移动机器人视觉 SLAM 回环检测原理、现状及趋势

近年来,视觉 SLAM 以结构简单、成本低、可结合语义信息等优势得到广泛关注。 回环检测在其中发挥着重要的作用。 根据获得的回环信息,视觉 SLAM 后端优化算法便可以根据回环约束对位姿进行优化,消除移动机器人在长时间的工作下产生 的累积误差,实现精确的长期定位,从而构建全局一致的运动轨迹和地图。 首先介绍视觉 SLAM 中回环检测原理及作用,从特 征提取、相似度判断、实验评估几个方面对传统词袋模型进行深入分析,并概述目前基于词袋模型和概率的改进算法,对比总结 基于深度学习的回环检测方法,简单概述结合语义信息的回环检测方法,最后对回环检测技术目前存在的问题以及未来的发展 趋势进行总结与展望。     

基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。     

Automatic text classification using BPLion-neural network and semantic word processing

Text mining has become a major research topic in which text classification is the important task for finding the relevant information from the new document. Accordingly, this paper presents a semantic word processing technique for text categorization that utilizes semantic keywords, instead of using independent features of the keywords in the documents. Hence, the dimensionality of the search space can be reduced. Here, the Back Propagation Lion algorithm (BP Lion algorithm) is also proposed to overcome the problem in updating the neuron weight. The proposed text classification methodology is experimented over two data sets, namely, 20 Newsgroup and Reuter. The performance of the proposed BPLion is analysed, in terms of sensitivity, specificity, and accuracy, and compared with the performance of the existing works. The result shows that the proposed BPLion algorithm and semantic processing methodology classifies the documents with less training time and more classification accuracy of 90.9%.     

8098单片机控制的直流调速系统

介绍８０９８单片机控制的直流调速系统。该系统采用Ｍ／Ｔ法测速;全数字晶闸管触发方式;速度、电注双闭环ＰＩ调节器和逻辑无环流控制方案,发挥了８０９８单片机的优势,系统性能较高。     

ACL在聚合端口上应用研究

访问控制列表在网络安全中是一种重要的手段。文章通过对其研究,提出了在聚合端口上应用ACL的方法,该方法可以大大减少网络管理人员配置ACL的复杂性。结合该方法,给出了一个网络安全模型的实例,通过端口聚合方案和制定安全策略,实现网络性能的优化和保护网络的目的。     

一种双向元数据管理系统

作为企业级数据仓库的路径图,元数据在企业级数据仓库的建设中起着重要的作用。设计一个描述能力强、内容完善的元数据,是有效实现企业级数据仓库功能的重要环节。该文通过对双向体系元数据管理系统的研究,给出了一个企业级数据仓库的元数据管理的解决方案。该方案能够支持从企业级数据仓库子系统抽取元数据存储到元数据管理系统,同时也支持向数据仓库子系统提供其所需的元数据信息,解决诸多企业级数据仓库的运行管理问题,大大减少了企业级数据仓库的管理难度、保证了元数据的准确性、使得各子系统能高效地通信和稳定运行。     

Parallelization of a dynamic SVD clustering algorithm and its application in information retrieval

We describe an implementation of a parallel document clustering scheme based on latent semantic indexing, which uses singular value decomposition. Given a set of documents, the clustering algorithm is dynamic in the sense that it automatically infers the number of clusters to be output. The parallel version has been implemented on a LAN and on a dual‐core system. Experimental evaluation of the algorithm shows an average speed‐up of 6.22 for the LAN implementation and an average speed‐up of 3.71 for the dual‐core implementation, while still maintaining a precision and recall in the range [0.85, 1]. To put these implementations in the context of information retrieval, we use the parallel clustering algorithm and develop a document similarity search system. The similarity search system shows good performance in terms of precision and recall. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于语义的报表系统模型

针对复杂应用中报表系统存在的模型不易修改、复用性差等问题,提出一种基于语义的报表系统模型,灵活地分离并绑定报表数据和报表结构。在报表结构和语义、语义和数据之间建立映射关系。基于该模型开发的报表系统已成功应用于石油领域,能满足复杂报表的需求。     

基于上下文的概念语义相似度计算模型

针对概念语义相似度计算方法在信息检索中存在的漏检、误检等问题,提出一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的模型。该模型分别从概念的父节点、子节点以及概念间路径权重3个角度进行计算,加权求和并求得语义相似度。实验结果表明,该模型的计算结果更加接近专家的经验值,为概念之间的语义关系提供了有效的量化。