RAFNet: RGB-D attention feature fusion network for indoor semantic segmentation

Semantic segmentation based on the complementary information from RGB and depth images has recently gained great popularity, but due to the difference between RGB and depth maps, how to effectively use RGB-D information is still a problem. In this paper, we propose a novel RGB-D semantic segmentation network named RAFNet, which can selectively gather features from the RGB and depth information. Specifically, we construct an architecture with three parallel branches and propose several complementary attention modules. This structure enables a fusion branch and we add the Bi-directional Multi-step Propagation (BMP) strategy to it, which can not only retain the feature streams of the original RGB and depth branches but also fully utilize the feature flow of the fusion branch. There are three kinds of complementary attention modules that we have constructed. The RGB-D fusion module can effectively extract important features from the RGB and depth branch streams. The refinement module can reduce the loss of semantic information and the context aggregation module can help propagate and integrate information better. We train and evaluate our model on NYUDv2 and SUN-RGBD datasets, and prove that our model achieves state-of-the-art performances.     

图像信息对句子语义理解与表示的有效性验证与分析

近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提出质疑,原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识,帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案.因此研究图像文本建模需要首先回答一个问题:图像是否有助于句子语义的理解与表示?为此,本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务:自然语言推理,并将图像信息引入到该任务中用于验证图像信息的有效性.由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务,在数据标注过程中没有考虑图像信息,因此选择该任务能够更客观地分析出图像信息对句子语义理解与表示的影响.具体而言,本文提出一种通用的即插即用框架(general plug and play framework)用于图像信息的整合.基于该框架,本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型,对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现,以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现.最后,本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验,实验结果证实图像作为额外知识,确实有助于句子语义的理解与表示.此外,还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响.     

A Data Security Framework for Cloud Computing Services

Cyberattacks are difficult to prevent because the targeted companies and organizations are often relying on new and fundamentally insecure cloud-based technologies, such as the Internet of Things. With increasing industry adoption and migration of traditional computing services to the cloud, one of the main challenges in cybersecurity is to provide mechanisms to secure these technologies. This work proposes a Data Security Framework for cloud computing services (CCS) that evaluates and improves CCS data security from a software engineering perspective by evaluating the levels of security within the cloud computing paradigm using engineering methods and techniques applied to CCS. This framework is developed by means of a methodology based on a heuristic theory that incorporates knowledge generated by existing works as well as the experience of their implementation. The paper presents the design details of the framework, which consists of three stages: identification of data security requirements, management of data security risks and evaluation of data security performance in CCS.     

孪生网络中文语义匹配方法的研究

语义匹配是问答领域的一个核心任务,能够为问答系统和信息检索等领域提供技术支持.目前对于语义匹配这一特殊分类问题,神经网络主要使用交叉熵或者对比代价损失函数,忽略了损失函数的分类限制宽泛,导致其在分类边缘存在误差.为了解决此种问题,本文在已有的孪生神经网络的基础上,引入am-softmax损失函数,提升模型精确度,同时在现有的词向量和字向量作为网络输入的基础,进一步引入Attention机制,使模型进一步获取更多的文本信息.实验结果表明,与之前的深度学习模型相比,模型的性能有进一步提高.     

政府Web应用安全建设浅析

从政府Web应用系统运营者的考虑角度,专门针对政府Web应用特定业务应用的原有被动式安全防御建设基础上,提出在贯穿网站全生命周期的信息安全建设过程中,从事前检测防御、事中应急响应以及事后恢复三个方面对政府网站信息安全体系的完善。将政府网站安全需求转化为更加主动的防御技术,使各级政府网站具备一定的对抗能力和应急恢复能力。     

基于虚拟化的服务备份技术

文章提出了一种基于虚拟化的服务备份技术,该技术能够以较低的成本投入实现在提供的服务崩溃时迅速恢复服务,提高用户对服务的满意度,同时,文章对就影响该技术实现效果的服务备份速度、服务恢复速度、负载均衡三个因素进行了研究,提出了解决方案。     

基于uIP与AJAX的动态Web服务器设计

针对远程信息监测系统中数据的实时采集更新问题,将AJAX和CGI应用到嵌入式Web服务器的设计中,实现了服务器与浏览器之间的动态信息交互。本文首先分析了uIP协议栈,并在协议栈之上设计了Web服务器,然后利用CGI服务程序处理来自客户端的XMLHttpRequest对象请求,实现动态Web功能。现场实验结果表明,嵌入式Web服务器降低了服务器端的资源开销,提高了响应速度。     

本体在Web服务发现中的应用

现在人们主要通过UDDI来查找Web服务,但其仅仅基于关键字,这决定了它不能根据所需功能的语义来更好地发现Web服务。本文先试图用DAML-S语言来描述Web服务的功能本体,然后提出了一个Web服务匹配框架-DAML-S/UDDI匹配器框架（DUMF）。虽然这一框架本身存在一些不完善的地方,但随着进一步改进,预计将在一定程度上解决Web服务发现的问题。     

LabVIEW机械故障诊断系统的Web实现

本文针对机械设备远程故障诊断的振动数据分析问题,设计了一种在Web浏览器中进行机械设备振动数据实时显示和频谱分析的方法。首先,LabVIEW程序通过以太网从工业现场采集实时振动数据并以网络共享变量发布;然后,LabVIEW Web Service服务程序根据用户请求获取实时振动波形数据或对数据进行频谱分析,将数据以XML方式返回;最后,客户端的浏览器中分别采用Flex和Ajax对XML进行解析并显示实时波形和特征参数。该方法快速、稳定、可靠,很好地解决了远程故障诊断的问题。