结合句法依存信息的方面级情感分类

引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

机器翻译译文质量估计综述

机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。     

面向E量级超算的并行循环压缩浮点乘加校验结构

E量级超算面临超十亿浮点融合乘加(Fused Multiply-Add,FMA)部件同时运行的严峻挑战,单个FMA检错率的少量变化可引起系统可用性的较大变动.E级超算核心的高运行频率、实时校验需求对校验逻辑时序提出了更高的要求.同时,E级超算需要控制系统规模,同芯片面积下集成的核心数目更多,片上资源较为紧张.因此,FMA校验设计需要在保证错误检测能力的前提下,对校验逻辑的时序、面积开销进行控制.本文提出了并行循环4:2压缩结构.余数系统模数增大后,并行循环4:2压缩结构能在降低余数生成逻辑的时序、面积开销的同时,提升余数系统的检错能力.本文还对余数域中的FMA尾数运算进行研究,提出了取反符号扩展操作、乘法尾数、加法尾数的余数域加速变换.实验结果表明,本文提出的并行循环4:2混合压缩余数生成逻辑较模加器树余数生成逻辑、CSA(Carry Saved Adder) 3:2压缩余数生成逻辑分别最多可取得19.64%、6.75%的时序优化和71%、18.18%的面积优化.基于并行循环4:2压缩树的模63余数校验在面积开销、检错率、系统可用性上均优于IBM采用的模15浮点FMA校验设计,面积开销...     

专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

氧化铝纤维束织造过程中摩擦磨损性能研究

运用往复线性摩擦试验方法,搭配自制的摩擦试验夹具,模拟织造过程中氧化铝纤维束-筘齿的摩擦行为,研究加载力、预加张力和摩擦频率对悬空状态下氧化铝纤维束摩擦磨损性能的影响.结果表明:随着加载力的增加,氧化铝纤维束所受摩擦力及长丝断裂根数增加,摩擦系数减小;在预加张力为0.40 N时,氧化铝纤维束所受摩擦力和摩擦系数出现最小值,磨损程度也最小;在摩擦稳定阶段,摩擦频率增加,则氧化铝纤维束所受摩擦力先下降,后略有上升,当摩擦频率增加至5 Hz时,氧化铝纤维束的摩擦系数较1 Hz时增加18.7％,磨损程度也最为严重.