一种基于文档模式的GML压缩方法

GML已成为地理空间数据编码的事实标准.GML文档一般体积庞大,存储和传输时占用巨额资源.提出了一种基于文档模式的有效GML压缩方法,通过用文档推导出的模式验证文档本身,对树自动机的状态转换路径进行比特编码,对坐标数据增量编码,实现GML文档压缩.对真实GML文档的压缩实验表明,所提出方法的压缩率优于通用文本压缩器(gzip和PPMD)、主要高性能XML压缩器(XMill,XMLPPM和XWRT)以及现有GML压缩器GPress.     

基于Apache Lucene的地址匹配技术研究

地址匹配技术常常被用于对属性地址信息快速定位,也是解决目前GIS系统分析能力瓶颈的重要方法。首先分析了中文地址匹配技术应用的现状以及常用地址匹配方法的优缺点,在此基础上给出了基于全文检索技术的地址匹配方法,并使用参考规则进行匹配结果优化,随后使用实验证明了方法的准确性。     

基于神经网络的图像弱监督语义分割算法

类别激活热度图算法是一种可以在图像中找到具体分类对应的热度图的使用弱监督样本进行训练的算法,算法提取得到的语义信息可以提供给其他的检测任务或者定位任务所使用。提出一种使用神经网络进行计算的图像语义分割的算法,仅需要使用弱监督的训练数据对神经网络进行训练,得到模型。该算法将神经网络所输出的特征图像与网络参数相结合计算得到语义分割的大致区域,再在其中使用语义信息回传的方法,从大致区域的结果中得到更为精确的图像语义分割。最后介绍了该算法在不同的数据集上进行验证的结果,并且展示了内部的实现细节。     

一种基于高阶奇异分解的个性化股票推荐算法

提出算法预测基金经理对股票的投资策略,为个体投资者提供投资意见。不同于仅依据股票本身信息推荐的传统算法,该算法通过高阶奇异值分解算法HOSVD(Higher Order Singular Value Decomposition)学习基金经理的历史交易记录和投资者的个人特征因素,为投资者提供个性化推荐。除此之外,将非个性化推荐与个性化推荐进行整合,进一步提高推荐质量。对真实股票交易数据的仿真实验结果表明,用于推荐的个性化算法在准确度和收益率方面,优于传统的非个性化算法。     

一种消除多核平台程序执行不稳定性的算法

随着单个核上晶体管密度不断增加,摩尔定律难以继续生效。自2005年以来,CPU设计者更多地致力于通过增加核的数量来进一步提高处理器的计算能力。然而,由于多核平台各个核之间的相互影响(如Cache一致性协议)以及资源竞争(总线、Last-Level-Cache等)等因素,导致同一个程序(或者同一组程序的组合)在多次执行的时候性能表现出显著差异。这种不稳定现象给多核平台相关各种评估造成了极大障碍。为了解决不稳定性现象带来的问题,目前主流研究主要集中在两个方向:基于统计的分析和消除不稳定性。该细介绍这两类技术,并讨论它们的不足。针对不足,综合分析了影响多核并行程序执行不稳定的因素,并在此基础上提出了一种新的消除不稳定性的算法,该算法可以针对每一种因素进行逐一消除,最终实现全面消除不稳定性因素。实验数据显示,该算法能够有效消除多核平台程序执行的不稳定现象。     

基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目前虚假人脸鉴别的研究工作相对较少,仍然有许多问题需要被解决.其中如何提升鉴别模型的迁移泛化能力是至关重要的问题,也是虚假人脸检测任务能否实际投入使用的关键所在.如何提升虚假人脸鉴别方法的泛化能力,即做到在没有见过的生成方法产生的数据上仍然准确有效非常重要.对此,提出了基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测模型,通过引入领域对抗分支,弱化特征提取器对于特定生成模型非鲁棒性特征的提取,模型能够抽取鲁棒性更强、泛化能力更高的特征,从而在没有见过的生成方法产生的虚假人脸图片上具有更好的鉴别表现.实验结果表明:所提出的方法能够提升鉴别模型的泛化能力,显著提升虚假人脸鉴别模型在未知生成模型产生的虚假图像上的性能.