人之城，活力之城——2010年上海世博会意大利国家馆

“人之城”意大利馆 意大利国家馆位于上海世博园C片区,其位置刚好处于欧洲和非洲两大片区的交界。世博会开幕至今,欧洲广场是最受人瞩目的区域之一。意大利馆凭借其“人之城”的设计理念成为了诸多欧洲国家馆中的佼佼者之一。除了内容丰富且设计巧妙的布展之外,     

基于相似度传播的复杂网络间节点匹配算法

提出了一种基于相似度传播的复杂网络间节点匹配方法.引入节点相似度传播过程,使得初始的相似度信息能够按网络拓扑结构传播到全局,从而能够充分利用有限数目已匹配节点对所提供的相似度信息.该传播过程的稳态分布与一个大矩阵的主特征向量等价,可采用幂方法的迭代形式来高效求解,最后利用图论中的KM(Kuhn-Munkres)算法来抽取最终的匹配节点对.以四种不同结构的网络节点匹配实验为例,对本文算法进行了测试和验证.实验统计结果表明,本文方法显著提高了节点匹配的精度.     

StackExchange问答社区知识传播

StackExchange是目前最流行的问答社区集结地之一.本文利用StackExchange中具有美国地理信息的用户构建StackExchange问答社区在美国境内的知识传播图谱,对传播网络的统计特征进行了分析,提取出问答社区类网站的传播模式,获取得到网络用户的知识分享方式.我们发现StackExchange中的问答社区在分享知识过程中,传播源往往不止一个.同时,我们为问答社区构建了知识传播图谱,发现这些传播图谱具有相似的统计特征,这意味着不同的问答社区可能具有类似的知识传播模式.     

无线信道传感的朝向检测研究

室内人体朝向检测是室内感知的一个重要分支,在监控安防、体感游戏、智能家居等领域都有广泛的应用.提出了一种新的人体朝向检测方案WiO:采用无线局域网中的信道信息作为人体朝向检测的传感数据,在此基础上通过机器学习算法进行分类,取得了良好的朝向检测效果.在朝向检测可靠性方面,同时考虑了该传感信号的幅度和相位信息的基础上综合了多对天线对的结果,并研究了不同环境因素对检测结果的影响.实验表明所提出的方法能有效检测人体朝向,最佳检测准确度可以达到98％.     

基于贡献分配的开源软件核心开发者评估

开源软件中如何真实评估所有开发者的贡献度并有效区分核心开发者和外围开发者是一个重要的研究问题.通过设计开发文件的贡献度分配算法,以9个Apache项目为基础分析了开发者对项目的贡献度,并以此有效地区分核心开发者和外围开发者.实验结果通过Apache官方主页公布的开发者地位名单进行考证,同时在真实名单的相似度上与传统评估方案进行了比较,验证了算法的实用性和有效性.最后,通过支持向量机建立分类模型,结合不同影响开发者地位的关键因素,提升了开发者分类的精确度.     

基于支持向量机的珍珠多特征分类方法

珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像并进行预处理之后,参考实际人工分类的步骤,用珍珠边缘轮廓得到其傅里叶级数的系数作为形状特征,并用灰度共生矩阵得到珍珠的全局纹理特征,此外还设计了一种新的局部纹理特征提取方法;通过从珍珠的多个视图中提取珍珠的形状特征、全局纹理特征和局部纹理特征,进而构建支持向量机分类器,实现二分类.实验结果表明:所提出的特征提取方法有效,在1100颗测试珍珠上分类精度达到85.73%.     

光源显色性评价方法的进展研究

研究表明,国际照明委员会（CIE）现行的显色指数（CRI）不适用于对新型光源（尤其是LED光源）的评价,为此．人们尝试了多种方法对CRI进行改进。本文基于近年的研究成果。介绍了两种最有前途的方案：（1）使用CQS（颜色品质量值）体系：（2）结合GAI和CRI的体系。在CRI的替代方法起作用前,本文作者推荐把通过高饱和度的色彩样板修正过的“CRI”作为暂时的评价方案。     

图像对抗样本检测综述

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术, 它被广泛应用于各种图像分类任务. 但是, 现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞, 容易受到对抗样本的攻击, 而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析. 为了提高深度神经网络的安全性, 针对现有的研究工作, 全面地介绍图像分类领域的对抗样本检测方法. 首先根据检测器的构建方式将检测方法分为有监督检测与无监督检测, 然后根据其检测原理进行子类划分. 最后总结对抗样本检测领域存在的问题, 在泛化性和轻量化等方面提出建议与展望, 旨在为人工智能安全研究提供帮助.     

加权迭代节点匹配算法及其在语言网络中的应用

复杂网络间节点匹配在很多领域中均具有重要现实意义。然而,传统的节点匹配算法通常只利用网络的局部拓扑信息,在对拥有高对称性的真实网络作用时往往会失效。为了克服这一缺点,我们近期利用网络拓扑信息和连边权重信息,提出了一种新型的同时来计算不同网络间节点相似度的方法,并在此基础上设计了一种加权迭代节点匹配算法。将该算法在高度拓扑对称仿真网络对和真实中英文语言网络对上分别进行了测试,结果表明加权迭代节点匹配算法在此类网络上优于纯拓扑迭代节点匹配算法。     

语音对抗攻击与防御方法综述

人工智能的不断发展,使得人与机器的交互变得至关重要.语音是人与智能通讯设备之间通信的重要手段,在近几年飞速发展,说话人识别、情感识别、语音识别得到广泛地普及与应用.特别的,随着深度学习的兴起,基于深度学习的语音技术使机器理解语音内容、识别说话人方面达到近似人的水平,无论是效率还是准确度都得到了前所未有的提升.例如手机语...