取得较好的分割效果。

少量声速剖面时浅海声传播不确定性研究

当只有少量的浅海实测声速剖面时,不能直接利用Monte Carlo法研究声传播的不确定性。基于经验正交函数法,提出扩展向量法对少量实测声速剖面进行扩展,产生与实测声速剖面统计量基本一致的扩展声速剖面,基于MonteCarlo法,利用扩展后的声速剖面计算了声传播损失概率密度分布。结果表明,扩展向量元素服从标准正态分布,扩展后的数据捕捉到了未能测量到、但可能存在的声速剖面,该方法为浅海环境下实测声速剖面数据较少时,研究声传播不确定性提供了一种新的途径。

中国通货膨胀的内在周期波动与外在水平波动的驱动机制研究

无论是从有关中国宏观经济周期性文献,或者还是从有关中国通货膨胀文献来看,它们均普遍忽略了中国通货膨胀的内在周期与外在水平波动的分析。为此,文章首先从内部时域和频域视角,通过"谷-谷"划分法和谱分析方法对1990年到2016年的CPI进行了周期划分和波动成分分解;随后从外部视角通过对驱动通货膨胀水平波动的系统因素,进行因子提取,采用FAVAR方法研究了价格变动的影响机制。主要发现:(1)中国以CPI为度量标准的通货膨胀在1990年1月到2016年12月完整经历了6轮周期。在有些轮次周期中,上升跨越度和下降跨越度有明显的不对称性。(2)内在成分中,食品项的主周期长度和次周期长度均与CPI指数保持高度一致,食品对CPI总指数的影响相对较大,长期保持同向变动。(3)外在机制中,外部冲击因素因子、通货膨胀自身惯性和预期对中国通货膨胀变动具有较为重要的驱动贡献。中国通货膨胀不仅是货币现象,而且也是外部冲击、自身惯性与预期波动的重要驱动结果。

云计算环境中资源优化推荐技术研究

随着系统规模的不断扩大和数据获取量的指数级增长,在传统推荐系统的冷启动、精确性、扩展性等问题严峻化的同时,实时性问题亦成为面向海量数据推荐系统新的瓶颈点。基于传统推荐领域的主流算法,提出了一个扩展向量推荐模型。根据扩展模型对推荐算法中对象的向量进行合理扩展,通过相似度计算等过程动态选取推荐集,完成对目标对象更精确的推荐。实验结果表明,与传统推荐算法相比,基于新模型的推荐算法可以显著地提升推荐效果,成功克服冷启动问题。

一种基于知识发现的拓展型竞争情报系统

目前,制约竞争情报发展的一个关键问题就是情报的收集与分析手段比较落后,远远不能胜任竞争情报系统所蕴含的特点和功效。本文将竞争情报作为一种特殊的知识,吸纳知识发现理论成果和方法,提升现有竞争情报系统的构造技术,真正做到快速、全面、准确和智能化的竞争情报生成和利用。

基于集成神经网络的短文本分类模型

针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神经网络(RNN)对短文本语义进行建模,捕获短文本内部结构的依赖关系;最后,在训练模型过程中,利用正则化项选取经验风险和模型复杂度同时最小的模型.通过对语料库进行短文本分类实验,验证了所提出模型有较好的分类效果,且该分类模型可处理变长的短文本输入,具有良好的鲁棒性.

极坐标-直角坐标下水下目标跟踪算法及试验研究(英文)

在实际水下目标跟踪系统中,由声纳获得的速度量测是一个相对径向速度,并且量测噪声是非白的,为此提出了基于扩展量测和扩展状态的混合坐标系下水下目标跟踪算法。该方法把径向速度量测引入观测模型,提高了目标的状态估计精度和收敛时间;引入了扩充向量,克服了实际水下目标观测噪声非白的影响。提出了水下多目标跟踪水池试验方法。该方法应用静态长线阵和多目标信号源在水池实现了多目标和跟踪体之间的相对运动的模拟。水池试验结果表明所提出的方法性能明显优于基于量测转换跟踪方法(如MC方法),具有重大工程应用价值。

利用复合光谱纹理特征进行城市边缘区不透水层提取

城市边缘区是城市化活跃的地区，在遥感影像上呈现出错综复杂、异质强的特征，对该地区不透水层的遥感提取带来一定的困难。本文引用扩展支撑向量机（extended support vector machines，ESVM）的软硬分类方法，结合光谱和纹理特征变化，对正在发生快速土地覆盖变化的城市边缘区的不透水层进行了提取。本文提出的方法将纹理变化作为有效信息表示城市边缘区的变异，并结合软硬分类方法的特征进行了不透水层纯净、混合像元的识别。研究区城市边缘区的试验结果表明，将纹理特征作为描述不透水层的空间特征指数能够将纯净、混合像元的识别效率提高10％，整体分类精度提高l％-5％，优于传统的软分类、硬分类方法。

小波多尺度下真彩色图像边缘检测

现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供多尺度下的边缘信息。提出了小波多尺度下彩色图像边缘提取算法,利用小波多尺度特征模板对R、G、B三个分量滤波磨光输出,并对磨光后的图像进行向量扩展梯度(Vector Expand Gradient,VEG),提取边缘。实验结果表明算法能有效地在不同尺度下提取真彩色图像由细到粗的轮廓边缘信息。

基于随机模型改正的有色状态噪声处理新方法

控制有色状态噪声影响除了通过状态向量扩展的方法外,也可以通过修正随机模型。提出采用多项式长除法将有色状态噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,进而求取有色状态噪声方差。利用该方差对随机模型进行修正,再结合现代时间序列分析方法,构造出新的ARMA新息模型,并根据该新息模型设计状态最优滤波器。为了说明该方法的正确性和合理性,将它与标准的Kalman滤波和状态向量扩展法进行分析和比较。结果证明利用该方法能有效地控制有色状态噪声的影响。

随机荷载作用下随机结构线性反应的概率密度演化分析

提出了随机荷载作用下随机结构线性静力反应的概率密度演化方法 .基于力学平衡方程 ,导出了随机荷载作用下随机结构反应的状态方程 ,进而引入扩展状态向量 ,建立了随机荷载作用下的随机结构静力反应的概率密度演化方程 ,讨论了其差分数值求解技术 .进行了八层框架结构在随机荷载作用下的反应的算例分析 .在单一随机参数结构的情况下 ,与随机结构反应的精确解答进行了对比 ;对于多个随机参数结构随机反应 ,则与MonteCarlo分析结果进行了比较 .研究表明 ,本文提出的方法具有很高的精度及良好的实用性 .