应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

长株潭城市绿心土地利用对生态效益影响的动态分析

文章以长株潭城市绿心为研究对象,通过查找文献、地理数据库收集各类数据,通过Arcgis软件分析1998年、2008年以及2018年三年的土地利用情况,结合Arcgis软件运算出的结果,对绿心区域2008年政策制定的前后十年的绿地利用的变化进行综合分析,研究保留绿心区域对城市生态发展的意义与影响。     

卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。     

基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

CORSIKA模拟鉴别"膝区"宇宙线成分

通过宇宙线大气簇射模拟软件CORSIKA,对"膝区"宇宙线进行模拟,获得大气簇射次级粒子的种类和空间分布信息,然后重点对比铁核和质子的次级粒子的分布特征,采用单参数法和双参数法对两种原初宇宙线进行鉴别,并引入优质因子对两种方法的鉴别效果进行研究。结果表明,双参数法的区分效果明显优于单参数,单参数法的鉴别能力随求和区域的增大先升高后变差。     

铸就物探中国"芯"

东方物探潜心打造超大型地震数据处理解释一体化软件Geo East。2020年初以来,东方物探自主研发的Geo East软件在塔里木、准噶尔、四川、鄂尔多斯等盆地取得一系列重要油气勘探突破,为增储上产做出新贡献。GeoEast研发团队经过17年的磨砺,成功研发了物探中国“芯”一一地震数据处理解释一体化软件GeoEast,并成为中国石油地震资料处理解释的主力平台,有力提升了中国石油技术影响力和国际竞争力。     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

基于APD的2.5D封装中介层自动化设计

由于高带宽存储器(High Bandwidth Memory,HBM)的高带宽特性,在2.5D封装中介层(Interposer)的版图设计过程中存在大量HBM接口的连线需要手动完成。介绍了如何使用SKILL语言在Allegro封装设计工具(Allegro Package Design,APD)中实现HBM接口的自动布线,将原来的手动布线时间从2周缩短到10 min,大大压缩设计周期。     

某矿快速掘进最优炮孔间距的选择

山西某矿5308底抽巷在掘进过程中速度慢、效率低，直接影响工作面的瓦斯抽采，为了改善上述情形，对炮孔间距进行研究。通过使用ANSYS软件对不同炮孔间距下快速掘进效果的模拟分析，并经现场验证，得出了适应该矿的最佳炮孔间距。结果表明：炮孔间距为500 mm时，爆破产生裂隙发育范围和岩石损伤区域都最大，快速掘进的效果最好。