融合语义位置的差分私有位置隐私保护方法

如何在位置差分隐私保护中实现更合理的噪声添加是当前研究的一大热点,但在不同的位置添加相同噪声的隐私保护模式会导致服务可用性和隐私保护度下降.针对这问题,提出了一种融合语义位置的差分私有位置隐私保护方法,该方法首先利用"地理不可区分性"的框架构建预期距离,然后通过定义隐私质量函数和需求函数构建语义位置信息来确定不同位置点的敏感度,最后依据位置点的敏感度为不同类型的区域细粒度地添加Laplace噪声,系统地解决了位置隐私保护、服务可用性和时间开销之间的矛盾.在两个公开数据集上进行仿真实验,与已有的方法从基于贝叶斯攻击的查询成功率、基于预期距离量化的服务可用性和时间开销方面进行了对比分析,结果证明了所提方法的可行性和有效性,并且在隐私保护度、服务可用性和时间开销方面取得了更好的权衡.     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法。将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程。对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数据集上对各种代表性方法的效果进行对比,最后对语义分割的未来进行展望。     

颜色模型扰动的语义对抗样本生成方法

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。     

基于语义分割的钢轨表面缺陷实时检测系统

钢轨表面缺陷检测是铁路日常检测的重要部分,根据现代铁路自动化检测技术对实时检测和适应性的要求,构建了一个完整的钢轨表面缺陷识别和分析系统.根据机器视觉的基本原理,设计了一种带有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置,并将采集到的图像进行人工标注,建立了一个较为庞大的具有语义分割标注的钢轨表面缺陷数据集;将高级语义分割技术应用于钢轨图像分析,利用一种级联自编码结构(CASAE)的语义分割网络,将缺陷图像转化为基于语义分割的像素级预测掩码,并通过紧凑型卷积神经网络(CNN)将分割结果进行分类,从而实现钢轨表面缺陷的识别与分类;构建了智能化的人机交互系统,并将系统通过仿真实验的方式进行测试.实验结果表明,系统的检测准确率达到90％以上,每幅图像的平均处理时间为245.61 ms,可以在一定程度上代替人工检测,实现对钢轨缺陷的数字化管理.     

考虑心理行为的区间二元语义动态群决策方法

针对当前属性值为区间语言信息的群决策方法的不足,提出了一种考虑决策者心理行为的区间二元语义动态多属性群决策方法。定义了一种更接近决策者思维习惯的区间二元语义新的距离公式;引入时间度概念,结合考虑专家评价的综合一致性,建立优化模型求解时序权重;并基于前景理论,构建前景偏差值最小化的权重优化模型;采用基于新距离测度的交互式多属性决策（TODIM）方法计算方案的综合总体优势度,以此对方案进行排序。并以供应链协同合作伙伴的选择与评价为例,验证了所提方法的有效性和合理性。     

基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型

为了实现大型语料库中近义词/同义词短语的查找,提出了一种基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型,它通过[n]-gram分布式方法捕获语义相似性,不需要解析就能隐式地保存局部句法结构,使底层方法语言独立;具体实现分为两个阶段：第一阶段是上下文收集和过滤,即用围绕查询短语的本地上下文作为条件模型的特征来捕获语义和语法信息。第二阶段是候选词短语收集和筛选,即对数据中的每个“左”“右”和“配对”的全部实例进行迭代,以收集一组近义词/同义词候选短语;还给出了构成模型的要素和用于评价模型性能的评分函数;基于不同大型语料库的实验结果表明,提出的建模方法在总的统计评分查找性能和整体可扩展性方面都优于常用的其他查找方法模型。     

物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

开放领域知识图谱问答研究综述

知识图谱问答是通过处理用户提出的自然语言问题,基于知识图谱的某种形式,从中获取相关答案的过程.由于知识规模、计算能力及自然语言处理能力的制约,早期知识库问答系统被应用于限定领域.近年来,随着知识图谱的发展,以及开放领域问答数据集的陆续提出,知识图谱已用于开放领域问答研究与实践.以技术发展为主线,对开放领域知识图谱问答进行综述.首先,介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱问答方法:传统语义解析、传统信息检索、三元组匹配、话语模板和查询模板,这类方法主要依赖人工定义的规则模板完成问答工作.其次,描述五种基于深度学习的方法,这类方法采用神经网络模型完成问答过程的各类子任务,包括知识图谱嵌入、记忆网络、基于神经网络的语义解析、基于神经网络的查询图、基于神经网络的信息检索.接着,介绍开放领域知识图谱问答常用的4个通用领域知识图谱和11个开放领域问答数据集.随后,按照问题的难易程度选择3个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标,对比不同方法间的性能差异并进行分析.最后,展望开放领域知识图谱问答的未来研究方向.     

基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。