基于语言特征自动获取的反问句识别方法

反问句是以疑问的形式表达强烈情感的修辞方式,对其有效识别可为自然语言处理中的情感分析任务提供技术支持。该文提出了一种基于语言特征自动获取的反问句识别方法。首先,利用标签注意机制,建立了一个数据驱动的特征抽取模型,用于获取与任务相关的词汇、句法结构、符号标记和话题等语言特征。其次,利用Bi-LSTM模型分别对句子和语言特征进行表示,两者的交互注意被用于获取句子的各个词和符号的注意力权重向量。该权重向量作用于句子的表示,用于构建一个强化语言特征的反问句识别模型。在中文微博数据集上的实验结果表明,提出的方法与之前的工作相比,反问句识别性能有显著提升。     

基于大数据的五年制高职护生在线学习行为要素研究

在线学习已逐渐成为高职院校一种重要学习形式,该领域也成为当前研究热点之一。对在线学习进行介绍,同时对大数据技术在在线学习平台中的应用进行分析,重点对五年制高职护生在线学习行为要素进行研究分析,为更好地开展在线学习评价提供参考,促进高职院校更好地开展在线学习,提高在线学习质量。     

关于检测学术不端的公告

为弘扬良好学术风气,保护知识产权,防止抄袭、伪造、篡改、不当署名、一稿多投、一个学术成果多篇发表等学术不端行为,本刊已与中国学术期刊(光盘版)电子杂志社合作,由中国学术期刊(光盘版)电子杂志社学术不端文献检测中心对本刊网络版刊登的文章进行系统检测,并按照“《中国学术期刊网络出版总库》删除学术不端文献暂行办法”,对出现以上学术不端行为的文章作出严肃处理。     

基于机器学习的用户实体行为分析技术在账号异常检测中的应用

伴随企业业务的不断扩增和电子化发展,企业自身数据和负载数据都开始暴增。然而,作为企业核心资产之一的内部数据,却面临着日益严峻的安全威胁。越来越多以周期长、频率低、隐蔽强为典型特征的非明显攻击绕过传统安全检测方法,对大量数据造成损毁。当前,用户实体行为分析(User and Entity Behavior Analytics,UEBA)系统正作为一种新兴的异常用户检测体系在逐步颠覆传统防御手段,开启网络安全保卫从“被动防御”到“主动出击”的新篇章。因此,将主要介绍UEBA在企业异常用户检测中的应用情况。首先,通过用户、实体、行为三要素的关联,整合可以反映用户行为基线的各类数据;其次,定义4类特征提取维度,有效提取几十种最能反映用户异常的基础特征;再次,将3种异常检测算法通过集成学习方法用于异常用户建模;最后,通过异常打分,定位异常风险最大的一批用户。在实践中,对排名前10的异常用户进行排查,证明安恒信息的UEBA落地方式在异常用户检测中极其高效。     

变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于大数据挖掘的用电行为分析

得益于智能电网的发展,电力大数据的价值与作用逐渐被挖掘。通过对电力大数据的深入挖掘与研究,可促进电网企业管理水平的进一步提升,为我国智能电网的发展提供助力。而依托于大数据挖掘的用户用电行为分析,可实现当前企业电网调控与需求侧的充分融合,为电力系统的稳定性运行提供保障。基于此,文章针对大数据挖掘的用电行为分析进行深入探析,以期为智能电网发展提供帮助。     

智能网联汽车APP中控制模块的视觉设计与应用

目的研究智能网联汽车手机APP中控制模块的视觉设计与应用,强化视觉设计过程的合理性,为智能汽车HMI设计实践工作提供启示与借鉴。方法首先从用户体验的角度分析APP控制模块存在的视觉设计问题,主要是视觉结构单一、视觉层级混乱、视觉特征缺失,再从行为逻辑的角度思考视觉设计方法,"由面及点"地提出控制模块的视觉设计思路,并结合设计应用案例论证其可行性。结果从合理视觉布局、明确视觉层级和提炼视觉语言的角度提出APP控制模块的视觉设计思路。结论智能网联汽车APP控制模块的视觉设计应该重视行为逻辑的影响。从任务角度思考视觉布局、从行为逻辑的角度思考视觉层级、从行为特征的角度思考视觉语言,提高视觉设计工作的合理性,减少与交互设计工作脱节的现象,强化控制求助的高效性和安全性。     

90W-7Ni-3Fe激光选区熔化热行为及试验分析

激光选区熔化是一种成形难加工金属的方法，文中以90W-7Ni-3Fe为研究对象，分别考虑材料在粉末和实体状态下的物性参数，建立温度场有限元模型，模拟成形过程中的温度场，研究了不同工艺参数下的熔池尺寸、温度梯度、冷却速率变化等. 温度场分析表明，熔道中心温度超过了钨的熔点，粉末充分熔化，而熔道搭接处温度仅超过镍铁熔点，钨颗粒并未熔化，因此在相邻道之间区域是以液相烧结方式形成. 同时，设计了相应参数的工艺试验，发现增大能量输入，可以使液相填充更加充分，成形件致密度提高.