摘要:基于变异的错误定位(MBFL)是最近提出的一种自动化程序错误定位技术, 错误定位精度高, 但伴随着庞大的执行开销, 严重制约了其在工业领域的应用. 研究人员主要从减少变异体数量、减少测试用例数量和优化变异体的执行过程三个方面优化MBFL的执行效率. 前两种方法被广泛研究并取得很好的定位效果, 但对MBFL测试用例方面的研究较少, 且存在错误定位精度损失的问题. 为解决该问题, 本文提出了一种基于信息熵的测试用例约减方法(IETCR). IETCR首先计算出测试用例的信息熵, 然后根据信息熵对测试用例进行排序, 最后选择少量有价值的测试用例执行变异体. 在SIR中 6个程序100个版本上的实验结果表明, IETCR能够约减56.3%~88.6%的MBFL执行开销, 而且几乎保持与原始MBFL相同的错误定位精度.

摘要:强化学习是机器学习领域的研究热点, 是考察智能体与环境的相互作用, 做出序列决策、优化策略并最大化累积回报的过程. 强化学习具有巨大的研究价值和应用潜力, 是实现通用人工智能的关键步骤. 本文综述了强化学习算法与应用的研究进展和发展动态, 首先介绍强化学习的基本原理, 包括马尔可夫决策过程、价值函数、探索-利用问题. 其次, 回顾强化学习经典算法, 包括基于价值函数的强化学习算法、基于策略搜索的强化学习算法、结合价值函数和策略搜索的强化学习算法, 以及综述强化学习前沿研究, 主要介绍多智能体强化学习和元强化学习方向. 最后综述强化学习在游戏对抗、机器人控制、城市交通和商业等领域的成功应用, 以及总结与展望.

摘要:缺陷的及时反馈与修复是开源软件长久健康发展的基本保障, 面对每天提交的大量、包含多方面因素的开源软件缺陷报告, 很多缺陷报告因为描述遗漏或不准确, 而影响缺陷有效判定和缺陷修复进程; 而面对需要填报的复杂缺陷报告信息, 报告提交者也无法确定哪些属性是关键的、哪些需要重点描述致使提交缺陷报告质量不高. 综合文献对缺陷报告描述的5个维度28种特征进行分析, 按照维度间和维度内多特征两个角度对缺陷报告特征进行重要度排序对比, 结果显示按照维度分析: 文本特征和报告者经验特征两个维度的F1值和准确率指标最高, 而每个维度内特征也显示了不同重要度, 从而可以指导缺陷提交者规范缺陷报告提交, 也可以指导修复者进行缺陷判定和缺陷修复.

摘要:三维树木模型在虚拟地理环境, 三维城市场景等领域中应用广泛, 但由于树木中包含丰富的几何信息, 难以对大规模的森林场景进行有效的渲染. 为此我们设计了一种基于视点互信息(Viewpoint Mutual Information, VMI)的树木实时简化方法. 在预处理中按照树枝间的拓扑关系将树木划分为具有父子关系的节点, 然后根据VMI计算每片树叶在多个视点下的平均重要度并以此对树叶进行排序, 重要程度较小的树叶在简化过程中将会被优先删除. 实时简化过程中, 我们提出了一种视点依赖的简化方法, 大大降低了需要渲染的数据量. 为了提高渲染森林场景时的性能, 我们使用了多种渲染优化措施以避免不必要的细节层次(Level Of Detail, LOD)切换.

摘要:在基于蜂窝通信演进形成的车用无线通信技术(Cellular-Vehicle to everything, C-V2X)场景下, 基站作为多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing, MEC)边缘缓存节点可提高用户获取数据的效率, 但其缓存容量有限. 因此, C-V2X中如何准确预测缓存请求内容成为待解决的重要问题. 本文从文件请求的时变性出发, 针对实际的城市场景, 采用Simulation of Urban MObility (SUMO)对交通流进行建模; 其次, 通过采集实际网站分时分类的点击量数据, 并根据各路段交通流规律进行预处理, 构建用户请求模型; 最后, 利用Long Short-Term Memory (LSTM)深度学习模型进行训练, 预测各基站的文件请求. 仿真结果表明, 在网易新闻流行度分布和请求间隔分布形成的文件请求下, vanillaLSTM模型对娱乐类型数据集预测时的均方根误差在1.3左右.

摘要:水是人类和其它生命体所依赖的不可缺少的资源, 建立水质预测模型预测水质状况具有重要的社会经济和生态环保价值. 本文建立了基于小波分解的长短期记忆网络(LSTM)时间序列预测模型(W-LSTM), 运用Daubechies5 (db5)小波将水质数据分解为高频率和低频率信号, 再将这些信号作为LSTM模型的输入, 来训练模型预测水质数据. 利用安徽阜南王家坝流域采集到的4项水质指标(pH值、DO、CODMn、NH₃N)对该模型进行训练、验证和测试, 并与传统LSTM神经网络模型的训练和预测结果进行比较. 结果显示所提出的方法在多种评价指标上均优于传统LSTM模型, 表明了该方法具有较高的预测精度和泛化能力, 是一种更有效的模拟预测手段.

摘要:针对桥梁病害检测问题, 尤其是损害程度较高的裂缝检测, 结合已有的桥梁检测系统, 本文提出一种改进的桥梁检测系统, 改进后的系统硬件是大疆M210-RTK无人机, 软件由图像数据获取模块、裂缝检测模块、3D模型构建模块构成. 其中, 裂缝检测模块增加了裂缝长宽计算功能, 对裂缝分段迭代后进行曲线拟合求取长度, 骨架法计算宽度. 在实验中设置无人机的飞行轨迹、扫描间距, 拍摄距离以及对待检测桥梁桥墩分区域编号, 最终拍摄了200张桥墩桥面图片和采集了桥梁视频数据. 通过对桥墩桥面裂缝种类的识别和裂缝长宽计算, 更全面的了解了裂缝信息及危害程度, 减少了后期人工测量, 并结合Ubuntu 16.04系统, 使用直接稀疏里程计法(DSO)进行桥梁3D建模, 3D模型能够方便直观的展示桥梁概况. 改进后的系统稳定, 方法省时省力, 适用性广, 特别是对一些跨海大桥及周边环境复杂的桥梁检测具有重要意义.

摘要:类人计算领域, 题意的机器理解是数学应用题自动求解的难点. 常识性知识的缺失直接影响到题意理解的准确性. 本研究以常识为研究对象, 收集了历年初等数学古典概型的典型案例, 分析了古典概型类应用题的常识特征, 并进行了常识类型划分; 设计了XML结构存储常识性知识, 构建常识库系统实现古典概型常识的分类、表征及存储, 辅助计算机进行题意理解. 通过典型案例的应用, 其结果显示本研究构建的常识库对古典概型应用题的题意正确理解是十分有帮助的.

摘要:针对新课改走班制教学多约束条件下新的排课问题, 本文提出一种新的优化遗传算法策略, 并构建出了一套已在某中学试运行的走班制排课系统, 新系统集成了学生选课模块、学生成绩模块、学生评测模块. 对比传统遗传算法, 本文首次提出的冲突染色体优化策略, 在遗传算法中新增冲突染色体算子, 在实验中排课效率提升了19.2%. 在自适应变异率优化条件下, 再通过加入冲突染色体, 利用其可以剪掉算法迭代过程中产生的无用解的特性, 实现既保证了解的搜索空间又加速算法收敛的效果. 在本文的研究和实验中, 还就走班制教学下学生自主选科及分班模式对排课影响进行了验证, 实验显示按照“选课组合”策略对学生进行分班, 再与教师、教室、时间等教育资源组合排课时, 效率得到更多的提升.

摘要:由于合同数据对于安全性和保密性的要求较高, 以及互联网中存在服务器攻击、数据截取等安全隐患, 目前的合同管理系统无法充分利用互联网的优势实现全流程的线上操作, 尤其是身份认证和合同签订两个步骤难以实现. 为了实现合同管理系统在公网服务器运行以及线上完成公司身份认证和合同签订, 本论文设计并实现了一种基于私有链技术的合同管理系统. 首先提出了公司数字认证中心的设计理念, 用于管理公司的数字信息并参与公司身份认证; 然后设计了合同管理系统和私有链系统的实现方案, 最后介绍了系统实现中的技术要点. 实验结果分析表明, 该管理系统可以在线上实现合同管理的全部流程, 提高了合同管理的效率.

摘要:目前, 大部分的车辆结构化信息需要通过多个步骤进行提取, 存在模型训练繁琐、各步骤模型训练数据有限和过程误差累加等问题. 为此, 采用多任务学习将车辆结构化信息提取整合在统一的神经网络之中, 通过共享特征提取结构, 减少过程误差累加, 并构建了一个多任务损失函数用于端到端训练神经网络; 针对训练样本有限的问题, 提出了新的数据整合和增广方法. 在KITTI数据集上实验结果表明, VSENet可以达到93.82%的mAP(均值平均精度), 且能达到实时的处理速度; 与多阶段的车辆结构化特征提取方法对比, 平均运行时间缩减了60%, 其精度能达到相似或者更好的效果; 实验结果表明, 该方法具有一定的先进性和有效性.

摘要:Web可视化开发平台着重阐述了可视化的开发Web应用, 不仅融入了单点登录、图形自动生成、表单设计器、布局设计器、设备拓扑生成和业务功能快速开发功能组件, 还分析了各地区电网业务需求, 进一步强化了各个组件的功能. 该平台核心实现了零编码、可视化开发Web应用系统的功能, 实现了业务逻辑和代码编程的分离; 同时, 该平台结合各地区电网调度具体功能需求进行灵活的多组件配置. 通过冀北和福建自动化设备开发项目实践, 有效验证了Web可视化开发平台能有效提高业务人员的开发效率、及时响应需求变化, 同时模块化的组件可灵活定制界面.

摘要:SF6气体密度表是一种布置在变电站, 用来测量断路器灭弧介质SF6气体密度状态的指针式仪表. 为了解决传统指针式SF6气体密度表在变电站自动化管理中难以应用的问题, 本文提出了一种基于LoRa无线通信技术与机器视觉的变电站SF6气体密度表远程抄表系统, 并给出了该系统的总体设计、硬件设计和软件设计. 该设计能够以高效率、低功耗、低成本的方式实现对变电站指针式SF6气体密度表的远程自动化管理. 该系统功能清晰、布置便捷、易于扩展、维护成本低, 对于变电站自动化管理方面的应用具有非常重要的参考价值.

摘要:目前在智慧农业系统通信架构的实现上, 利用较多的往往是ZigBee、WiFi等技术, 虽然其基本能够实现较长距离传输、低功耗等需求, 但是在诸如抗干扰性、成本开销等方面上也还存在着许多缺点. 针对这些问题, 本文介绍了一种基于LoRaWAN技术设计的智慧农业系统. LoRa终端利用STM32单片机作为主控制器结合LoRa射频模块设计而成, 通过树莓派来搭建LoRa网关集中器进行数据转发, 在云服务器上部署ChirpStack服务与Flask Web应用实现了对农业作物生长环境的远程监测与管理功能, 并详细描述该LoRaWAN应用系统的工作原理以及系统设计. 最终所实现的系统数据传输稳定, 抗干扰性强, 同时也极大地降低了开发成本.

摘要:复制-粘贴篡改检测(Copy-Move Forgery Detection, CMFD)是数字图像篡改的一种常见方式, 近年来已成为多媒体取证领域一个重要的研究方向. 本文提出一种鲁棒的复制-粘贴篡改检测算法, 基于构造波动函数自适应获取阈值的方法均匀提取图像特征点, 可在篡改区域小或平滑的情况下进行鲁棒检测. 引入DBQ-LSH匹配算法进行特征匹配, 降低了时间复杂度. 提出基于不变矩LBP图像的定位方法, 在图像受到噪声攻击和JPEG压缩攻击下能精准定位篡改位置. 实验结果表明, 该算法具有优良的检测正确率(图像级)和检测精度 (像素级).

摘要:针对多摄像机非重叠视域下存在的运动目标不连续性和不确定性的问题, 提出一种基于深度学习的运动行人目标的交接算法. 首先基于深度卷积神经网络构建人脸特征提取模型, 对人脸特征提取模型进行训练, 获得精确的人脸特征. 然后比较两种常用的相似度度量方法, 选择其中一种更适合的相似度度量方法, 以完成最优的人脸匹配过程, 提高人脸匹配的准确率. 最后通过对不同摄像机下的人脸进行特征匹配找到最匹配的人脸, 实现运动目标的交接. 实验表明, 深度神经网络可以减少运动目标丢失的概率, 准确地提取到运动目标的人脸特征, 有效完成多摄像机下运动目标的交接跟踪任务.

摘要:高维数据的聚类特性通常难以直接观测. 将其构建为复杂网络, 节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系. 对网络中的节点进行社区发现, 可实现对数据更直观的聚类. 提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法. 首先, 用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络. 之后, 根据节点相似度进行节点标签预处理, 使得相似的节点具有相同的标签. 用节点的影响力值改进标签传播过程, 降低标签选择的随机性. 最后, 基于内聚度进行社区的优化合并, 提高社区的质量. 在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明, 该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性.

摘要:为提高混合蛙跳算法在求解高维复杂函数和离散优化问题的性能, 提出一种离散混合蛙跳算法. 首先, 引入扰动系数来调控青蛙个体的移动距离, 从而更好的平衡迭代中算法的全局探索和局部开发能力；其次, 利用螺旋更新位置策略使算法能够在最优解附近进行更加精细的搜索; 同时, 采用随机搜索策略, 提高算法的全局搜索能力; 另外, 通过借鉴2-opt方法, 实现全局最优解变异, 丰富种群的多样性; 最后, 利用改进的Sigmoid函数对个体位置进行离散化处理. 通过对9个典型的基准函数和油田措施规划方案的仿真实验表明, 相较于对比的算法, DSFLA的收敛精度和寻优速度有明显的提升.

摘要:针对严重滑动磨粒、疲劳剥块和层状磨粒等磨粒的图像识别问题, 提出了基于形状标记和双谱分析的图像形状特征提取方法. 首先根据中心距离函数、累积角函数、最远点距离函数和三角形区域表示等4种形状标记方法, 将二维磨粒图像转换为一维信号表示; 然后对一维信号进行双谱分析, 得到形状的归一化双谱; 最后在归一化双谱域内, 根据双谱积分和双谱矩计算双谱不变量, 得到图像的76维形状特征, 涵盖了形状的整体特征、角度变化信息、角点信息和轮廓细节信息等. 为了有效评价所提方法的有效性, 在MPEG-7 CE Shape-1 Part B数据集和Swedish leaf数据集上进行了形状识别能力实验与抗噪声能力实验. 实验结果表明, 所提方法能够有效提高双谱分析用于形状识别时的识别准确率和抗噪声能力.

摘要:燃气负荷受到天气状况和经济发展等多种因素的影响, 造成燃气变化趋势具有较大的复杂性和特征因子较大的冗余性, 造成预测精度的下降. 为了解决这个问题, 在处理燃气负荷的复杂性中使用EEMD自适应的时频局部化分析方法, 将非线性非平稳的燃气负荷数据分解为平稳的本征模式分量及剩余项. 在解决特征因子之间的冗余性中, 在PCA中加入互信息分析, 使用互信息代替协方差矩阵的特征值选择特征向量, 可以有效避免PCA仅仅考虑特征之间的相关性, 忽略了与燃气负荷值关系的缺点. 最后针对不同的子序列建立对应的LSTM模型, 重构各个分量的预测值产生最后的结果. 使用上海的燃气数据进行验证, 实验结果证明本文提出的方法测试集MAPE达到6.36%, 低于其他模型的误差.

摘要:为了节约资源、减少终端用户电费支出、降低电力公司成本, 并满足用户多样的冷热电负荷需求, 提出一种台区下的资源调控及优化方法. 通过分析台区下资源分层分布式协调运行典型场景, 以局部Agent层和电源Agent层为优化双目标, 建立分层分布式协调优化模型, 以电能平衡、与主网交互功率和电压约束等为约束条件, 利用模型预测控制算法求解模型最优解. 最后通过在不同典型场景下算例验证所提方法的可行性, 为可调资源优化提供技术支撑.

摘要:目标跟踪是机器视觉领域的一个研究热点, 如何提高复杂场景下的跟踪水平是一个挑战性的问题. 以往的研究表明, 如何有效使用特征是实现跟踪的关键. 因此, 提出一种基于通道融合特征的目标跟踪算法. 该方法基于多通道相关滤波框架, 引入特征通道权重, 根据通道对响应值的贡献度调整权重, 从而构建实时特征组合. 该算法能够快速捕捉目标状态变化, 有效跟踪目标. 为了验证算法跟踪的有效性, 我们在公开数据集OTB-2015上测试算法性能, 并与多种跟踪算法进行比较. 实验结果显示, 该算法在跟踪精度、成功率上都取得较好的结果, 整体性能优于对比算法.

摘要:目前在构造部分重复码(Fractional Repetition Codes, FRC)的研究方法中发现, 大多数是基于同构的分布式存储系统, 但实际的存储系统往往需要满足异构的特性. 为此, 本文提出了两种构造异构FRC的方法, 一种是基于矩阵变换构造的异构FRC, 该方法用于构造重复度为2, 节点存储容量异构的FRC, 相比用正则图构造的同构FRC, 具有算法计算复杂度低, 更符合现实存储系统的优点; 另外, 本文还提出了运用可调节环构造FRC的方法, 用于构造重复度为2或3的FRC, 即可得到节点存储容量同构的FRC也可得到异构的FRC. 与现有的FRC对比分析, 发现本文构造的FRC在节点存储容量上具有异构的特点, 修复局部性好, 同时构造算法运算复杂度低, 可以大范围的选择参数, 构造结构简单直观.

摘要:针对传统人脸识别算法运行效率低的问题, 提出一种采用图像梯度补偿模式(IGC)的人脸快速识别算法. 首先, 提取人脸图像四个方位的梯度; 其次, 将所获的四个梯度进行多方式融合, 产生两个梯度算子; 再次, 使用新产生的梯度算子对原图像进行适度补偿, 形成人脸图像的IGC特征图; 然后将所获IGC特征图分块统计直方图, 并将各个分块的直方图串联成用于人脸图像描述的特征向量; 最后使用PCA方式对特征向量进行降维处理, 利用SVM分类器进行识别. 在ORL和CMU_PIE数据库上完成测试, 结果表明本文算法在具有较高识别率的同时, 其算法的运行效率具有卓越的表现.

摘要:移动认知无线传感网中, 节点的移动特性会导致网络拓扑结构不断变化, 节点的能耗不均衡等问题, 本文提出一种基于事件的移动认知无线传感器网的分簇算法, 来重点解决上述问题. 算法根据通信区域内的预估计停留时间确定了合格节点和备用节点, 通过节点的移动方向、速度、节点在簇中的预估计连接时间等特性, 采用直接分簇的方法来建簇, 提高簇的稳定性, 保证了路由跳数最少. 同mESAC, EACRP和MNB 3个算法进行了仿真实验比较, 验证了本算法有更低的分簇能耗和更好的连通性.

摘要:本文针对智能窗帘控制系统在实际使用过程中的抗干扰性和鲁棒性要求, 在传统PID调节的基础上, 设计了一种用于智能窗帘系统自动锁光的双模糊控制算法, 通过对直流电机输入电压和输出转速的双重模糊控制, 系统能够依据室内光照强度自动、稳定、快速的控制窗帘开合, 进而完成室内光照强度的精准调节, 实现智能窗帘系统的锁光控制. 通过Matlab中的Simulink和模糊控制器模块建立该系统的数学模型, 以验证双模糊控制算法的可行性. 实验结果表明, 该算法可依据区域光照条件的改变实时调整电机的转速与转向, 具有调节时间短、灵敏度高、精确度高等特点, 能够完成通过窗帘调节室内光照强度的最佳控制.

摘要:深度学习技术在不同领域有着广泛的应用, 然而一个训练好的深度学习模型很容易受到干扰而得出错误的结果, 从而引发严重的安全问题. 为了检验深度学习模型的抗干扰性, 提高模型的安全性和鲁棒性, 有必要使用对抗样本进行对抗评估和对抗训练. 有目标的黑盒对抗样本的生成方法具有较好的实用性, 是该领域的研究热点之一. 有目标的黑盒对抗样本生成的难点在于, 如何在保证攻击成功率的前提下提高对抗样本的生成效率. 为了解决这一难点, 本文提出了一种基于快速边界攻击的有目标攻击样本生成方法. 该方法包括线上的搜索和面上的搜索两步. 线上的搜索由单侧折半法来完成, 用于提高搜索效率; 面上的搜索通过自适应调节搜索半径的随机搜索完成, 用于提高搜索的广度. 通过对5组图片的实验结果验证了方法的可行性.

摘要:本文针对传统SURF (Speeded Up Robust Features)算法精度和速度较低的问题, 提出一种优化的图像匹配算法. 在特征点提取阶段引入局部二维熵来刻画特征点的独特性, 通过计算特征点的局部二维熵并设置合适的阈值来剔除一部分误点; 在匹配阶段用曼哈顿距离代替欧式距离, 并引入最近邻和次近邻的概念, 提取出模板图像中特征点与待匹配图像中特征点曼哈顿距离最近的前两个点, 如果最近的距离除以次近的距离得到的比值小于设定的阈值T, 则接受这一对匹配对, 以此减少错误匹配. 实验结果表明该算法优于传统算法, 精度和速度均有一定程度的提高.

摘要:多视图聚类旨在综合利用视图数据中的一致信息和互补信息实现对数据的划分, 但各视图表征数据的能力参差不齐, 甚至有的视图可能含有大量的冗余和噪声信息, 不仅不能带来多样的信息, 反而影响聚类性能. 本文提出了自适应加权的低秩约束的多视图子空间聚类算法, 通过自适应学习的方式给各视图赋予不同权重来构造各视图共享的潜在一致低秩矩阵. 并且提出了有效的可迭代优化算法对模型进行优化. 在5个公开数据集上的实验结果表明所提算法的有效性.

摘要:网络异常检测技术成为入侵检测领域的重点研究内容, 但由于目前网络异常检测大多都停留在单点网络异常检测, 对不断更新的联合异常攻击和恶意软件无法做出快速及时的相应. 本文提出了一种基于图神经网络的工控网络异常检测算法, 融合网络节点自身属性以及网络拓扑结构中邻域节点的信息实现对网络异常的检测. 首先, 每个网络节点获取蕴含了连接节点的特征信息以及节点之间交互信息的状态向量; 其次, 每个节点使用不动点理论对网络进行迭代更新; 最后, 根据节点自身信息以及邻域节点信息通过神经网络提取更高层次的特征作为该节点的表示, 最后用聚类进行工控网络节点异常行为检测. 实验结果表明, 本文提出算法在具有较高检测率的同时, 也具有较高的鲁棒性.

摘要:在临床医学领域, 图像辅助诊断对医学视图的处理效果要求很高. 针对医学图像融合过程中图像视觉效果较差的问题, 提出了一种基于稀疏理论与快速有限剪切变换的医学图像融合算法, 提高了医学图像处理效率. 首先, 采用快速有限剪切波变换(FFST)分解源图像, 将其分解为高频系数和低频系数; 其次, 根据高频系数和低频系数的不同性质, 提供不同的融合策略, 通过相对标准差比较法对高频系数进行处理, 对于稀疏性较差的低频系数利用K-SVD方法训练, 得到字典并采用稀疏原理进行处理; 最后, 将融合后的高频和低频系数通过FFST逆变换融合到医学图像中. 实验结果表明, 算法的图像融合效果好, 尤其是在提高图像清晰度等方面, 具有良好的实用价值和应用前景.

摘要:为了提高高速列车的受流能力, 降低离网率, 本文以线性二次型最优控制为基础设计了受电弓的主动控制器. 针对线性二次型最优控制中权矩阵Q和R的取值问题, 采用遗传算法进行优化, 通过系统的动态性能指标计算出系统的目标函数并得到权矩阵的最优值, 解决了传统线性二次型最优控制中权矩阵由经验设计所带来的全局最优难实现的问题. 通过仿真分析不同时速下接触网的刚度变化和弓网之间接触压力的参数变化, 本文设计的主动控制器能够很好的减小和控制接触压力的波动, 提高了弓网系统的动态性能指标.

摘要:针对海量空间矢量数据分布式存储与计算需求, 研究了基于四叉树格网编码建立要素索引的方法, 设计了HBase预分区优化策略, 提出了一种空间矢量数据分布式存储模型. 基于MapReduce计算框架, 构建了空间数据分布式计算与分析的优化流程. 最后, 针对空间叠加与统计场景, 采用一定规模的业务数据对所提的方法进行测试, 验证了设计方案的可行性和有效性.

摘要:随着深度学习技术的发展, 自然场景文本检测的性能获得了显著的提升. 但目前仍然存在两个主要的挑战: 一是速度和准确度之间的权衡, 二是对任意形状的文本实例的检测. 本文采用基于分割的方法高效准确的检测任意形状场景文本. 具体来说, 使用具有低计算成本的分割头和简洁高效的后处理, 分割头由特征金字塔增强模块和特征融合模块组成, 前者可以引入多层次的信息来指导更好的分割, 后者可以将前者给出的不同深度的特征集合成最终的特征进行分割. 本文采用可微二值化模块, 自适应地设置二值化阈值, 将分割方法产生的概率图转换为文本区域, 从而提高文本检测的性能. 在标准数据集ICDAR2015和Total-Text上, 本文提出的方法使用轻量级主干网络如ResNet18在速度和准确度方面都达到了可比较的结果.

摘要:为了对疫情期间口罩的用户评论数据进行情感关注分析, 本文用谷歌浏览器的插件Web Scraper爬取了2020年3月1日到4月11日中淘宝网的口罩的共计143 330条用户购买评论数据. 为了提高情感预测的精度, 在此数据集上经过人工标注情感为积极和消极的共计14 400条数据后, 用SnowNLP情感分析模型进行了训练, 最后用训练后的语料库进行了情感预测. 从整体上可见用户评论的情感是积极的. 在用户评论的每日情感变化趋势上, 本土新增病例(不含海外输入)的趋势在一定程度上影响着用户每日情感趋势的整体变化, 而国内新增病例(含海外输入)的局部波动变化趋势也影响着每日情感局部的相应波动变化趋势. 在对预测后的评论进行分类后, 发现用户的积极评论中对口罩的关注主要集中在口罩的质量、包装、价格、厚实, 而在消极的评论中对口罩的关注主要集中在质量、包装、味道和是否为医用.

摘要:随着互联网的快速发展以及互联网业务、用户数量的不断增多, 越来越多的传统单体应用为了方便拓展新业务、增加可复用度, 已经选择将业务拆分为多个微服务, 这样可便于后期的管理和拓展. 但若以传统的方式在云平台去部署多个微服务是非常繁琐且消耗人力物力. 为了实现敏捷开发和快速部署, 减少开发与运维之间团队的时间损耗, 在分布式容器编排引擎平台Kubernetes的实验环境中, 研究在其中部署CI/CD流水线服务, 从而使代码到服务实现自动化构建.

摘要:随着消息中间件在大型分布式系统中的广泛应用, 消息中间件应用的安全性需要得到足够重视. 文中分析了ActiveMQ传统共享响应队列应用模式中存在的安全隐患, 提出了一种基于随机响应队列的消息中间件应用模式. 在该应用模式中, 响应队列名称由客户端随机生成, 只有该客户端和服务端知道这个随机名称, 因此这个随机队列很隐蔽且只能被该客户端独享, 从而确保消息队列应用的安全性. 文中给出了该应用模式的基本框架、操作流程和安全性分析, 并运用理论计算的方法分析了该模式的运行性能. 结论表明, 在保证安全性的同时, 该应用模式不会影响系统的运行性能.