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1.
装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7%,装配关系的语义识别率为94.8%,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性. 相似文献
2.
无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础. 相似文献
3.
卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。 相似文献
4.
5.
朱佳 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(3):133-134
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略. 相似文献
6.
语义槽填充是对话系统中一项非常重要的任务,旨在为输入句子的每个单词标注正确的标签,其性能的好坏极大地影响着后续的对话管理模块。目前,使用深度学习方法解决该任务时,一般利用随机词向量或者预训练词向量作为模型的初始化词向量。但是,随机词向量存在不具备语义和语法信息的缺点;预训练词向量存在“一词一义”的缺点,无法为模型提供具备上下文依赖的词向量。针对该问题,提出了一种基于预训练模型BERT和长短期记忆网络的深度学习模型。该模型使用基于Transformer的双向编码表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)产生具备上下文依赖的词向量,并将其作为双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入,最后利用Softmax函数和条件随机场进行解码。将预训练模型BERT和BiLSTM网络作为整体进行训练,达到了提升语义槽填充任务性能的目的。在MIT Restaurant Corpus,MIT Movie Corpus和MIT Movie trivial Corpus 3个数据集上,所提模型得出了良好的结果,最大F1值分别为78.74%,87.60%和71.54%。实验结果表明,所提模型显著提升了语义槽填充任务的F1值。 相似文献
7.
为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能. 相似文献
8.
与传统媒体相比,社交网络在传播新闻、思想、观点等方面发挥着突出的作用,同时也是传播谣言、虚假新闻等负面信息的最佳途径.因此,对网络舆情演化趋势的准确预测和有效控制已成为重要的研究话题.目前,大多数研究从理论建模的角度对网络舆情事件的演化特性和发展趋势进行预测,基于用户行为特征的信息传播演化趋势预测模型的建模及分析有待进一步研究.考虑到信息传播过程中用户之间的相互影响,文中提出一种基于注意力机制的方法,旨在探究社交网络中用户在信息传播过程中的影响来预测信息的传播趋势.首先,利用基于长短时记忆神经网络(Long Shot-Term Memory,LSTM)的网络架构来获取信息传播的轨迹特征.其次,考虑到信息传播和用户行为的复杂性,利用注意力机制挖掘用户之间的依赖性来预测真实的信息传播过程.最后,综合考虑影响信息传播的驱动因素,得到一种基于注意力机制的信息传播演化趋势预测模型(At-tention Diffusion Neural Network,ADNN).在4个对比数据集上的实验结果显示,ADNN模型优于流行的序列模型,该模型能够有效利用驱动因素对信息传播的影响,更准确地预测社交网络中信息的传播趋势. 相似文献
9.
10.
目的 基于妈祖文化的视角,探究妈祖文化与表情符号设计融合的可能性,打造表情文化产业链,为表情符号的设计开发提供更多的机遇,推动了妈祖文化的对外传播.方法 以妈祖文化为切入点,分析表情符号设计与妈祖文化跨界融合发展的优势.同时,借助具体的案例来阐述两者结合所产生的积极意义,表明巧妙应用妈祖文化的可行性.结论 妈祖文化的融入为表情符号的发展增添了浓墨重彩的一笔,对于增强文化气息及开拓设计思路都发挥着重要作用,易于激发受众的情绪、记忆,引起受众情感和心理的共鸣,从而创造符合受众审美情趣和思维方式的设计作品.由此可见,深入把握两者的关联性,有助于催生新的文化产业形态、传承妈祖文化、开辟表情符号设计新路径. 相似文献