应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

多学科题库管理及试卷生成系统设计与实现

自动组卷系统能极大地提高教学评估的效率和科学性,降低任课老师的工作量。简要介绍了多学科题库管理及试卷生成系统的设计与实现思路,旨在为设计此类系统提供参考。     

英语交际教学法的教学路径与生成策略

建构主义学者和社会语言学家通过不断的理论探索,确立了主体教学、情境教学、活动教学的三大教学理念,对交际教学路径的形成产生了积极影响。交际教学法在语用和语法"平衡原则"的路径目标"牵引"下,建立了分别以情境教学和活动教学为特征的隐性和显性两条教学路径。同时,它在"创—体—练—达"的情境和活动教学过程中建构起交际教学的实践路径。然而,交际教学法风靡世界外语教学四十余年也面临新的挑战,这引发了我们对交际教学法未来发展的思考。