基于双重多视角表示的目标级隐性情感分类

目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务。目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感。针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐性情感分类方法,采用3种视角对目标和输入文本进行建模,分别设计文本自身的表示学习、图视角下的表示学习以及外部知识视角下的表示学习,并通过卷积神经网络将3种视角下的表示进行深度融合。此外,同时采用上述3种视角对目标进行表示学习,将文本的语义表示和目标的语义表示相结合,并输入到情感极性分类器中。在5个公共数据集上进行实验并与8个基线模型的对比结果表明,该方法性能达到了最优水平,在News MTSC-mt和News MTSC-rw隐性情感分析数据集上的F1_m值分别比最好模型提高1.0%和2.6%,在Laptop14、Restaurant14和Twitter显性情感分析数据集上的F1_m值分别比最好模型提高3.6%、1.4%和1.6%。

基于图像融合与多尺度分割的目标级变化检测

传统的像素级变化检测对辐射校正及阈值选择要求较高,因而在实际应用中受到诸多限制。在分析多尺度分割的基础上,提出了一种目标级的变化检测方法。分别利用粗、细尺度对各时相遥感图像的融合图像进行面向对象分割,以获取不同尺寸的目标区域,构造目标的特征进行向量分析得到差异图,并定义变化信息的强度,再利用多值逻辑理论将粗、细尺度下的检测结果进行决策级融合。实验结果表明,与传统的像素级检测方法相比,该方法受辐射差异影响小,检测精度更高,且检测结果对变化强度的衡量准确,能对应于有一定物理意义的目标变化。

汽车ACC毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方法研究

自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况。针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能。通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN通信报文解析程序,分析毫米波雷达和视觉传感器特性等,完成了对雷达和视觉信号的采集及处理,实现了感知系统目标级融合。并在巡航和跟车工况下进行离线仿真,验证了目标级融合方案能够有效地提高感知系统的准确性和合理性。

面向大规模图像拷贝检测的一种目标级签名提取方法

针对传统的不变量提取方法耗时巨大、对图像背景和前景目标不加取舍、特征冗余多而且区分性差的问题,提出一种目标级签名提取方法——BLIP.首先提出一种快速的仿射不变局部特征检测与描述方法,将提取速度由秒级提升到毫秒级;然后采用改进的二进制化赋范梯度算法检测图像中的前景目标,并将目标区域内BLIP的空间上下文编码为二进制图像签名.实验结果表明,BLIP方法对网络中常见的拷贝攻击具有良好的鲁棒性,提取时间仅需8.9 ms,消耗的内存分别为尺度不变特征变换算法的0.17%,二进制鲁棒尺度不变关键点算法的2%.

隧道环境内无人驾驶车辆目标决策两级信息融合感知策略

基于隧道内的特殊行驶环境和无人驾驶感知需求,选择合适的传感器及硬件搭建试验车辆,构建了毫米波雷达与摄像头多传感器融合的感知系统;基于YOLOv4目标级信息融合算法和改进D-S证据理论决策级信息融合算法,提出了一种“目标决策”两级信息融合策略;最后,在城市道路隧道环境内开展了感知信息两级融合验证试验,试验结果表明:相比单一的摄像头或毫米波雷达感知效果,基于摄像头与毫米波雷达传感器感知ROI区域关联实现的目标级融合结果可以提高9.51%的识别准确率,弥补了单一传感器在隧道环境内感知技术的不足;基于目标级融合感知结果,利用改进后的D-S证据理论算法再进行决策级融合,相比于单一的目标级融合结果,误检率降低了3.61%,显著提高了检测精度。采取多传感器感知信息目标决策两级融合策略能够满足隧道特殊环境内无人驾驶车辆可靠感知需求,为推动无人驾驶技术落地应用提供了理论与技术支撑。

花岗岩类水泥稳定级配碎石基层混合料配合比设计方法研究

针对水泥稳定级配碎石混合料配合设计方法的不足,引入混合料目标级配的概念,提出填充料、嵌挤料、骨架料等配合比设计专用名词。以广东省普遍应用的水泥稳定级配碎石基层混合料级配范围为基础,采用统计归纳的方法,建立9条运营良好的高速公路花岗岩类混合料填充料、嵌挤料、骨架料等相关通过率与7 d无侧限强度关系,并拟合各强度影响因素与无侧限强度之间的关系(校正决定系数Adj R 2=0.9178),构建了花岗岩类水泥稳定级配碎石配合比设计方法。新的配合比设计方法解决了水泥稳定级配碎石基层混合料级配设计目标不明确、经验要求高、设计工作量大等问题,且可在设计初期预估无侧限强度。

云计算环境中绿色服务级目标的分析、量化、建模及评价

高能效性问题是开启绿云计算新纪元的主要障碍之一.特别是随着全球气候变化和对能量依赖程度的不断增加,绿色计算作为一种新的高端计算,受到了人们的广泛关注.为了实现云计算能耗的最小化,实现对绿色服务级目标的可量化和可管理,我们开展了关于云计算环境中绿色服务级目标的分析、量化、建模及评价的研究.在本文中,首先给出了绿云的定义.随后,通过借鉴服务级目标和绿色计算的相关理论,对实现绿色服务级目标的原理进行了系统的分析.之后,基于绿云的原理和方法,提出了一种多维能耗模型M2EC.理论和实验结果均表明M2EC模型在高能效方面具有明显优势,实现了云计算环境中能耗和服务级目标之间的均衡.

面向应用服务级目标的虚拟化资源管理

在虚拟环境中实现应用服务级目标,是当前数据中心系统管理的关键问题之一.解决该问题有两个方面的要求:一方面,在虚拟化层次和范围内,能够动态和分布式地按需调整虚拟机资源分配;另一方面,在虚拟化范围之外,能够控制由于虚拟机对非虚拟化资源的竞争所导致的性能干扰,实现虚拟机性能隔离.然而,已有工作不适用于虚拟化数据中心场景.提出一种面向应用服务级目标的虚拟化资源管理方法.首先,该方法基于反馈控制理论,通过动态调整虚拟机资源分配来实现每个应用的服务器目标;同时,还设计了一个两层结构的自适应机制,使得应用模型能够动态地捕捉虚拟机资源分配与应用性能的时变非线性关系;最后,该方法通过仲裁不同应用的资源分配请求来控制虚拟机在非虚拟化资源上的竞争干扰.实验在基于Xen的机群环境中检验了该方法在RUBiS系统和TPC-W基准上的效果.实验结果显示,该方法的应用服务级目标实现率比两种对比方法平均高29.2%,而应用服务级目标平均偏离率比它们平均低50.1%.另一方面,当RUBiS系统和TPC-W基准竞争非虚拟化的磁盘I/O资源时,该方法通过抑制TPC-W基准28.7%的处理器资源需求来优先满足RUBiS系统的磁盘I/O需求.

基于多因素线性模型的项目级路面养护目标确定方法

针对各项目级路段的路况、路龄和重要性差异较大,且计划年度路面性能的允许衰减值也有较大差异,以路段的使用性能现状、衰减速度、交通流量、区位重要性4个影响因素作为计算指标,运用主客观组合赋权法计算权重,提出基于主客观组合赋权法的多因素线性模型。在对模型的分析求解的基础上,通过对湖南省高速公路项目级养护目标进行了验证,验证结果表明该方法对于养护管理部门进行养护目标的制定具有使用价值。

院科两级综合目标管理系统的需求分析和可行性研究

介绍开发院科两级综合目标管理系统的必要性,从面向患者服务、临床和行政科室服务、医院管理服务、政府管理部门服务等方面阐述了深圳市第二人民医院开发院科综合目标管理系统项目的需求分析,并从思想基础、组织基础、政策基础、设施基础、技术基础等方面论述建设院科两级综合目标管理系统的可行性。

EDA/ESDA系统级目标设计方法探讨

本文比较EDAIESDA设计方法与传统电子系统设计方法的不同，探讨EDA／ESDA系统级目标设计方法以及自顶到底（Top－Down）的设计概念，介绍EDA／ESDA的系统构成。

目标声源级指向性对被动声自导鱼雷命中概率的影响

分析了目标声源级在水平面内的指向性对被动声自导鱼雷命中概率的影响,给出了鱼雷相对自导作用距离与目标声源级的关系曲线图,对不同舷角和目标机动情况下的鱼雷攻击目标命中概率进行了仿真计算,分别得出了等概率曲线图。计算结果表明:受目标声源级指向性的影响,在浅海区攻击定速直航目标时,为达到一定的命中概率,潜艇必须占领有利的发射阵位,而攻击机动规避的目标,比攻击定速直航目标的命中概率普遍要低,一定距离条件下只有在70°和180°左右舷角时命中概率才能达到80%。因此,潜艇使用被动自导方式的鱼雷攻击目标时,应当充分考虑目标声源级指向性的影响,综合考虑影响鱼雷作战使用效能的各种因素,选择有利目标舷角和合理射距。

两级多目标规划全局优化问题的一种算法

针对两级多目标规划问题,应用KUHN-TUCK充要条件,将其转化为等价的单级多目标规划问题,为了尽可能地减少主观因素的影响,采用信息熵方法来确定权重,再将其化为单级单目标规划问题。对于单级单目标规划问题,在应用罚函数将约束规划转化为无约束规划的前提下,利用蚂蚁算法对解决无约束函数优化问题上的优良特性,求解得到问题的全局最优解。

论高校两级目标管理下教学秘书综合素质的培养

高校教学管理是高等教育管理的重要组成部分,教学秘书在其中扮演着非常重要的角色。本文首先分析了高校两极目标管理机制下教学秘书工作呈现出的新特点,然后针对这些特点详细地探讨了新形势下教学秘书需要具备的综合素质,最后提出了培养教学秘书综合素质的途径。

面向高光谱图像的目标检测研究

现有的高光谱目标检测方法是通过逐像素分类而实现,导致了检测速度缓慢。物体级目标检测的发展为高光谱图像实时目标检测带来了希望。为了实现实时高光谱图像目标检测,文章提出了一种基于目标检测模型YOLO的卷积神经网络算法。首先,该算法提出了用多尺度光谱注意力网络(Res2NetSE)来提取空谱特征,能够提升多尺度目标检测效果并能更有效地提取关键波段信息;其次,该算法提出了一个空间增强的特征金字塔模块(Spatial Enhanced FPN,SFPN)用于特征融合,提升了神经网络的感受野和多尺度性能;最后,该算法设计了FIOU(Fantastic IoU)损失函数,提升了预测框定位精度。实验结果表明,所提出的算法能够有效提取空间域和光谱域信息特征,分别在平均准确率上提升了14.19%、8.01%和5.38%,与现有方法相比表现出更出色的性能。文章的算法为高光谱图像的物体级目标检测提供了一种有效的解决方案,有望推动高光谱图像分析领域的进一步发展。

云制造资源的工序级多目标调度方法研究

由于云制造资源的分散性、多样性、负载率不均衡性等特点对其调度与调度粒度有更高的要求,将云制造任务分解后的工序作为调度的最小粒度,构建一种以最短制造服务时间、最低制造服务成本以及均衡负载率为多目标的云制造资源工序级调度模型,采用以粒子群、遗传相结合的混合多目标调度算法,将遗传算法中通过双层编码的染色体作为粒子群算法的粒子,双层编码方式是指以工序加工顺序作为第一层、工序对应加工资源编号为第二层,随后通过对染色体交叉变异进行粒子更新,使整个调度过程快速收敛于全局最优解。最后电梯实例证明了该算法能在较短的时间内给出最优的调度方案,从而有效地解决云制造资源多目标调度问题。

多传感器融合的割草机器人障碍物检测方法

为了提高割草机器人自主作业时的环境感知能力,提出一种基于相机和低成本固态激光雷达融合的障碍物检测方法.首先,基于改进的DBSCAN聚类算法,得到一种可自适应确定聚类参数的KANN-DBSCAN算法,利用该算法对固态激光雷达采集到的三维点云聚类分析,得到障碍物点云并通过相机和固态激光雷达联合标定结果投影到二维图像上;其次,基于SSD目标检测网络完成障碍物样本训练,并对图像信息进行检测识别;最后,为了避免因光线不足或远距离雷达点云稀疏聚类困难,导致视觉或雷达检测性能受限,提出一种优势互补的目标级信息融合策略.试验结果表明:所提信息融合策略在融合两传感器检测结果的基础上,有效避免了环境条件改变单一传感器检测性能受限时,环境感知出现的漏检和误检,经过信息融合后的障碍物综合检出率约为87.5%,相较于单一传感器具有很大的提高,使环境感知信息更加全面可靠.

企业文化——国有企业领导的终级目标

一个没有优秀企业文化的企业是不能自强于市场竞争之中。企业领导的最终行为是创造一种企业文化,并能在创造者离开之后,继续存在。文章结合工作实践,对如何创建健康优秀的企业文化进行了初步的探讨。

GAC-25型沥青混凝土混合料配合比设计关键技术研究

级配设计是沥青混凝土混合料配合比设计的第一步,也是决定混凝土指标及性能能否满足要求的关键环节。采用正态分布统计法进行分析,提出了目标级配的概念,并给出了在广东省使用较为普遍的GAC-25型混合料目标级配及允许范围。研究结果通过工程实践验证取得了良好的效果,可为各类型沥青混凝土混合料级配设计提供有价值的参考。

多目标情感分类中文数据集构建及分析研究

目标级情感分类任务是为了得到句子中特定评价目标的情感倾向。一个句子中往往存在多个目标,多个目标的情感可能一致,也可能不一致。但在已有针对目标级情感分类的评测数据集中:①大多数是一个句子一个目标;②在少数有多个目标的句子中,多个目标情感倾向分布并不均衡,多个目标情感一致的句子占较大比例。数据集本身的缺陷限制了模型针对多个目标进行情感分类的提升空间。针对以上问题,该文构建了一个针对多目标情感分类的中文数据集,人工标注了6339个评价目标,共2071条数据。该数据集具备以下特点:①评价目标个数分布平衡;②情感正负极性分布平衡;③多目标情感倾向分布平衡。随后,该文利用多个目标情感分类的主流模型在该数据集上进行了实验与比较分析。结果表明,现有主流模型尚不能对存在多个目标且目标情感倾向性不一致实例中的目标进行很好的分类,尤其是目标的情感倾向为中性时。因此多目标情感分类任务具有一定的难度与挑战性。