P、V操作的新探讨

P、V操作的概念以及使用在操作系统中非常重要、这里从一些新颖的角度来分析P、V操作，用P、V操作来实现进程的同步与互斥以及一种简单易行的逻辑关系则可以解决P操作嵌套时的执行次序。     

结合外部知识库与适应性推理的场景图生成模型

为在场景图生成网络中获得重要的上下文信息,同时减少数据集偏差对场景图生成性能的影响,构建一种基于外部知识库与适应性推理的场景图生成模型。利用结合外部知识库的目标检测模块引入语言先验知识,提高实体对关系类别检测的准确性。设计基于Transformer架构的上下文信息提取模块,采用两个Transformer编码层对候选框和实体对关系类别进行处理,并利用自注意力机制分阶段实现上下文信息合并,获取重要的全局上下文信息。构建特征特殊融合的适应性推理模块,通过软化分布并根据实体对的视觉外观进行适应性推理关系分类,缓解实体对关系频率的长尾分布问题,提升模型推理能力。在VG数据集上的实验结果表明,与MOTIFS模型相比,该模型在谓词分类、场景图分类和场景图生成子任务上的Top-100召回率分别提升了1.4、4.3、7.1个百分点,对于多数关系类别具有更好的场景图生成效果。     

最优二叉树的完备性证明

在最优二叉树的证明中,一般是从该树中通路长度最长的分枝点有两个孩子开始证明,但却并没有在前提条件中给出在最优二叉树中通路长度最长的分枝点一定有两个孩子,本文就此问题进行证明;另外给出最优二叉树的一个性质;最优二叉树一定是完全二叉树,并给予证明.     

基于形式概念分析的制造业动态本体知识库构建

目前构建的制造业动态本体知识库构建时间过长,导致构建的本体知识库准确率较低。为了解决上述问题,基于形式概念分析,构建了一种新的制造业动态本体知识库。根据编码结果分析动态本体论要素,建立规范说明,获取知识,进行概念分析,运行编码实现知识库构建。借助Hasse图分析形式概念,利用本体的形式背景为切入点,通过形式化语言和语境对事物的动态本体概念、属性等其他关系进行描述。引用本体数据的收集、整理和提取完成知识库的运行。实验结果表明,基于形式概念分析的制造业动态本体知识库能够有效缩短构建时间,提高构建结果的准确率。     

迷宫问题转变成图的问题的讨论

迷宫问题在《数据结构》中一般都是作为队列的应用举例，并且迷宫的存储结构以二维数组来存储，表面上似乎迷宫问题是一种特殊问题的解决方法，其实迷宫问题是一种特殊形式图的问题，因此，迷宫总量可转化为图的问题来解决。本文讨论如何将迷宫转化成图，以及如何利用图的算法来解决迷宫问题。     

基于形式概念分析的状态空间图及其在CAT中的应用

在格论的基础上,以属性为桥梁建立了形式概念分析与问题的状态空间图的联系,引进有解问题状态空间图的核(简称为核)的概念,建立概念格与核为"格中格"、核与概念格为"格与格"的结构,并把此理论应用于具有认知诊断功能的CAT,采用蒙特卡罗模拟进行试验,结果良好.     

融合空洞卷积网络的无监督单目深度恢复

针对实际场景中动态物体、场景纹理、相机曝光等诸多影响,深度图提取结果广泛存在细节模糊和丢失等问题,同时因基于深度学习的网络没有传统算法中的捆集优化策略,无法对相机累积的误差进行分摊,这些都影响着深度图的精度.因此本文提出一种融合空洞卷积的DispNet深度网络,同时加入误差分摊策略给网络更强的约束条件.在DispNet的结构设计中,模型中加入空洞卷积设计新的卷积模块,使其扩大感受野,更多的提取上下文信息;模型中引入误差分摊损失函数减少相机误差的累积,以此提高相机位姿估计精度,得到高质量的重建视图;视频帧输入网络前先进行限制对比度直方图均衡化运算再输入模型.本研究在公开数据集KITTI上设计了实验,结果表明空洞卷积和误差分摊损失函数的引入对深度图恢复精度有明显的提升效果.     

从集合论的角度分析循环不变式

Dijkstra-Gries提出了五种循环不变式的开发技术,薛锦云教授另外又给循环不变式作为迭代算子的定义,本文从集合论的角度来看循环不变式。     

问题有解与状态空间图的核为有界格的等价性理论

作为求解问题的工具,状态空间图具有直观、清晰的特点,在人工智能应用甚广。论文首次分析状态空间图有解的代数特征,提出序状态空间图及核的概念,证明了问题有解与其状态空间图的核为有界格是等价的,并给出两个实例加以说明,另外给出有关核的性质。