文摘在视觉SLAM系统中,传统的回环检测方法难以同时满足通用性和实时性。通过标志区域提取和CNN特征提取,提出在线构建增量式字典的回环检测方法。通过对图像进行随机扭曲来模拟运动产生的视角变化,结合GIST特征实现无监督的模型快速训练。通过局部标志区域的二进制特征实现快速检索,全局浮点特征实现选择最优匹配。实验表明,与传统方法相比,在100%准确率前提下,召回率提升约30%,整体查询时间约200ms,内存占用约30MB。在不同场景下检测更稳定,能够实现快速鲁棒的回环检测。
文摘属性约简是一种重要的数据挖掘方法。为了对混合型信息系统达到更好的属性约简性能,提出一种邻域组合度量的启发式属性约简算法。邻域依赖度是构造混合信息系统属性约简的常用方法,根据粒计算的视角,在混合信息系统中提出邻域知识粒度用于评估属性的粒化能力。将邻域依赖度与邻域知识粒度进行结合,提出混合信息系统下的邻域组合度量,并将该度量方法作为启发式函数,提出一种属性约简算法。实验分析表明,该算法比混合信息系统的其他相关属性约简算法具有更高的约简性能。
文摘应用大组织理论和复杂科学管理的理论方法,对互联网时代的特征、组织模式进行探析。研究结果表明,互联网时代的大数据、大连接、大合作特点对传统企业组织带来4个方面的转变,即以协同为核心的资源观打破了传统的封闭的资源观;大组织的组织-环境价值体系打破了传统的组织-个体价值体系;非线性思维方式打破了传统的线性思维方式;关系管理模式打破了传统的集中管理模式。提出互联网时代的企业组织创新,包括组织架构的创新——无边界的网络化组织架构;组织运行机制的创新——自我运行的运行机制;组织运作模式的创新——群聚运作模式。
文摘近年来深度学习作为学术界与工业界共同关注的热点,取得了飞跃式的发展,在计算机视觉、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果.深度学习分训练与推理两个阶段,在实际应用中主要关注的是推理阶段.深度学习推理过程中伴随着巨大的计算量,通过分布式系统提高其计算速度也得到了越来越多的关注.然而,构建分布式深度学习推理系统面临着深度学习加速设备更新迭代快速、上层应用及计算任务复杂多样等挑战.本文设计并实现的系统信息管理框架,用于收集并处理系统中的各类信息,收集及处理的规则具有高度的可扩展性和灵活性,并提供通用的RESTfulAPI数据访问接口,以支持分布式深度学习推理系统对各类硬件加速器的灵活兼容性以及对任务调度策略的动态调整能力.最后,本文通过一个应用实例对该框架的功能进行验证并对实验结果进行分析.
文摘随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战:视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)技术具有很大局限性,因此圣需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针对以上挑战,在“相近时间段内的视频实时评论具有相似语义”假设的基础上,提出了一种基于循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)的深度语义表征模型.该模型由于引入了字符级别的循环神经网络,避免了弹幕噪声对文本分词带来的影响.通过使用神经网络,使所得的语义向量能够表达弹幕的隐含语义.在此基础上,进一步设计了基于语义检索的弹幕解释框架,同时作为对语义表征结果的应用验证.最后,设计了多种对比方法,并采用不同指标对所提出的模型进行充分的验证.该模型能够精准地刻画弹幕短文本的语义,也证明了关于弹幕相关假设的合理性.
文摘Android操作系统提供了唤醒锁机制用于避免系统进入休眠状态.但若存在唤醒锁的误用,将导致设备能耗的加剧并严重影响用户体验.本文分析总结了常见的唤醒锁误用类型及原因,并实现了一款安卓应用,用以检测当前系统中持有唤醒锁的进程,并根据某些策略释放误用的唤醒锁.结合具体实机测试数据,本文提出的检测机制及功耗优化方法,可有效降低功耗,提高用户体验.
文摘针对灰度直方图提取算法在计算图像相似度时,受颜色分布等外界因素干扰较大的问题,提出基于特征点匹配的SIFT算法。其可通过构建尺度空间提取特征关键点,求解匹配度来弥补传统算法在计算图像相似度时的局限性。实验结果表明,相比于传统算法,SIFT算法能够通过匹配更多的特征点,从而更好地计算图像的相似度;对于一组相似图片,通过SIFT算法能提取出308个特征点,图片相似度可达63%。
文摘分析和研究国内外混合式教学现状,提出一种基于MOOC的混合式教学方案,结合软件工程硕士专业课程软件设计模式的教学实践,介绍该教学方案的教学资源框架、教学过程和教学方法,通过采集教学效果数据、对比分析混合式与传统课堂教学的效果,总结混合式教学在解决教学资源分配、学习者学习背景差异化等问题上起到的作用,并说明混合式教学可能存在的风险。
文摘针对由测量误差造成的无线传感器网络定位精度不高的问题,提出一种混合粒子群和差分进化的节点定位算法(HPSO-DE);首先,对粒子群算法的惯性权重进行自适应更新,使得每个个体随着迭代次数的增加而增大,进而提高其全局探索能力,然后改进差分进化算法的变异策略,从而提高该算法的局部寻优能力,之后将个体先经过改进的粒子群算法优化,低于平均适应度值的个体继续通过改进的差分进化算法优化,从而得到HPSO-DE算法;HPSO-DE算法继承了二者的优点,提高了该算法的最优解精度和收敛速度;最后在无线传感器网络节点定位模型中应用HPSO-DE算法,仿真结果表明,所提HPSO-DE算法在测距误差为30%时,定位误差比PSO和DFOA分别少2.1m和1.1m,具有更高的定位精度和更强的抗误差性能。
文摘针对物流频繁路径数据挖掘问题,引入射频识别技术(RFID),提出基于射频识别的物流频繁路径数据挖掘方法,解决传统物流频繁路径数据挖掘方法中存在的空间用量较大、运行时间较长等问题。为降低射频识别得到的物流路径数据的冗余信息,节约数据存储空间,根据压缩感知理论对所得数据进行压缩处理,并利用遗传算法进行数据重构,实现数据高效压缩;利用修改后的路径相似度算法计算物流路径数据相似度,并据此进行数据初步划分,对得到的各物流路径数据集,根据频繁路径的定义及相关性质,结合Aprior思想,实现物流频繁路径数据挖掘。实验结果表明,所提物流频繁路径数据挖掘方法相比当前方法,数据压缩效果及运行效率明显提高,且有效降低了数据挖掘的空间占用量。
文摘物理信息系统是学科交叉的多领域融合系统,是未来嵌入式领域的主流发展方向。本文从物理信息系统的跨领域需求出发,从软件工程角度审视,就“物理信息系统建模与分析”课程主要章节、教学实验案例及授课方式等方面剖析课程应涵盖的内容。在近几年的教学中,课程取得了一定的教学效果,也为相关领域的人才培养作出示范作用。
文摘回答用户问询是电力营业厅的重要业务,使用智能系统识别用户意图可以大量减少人力成本、简化工作流程。真实的电力用户文本规模小、获取困难,从而导致智能系统深度学习效果仍待提升。为了解决语料不足的问题,提出一种基于对抗式生成网络的用户问询文本生成方法。实验通过将生成的文本加入训练集,使得RNN意图识别网络在测试集上的准确率由79.6%提升到82.1%。实验采用BLEU算法为评价方法,验证生成文本和真实文本的高相似度。由此证明使用用户问询文本生成模型可以生成符合实际需求的电力用户问询文本。
文摘基于C#语言开发了智能电动执行器数据采集与控制系统,分析了数据采集控制系统的基本结构框架,介绍了采集卡RBH8258工作原理和过程、数据采集控制系统的硬件结构图和软件实现结构流程框图,并给出了软件系统关键环节的设计要点。实现了执行器电流和转矩的控制、数据采集、数据存储、参数设置以及日志数据保存和查询等功能。最后给出了所设计的电动执行器数据采集与控制系统实验运行结果图,结果表明该数据采集控制系统满足对执行器的数据采集和控制要求。