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1.
大数据时代,数据规模庞大,由数据进行驱动的应用分析场景日益增多.如何快速、高效地从这些海量数据中提取出用以分析决策的信息,给数据库系统带来重大挑战.同时,现代商业分析决策对分析数据的实时性要求数据库系统能够同时快速处理ACID事务和复杂的分析查询.然而,传统的数据分区粒度太粗,且不能适应动态变化的复杂分析负载;传统的数据布局单一,不能应对现代大量增加的混合事务分析应用场景.为了解决以上问题,“智能数据分区与布局”成为当前的研究热点之一,它通过数据挖掘、机器学习等技术抽取工作负载的有效特征,设计最佳的分区策略来避免扫描大量不相关的数据,指导布局结构设计以适应不同类型的工作负载.首先介绍了智能数据分区与布局的相关背景知识,然后对智能数据分区与布局技术的研究动机、发展趋势、关键技术进行详细的阐述.最后,对智能数据分区与布局技术的研究前景做出总结与展望. 相似文献
2.
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。 相似文献
3.
基于街景图片数据,通过将人工打分与机器学习结合,文章试图建立城市非正规性这一非物质环境要素在街道中的空间表征识别与评价方法体系。在北京老城街道的实证分析中,对于街道上哪些建成环境要素更能准确反映城市非正规性,基于人工打分的图像识别结果比机器学习的结果更加准确。城市非正规性在北京老城街道中的空间表征间接反映出北京老城非正规性就业群体和居民日常生活行为发生地点的微观空间分布特征。经过街景图片与实际地点的比对,三种类型的街道不具有城市非正规性特征:一是两侧已经过老旧平房改造,现状为现代居住小区或单位用房的街道;二是历史上达官显贵居住的地区,现留存有较多文保单位;三是环境较为破败的胡同,其中没有商贩经营,也没有居民自发在街道上形成的休闲空间。这一结论可作为后续城市非正规性和城市贫困关联研究的基础。 相似文献
4.
实际生活中,大多数视频均含有若干动作或物体,简单的单句描述难以展现视频中的全部信息,而各类长视频中,教学视频步骤清晰、逻辑明确,容易从中提取特征并使用深度学习相关算法进行实验验证,从长视频中提取复杂信息成为研究人员日益关注的问题之一.为此,文中收集整理了一个命名为iMakeup的大规模的美妆类教学视频数据集,其包含总时长256 h的热门50类2 000个长视频,以及12 823个短视频片段,每个片段均根据视频的逻辑步骤顺序进行划分,并标注起止时间和自然语句描述.文中主要通过视频网站下载收集原始视频,并请志愿者对视频的详细内容进行人工标注;同时统计分析了此数据集的规模大小和文本内容,并与其他类似研究领域的若干数据集进行对比;最后,展示了在此数据集上进行视频语义内容描述的基线实验效果,验证了此数据集在视频语义内容描述任务中的可行性. iMakeup数据集在收集整理时注重内容多样性和类别完整性,包含丰富的视觉、听觉甚至统计信息.除了基本的视频语义内容描述任务之外,该数据集还可用于视频分割、物体检测、时尚智能化推荐等多个前沿领域. 相似文献
5.
Fitts法则是人机交互领域预测人机工效的一个有效模型,在许多交互方式中都得到了验证,是传统人机工效研究的理论基础。然而在视线交互中,由于眼动肌肉神经控制机制与肢体运动不同,Fitts法则并不适用。近两年的相关研究提出了一个新的专门针对视线点击任务的难度指数IDeye,它比经典的Fitts指数更能准确预测视线交互的工效。然而,在新模型的有效性验证实验中并没有考虑两种典型的扫视运动(向心和离心运动)的差异。为此,在前期研究的基础上设计组织实验,验证了视线交互中离心和向心这两种眼球运动所带来的人机工效和稳定性的差异,并证实新的IDeye模型仍然能有效预测单纯的离心或向心扫视条件下的人机工效,是对视线交互工效研究的重要补充。 相似文献
7.
对于用户泛化和模糊的查询,将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理,便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段(snippet)的短文本组成,而传统的单词频率-逆文档频率(TF-IDF)特征选择模型不能适用于稀疏的短文本,使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发,提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展,即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段(snippet)的扩展,扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入,对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成,将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明,所提方法在聚类性能方面优于对比方法。 相似文献
8.
视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片(或视频)的问题.自2014年第一个视觉问答数据集发布以来,若干大规模数据集在近5年内被陆续发布,并有大量算法在此基础上被提出.已有的综述性研究重点针对视觉问答任务的发展进行了总结,但近年来,有研究发现,视觉问答模型强烈依赖语言偏见和数据集的分布,特别是自VQA-CP数据集发布以来,许多模型的效果大幅度下降.主要详细介绍近年来提出的算法以及发布的数据集,特别是讨论了算法在加强鲁棒性方面的研究.对视觉问答任务的算法进行分类总结,介绍了其动机、细节以及局限性.最后讨论了视觉问答任务的挑战及展望. 相似文献
10.
深度学习在医学影像分割领域吸引了广泛应用,其中2015年提出的U-Net因其分割小目标效果较好,结构具有可扩展性,自提出以来受到广泛关注.近些年来,随着医学图像割性能要求的提升,众多学者针对U-Net结构也在不断的改进和扩展,比如编解码器的改进,或是外接特征金字塔等.本文通过对基于U-Net结构改进的医学影像分割技术,从面向性能优化和面向结构改进两个方面进行总结,对相关方法进行了综述、分类和总结,并介绍图像分割中常用的损失函数、评价参数和模块,进而总结了针对不同目标改进U-Net结构的思路和方法,为相关研究提供参考. 相似文献