Intranet和ASP技术在煤矿综合信息查询系统中的应用

文章简要地介绍了Intranet和ASP技术的特点。并以大屯煤电公司姚桥煤矿为例 ,阐述了In tranet和ASP技术在煤矿综合信息查询系统中的具体应用。该系统具有培训简单、使用方便、工作可靠等优点。     

一个新的基于度约束的组播路由算法

论文根据网络节点在通信中复制信息的能力,研究了节点的度约束以及费用最小的组播树问题,并提出了一种新的算法,当动态加入节点时,不用完全重新计算就可以得到新的组播树,以适用于某些特殊的场合。通过实验表明,算法的费用接近于以往算法,但是建立初始路由的时间要少得多,实验表明该算法具有较强的实用性。     

基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐

基于知识图谱的推荐可以提高推荐的精确性、多样性和可解释性.结合知识图谱与用户长短期兴趣提出了基于用户长短期兴趣与知识图卷积网络的推荐模型(LSKGCN).在知识图谱推荐算法的基础上提出了将用户长期兴趣偏好与短期兴趣偏好结合的用户表示方法.根据时间筛选近期历史项目并通过知识图卷积网络得到历史项目的向量表示,通过注意力机制...     

基于区域特征分析的层级有序码书目标检测算法

针对原码书算法在检测中码字匹配效率低以及在复杂背景下检测精确度差的问题, 提出了一种基于区域特征分析的层级有序码书目标检测新算法。首先, 利用一种新颖的“码书—码章—码字”三级结构用以精确划分码书, 在优化了码字参数之后, 将码字按访问频度进行排序并组织成定长列表。实验数据表明, 该优化策略显著地提高了算法的实时性。其次, 提出一种基于局部方向模式的运动边缘标记法, 较好地克服了噪声的影响, 并准确而完整地获取了运动物体的边缘信息。最后, 将运动边缘轮廓区域与码书区域融合, 得到了准确的运动目标。算法在时间域和空间域构建了一个能精确反映运动目标本质属性的立体模型, 经实验验证, 本算法在有随机噪声及光照变化影响的场景中, 仍有较高的识别率和较好的鲁棒性。     

基于多尺度卷积特征融合的肺结节图像检索方法

为了解决肺结节图像检索中特征提取难度大、检索精度低下的问题,提出了一种深度网络模型——LMSCRnet用于提取图像特征。首先采用多种不同尺寸滤波器卷积的特征融合方法以解决肺结节大小不一引起的局部特征难以获取的问题,然后引入SE-ResNeXt块来得到更高级的语义特征同时减少网络退化,最后得到肺结节图像的高级语义特征表示。为满足现实中大数据量检索任务的需求,将距离计算及排序过程部署到Spark分布式平台上。实验结果表明,基于LMSCRnet的特征提取方法能够更好地提取图像高级语义信息,在肺结节预处理数据集LIDC上能够达到84.48%的准确率,检索精度高于其他检索方法,而且使用Spark分布式平台完成相似度匹配及排序过程使得检索方法能够满足大数据量检索任务需求。     

融合协同过滤信息的知识图注意力网络

知识图谱（KG）能够缓解协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题,在推荐领域被广泛地研究和应用。现有的很多基于KG的推荐模型混淆了用户物品二部图中的协同过滤信息和KG中实体间的关联信息,导致学习到的用户向量和物品向量无法准确表达其特征,甚至引入与用户、物品无关的信息从而干扰推荐。针对上述问题提出一种融合协同信息的知识图注意力网络（KGANCF）。首先,为了避免KG实体信息的干扰,网络的协同过滤层从用户物品二部图中挖掘出用户和物品的协同过滤信息;然后,在知识图注意力嵌入层中应用图注意力机制,从KG中继续提取与用户和物品密切相关的属性信息;最后,在预测层将用户物品的协同过滤信息和KG中的属性信息融合,得到用户和物品最终向量表示,进而预测用户对物品的评分。在MovieLens-20M和Last.FM数据集上进行了实验,与协同知识感知注意力网络（CKAN）相比,KGANCF在MovieLens-20M数据集上的F1分数提升了1.1个百分点,曲线下面积（AUC）提升了0.6个百分点;而在KG相对稀疏的Last.FM数据集上,模型的F1分数提升了3.3个百分点,AUC提升了8.5个百分点。实验结果表明,KGANCF能够有效提高推荐结果的准确度,在KG稀疏的数据集上显著优于协同知识嵌入（CKE）、知识图谱卷积网络（KGCN）、知识图注意网络（KGAT）和CKAN模型。     

稀疏矩阵向量乘的FPGA设计与实现

针对传统的通用处理器(GPP)平台上执行稀疏矩阵向量乘计算效率低的问题,提出一种基于可重构计算平台的SpMXV协处理器设计。方案采用二叉树结构高度流水的数据流、IEEE-754的32 bit浮点数数据格式和对角存储格式。数据通路以流水线方式进行组织,能够优化计算性能。仿真结果表明,与GPP平台上的软件实现相比,通过硬件实现的设计能达到最高2.69倍的性能加速。     

基于GPRS／蓝牙混合模式的车辆定位监控算法研究

为了更好地对道路中行驶的车辆进行监控,节约成本,本文提出一种基于GPRS和蓝牙相结合的车辆监控系统。车辆监控系统是一种集GPS、GIS、通讯技术和计算机技术为一体的移动车辆综合服务系统。文中介绍了GPRS和蓝牙相结合的车辆监控系统的整体结构和功能模块划分,以及监控中心模块的主要功能实现方法。另外,讨论了在监控中心模块设计中的关键技术,详细分析了蓝牙和GPRS相结合的实现方法。同时,本文提出了一种基于缓冲原理的GPS数据道路配匹算法,该算法在实际工程运用中取得了良好的效果
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引入信息预处理的多状态二进制改进算法

针对多状态二进制防碰撞算法通讯数据存在冗余的情况,引入信息预处理与阅读器部分接收机制。在识别过程只处理冲突位,阅读器只接收并记录标签部分数据,尽量避免数据重复发送与接收,状态标志根据不同指令做变化,减少交互次数,从而降低通讯数据量。采用Java进行算法模拟仿真,结果表明,在碰撞位不连续,碰撞位冲突率低于25%时,算法在减少通讯量方面,具有明显优势。若不计入预处理过程,该算法在任何碰撞位冲突率下通讯数据量都有较大优势。     

基于相似性分析的SVM快速分类算法

针对支持向量机(SVM)分类速度取决于支持向量数目的应用瓶颈,提出一种SVM快速分类算法。通过引入支持向量在特征空间的相似性度量,构建特征空间中的最小支撑树,在此基础上将支持向量按相似性最大进行分组,依次在每组中找到决定因子和调整因子,用两者的线性组合拟合一组支持向量在特征空间的加权和,以减少支持向量的数量,提高支持向量机的分类速度。实验结果证明,该方法能以很小的分类精度损失换取较大的分类时间缩减,满足SVM实时分类的要求。