物联网业务识别模型初步方案探讨

现阶段中国移动物联网业务大部分都承载在GSM和LTE上，少量业务承载在NB-loT上。在对物联网进行分析中，由于人网数据和物网数据混合在一起，而且“机器人”的感知和“自然人”的感知是不一样的，因此分析的前提是将物联网业务从全量数据中分离出来。物联网业务识别是业务质量分析基础，建立物联网业务识别模型，能够对现网物联网业务进行质量分析、业务监测、主动预警，对完善物联网业务运维支撑手段有着非常重要作用。     

基于高低阶特征交互学习的点击率预测模型研究

作为在线广告推送中极为重要的环节,准确的点击率预测(Click-Through Rate, CTR)不仅能提升用户体验,更能增加经济收益,减少资源浪费。目前,基于深度学习的CTR预测模型虽然取得了一定成绩,但在高低阶特征交互学习方面存在不兼顾、不充分以及模型可解释性不强等问题。为解决上述问题,文章提出的模型基于压缩交互网络对高阶交互特征进行显式学习,增强可解释性。同时采用ECA-net网络与双线性层组合的方式,对一阶特征进行加权学习,对二阶特征进行更加细粒度的特征交互,实现深度神经网络学习更细粒度的高阶交互特征,兼顾高低阶特征学习,获取更加全面的潜在特征相关性。在Criteo和Avazu两个公开的大数据集上实验发现,与已提出的相关模型相比较,新模型在性能方面均有所提升。     

一种基于分块特征的交互式图像色彩编辑方法

针对交互式图像色彩编辑对交互采样数据量要求较高的问题,提出了一种基于分块特征的交互式图像色彩编辑方法。图像色彩的变化是由于原始图像中每一分块的特征的变化所致,首先,将图像分块,以图像块在LUV坐标基下,UV与L存在线性关系且在小的分块内UV与L存在相同的线性关系系数为基础,将此线性系数作为分块图像的特征建立图像色彩扩散优化模型。其次,利用图像变换前后内容的结构不变性,通过LLE简化优化模型,最后,利用稀疏线性代数方程组进行求解。实验结果表明,文中方法在用户低采样的条件下较好地保持了图像结构,自然渲染了图像色彩。     

特征交互问题导论

特征交互问题是长期困扰电信领域的主要挑战之一,随着Internet的发展,软件(特别是WEB软件)随着其集成的特征愈多、规模愈大、服务质量要求愈高、演化愈频繁、对人与社会的影响愈大,其中的特征交互问题亦开始呈现并日趋严重.尽早开展相关研究与实践,是避免软件在特征交互问题上重蹈覆辙的有效途径.本文着重介绍了电信领域中特征交互问题的基本概念、实例及其分类,在分析已有研究成果的基础上,讨论了今后的研究方向.进而通过介绍基于软件体系结构的特征交互问题研究,探讨了软件中的特征交互问题.     

引入特征交互的红外与可见光图像自适应融合北大核心CSCD

在图像融合领域,现有的基于卷积神经网络(CNN)或Transformer架构的方法存在两个局限性:首先,浅层纹理特征与深层语义特征之间无法有效聚合;其次,红外与可见光特征的权重比例无法自适应变化。本文提出一种引入特征交互的红外与可见光图像自适应融合方法。首先,构建一种基于Transformer的特征交互模块,聚合跨尺度特征信息,增强特征表达能力。其次,设计一种融合模块,自适应地调整特征权重比例。所提出的融合方法通过两阶段训练策略完成。第一个阶段,应用创新的特征交互概念训练编码器,增强特征表达,重建特征图像。第二个阶段,基于设计的权重自适应调整模块训练红外与可见光特征融合任务。公开数据集的实验结果表明,与现有方法相比,本方法在主观和客观的评价方面均优于其他典型方法。     

基于轻量图卷积增强嵌入学习的点击率预测模型

基于特征交互建模方法的点击率预测问题经广泛探索已经取得较大进展,它能缓解有效信息损失,但在一定程度上依赖于不同特征的共同出现,存在特征稀疏问题.因此,针对交互过程特征出现次数少不能高效学习特征表示的问题,提出了一个基于轻量图卷积增强嵌入层学习的点击率预测模型LGCDFM(LightGCN with DeepFM).在初...     

视频业务识别方法综述

视频用户体验的质量要求给网络传输带来了巨大挑战，未来的虚拟现实/增强现实(Virtual Reality/Augmented Reality，VR/AR) 视频业务则对交互时延提出了更高要求。视频业务识别是网络运营商及视频业务提供商对视频进行优先网络资源分配和自适应速率控制的基本前提。综述了业务识别领域的一般研究方法及其对视频业务的具体应用。首先，总结了每种业务识别方法的工作原理，对比了这些方法应用于视频业务时的优缺点及在准确率和召回率指标上的识别性能;然后，特别介绍了可以提升识别准确率和计算性能的特征选择算法;最后，阐述并分析了高吞吐量网络分类速度不够、无成熟视频业务识别平台和样本分布不均衡等视频业务识别面临的挑战，并针对现有业务识别方法存在的问题，给出了引入移动边缘计算、基于端口的方法串联其他识别方法等可能的解决方案。     

简易交互式视频目标跟踪技术研究

针对视频目标跟踪中背景干扰和跟踪持续性差的问题,提出了一种简易交互式视频目标跟踪的方法。依据用户提供的初始跟踪窗口,对目标范围进行自动优化,有效地避免了背景信息对跟踪的干扰。针对跟踪偏离目标的情况,结合用户对目标区域的粗定位,利用特征匹配方法快速获取精确的目标位置及范围。实验结果表明,提出的算法有效地剔除了背景信息的干扰,提高了跟踪的准确性,结合简易人工交互信息,实现了跟踪的连贯性和时效性。     

基于APP交互界面的适老化设计研究

我国社会正处于智能化与老龄化交织的时期,但很多老年人没有享受到数字智能技术带来的便利,在使用APP的过程中遇到了各种阻碍,因此APP适老化设计是时代发展的必然趋势。本文通过分析老年群体的生理和心理行为特征,站在老年用户的立场上,梳理老年用户的使用需求,对主流APP适老化改造的现状进行调研;初步研究了适老化APP界面的设计策略,以打通信息屏障、提升老年人使用APP的满意度为目的,助力老年人更快融入数字化、智能化的社会生活。     

基于眼动特征的人机交互行为意图预测模型

针对自适应人机界面对用户行为意图预测的需求,提出一种基于眼动特征的人机交互行为分类及意图预测方法.通过建立简化的界面模型,将用户的行为意图分为5类,设计视觉交互实验收集相关行为意图状态下的眼动特征数据,利用SVM（Support Vector Machine）算法建立分类预测模型,结合差异性分析方法选取眼动特征分量,最终确定连续3个采样注视点的位置X坐标、Y坐标、注视时间、眼跳幅度以及瞳孔直径共15个分量作为特征参数可以获得较好的预测效果,其预测精度可达90%以上.     

国内外触控交互和手势交互技术标准化研究

研究了国内外主要标准化组织触控交互和手势交互技术标准化现状,阐述了各自标准体系框架、标准研制以及重要标准;并从标准化方向、标准体系框架和标准研制等方面开展比对分析,为我国触控交互和手势交互标准化工作提出建议.     

特征交互动态检测的形式模型

本文通过对业务在执行过程中,业务逻辑实例与外部实体交互消息的分析,提出一个基于消息序列语义的特征交互形式模型.首先,业务逻辑实例和网络实体被认为交互消息集合的子序列,从业务逻辑实例与外部实体交互消息的语法和语义不同角度出发,分别对不确定性、特征违反类和活锁类等不同类型的特征交互给出具体的动态检测形式模型.并在此基础上进一步讨论:在特性违反类特征交互的动态检测中,若直接使用消息序列检测特征交互将是不充分的,本文在最后给出一种简单的特性违反类特征交互动态检测时的补救方法.     

基于交互的软件模型研究

从Peter Wegner的交互计算理论出发,将软件中的交互与计算进行分离,提出了基于交互的软件模型。对交互单元、无交互构件、交互运行支撑环境以及基于交互的软件模型进行了详细叙述,并提出软件的开发过程可以划分为交互设计和无交互构件生产两个独立的阶段,无交互构件的复用是软件复用的重要方式,基于交互的软件将形成不同于C/S,B/S的网构软件体系结构。     

基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法

提出一种以"关键人物"为核心，使用门控融合单元（GFU，Gated Fusion Unit）进行特征融合的组群行为识别框架，旨在解决两个问题：①组群行为信息冗余，重点关注关键人物行为特征，忽略无关人员对组群行为的影响；②组群内部交互行为复杂，使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征，再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终，通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率.     

智能穿戴设备交互模型的构建研究

智能穿戴设备的交互设计目前还处在较初级的阶段,有待于依托新技术的支持和用户基数的发展。文章根据交互系统理论探索如何构建智能穿戴设备的交互模型,按照人、行为和场景3个要素来分析智能穿戴设备交互模型的构建,以及应当遵循的原则。最终得出智能穿戴设备的交互模型按照要素可以分为用户模型、行为模型和场景模型,以及交互模型构建的步骤和原则。     

基于消息的监控软件人机交互平台的开发

文章简要说明了传统人机交互系统所存在的问题并提出了一种新的人机交互系统的设计平台。应用组件设计的思想以及模拟消息映射的技术，采用客户／中间层朋＆务器的结构模式，开发了基于该平台的新一代监控软件的服务器程序及客户程序。由于服务器程序和客户程序遵循平台的协议规范，不同的客户程序与服务器程序之间可以使用通用的方式进行数据交换，从而大大加强人机交互程序的扩展性和灵活性。     

人工智能在电视人机交互中的应用及相关分析

本文分析了人工智能电视中人机语音交互的基本优势,研究了语音对话、远场语音等语音交互的重要技术,探讨了人工智能语音交互应用在噪声抑制、远距离交互的识别准确率、回声消除能力、全方位感知定位精度等方面的不足.同时对基于语音交互的内容提供、智能化和个性化内容推荐等人机内容交互进行分析,思考人工智能在电视人机交互中的发展前景,希...