基于人工智能和人工生命的计算机动画

基于人工智能（AI）和人工生命（AL）的计算机动画是将AI和AL应用于计算机动画,从而实现动画的自动生成,减少动画师的参与,让动画角色具备自主性和智能性的计算机动画新方法。本文首先对国内外在这一领域的主要研究内容和成果进行了总结分类,评价了基于AI和AL的计算机动画较传统动画的特色和优势,继而指出基于AI／AL相结合的计算机动画方法是必然发展方向。最后对未来研究趋势作了展望。     

基于扩展Bcp指数的领域主题发展态势可视分析

通过对已发表论文的分析, 掌握研究领域的发展状况, 对研究人员具有重要意义. 面向此类需求, 提出一种基于扩展B_cp指数的领域主题发展态势可视分析方法. 首先, 从论文的标题、摘要以及作者提供的关键字中自动提取包含词组类型的关键词集合. 提取这些关键词之间的共现关系. 根据这些关键词使用LDA算法进行提取主题. 然后, 提出一种扩展B_cp指数来度量关键词的发展状态, 并据此对关键词和论文进行分类, 以确定发展状态类型. 基于此方法, 设计并实现了一个由需求驱动的领域主题发展态势可视分析工具VISExplorer. 该系统可以展现领域主题分布和发展趋势、可以按主题推荐高质量文章、可以浏览不同主题中的高产出作者和高引用作者. 最后, 以可视化领域为例, 根据1990年至2018年在可视化领域顶级会议IEEE VIS上发表的论文, 对VISExplorer进行了实际案例应用, 并通过用户反馈证明了方法的实用性和有效性.     

面向多领域跨学科的专家遴选算法

为有效解决基于学科目录进行专家遴选方法的不足,提出一种面向多领域跨学科的专家遴选算法CD-Selection。将专家的研究方向关键词作为专家特征,使用Word2vec算法对论文与专家的研究方向关键词分别进行词语向量化;基于欧氏距离计算论文与专家研究方向关键词的词向量相似度;基于论文研究方向关键词的TF-IDF统计值,结合论文与专家的相似度计算专家匹配度,实现多领域跨学科的专家遴选。实验采用Aminer系统抽取的1043个专家的数据集,其结果表明,CD-Selection算法专家遴选匹配率达到90%以上。     

基于卷积自注意力联合模型的评论情感分析

随着移动互联网的兴起,人们可以在网络上自由发表各种感想和评论,文本情感分析已经成为了自然语言处理中的一个重要研究方向.应用深度学习算法进行评论文本情感分析已经成为研究热点.论文应用了一种基于多通道卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络融合的深度学习算法,获取文本的多粒度局部语义特征与全局语义特征,同时引入自注意力机制,提...     

国内网络舆情情感研究热点分析

以中国知网收录的网络舆情情感分析主题论文为数据来源,以文章摘要为词源,借助TF-IDF方法提取关键词并对关键词进行共词分析。结果显示,目前国内网络舆情情感研究热点包括对舆情信息内容进行情感分析,对情感分析技术进行改进和创新,对舆情传播过程中的各个要素进行情感分析等方面。所使用的共词分析方法可以反映单个关键词的热门程度,对网络舆情的科学分析和有效应对提供了理论指导,具有重要的参考价值。     

高性能电子邮件过滤系统的设计与实现*

该系统采用基于全信息的自然语言理解方法论,对邮件从语法（关键词过滤）、语义（主题过滤）、语用（倾向过滤）三个层次上进行过滤,从而尽量避免对正常邮件的误判和对非法邮件的漏判。     

人工智能领域知识图谱构建与分析

近年来人工智能技术成为学术界和产业界的研究焦点,基于领域科技文献对人工智能相关技术脉络的发展进行分析和研究有助于科研人员掌握相关技术发展方向,同时为国家制定相关政策措施提供了大数据支撑。美国人工智能协会年会(AAAI)和人工智能国际联合大会(IJCAI)是人工智能领域最主要的学术会议,众多领先的AI科技成果在上述会议期间被提出。论文对最近十余年的AAAI和IJCAI会议中的论文集进行了整理分析和挖掘,构建了包含500000个反映研究主题、研究人员等实体及其关系的三元组的人工智能领域知识图谱,并在此基础上对人工智能领域的研究热点和发展趋势进行了分析和讨论。     

基于多类网络模型的AI芯片测评方法研究

随着AI芯片制程不断升级以及结构设计不断优化,AI芯片在并行计算能力和泛化能力等方面展现出明显的优势,这些优势使得AI芯片在宇航领域得到越来越多的关注和应用。与传统的质量保证方法不同,AI芯片测评作为一项新的重要环节,对于AI芯片的选型和使用具有重要意义。本文针对面向宇航应用的AI芯片,研究了一种宇航用AI芯片的测评方法,该方法可以测评出AI芯片的精度、算力、功耗和量化支持能力,并基于该方法对AI芯片的性能和功能性指标进行了详细的分析和评价,最后针对宇航用AI芯片测评方法的进一步研究方向提出了相关建议。     

我国智慧社区的研究现状与前沿热点——基于CiteSpace的文献计量可视化分析

本文以中国知网（CNKI）数据库中2012～2022年收录的205篇以“智慧社区”为主题研究的北大核心与CSSCI来源期刊论文为数据来源，运用文献可视化分析软件CiteSpace.6.1.R2进行数据处理和统计分析，并绘制可视化的知识图谱，从年度发文量、作者及其合作情况、机构及其合作情况等方面对研究的现状进行系统分析，从关键词共现、关键词聚类等方面对研究的前沿热点进行整体分析，希望能为我国智慧社区下一步的发展和研究方向提供一定的参考。     

融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述

随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法（简称为矩阵分解推荐方法）因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因.本文围绕基于矩阵分解的社交推荐模型,依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述.在实际数据上对已有代表性社交推荐方法进行对比,分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能（如整体用户、冷启动用户、长尾物品）.最后,分析基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题,并对未来研究方向与发展趋势进行了展望.     

声纹AI监测技术在智慧水利工程中的应用

随着科技的不断进步,水利信息化高质量发展备受关注,智慧水利工程成为现代水利领域的研究热点。智能监测技术作为智慧水利的核心之一,是提高水利系统效率和安全性的重要保障。文章概述声纹人工智能（Artificial Intelligence,AI）监测技术,重点分析声纹AI监测系统的构建基础和架构,并简要介绍声纹AI监测技术在智慧水利中的应用案例。     

基于深度特征学习的图像超分辨率重建

基于学习的图像超分辨率（Super-resolution,SR）算法利用样本先验知识来重建图像,相较于其他重建方法拥有明显的优势,也是近年来研究的热点.论文首先分析了影响图像重建质量的因素,然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法（Super-resolution convolutional neural network,SRCNN）提出了两点改进:我们用随机线性纠正单元（Randomized rectified linear unit,RReLU）去避免原有网络学习中对图像某些重要的信息过压缩,同时我们用NAG（Nesterov's accelerated gradient）方法去加速网络的收敛并且避免了网络在梯度更新的时候产生较大的震荡.最后通过实验验证了我们改进网络可以获得更好的主观视觉评价和客观量化评价.     

基于复杂网络的港口物流领域研究热点实证分析

为获取国内港口物流领域研究热点,对中国期刊CNKI全文数据库中收录的2913篇样本文献的关键词信息进行实证分析。利用复杂网络理论,构建一个包含50个节点、982条边（关键词共现）的无向加权网络。使用社会网络分析工具Pajek进行度、路径、聚类系数等统计指标的计算,验证该网络所具有小世界、无标度特性。基于网络的点度中心性和介数中心性,离析出研究热点,研究热点相互联系紧密,但关注度差异性大。     

中国智慧水利研究知识图谱分析

为系统梳理中国智慧水利历史演变过程,把握其研究方向,以中国知网（CNKI）2010—2020 年收录的 974 篇文献为研究对象,借助 CiteSpace 软件进行关键词共现、聚类和时间线视图分析,通过对关键词突现、归类和时区演进分析,并结合水利部重大会议和相关文件内容进行分析,结果表明：2010 年以来中国智慧水利的研究与国家政策密切相关,并在 2017 年至今呈现爆发式发展;聚类分析发现,智慧水利的技术路线、应用方向和发展要求是主要研究方向,大数据、风景园林、水利工程、智慧水务和区块链是主要的聚类群体;关键词时区演进分析发现,中国智慧水利的研究可以分为 2010—2011 年（起步阶段）、2012—2016 年（稳步前进阶段）、 2017 年至今（快速演进阶段）3 个阶段;中国智慧水利的研究可从河长制、水安全保障和水利行业监管等方面进行深化。     

基于CiteSpace的高铁经济研究进展和热点可视化分析

基于CNKI中国知网的中文数据库文献，综合运用科学计量方法，对1993—2023年高铁经济研究进行可视化分析，运用CiteSpace 6.2.R2可视化软件对文献进行计量分析，从关键词共现、关键词聚类、突现词检测角度来探究该领域研究的热点变迁及发展趋势。研究发现：高铁、高铁经济、高速铁路是高铁经济的研究热点。2008—2011年前后、2015年前后是高铁经济研究发展的重要节点。未来高铁经济领域的研究热点可能围绕区域融合研究和社会效益研究展开。     

犯罪热点分布与驱动因子分析

盗窃和抢劫作为最普遍的犯罪形态,是各级公共安全部门的工作重点.而发现犯罪热点的时空分布和掌握驱动因子对于犯罪宏观规律的把握非常重要.一方面,基于特定时间尺度的连续的犯罪空间热点分析,有助于帮助公安部门发现特定犯罪类型的犯罪热点的分布形态和变化规律;另一方面,基于主成分分析法,通过对案件发生的诸多驱动因子进行选择,可以发现犯罪热点的主要影响因素;采用Getis-Ord Gi＊热点分析和主成分分析方法,对某市2009年盗窃、抢劫犯罪的月度数据进行了深入分析,得出了相应的结论,为警力在特定时间和空间上的合理分配以及主要的管理方向提供了建议.     

基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法

针对现有审稿人推荐算法主要通过亲和力分数分配审稿人，而忽略了审稿人与论文研究方向匹配的问题，提出一种基于亲和力与研究方向覆盖率的审稿人推荐算法（ARDC）。首先，根据研究方向在待审论文和审稿人论文组中出现的频数，确定论文选择审稿人的次序；然后，综合审稿人和论文间的亲和力得分以及审稿人对论文的研究方向覆盖得分，来计算审稿人对待审论文的综合审阅得分，并依据轮询调度得到论文预分配审稿小组；最后，对预分配审稿小组进行利益冲突检查与消解以实现最终的审稿小组推荐。实验结果表明，与基于松弛迭代的分配算法（FairIR）和同行评审公平分配算法（PR4A）等基于分配的审稿人推荐算法相比，所提算法在牺牲少量亲和力的情况下，将研究方向覆盖得分平均提高了38%，从而确保推荐结果更加准确合理。     

基于文献计量学的红外无损检测技术进展与趋势分析

红外检测(infrared testing, IRT)近年来得到了极速增长,围绕IRT的技术成为各个领域的重要研究方向。本文梳理分析了国内外多年来关于IRT技术的文献,总结了该领域研究方向国内外未来研究热点。基于web of science(WOS)核心合集数据库,运用CiteSpace数据挖掘及分析平台对这一研究领域的最新进展进行深入分析。对发文数量、国家、作者、研究机构、关键词、被引文献及期刊进行多维度探讨,力求全面剖析此领域研究热点及发展趋势。本文重点跟踪了金属部件缺陷检测、复合材料缺陷检测与红外图像绝缘体检测技术研究方向。     

求解资源受限项目调度问题的约束规划/数学规划混合算法

利用约束规划（constraintprogramming,CP）与数学规划（mathematicalprogramming,MP）结合的方法求解调度问题已经获得了一些较好的研究成果,正成为调度问题研究领域的一个新的热点研究方向．本文针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP）的整数规划模型,设计了基于CP技术的问题和模型预处理方法,证明了整数规划模型的有效不等式定理,提出了通过将项目子网络图转化为加权最大团问题求解后获得有效不等式的方法．引用标准问题库PSPLIB中的一组典型问题进行求解实验,结果表明本文提出的有效不等式可以明显改进模型的求解质量和时间性能．论文最后对实验结果进行了深入讨论,讨论了未来的研究方向．     

基于TextRank和LDA的信息安全热点感知研究

文章以信息安全相关文章数据为研究对象,分析了目前信息安全研究工作中新闻动态热点的数据处理和分析需求,结合信息安全领域特点,基于自然语言处理技术提出了基于TextRank和LDA的信息安全领域热点感知和可视化技术,并对信息安全领域新闻动态热点进行了关键词分析、关键词共现分析以及主题分析。实验结果表明,该技术可实现信息安全研究热点快速定位与感知,达到辅助深入研究分析的目的。