一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

协作机器人抓握式柔性夹持器设计

参考变色龙手指抓握原理,使用热塑性聚氨酯材料设计制作了一种协作机器人抓握式柔性夹持器.利用SOLID-WORKS软件建立柔性夹持器模型,并进行结构拓扑优化.将优化完成的柔性夹持器模型导入有限元分析软件WELSIM中进行静力学分析,并通过抓取试验验证了柔性夹持器的有效性.综合分析结果发现,设计的柔性夹持器具有较好的自适应性,能够实现较高的工件抓取率,有利于保护被抓取物体.     

视频联网监控系统与平安城市建设工程

本文论述了安全防范系统中的视频联网监控系统以及在平安城市建设工程中的技术要点。     

安全防范系统保城市平安

本文探讨了保证城市安全的若干方面内容，包括视频监控网络、城市应急系统、智能交通系统等，还就奥运安全措施进行了论述。     

跨模态脑图谱数据融合研究进展

脑图谱是研究脑结构和功能及脑疾病的基础,不同类型的脑图谱从不同角度提供了脑的组织模式或连接信息。随着图像采集和生物检测技术的发展,不同模态的脑影像和生物组学数据迅速增长。相较于单模态,多模态融合数据能够同时考察不同模态数据间的多元化信息,挖掘蕴含的未知新信息。因此,开展跨模态脑图谱数据融合研究有助于更全面地理解大脑的结构和功能,并辅助加深对脑发育、老化和病变机理的理解。本文根据参与融合的模态是否具有空间信息,将近年来有代表性的跨模态脑图谱融合技术分为脑影像融合和脑数据融合两大类。脑影像融合是指对宏观脑影像(磁共振等)和组织学脑影像(胞体染色、轴突染色等)等具有空间信息的数据进行融合,构建涵盖脑结构和功能信息的跨模态多尺度脑图谱,为研究宏观特征的介观机制以及介观特征的宏观表征提供了重要途径。脑数据融合是指对缺乏脑空间信息的生物大数据,包括基因组、电生理、认知和行为等,利用脑图谱提供精细空间信息,挖掘高维、异构生物大数据蕴含的信息,明确脑图谱的生理意义,并提升其应用价值。本文将针对这两类融合类型阐述国内外有代表性的研究进展,并对比国内外研究现状的差异。此外,为促进跨模态脑图谱数据融合领域的交流和发展,总结了部分有代表性的大样本公开数据集。最后讨论了当前该领域待解决的问题以及未来的发展趋势。     

多模态人机交互综述

多模态人机交互旨在利用语音、图像、文本、眼动和触觉等多模态信息进行人与计算机之间的信息交换。在生理心理评估、办公教育、军事仿真和医疗康复等领域具有十分广阔的应用前景。本文系统地综述了多模态人机交互的发展现状和新兴方向,深入梳理了大数据可视化交互、基于声场感知的交互、混合现实实物交互、可穿戴交互和人机对话交互的研究进展以及国内外研究进展比较。本文认为拓展新的交互方式、设计高效的各模态交互组合、构建小型化交互设备、跨设备分布式交互、提升开放环境下交互算法的鲁棒性等是多模态人机交互的未来研究趋势。     

光干涉甲烷检测器的光路改进与零点补偿

光干涉甲烷检测器具有稳定可靠性强、测量范围宽等优点,但现有设备都采用人工读数方式,自动化程度低,不能连接到煤矿监控系统。针对该问题,提出了一种基于测量干涉条纹光强的改进方法。通过改进光路设计,保证了甲烷体积分数与光强变化之间对应关系的惟一性。使用光电元件采集干涉条纹,根据干涉条纹的光强变化得到甲烷体积分数。针对光干涉甲烷检测器的零点受外界环境因素影响而发生漂移的问题,首先通过理论分析得到了外界气压与测量误差之间的关系模型,并使用该模型对外界气压变化进行补偿;然后由实验得到温度与测量误差之间的关系,采用线性插值方法建立温度补偿模型。最后通过精度实验、压强实验、温度实验和长期稳定性实验验证了所设计的补偿模型的有效性和系统的稳定性。