基于LoRa信号的行走距离和方向估计

行走追踪在真实场景中具有广泛应用,可以用于安防监控、老人看护、室内导航等场景.近年来,基于无线射频信号的非接触式行走追踪受到了研究人员的广泛关注,包括基于Wi-Fi信号、RFID信号等的行走追踪系统.然而,现有的行走追踪系统依然面临感知范围小、感知设备部署稠密等问题.在本文中,我们首次将用于物联网低功耗、远距离通信的L...     

基于智能映射推荐的知识图谱实例构建与演化方法

随着大数据技术的深入发展,各领域产生了海量异构数据,构建知识图谱是实现异构数据语义互通的重要手段.通过将结构化数据与本体模型映射匹配来生成实例模型是图谱实例层构建常用的方法.然而,对于复杂异构的领域数据来说,现有映射式实例构建方法大多需要用户手动完成全部映射匹配,映射操作繁琐,无法进行智能匹配,费时费力且容易出错.除此之外,现有方法对实例导入后的增量更新也支持不足.针对现有模式匹配和实例构建方法的映射操作繁琐的问题,提出了基于智能映射推荐的实例构建与演化方法.其中,智能映射复用推荐机制,在用户手动映射之前进行数据模式匹配计算,对元素级相似度、表级相似度和表间传播相似度进行多级相似度综合计算,根据数据模式匹配度仲裁排序后生成推荐映射.另外,增量发现机制通过自动发现冗余实例和冲突实例,生成系统后台任务进行处理,可实现实例的高效无重复导入.在山东市政府开放数据集和深圳市医疗急救数据集上进行了实验,在映射复用推荐模块的辅助下,交互时间缩短为传统模式的约26％,字段推荐匹配准确率达到98.1％;在增量发现模块的实验中,导入了1394万个实例节点以及2158万条关系边所需的时间由31.21h缩短至2.23h,验证了智能映射复用推荐的可用性和匹配准确率,提高了实例层构建与演化的效率.     

私有云环境下基于虚拟集群的资源共享方法

随着云计算与大数据处理的飞速发展,越来越多的应用框架开始使用"云"的方式运行,这对企业私有云平台提出了一些重要挑战:如何让私有云环境有限的物理资源支持多个应用框架和多个用户,不仅能保证绝大多数现有的异构应用同时运行,还能为新应用提供扩展性与弹性支持。提出了一种新的服务模型ClaaS(cluster as a service),用一种简单而易于实现的方式为中小规模的数据中心解决了上述问题。ClaaS的主要思路是将虚拟化的单位扩展为集群,为分布式的应用框架直接提供虚拟的集群环境。这样,大部分的分布式应用就可以在无需任何修改的条件下直接运行在虚拟的集群环境中。为了验证ClaaS的可行性,基于现有的轻量化容器技术和软件定义网络技术等实现了一个开源轻量级私有云系统Docklet,能够支持用户按需共享资源,支持Spark、MPI等各种计算框架,及Python、R、Java等语言,并在真实教学科研环境中提供、部署服务。最后描述了系统的设计与实现,并进行了实验与评估。     

分布共享环境下支持弹性伸缩的图处理框架

作为大数据处理的一种重要模式,图处理被广泛地应用在机器学习、数据统计和数据挖掘等场景中。在企业级应用中,多种类型的大数据处理框架通常会部署在同一个分布式集群中,其运行环境是开放、共享的,这时图处理需要考虑运算资源动态变化的问题。为了能适应这种动态性,更加充分地利用开放共享环境的资源,图处理框架应该具备弹性伸缩能力。通过调研,发现现有的图处理框架尚未完全实现弹性伸缩。为此,介绍了一种支持弹性伸缩的分布式并行图处理框架SPar Ta G。首先基于任务并行模型定义了图处理任务集及任务模型;其次基于任务迁移机制设计并实现了可动态伸缩的图处理框架;最后设计了一个基于负载均衡的调度算法,实现了动态伸缩的图处理过程。实验结果说明,SPar Ta G的性能与当前流行的开源图处理框架Giraph相近,且具有较好的弹性伸缩能力。     

基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法

在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架...     

基于代码模式的软件问答文档检索优化方法

开发人员通常通过问答网站的搜索引擎进行相关软件问答文档的搜索。在检索结果中,包含优质代码片段(使用示例)的问答文档往往更受青睐,但如何度量这些文档中代码片段的质量仍是个巨大的挑战。针对这个问题,提出了一种基于代码模式的软件问答文档检索优化方法。该方法能够基于当前检索结果,抽取文档中的代码片段,分析代码片段中的公共代码模式,并基于代码模式度量文档中代码片段的质量,从原有检索结果中向用户推荐高质量的软件问答文档。以软件开发人员在实践过程中遇到的真实问题为基础进行了实验,对比Stack Overflow的搜索结果,所提方法在准确率指标NDCG@5上提升了40%。     

面向开源软件项目的软件知识图谱构建方法

软件复用是软件开发中避免重复劳动的解决方案。开源软件的源代码、邮件列表、缺陷报告和问答文档等软件资源中蕴含了规模庞大、结构复杂、语义关联丰富的软件知识。如何获取知识、组织知识,以及如何在软件复用过程中方便地检索软件知识是亟待解决的问题。为了解决这些问题,面向开源软件项目,构建了软件知识图谱,并提供了基于软件知识图谱的软件知识检索。主要工作包括:针对4种不同类型的软件资源,提出了软件知识实体的提取原则与方法;提出了软件知识实体之间关联关系构建的方法;实现了两种软件知识检索机制,并以文字列表和图形可视化相结合的方式展现检索结果;设计了软件知识图谱构建框架。基于上述工作,设计并实现了一个面向开源软件项目的软件知识图谱构建工具。实例证明,所构建的软件知识图谱可以更好地帮助软件开发人员进行软件知识的检索与应用。     

面向多源数据的可扩展主题建模分析框架

随着信息技术的不断发展和应用,大量信息系统积累了海量多源异构数据,这些数据中有很大一部分都是结构化数据,具有高维度、低质量、无标注等特点,难以进行特征提取与进一步的知识提炼。主题建模是文本处理和数据挖掘中的一个非常重要的方法,它是一种无监督学习算法,最初用于对无结构的自然语言文本进行建模,可以有效地从文本语义中提取主题信息,以进行特征提取和降维分析,然而主题建模技术尚不能很好应用在关系复杂的多源数据,尤其是结构化数据的处理中。提出了一个基于可扩展主题建模技术的针对结构化与非结构化多源数据分析框架,通过数据导入、数据分析、数据可视化三个步骤对多源数据进行基于主题建模技术的数据分析,并在此基础上实现了一个多源数据分析工具,最后通过两个数据集的实验证明了所提的多源数据分析框架的有效性。     

一种基于Actor模型的弹性可伸缩的流处理框架

流处理是一种重要的大数据应用模式,在金融、广告、物联网、社交网络等众多领域得到了广泛应用.在流处理场景中,流数据的产生速度往往变化剧烈且不容易预测.这时,如果数据流量峰值超过处理系统的承载能力,可能使得系统运行缓慢甚至崩溃,导致处理作业失效;如果为了应对数据流量峰值而过度配置资源,则可能在系统轻载时产生不必要的浪费.为了解决流处理中负载和资源的匹配问题,流处理系统应该具有弹性可伸缩的能力,一方面以高效的方式组织运算资源;另一方面能根据数据流量的实时变化自动地调整资源使用量.然而,现有的流处理框架对于弹性可伸缩的支持尚很初步.介绍了一种基于Actor模型的弹性可伸缩的流处理框架eSault.eSault首先基于Actor模型将批量的处理单元进行分层管理,通过2层路由机制实现了对伸缩性的支持;在此基础上,设计一个基于数据处理延迟的过载判断算法和基于数据处理速度的轻载判断算法来指导系统对资源的有效使用,进而实现弹性可伸缩的流处理.实验结果表明：eSault具有较好的性能,而且能够很好地实现弹性可伸缩.     

基于Wi-Fi信道状态信息的行走识别与行走参数估计

行走是日常生活中最常见的行为之一,它的特征可以反映人的身份、健康等重要信息.例如,行走的速度、方向、步数、步长等细粒度的参数可以为室内追踪、步态分析、老人看护等情境感知应用提供关键信息.因此,在近几年中,利用环境中已有的Wi-Fi信号对行走进行感知受到了研究人员的广泛关注.为了利用Wi-Fi信号感知行走,当前的方法都需...