试论水体污染的防治对策和组织保障

洪涝灾害、干旱缺水和水体污染是当今中国水利的三大问题.污染物进入河流、湖泊、海洋或地下水等水体后,其含量超过了水体的自然净化能力,使水体水质和水体底质的物理、化学性质或生物群落组成发生变化,从而降低了水体的使用价值和使用功能的现象,被称作为水体污染.随着社会发展,生态和环境问题越来越受到人们重视,作为中国水利三大问题之一的水体污染问题引起了社会广泛关注.本从水体污染基本情况出发,分析了水体污染源及水体污染的危害,从资源水利的角度提出了水体污染防治对策,并从行业分工角度阐述了防治水体污染的组织保障.     

加强海水淡化等非常规水资源利用政策和技术研究工作的有关建议

海水淡化是水资源的重要补充和战略储备.在实行最严格水资源管理制度、全面推进节水型社会建设的背景下,海水淡化等非常规水源利用越来越受到重视.结合近几年从事海水淡化等非常规水资源利用研究工作,深入分析目前工作中存在的不足和问题,并对水利系统加强海水淡化等非常规水资源利用政策和技术研究工作给出意见和建议.     

融合马尔科夫决策过程与信息熵的对话策略

对话策略是人机对话系统中的重要组成成分,其性能的优劣直接影响对话系统的性能.在面对完全没有数据的冷启动场景时,收集对话数据进行对话策略学习的过程非常复杂和耗时.为在冷启动场景下能够保持良好性能,提出一种融合马尔科夫决策过程与信息熵的对话算法.利用马尔科夫决策过程快速获得下一步最优对话状态,并结合知识库通过引入属性信息熵方法排除多个状态值函数相同的最优状态,从而获取最优的系统响应动作.在音乐搜索领域数据集上的实验结果表明,与随机策略、基于规则和基于信息熵的算法相比,该算法分别缩短了2.24、0.84和0.03个对话轮次,且能够有效提高对话任务完成率.     

融合马尔科夫决策过程与信息熵的对话策略

对话策略是人机对话系统中的重要组成成分,其性能的优劣直接影响对话系统的性能.在面对完全没有数据的冷启动场景时,收集对话数据进行对话策略学习的过程非常复杂和耗时.为在冷启动场景下能够保持良好性能,提出一种融合马尔科夫决策过程与信息熵的对话算法.利用马尔科夫决策过程快速获得下一步最优对话状态,并结合知识库通过引入属性信息熵方法排除多个状态值函数相同的最优状态,从而获取最优的系统响应动作.在音乐搜索领域数据集上的实验结果表明,与随机策略、基于规则和基于信息熵的算法相比,该算法分别缩短了2.24、0.84和0.03个对话轮次,且能够有效提高对话任务完成率.     

基于深度学习的帕金森病诊断

为实现对帕金森病进行自动诊断,对基于Spiral和Meander手绘图的CNN和CapsNet的PD诊断方案进行研究.图像预处理过程保留了色彩信息,模型可以学习笔划压力、速度等特征.实验结果表明,CapsNet和CNN分别是基于Spi-ral和Meander的最优诊断方案.研究结果表明,Spiral具备比Meander更多的差异来诊断PD,CapsNet是基于Spiral的最佳方案;保留色彩信息的图像更有利于基于手绘图诊断PD,所实现结果(A cc=95.7％)优于先前最优报道(A cc=82.7％).     

香山开源高性能RISC-V处理器设计与实现

近年来以RISC-V为代表的开源指令集引领了开源处理器的设计潮流.然而，目前国内外的开源处理器性能尚未满足学术界和工业界的需求.为填补空白，香山处理器项目启动.香山是一款开源高性能RISC-V处理器，采用6发射超标量乱序执行设计，目前在著名开源项目托管平台GitHub上获得超过3 200个星标（Star），形成超过400个分支（Fork），成为国际上最热门的开源硬件项目之一，得到国内外企业和研究者的积极支持.香山处理器在近两年时间中历经两代版本演进，第一代“雁栖湖”微架构已经成功流片，回片性能符合预期；第二代“南湖”微架构已进入最后的优化迭代阶段，即将投片，据已知消息，其仿真评估性能在当前开源处理器中排名第一.主要讨论香山前两代微架构的实现细节与设计演进，并系统介绍开发香山过程中的各类挑战与经验.