基于深度神经网络的武器名称识别

科学技术的进步,推进着军事武器装备的快速更新. 在高度信息化的时代,急需智能化军事信息处理技术. 本文针对飞行器、坦克车辆、火炮弹炮、导弹武器等军事文本中的武器命名实体,提出了基于词向量、词状态的特征,利用深度神经网络模型的识别方法. 实验表明：在测试语料上取得F-1值0.9102的效果.     

基于市场证明共识的分布式账本协议: Achain

区块链技术给加密货币带来了新的变化, 并得到了广泛的应用. 然而, 它仍面临着高吞吐量、低交易延迟、安全性和去中心化的需求和目标. 此外, 消费节点(交易提供者)的意愿难以映射到leader中, 区块开采者热衷于挖矿竞赛也导致中心化和能耗的加剧. 为此, 提出了一种不同于传统PoW (proof-of-work)共识的新型共识算法——PoM (proof-of-market), 及其第一个实施案例——Achain协议. PoM的算法设计使得消费节点进行PoW工作, 并投票选出leader节点. 这不仅离散化了挖矿的工作, 提升了去中心化, 降低了能耗, 还体现了消费节点的意愿, 只有受到最多支持的节点才能成为leader. 在性能上, 相较于PoW型区块链, Achain还提升了可扩展性, 此外, 还提供了一种Achain节点存储优化方案——FastAchain; 在安全性方面, Achain辅以一套激励相容的奖惩机制使得恶意节点的收益期望为负, 这保护了诚实节点的利益, 且Achain可以容忍至多1/3的全网总算力被恶意节点控制. 为了验证Achain的性能表现, 实施了一个大规模网络下的Achain原型用来评估其相关性能, 结果表明Achain达到了预期, 优于一些主流的代表性区块链协议, 且保持了良好的链收敛性和去中心化.