现代交互技术下的Story-Telling方法综述

Story-Telling(ST)是一种训练儿童语言表达能力的重要教育活动,随着新型交互技术的不断发展,大量工作致力于将这些新型交互技术融入ST场景之中,涌现出一系列ST系统原型以及商业应用.文中围绕近十年来关于ST应用技术的研究,重点讨论了ST技术的应用需求以及ST系统中交互技术的运用,并以应用场景作为划分介绍了典型的ST系统.文中针对已有系统中存在的几个突出问题,提出了一套基于场景树设计工具的儿童讲述故事应用设计方法,并对这套设计方法的创新点和贡献做出了讨论.最后对ST这一领域的未来发展方向进行了展望.     

多段落中文阅读理解模型

解决多段落中文阅读理解任务需要考虑证据段落的稀疏性、中文语义的多样性和答案片段的有效性.基于此种情况,文中设计多段落中文阅读理解模型,利用数据增强的方式学习不包含答案的段落,利用字级别编码和中文词性标注丰富中文的语义表示,通过答案片段的特征训练答案有效性验证模型.将文中模型应用到CIPS-SOGOU事实类问答数据中,实验表明,完全匹配率和F1分数的平均分均有所提高.     

践行科教融合、贯穿产学研的创新人才培养——中国科学院计算技术研究所的实践

世界已进入科教融合日趋紧密的大科学时代。本文在多年研究生教育管理实践的基础之上,通过研究借鉴国际先进科研机构和大学的成功经验,探索新的体制机制和管理模式,以计算机体系结构国家重点实验室为例,以建设国际一流的科研机构为目标,以科教融合、产学研结合为核心理念、提出人才培养的四项创新举措,并对两个案例分析展开论述,介绍了践行科教融合、贯穿产学研的创新人才培养实践。     

基于Android平台的黑盒测试生成工具的研究对比

随着移动互联网技术迅速发展,移动设备成为人们生活中必不可少的部分,其中Android手机占有了智能手机的主要市场。相对于传统软件,Android应用易于发布、开发周期短,但其质量常常难以保证。软件测试是用于保证软件质量的最常用方法,其中关键的步骤是如何生成合适的测试用例,而对于事件驱动型Android应用程序,关键在于如何生成合理的事件序列辅助测试过程。目前,已有一些研究者开发了面向Android应用的测试事件生成工具。针对三种典型的测试生成工具,分析了其工作原理与特性;并选取覆盖多种类别的40个应用程序作为基准测试集,设计了统一的测试框架,对工具的兼容性、易用性、测试时间和程序覆盖能力等特点进行了分析与对比,并根据相关测试工具的缺陷提出一定的创新性的解决方案。     

基于Libnids库的Internet网络协议还原系统研究

近年来,互联网的规模呈现爆炸性增长,骨干网通信带宽达到了千兆甚至万兆,因此保护互联网的安全变得越来越重要。网络安全领域的各种产品如防火墙、入侵检测系统都是基于对网络数据的分析和预测而开发的,而截获和还原数据的协议还原技术成为设计这些网络安全产品的基石。文章研究并实现了基于Libnids库的Internet网络协议还原系统,该系统利用旁路数据链路帧的方式捕获数据包,借鉴Linux内核的实现方法进行IP分片组装和TCP流重组,有效实现了网络信息内容监控。该系统可以根据需要加入扩展模块,可根据需要还原多种应用层数据。     

基于下一代互联网的中国陆地生态系统通量观测研究网络

面向我国碳循环研究的实际需求,于2012-2013年开展了基于下一代互联网的中国陆地生态系统通量观测研究网络信息基础设施应用研究。面向ChinaFLUX 10个野外台站,通过部署全面支持IPv4/IPv6无线通信网络和无线传感网络,在已构建信息化环境基础上,实现基于下一代互联网的ChinaFLUX碳水通量观测数据从通量塔、野外台站到综合中心的自动采集、高速传输、存储与共享。并开展了一系列陆地生态系统碳收支科学研究。     

自适应属性选择的实体对齐方法

现有实体对齐方法普遍存在传统方法依赖外部信息和人工构建特征,而基于表示学习的方法忽略了知识图谱中的结构信息的问题。针对上述问题,提出自适应属性选择的实体对齐方法,融合实体的语义和结构信息训练基于两个图谱联合表示学习的实体对齐模型。提出使用基于自适应属性选择的属性强约束模型,根据数据集特征自动生成最优属性类型和权重约束,提升实体对齐效果。两个实际数据集上的试验表明,该方法与传统表示学习方法相比准确率最高提升了约11%。     

考虑温度影响的锂电池等效电路建模及研究

针对传统锂电池等效电路模型忽略温度和滞后电压对自身的影响,会导致模型参数不匹配和精确度下降的问题,文中论述了温度和滞后电压对锂电池等效电路模型的影响。设计了基于温度的综合锂电池等效电路模型,分别在不同温度下对Li FePO4电池进行城市道路工况(Urban Dynamometer Driving Schedule UDDS)测试,采用子空间辨识法,通过对模型内部参数进行有效辨识,求解模型参数。在此基础上分析了传统等效电路模型与改进模型在不同温度下的仿真输出及输出误差,结果表明锂电池等效电路模型参数受温度影响较大,在温度广泛变化的情况下,与传统模型相比,文中模型可靠度更高,输出与实际试验数据匹配良好,进而验证了文中模型的有效性,为实际应用提供了有效的模型参考。     

融合视觉内容分析的网络视频缩略图推荐

视频在网站上呈现时,最先映入眼帘的都是一幅静态的封面图像——视频缩略图。主题明确且图像易见的视频缩略图,能让用户在预览时更容易、更快捷地抓住视频主题信息,提高该视频的吸引力,获得更多的点击量和提升用户的浏览体验及观看兴趣。本文针对网络视频缩略图的推荐,在视觉内容分析基础上,通过融合图像易获取性评价和视频内容代表性评价来获得缩略图推荐结果。在网络视频数据集上实施的主客观评价实验表明,本文方法所推荐的视频缩略图与原有人工标注的缩略图相比,有着较好的一致性,能够满足实际应用的需求。     

改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。