自然语言预训练模型知识增强方法综述

将知识引入到依靠数据驱动的人工智能模型中是实现人机混合智能的一种重要途径。当前以BERT为代表的预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成功,但是由于预训练模型大多是在大规模非结构化的语料数据上训练出来的,因此可以通过引入外部知识在一定程度上弥补其在确定性和可解释性上的缺陷。该文针对预训练词嵌入和预训练上下文编码器两个预训练模型的发展阶段,分析了它们的特点和缺陷,阐述了知识增强的相关概念,提出了预训练词嵌入知识增强的分类方法,将其分为四类:词嵌入改造、层次化编解码过程、优化注意力和引入知识记忆。将预训练上下文编码器的知识增强方法分为任务特定和任务通用两大类,并根据引入知识的显隐性对其中任务通用的知识增强方法进行了进一步的细分。该文通过分析预训练模型知识增强方法的类型和特点,为实现人机混合的人工智能提供了模式和算法上的参考依据。     

多标签文本分类研究进展

文本分类作为自然语言处理中一个基本任务,在20世纪50年代就已经对其算法进行了研究,现在单标签文本分类算法已经趋向成熟,但是对于多标签文本分类的研究还有很大的提升空间。介绍了多标签文本分类的基本概念以及基本流程,包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果。介绍了多标签文本分类的方法。这些方法主要分为两大类：传统机器学习方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要包括问题转换方法和算法自适应方法。基于深度学习的方法是利用各种神经网络模型来处理多标签文本分类问题,根据模型结构,将其分为基于CNN结构、基于RNN结构和基于Transfomer结构的多标签文本分类方法。对多标签文本分类常用的数据集进行了梳理总结。对未来的发展趋势进行了分析与展望。     

区块链共识算法研究综述

共识算法是区块链系统维护数据一致性的核心机制。本文深入调研并分析了具有代表性的共识算法及其演化历程;基于共识过程提出共识算法的分类模型,并对各类型中代表性的共识算法进行详细分析;最后从去中心化、可扩展性、安全性、一致性、可用性、分区容忍性六个方面建立了一套共识算法的评价指标体系,并对代表性的共识算法进行对比分析,给出各类算法综合性的性能评价,希望为共识算法的应用与创新提供参考。     

基于联盟链的电力数据资产交易平台

【背景】国家电网在电力数据管理应用方面存在数据孤岛和价值孤岛的综合问题。【目的】可以借助区块链技术设计一种电力数据资产交易平台,使得电力数据可以跨部门、跨机构有偿共享。【方法】本文基于以太坊区块链技术,提出了基于智能合约的身份管理随机验证模型,采用了更适合于联盟链的POA共识机制作为链上节点的数据一致性方案,提出了基于区块链监听账户的周期性同步机制,使用了基于B+树的数据访问权追踪机制。【结果】基于以上方法,开发了基于联盟链的电力数据资产交易平台,实现了多验证节点参与的身份认证管理,避免了单点信任依赖造成的共谋作恶问题,兼顾了电力数据交易场景下共识过程的高效率与高安全性,解决了区块链在大量读操作场景下的效率低下问题,说明了访问权溯源追踪效率的综合性能优势。     

基于AMTrix的Internet EDI系统设计及实现

基于Internet的EDI是实现电子商务的一种关键技术。介绍了电子商务的分类，探讨了EDI单证的处理过程、基于internet的EDI系统结构、应用广泛的EDI开发平台AMTrix，同时也分析了基于internet的EDI系统实现所需要的关键技术。     

基于Gibbs采样的贝叶斯多目标高分辨方位估计

讨论了一种利用Gibbs采样方法的贝叶斯多目标高分辨定向新方法(BDGS),给出了这种贝叶斯定向新方法的推导过程。该方法将一种新方法Gibbs采样应用于贝叶斯高分辨方法的计算过程。新方法不仅具有贝叶斯多目标高分辨定向方法的优越性能,而且还降低了原贝叶斯方法计算的复杂程度。并在最后给出了新方法的性能分析,与MUSIC(子空间法)和MLE(最大似然法)的比较结果表明新方法有更高的分辨率,在低信噪比情况下性能也较好。     

损伤诱导的材料非弹性变形

以材料损伤状态为底流形，变形状态为纤维建立了一个材料状态纤维丛模型。利用主纤维丛的结构牲与材料的力学性质，获得了由损伤演化所诱导的材料非弹性有规律，由此便可得到材料的其它物理量与损伤量产的相互关系。     

基于ANN-NURBS的散乱数据点自由曲面重构

探讨了曲面三维密集散乱点数据的几何建模方法。按照先压缩后拟合的两步方法重构策略，实施基于ANN-NURBS的散乱点自由曲面重构。提出了基于人工神经网络(ANN)的散乱数据点的拓扑矩形网格重建方法并建立了神经网络模型。该模型利用神经元对曲面散乱点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系，结点连接权矢量集作为对散乱点集的工程近似化并重构曲面样本点的内在拓扑关系。算例表明，该方法可实现三维密集散乱点数据自组织压缩，生成期望疏密程度和精度的矩形拓扑网格，并可有效保持原数据点集的拓扑特征，从而实现了基于NURBS的大规模散乱数据点的精确曲面重构。     

基于Linux和Qmail的电子邮件系统

在借鉴原电子邮件系统的基础上,采用Linux和Qmail技术建立了新的学生邮件系统。本文对Qmail系统进行了介绍,并详细讨论了其结构特点。同时对新邮件系统的设计及实现进行了描述,并讨论了进一步改进的可能性。     

基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究

双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部分运动轨迹;其次,在双目立体视觉测距系统的基础上采用常速(Constant Velocity,CV)模型的方法对船舶运动建模;最后,对建立的船舶运动模型利用强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Kalman Filter,STKF)船舶轨迹跟踪的方法跟踪船舶的轨迹并估算目标船舶实时的运动状态。实验结果表明,基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪的方法能有效地跟踪船舶轨迹且适用于工程应用的需求。