场景复杂度评估在轨迹预测和驾驶决策中的应用

场景复杂度的评估对于提升自动驾驶车辆应对多变环境的能力以及增强算法的适用性至关重要。本文中设计了基于图模型的复杂度评估算法,充分考虑场景中的交互拓扑,将场景划分为3类不同复杂度。在匝道汇流场景下,验证了该算法的合理性与有效性。为说明复杂度评估算法的拓展性,将其应用于自动驾驶的轨迹预测与决策算法开发中。通过结合自然驾驶数据集和实车在环试验,对提出算法进行测试,结果表明:场景复杂度评估可预先估计预测的不确定性,显著提升自动驾驶决策算法的实时性与最优性。在数据回放测试中,复杂度评估模块可帮助降低并道失败率、并道剐蹭率分别为38%、92%,具有潜在的应用前景。

数字人体信息聚合:内涵阐释、数据来源、模型构建与应用前景

文章从数字人体信息聚合宏观发展环境和微观现实需求着手,阐释“人体信息”“数字人体信息”“信息聚合”“数字人体信息聚合”的理论内涵,梳理数据来源,构建数字人体信息聚合模型,探讨其应用前景。数字人体信息聚合数据来源主要有公开数据、授权数据和保密数据。文章构建基于特征标签、融合知识图谱和基于应用场景的三种数字人体信息聚合模型,探讨其在健康评估与疾病预测、身份识别与网络安全以及商品推荐与智能服务领域的应用前景。

基于知识库和场景推理的乌江智能化防洪调度

围绕贵州省内乌江流域梯级水库防洪调度问题,开展了基于知识库和快速场景推理的智能防洪优化调度研究。基于海量的防洪调度方案,对调度经验知识进行组织与重构,按照“单元-网络-图谱”的总体思路,构建流域梯级水库群防洪调度知识库。在此基础上,根据流域防洪方案特征确定用于场景匹配的数值类、要素类及模糊类等特征信息,通过计算防洪调度方案各特征信息的权重,基于快速场景匹配与推理技术,优选与目标案例匹配度最高的典型案例,实现了流域智能化防洪调度。以乌江梯级水库群为实例进行的应用分析表明:典型洪水场景下削峰率达47%,模型求解耗时5.3 s,而采用传统动态规划模型的求解耗时为21.1 s,求解效率大幅提高。所提方法解决了传统调度中实时方案计算的时效性问题,且所得方案蕴含调度决策经验,调度过程对实际洪水的变化适应性更强。

基于知识图谱的高仿真模拟教学在“急危重症护理学”中的应用

目的探究基于知识图谱的高仿真模拟教学在“急危重症护理学”中的应用效果。方法选取2020级护理学本科生为研究对象,随机抽取1个班为对照组(35名),采用常规教学方案;1个班为观察组(39名),使用“急危重症护理学”知识图谱开展高仿真模拟。课程结束后比较2组自主学习能力,使用教学效果评价问卷及质性访谈了解教学效果及体验。结果观察组与对照组自主学习能力得分均高于教学前(P<0.001,P<0.05);组间得分比较差异无统计学意义(P>0.05)。观察组77%的护生认为使用知识图谱能够“形成思考问题、解决问题的模式”、69%护生认为“有助于临床思维的培养”。观察组师生对知识图谱及该教学方案表示满意。结论知识图谱与高仿真模拟结合有助于激发护生学习兴趣,提升综合能力,培养临床思维,为护理教育智能化转型提供参考。

教育知识图谱:研究进展与未来发展——基于2013—2023年中文核心期刊载文的分析

知识图谱与教育教学的深度融合推动了智慧教育的发展。目前有关教育知识图谱的文献综述较为缺乏,有必要从研究规范性及内容视角方面进行补充完善。利用系统性文献综述法对近10年发表的55篇中文核心期刊文献进行统计分析后发现:在关键技术方面,教育知识图谱构建主要包含本体构建、知识抽取、知识表示、知识融合和知识推理5项技术,深度学习方法逐渐成为研究热点;在应用场景方面,教育知识图谱覆盖个性化学习推荐、智能问答(Q&A)、教学资源管理、智能搜索、智能学情诊断和课堂教学分析6类场景,应用的广度和深度不断拓展;在应用效果方面,教育知识图谱促进了学习者个性化学习和碎片化泛在学习,提升了学习者的学习绩效和教师的专业素养;在问题与挑战方面,教育知识图谱存在数据模态单一与缺乏优质数据集、自动化程度低与技术存在边界性、知识建模难度高与能力关照不足、缺乏互操作标准与教育应用率低等问题。后续研究将从完善理论与建立标准、优化技术与精准建模、强化应用与提升效果等方面进行深化。

大数据与知识图谱视角下电网企业5G技术应用热点与趋势分析

在“双碳”背景下,电网行业是5G应用试点的先导行业,5G技术也被众多的应用场景进行了应用探索。有鉴于此,采用大数据技术,从中国知网和北极星电力网等网站收集具有“5G”“电网”“供电”等关键词的词条,运用Python软件对数据进行可视化处理并生成词云图,识别出5G在电网领域的六大典型应用场景,并基于此对电网企业5G技术应用的未来趋势进行展望。研究发现:“5G+智能巡检”以及“5G+差动保护”是智能电网方面当前的研究热点;5G在电网中的应用场景主要包括智能巡检、配网差动保护、精准负荷控制、分布式电源、智能充电桩和低碳发展与碳排放计量;5G技术未来将会推动电力市场的资源共享化,并帮助电网实现动态监测和实时调控。可见,5G技术凭借大带宽、低时延、高可靠等特质成为电力行业转型升级的关键技术和手段,在通信基础设施和电网运维方面要建立“5G+”的思维模式,同时也要注意保障通信安全和保护用户隐私安全。

图神经网络在推荐系统中的多场景应用综述

推荐系统能够快速有效地从纷繁复杂的数据中获取有价值的信息.传统推荐在新用户和新项目方面受限,数据稀缺导致推荐困难,同时忽视用户兴趣演化.鉴于传统推荐方法在面对复杂、大规模和动态变化的推荐场景下存在局限性,图神经网络技术引发了学术界的广泛关注.图神经网络在处理图数据和复杂交互关系方面具有优势,并且能够提高推荐的个性化、可解释性和时效性.图神经网络基于图结构数据和节点之间的交互关系,利用节点的特征和邻居信息进行推荐,提高了推荐的准确性.首先,介绍了图神经网络的基本原理和常用模型.其次,分析当前图神经网络在推荐中面临的问题,探讨应对方法.最后,按照不同推荐场景进行划分,对现有研究中的应对方法进行分类归纳.

基于知识图谱的仿真想定智能生成方法

仿真想定的开发,存在着专业性强、定制要求高、迁移性差等问题.针对这一系列问题,设计并实现一种基于知识图谱的仿真想定智能生成方法.通过基于强化学习的全局特征链接多源仿真模型实体,构建了知识图谱;基于该知识图谱,设计了适用于仿真模型匹配的实体对齐算法和基于文档对象模型(document object model,DOM)的脚本生成方法,实现仿真想定的智能映射,以“立体投送”行动为实例展开实验,实验结果表明:生成的仿真想定能够驱动仿真系统按照预定行动时序运行,方法有效.

基于知识图谱的6G网络场景认知研究

6G网络覆盖空天地海全域,对于多样化、个性化的场景,6G网络需要提供定制化的服务,即按需服务。为实现全域全场景的按需服务,对场景特性进行精准、实时、智能的认知是一个重要前提。如何使网络自主智能地认知不同的场景及服务并将认知结果转换成场景特定的网络关键性能指标,并进一步对网络资源进行高效调度是亟待解决的关键问题。为此,将知识图谱应用于网络场景的认知识别,形成对6G网络场景的规范化描述,并构建了基于6G场景本体的知识图谱。同时,提出一种基于知识图谱嵌入的场景认知推理方法,实现了对图谱节点和关系的嵌入学习,并对场景特征节点进行了预测推理,取得了较高的准确度。该方法有助于实现6G全场景网络中场景感知、认知、按需服务的服务全生命周期自主管控,对于提高下一代网络的自主性和智能性有重要的指导意义。

基于视域分析模型的永泰庄寨多情景空间组构特征解析

以永泰县丹云乡和城寨为例,基于空间句法理论,利用Depthmap软件中的视域分析模型对平面空间布局进行量化解析.在日常生活、仪式活动和防御行为等多情景下,庄寨内部可行空间的组构呈现动态特征,进而可归纳出庄寨空间平面布局对家族内部伦理规训的表征规律.即可通过空间之间的灵活分隔、开合形成不同的空间联通和布局方式,“身体-空间”耦合变化强化了特定情景下的内外有别、主宾有序等伦理秩序对人的行为规训.

基于知识图谱的作战场景设计

针对作战场景设计过程中缺乏支撑数据、描述规范与辅助工具的问题,提出了一种基于知识图谱的作战场景设计方法.通过以作战场景为核心概念构建知识图谱模型,可以更高效和简洁地描述作战场景设计过程中各要素之间的关系,从而为解决军事领域数据孤岛问题奠定基础,该工作对优化作战场景工程化设计具有理论意义.

重大突发事件的情景图谱构建

以事件为中心构建重大突发事件情景图谱,不仅能描述情景要素的状态,还能反映重大突发事件的发展趋势。因此,本文提出了一种构建重大突发事件情景图谱的方法。首先,分析影响事件发生、发展和突变的要素,并深入探讨要素之间的内在联系,从而构建情景模型,用于描述要素状态及要素之间的联系;其次,在情景模型的指导下,构建上层情景本体,并提出一种利用深度学习构建下层情景本体的方法;最后,提出情景图谱的构建流程,通过事件及事件关系抽取,构建旱灾情景本体,并对情景本体进行实例化,构建2007年吉林省特大旱灾情景图谱。研究结果表明,本文构建的情景图谱不仅能够描述重大突发事件当前的发展状态,还能够解释事件发展与演变的内在动因,预测事件未来的发展趋势。

重大突发事件演变机制:认知框架与理论方法

在百年未有之大变局的战略论断下,本文立足总体国家安全观,从哲学视角审视重大突发事件,聚力情报智慧,基于事件数据和知识,挖掘重大突发事件的事理逻辑知识,解构重大突发事件的演变机制,为重大突发事件的精准决策提供科学支撑。本文梳理了当前重大突发事件研究现状及不足,应用情报智慧赋智重大突发事件的研究,立足哲学视角,构建重大突发事件演变机制研究认知框架,融通情报科学与知识工程等理论方法,探讨重大突发事件演变机制的研究方法。创新性提出以图景描绘事件及其演变问题的认知全貌,形成“要素-关系-逻辑”的认知框架,利用数据思维及结构思维对重大突发事件图景进行具象化数据呈现及结构分析,构建重大突发事件事理图谱及情景图谱,通过态势感知、情景推演等具体理论方法实现重大突发事件整体安全态势的理解、解释和预测,为重大突发事件的精准决策提供依据,以实现科学应对。

化工过程危险剧情分类及SDG定性识别方法

系统深入地揭示危险"剧情"是分析和解决化工过程安全问题的基础和核心内容,也是安全评价和故障诊断的核心内容。本文对危险剧情进行了定义,并在将危险剧情分为5类的基础上,采用符号定向图(SDG)定性识别方法,提出了连续系统的智能化自解释报警、单故障和多故障根原因诊断的算法步骤。研究成果对过程系统的危险与可操作性分析(HAZOP)、安全防护层分析(LOPA)、自解释报警和故障诊断系统在过程工业领域的开发具有重要的理论与实际意义。

基于动态概率攻击图的云环境攻击场景构建方法

针对复杂多步攻击检测问题,研究面向云计算环境的攻击场景构建方法。首先,构建了动态概率攻击图模型,设计了概率攻击图更新算法,使之能够随着时空的推移而周期性更新,从而适应弹性、动态性的云计算环境。其次,设计了攻击意图推断算法和最大概率攻击路径推断算法,解决了误报、漏报导致的攻击场景错误、断裂等不确定性问题,保证了攻击场景的准确性。同时将攻击场景随动态概率攻击图动态演化,保证了攻击场景的完备性和新鲜性。实验结果表明,所提方法能够适应弹性、动态的云计算环境,还原出攻击者完整的攻击渗透过程,重构出高层次的攻击场景,为构建可监管可追责的云环境提供了一定的依据和参考。

一种时间场景识别算法及其在安全报警熔合中的应用

提出了一种基于时间场景识别的安全报警熔合算法。该算法将已知的攻击模式定义成时间场景模型来处理在线或离线的报警流。算法同时完成报警聚合以及报警关联两个工作,并且采用基于时间推理的方法来预处理场景模型,从而使识别过程具有较高的效率。

基于部分可观测马尔可夫决策过程的网络入侵意图识别研究

作为一种主动的信息安全保障措施,入侵检测已经成为计算机安全特别是网络安全领域的研究热点,出于对入侵检测的回避,入侵行为也逐渐表现为智能化、分布式的特点.将人工智能技术、机器学习技术引入入侵检测以增强入侵检测系统的能力已经成为工业界和学术界关注的课题.本文将入侵和入侵检测建模为利益对立的2个多Agent系统,认为入侵行为是按照既定的目标制定攻击计划,在此场景下,入侵检测的核心就应该是根据对手的攻击行为预测出其攻击意图,这是个典型的意图识别问题,这意味着应该将对手思维建模技术和计划识别思想引入入侵检测中来.考虑到对手在实际的动作过程中会根据实际情况随时调整自己的战略部署,因此不能将此问题直接建模为传统的KEY-HOLE观察问题.本文从入侵者的角度出发,引入部分可观测马尔可夫决策过程作为在环境状态和行动效果都不确定的条件下,通过一系列决策达到最优目标的数学模型,从而达到入侵意图识别的目的.最后,本文在DARPA测试数据集上的实验结果证明了方法的有效性.

基于UML模型和OCL约束的类间交互测试用例生成方法研究

面向对象所具有的类、封装、继承、动态连接等特性,使得面向对象测试步骤的划分以及测试策略的选择有别于传统的测试思想.本文针对面向对象软件的特点,采用基于模型的软件测试方法,对UML(United Model Language)设计模型中的顺序图添加OCL(Object Constraints Language)约束,做类间交互的软件测试.本文提出执行图EG生成算法,将顺序图SD转换为执行图EG,解决UML2.0顺序图新增特性中的alt、loop、opt、break四种常见组合片段及其嵌套和多态性问题;为得到最小完备的测试路径,本文提出了EG的遍历策略和测试路径生成算法;最后,根据测试路径确定测试场景,并删除无效场景,生成测试用例.经实验验证,此方法可以基于UML顺序图与OCL约束进行系统地测试.

基于蕴含关系的场景测试法路径优化方法研究

针对场景测试法中多场景切换代价优化问题,在复合状态分析、逻辑蕴含概念基础上,从测试场景结构分解的角度,给出状态蕴含和场景蕴含关系的定义及推论,由场景蕴含形成场景蕴含图SIG,然后采用图论方法求解优化路径。给出系统化处理方法,并与其他方法比较。最后实例验证该方法的有效性。

SDT:一个面向场景规约的运行时测试工具

利用设计模型信息,提高测试自动化程度是测试领域的重要课题。UML 顺序图是广泛使用的场景规约语言。本文研究了面向场景规约的运行时测试方法,并应用该方法实现了一个基于 UML 顺序图场景规约的测试工具SDT;它从 Ration Rose 的规约文件中提取顺序图信息,生成表示预期行为属性的事件有向无环图,对代码进行插装,并利用随机测试用例执行代码,最后将反向工程得到的运行时轨迹与有向无环图进行比较,对实现和设计的一致性进行自动化验证。