自然语言处理中的深度学习:方法及应用

该文围绕特征表示和模型原理,以神经网络语言模型与词向量作为深度学习与自然语言处理结合的切入点,概述了当前主要深度神经网络的模型原理和相关应用。之后综述了当前研究人员在自然语言处理热点领域上所使用的最新深度学习方法并及所取得的成果。最后总结了深度学习方法在当前自然语言处理研究应用中所遇到的瓶颈,并对未来可能的研究重点做出展望。     

基于16S rRNA 基因的戈登氏菌演化分析

探讨19种戈登氏菌共31株间16S rRNA基因演化关系。利用16S rRNA基因序列进行相似性分析和同源性比对,并运用Neighbor-Joining法构建进化树,进行演化分析。其中13条16S rRNA基因序列来自临床分离株,其他16S rRNA基因序列来自Genbank。结果表明：13株临床分离菌株包含4株Gordonia paraffinivorans,6株Gordonia bronchialis 和3株 Gordonia sputi,临床分离株的相似性百分比为93．5％-99．7％;16S rRNA基因序列在戈登氏菌不同种间存在较为明显的差异性（2％—6．2％）,可将临床分离株鉴定到种。进化分析结果显示：戈登氏菌分为两大类群,三种临床分离株在演化上按出现的先后依次为Gordonia bronchialis、Gor-donia sputi、Gordonia paraffinivorans。所做研究可为戈登氏菌相关疾病的流行、预防、治疗和控制提供一定的参考。     

一种数字电视机顶盒浏览器中间件的设计

当前数字电视系统一般需要根据机顶盒方案集成不同的数字电视中间件、专用数字电视浏览器以及各种数字电视应用业务,导致运营商的集成难度较大并且成本较高.本文设计并实现了一款面向多操作系统和硬件平台的数字电视机顶盒浏览器中间件,并以浏览器中间件为支撑开发各种上层数字电视应用.     

嵌入式操作系统进程监测器的设计与实现

为避免嵌入式操作系统的进程受到恶意软件的修改破坏,提出一种适合于嵌入式操作系统的进程监测器。监测器周期性地对系统进程控制块进行检测恢复,通过设置进程检查点为系统提供恢复操作进程,并在Linux上进行实现,给出主要的数据结构和实现过程。实验结果表明,监测器的运行对系统性能影响小,能对系统进程进行有效的检测恢复。     

基于遗传算法的高考志愿填报排序问题的研究

针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。     

考虑环境因素的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型中由于测试阶段和实际运行阶段环境的不同导致了失效强度函数的判断偏差。在Musa执行时间模型中的经典模型M-O对数泊松执行时间模型基础上,提出考虑环境因素的对数泊松模型,该模型能较好的刻画失效强度函数变化规律,并给出参数估计公式。通过对失效数据集的实验,结果表明该模型具有较好的拟合效果。     

实时多任务系统的超时故障分析

以强实时多任务系统中的静态优先数调度算法为基础,结合系统中除任务运行时间外的其他时间开销如任务同步、中断处理等,定量分析实时系统中的各种时间参数对任务截止时间的影响,提出了计算任务是否发生超时的方法,并将任务超时作为一种时间故障,得出系统发生超时故障的概率,为评价实时特性提供了一种量化手段。     

自适应防危策略的设计技术研究

当安全关键系统中的某些环境发生变化时,其对应于某些关键设备的防危策略也会皆然不同。本文以核电站控制系统为原型,提出一种基于有限制动机,利用自适应中间件QuO(Quality Objects)实现的自适应防危策略。该策略可以用于不同类型设备的其他安全关键系统中。     

采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究

当前出库货位优化研究对货物生产日期的考虑大多数仅仅是简单地使用先进先出原则,如何更合理考虑货物生产日期对货位优化的影响,是亟待解决的问题。针对此问题,提出以出库代价和货物剩余价值率为优化因素的货位优化模型,并采用基于自适应算子、精英策略和灾变算子的改进遗传算法结合基于仓库繁忙度的自适应优化权重对出库货位优化模型进行求解。采用企业实际生产数据进行验证,实验结果表明采用改进遗传算法的出库货位优化算法效果更优,并且使用基于仓库繁忙度的自适应优化权重,能够有效降低货物因过久存放而造成货物价值下降的风险同时又能在仓库繁忙时优先考虑出库效率。     

嵌入式浏览器软硬件混合渲染层的研究与设计

广泛使用的WebKit内核嵌入式浏览器因具有良好的设计架构和优良的跨平台特性已被移植到许多嵌入式平台上。由于嵌入式平台的硬件多样性,WebKit开源版本并没有充分利用嵌入式平台的特点。通过研究WebKit显示系统,实现了充分利用嵌入式硬件加速渲染与软件渲染特点的软硬件混合渲染层。该混合渲染层解决了嵌入式平台上全功能浏览器运行缓慢造成用户体验较差的问题。经对比测试验证了该混合渲染层的可行性,与原始版本相比网站打开时间减少48%以上,网页动画渲染速度提高130%以上。