摘要:智能制造环境下，供应商效率评价对于智能制造企业的发展至关重要.本文根据智能制造企业供应商的特点、评价指标体系构建原则和文献总结，构建智能制造企业供应商效率评价指标体系.通过AHP-熵值法确定各评价指标的权重，利用调研收集到的企业数据，结合BP神经网络对效率型供应商进行效率等级划分，并提出改善意见以及相应的激励策略，以此促进企业与供应商的进一步合作交流.案例分析结果表明，此方法对于供应商效率评价具有较强的实用性.

摘要:LAMOST作为国家重大科学工程项目，目前在世界上对光谱的观测、获取率最高，为天文学的研究与发展提供大量的数据和信息资源.根据LAMOST发布的恒星光谱数据文件，从中提取出关于恒星光谱波长的数据信息，对数据进行噪声剔除、数据降维、数据规范化、数据降维处理.利用BP神经网络算法对数据进行分类处理，根据分类结果正确率来判断BP神经网络模型的优劣.但是BP神经网络对测试集数据的测试效果并不代表对其他数据具有同样的测试效果而且易产生过拟合，所以采用交叉验证与BP神经网络相结合的方法，BP神经网络算法可对多组不同的数据进行测试，得到多组测试结果并求得平均值，可得到BP神经网络模型相对稳定的测试结果并降低结果的随机性.

摘要:情感细粒度分析是情感分析的分支，随着社交网络规模的扩大，简单的划分积极或消极的粗粒度情感分析不能满足实际应用的需要，基于评价对象及其属性的细粒度情感分析得到了重视.近几年深度学习在自然语言处理领域的成功应用给情感细粒度分析提供了新的思路.以NLPCC2013任务二微博数据集为研究对象，探究微博短文本在不同神经网络结构中的情感细粒度分类结果并加入词向量进行优化，最后分析与总结了神经网络微博短文本细粒度情感分析的影响因素及发展方向.

摘要:针对现存的函数秘密分享方案在重构的过程中需要所有的参与者全部参与，不能灵活地适用于现实场景的问题，本文运用多项式技术构造了含有门限的函数秘密分享方案.按照函数秘密分享的安全模型证明了新构造的方案具有信息论意义下的安全性.此外本文分析了Yuan等学者提出的函数秘密分享方案，阐述了其方案不满足函数秘密分享方案安全性的原因.最后将本文构造的方案与现有的函数秘密分享方案进行了比较，发现其具有更高级别的安全性和更高的效率.

摘要:为了提高光伏发电输出功率的预测精度和可靠性，本文提出一种基于Stacking模型融合的光伏发电功率预测方法.选取某光伏电站温度、湿度、辐照度等历史实测数据为研究对象，在将光伏发电功率数据进行特征交叉以及基于模型的递归特征消除法进行预处理和特征选择的基础上，以XGBoost、LightGBM、RandomForest 3种机器学习算法作为Stacking集成学习的第一层基学习器，以LinearRegression作为第二层元学习器，构建了多个机器学习算法嵌入的Stacking模型融合的光伏发电功率预测模型.预测结果表明，该方法的R²、MSE分别达到了0.9874和0.1056，相较于单一的机器学习模型，预测精度显著提升.

摘要:五言绝句是我们传统文学的宝藏，给人独特的语言美感和审美体验.使用机器生成绝句诗歌对机器理解人类语言有着积极的探索意义.依据诗歌语言自身韵律和对仗特点，我们在诗歌数据集和对联数据集上联合训练诗歌生成模型.模型包括语义模型和文字规则模型，语义模型创新性地使用一维卷积网络提取诗歌文字的语义特征，学习诗歌语义的主题信息.文字规则模型使用带注意力机制的编码解码器，学习诗歌文字的对仗特征.实验结果表明模型可以很好地生成符合诗歌规则，表现诗人情感的诗句，如“感时花溅泪，愁路竹林心.秋风草树色，夜雨寒风声.”

摘要:探究人的多通道融合感知特性是物理心理学重要研究方向，本文创新设计了一种视觉和触觉融合感知的点阵刺激装置，可作为物理心理学的实验研究设备.此装置包括上位机控制平台，下位机控制模块，视觉点阵刺激模块、触觉点阵刺激模块等.上位机控制平台发出视触觉刺激的控制指令，下位机控制模块执行控制指令.视觉点阵刺激模块提供视觉感知，由19行12列的228盏LED灯阵列组成，最小封装尺寸为1.0×0.5 mm，能够提供10个等级的明亮灰度值（7.6–75.8 lux），最高刷新频率为85 Hz，可选用红，白，黄，绿4种颜色.触觉点阵刺激模块提供触觉感知，由6行4列的24个触点阵列组成，触点直径为1.5 mm，凸起高度为0.40±0.05 mm，最大刷新频率为10 Hz，触点凸起后处于自锁位置，能够承受约10 N的按压力.测试结果表明，此装置可以独立或混合控制视觉点阵和触觉点阵中任意LED灯和触点工作，输出视觉刺激和触觉刺激，体积小（长70 mm、宽66 mm、高80 mm），重量轻（337 g），在15 m半径范围内可以遥操作，能为物理心理学研究人的视触觉融合感知特性提供定量化的实验数据.

摘要:为采集木材在长时间载荷作用下的声发射信号，设计了一种多通道的高速数据采集系统.首先，利用NI USB-6336高速采集卡和声发射传感器等硬件搭建4通道声发射信号硬件采集平台；其次，基于Lab VIEW设计人机界面及软件控制系统；最后，通过木材三点弯曲试验来验证该采集系统的效用.试验结果表明，该4通道的信号采集系统能有效地采集与自动存储木材在损伤过程中的声发射信号.作为一种木材声发射信号采集平台，该系统能够为木材声发射信号的采集与分析提供基本保障.

摘要:随着科学技术的发展，水文信息数据量发生了巨大的增长，如何充分利用这些支持决策的大规模数据，是当前科学家面临一个大问题.传统的水生态承载力分析计算复杂多样，涉及的数据种类多样，扩展性不强，注重于理论研究和分析，本文通过研究历史数据，分析影响水生态承载力的因素，将数据划分为3个指标层，提出一种基于大数据的水生态承载力分析模型（ECCBD）.利用Hadoop集群的HDFS分布式文件系统实现水生态数据的备份存储，利用MapReduce实现海量水生态数据的并行计算.通过输出值与水生态承载力对比，判断水资源是否盈余或赤字，本文提出的方法和模型能够从压力、承载力、弹性力3个不同的指标层有效分析水生态环境现况，对提供水生态保护依据上有重要意义.

摘要:针对传统的虚拟现实（VR）应用开发平台所需技术门槛较高，不利于VR的普及等问题，采用基于状态机的可拖拽框架设计，可扩展低耦合的UI界面设计以及组件形式的事件系统设计，优化了VR中常用的碰撞盒以及模型细节层次的技术方案，解决了具体实现中的数据结构、多线程实现、设计模式和数据存储等问题.最终设计的VR编辑引擎采用完全可视化的“拖拽”设计方式，发布后的程序既可以在PC上运行，也可以在VR设备上运行.该引擎主要应用于教育培训领域，是具有易操作性、趣味性和先进性的实验教学辅助工具，可激发学习兴趣、提高学习效果.通过鼠标拖拽，在即看即所得场景中，方便的完成各种专业级的虚拟现实应用的搭建，极大的降低了VR仿真软件的开发门槛和开发成本.

摘要:大学生实践创新管理平台旨在为有意向参加各级学科竞赛、课外实践、创新创业活动的大学生提供一个组队合作与信息交流的网络平台.该管理平台也可以作为学校各实创工作室、工程训练中心等基地的线上平台，主要起到管理和宣传的作用.实践创新管理平台的建设为多专业学生相互合作，促进学科融合提供了便利，有利于学校创新型人才培养目标实现.平台使用Eclipse工具开发，服务器使用Tomcat，数据库使用MySQL，开发语言是Java，并结合了JavaScript、CSS、Servlet、JSP等方法.平台简单易用，深受同学们的喜爱.

摘要:基于电路交换的传统电话录音系统因其结构复杂，存储的不便捷和非实时性的特点，已经无法满足新时代行政办公对高效，即时的通话录音需求，因此，提出一种基于电力IMS的电话实时录音系统.首先分析了电力IMS交换网中电话终端实时录音的业务需求；其次介绍了系统的实现流程，阐明了系统的关键技术：利用录音服务器对其镜像端口的SIP报文进行解析获得媒体流并解码、采用一致性哈希算法的内存数据库作为解码数据的缓存机制、利用Ckafka技术在两者之间构建实时数据通道；最后就响应时间、吞吐量、容错能力和推送的最大时延这四项指标对录音服务器进行性能分析，结果表明该系统的实时性强，吞吐量大，具备一定的容错能力，并能实现多服务器之间的负载均衡.

摘要:如何解决全国精准扶贫和精准脱贫问题，确保扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准，成为中央亟需解决的重要问题.福建省财政厅利用大数据、云计算、微服务等前沿先进技术在全国率先研究开发福建省扶贫（惠民）资金在线监管系统，实现对扶贫（惠民）资金的全流程精准监控，确保资金精准发放.本文对该系统的体系架构、关键技术应用、实现效果及建设经验等进行了详述.该系统建设经验可为国家建设其他领域运用大数据、云计算、微服务等技术提供参考和借鉴.

摘要:游戏数字产业在数字经济发展中扮演着重要的角色，目前对于单机游戏的设计与开发比较多，多人在线3D网络游戏涉及的相对较少.本文结合网络通信原理，以Unity3D为基础，采用MVC架构，设计并实现了多人在线动作角色扮演游戏（ARPG）.针对在线玩家场景的一致性问题，提出了位置同步、武器同步、伤害同步等通信协议.游戏界面是否友好，很大程度上影响玩家的用户体验，同时也影响着游戏的整体进度，对此设计出一种通用的UI框架.由于存在网络延迟，系统很难做到实时的、精确的玩家位置同步，因此本文采用预测式位置同步方法，有效减少了游戏运行时的延迟误差.

摘要:针对目前人物动画制作以及绘画过程中对人体结构认识不足的问题，以及虚拟现实技术在教育中的优势，提出了一个基于Forge云的艺用人体解剖绘画仿真系统方案.系统按照人体结构比例，采用块面加线的模式完成人物模型的构建及可视化过程，完全遵照动画运动规律，以骨骼动画结合三维动作捕捉的方式实现人体运动仿真.通过Forge云平台和Three.js完成人机交互.最后，将漫画模块和Forge云模块双向通信，完成漫画人物姿态仿真.通过测试证明，该系统的仿真度和易用性较高，为数字化学习和移动学习提供了环境，有助于学习者深入理解人体解剖结构，并正确掌握漫画人物的造型方法.

摘要:MbedOS是ARM公司于2014年开始推出的一款面向智能终端与物联网节点的实时操作系统，主要用于对响应时间有较高实时性要求的嵌入式系统.在深入分析mbedOS的基本功能、调度机制、延时函数机制、任务间通信机制等基础上，以可移植的mbedOS工程框架为基础，分析移植的共性问题，给出具体的移植方法.在此基础上，实现了mbedOS在ARM Cortex-M系列的不同内核及不同MCU上的移植，还给出了不同开发环境间移植共性问题分析，为mbedOS的应用研究提供了基础，有效地降低了mbedOS的移植难度，也可为其他RTOS的移植提供参考.

摘要:为了实现对存储在云端空气质量数据的管理与实时可视化展示，构建了一个基于Spring Boot的云端数据监控与可视化系统.系统为B/S架构，采用Spring Boot框架搭建后端微服务实例，使系统的配置与监控变得简单.Vue.js框架实现前端页面开发.使用Axios插件封装的Ajax技术来实现数据交互，实现前后端连接与逻辑交互同时，减少服务器开销与响应.本系统通过云端数据库可以查询到11种空气成分信息，包括：PM_1.0、PM_2.5、PM₁₀、CO、CO₂、NO、NO₂、O₃、SO₂、甲醛、TVOC，除此之外还监测包括温度、湿度、风速、坐标，时间等其他相关属性.实现了数据监控下载、报警管理、百度地图可视化多个功能.程序将部署在阿里云端，方便用户远程访问web项目.其中Spring Boot框架与Vue的结合实现了系统的前后端分离，使系统具有良好的稳定性、实时性与高效性.

摘要:输电线网接线图自动成图算法是一个非常复杂的全局优化问题.它涉及到厂站位置的自动布局和输电线路自动规划两个方面.本文给出了解决该问题的一种具体思路和算法，将该问题划分为3个部分：首先，利用力导向算法对厂站位置进行初始布局，采用模拟退火算法进行迭代计算，通过并发技术实现引力、斥力系数进行选择，得到代价最小的初始厂站初始布局.其次，利用A*算法对输电线路进行线路规划，构建了一个线路走向的代价模型，通过代价模型规范线路走向，得到美观的线路布局.最后，对布局结果评价反馈再布局，将常见的几种布局缺陷通过程序的方式进行消缺，减少人工干预.同时，本文还对历史线路和新增线路做了处理，使得算法可以实现在不改变历史厂站线路布局的情况下，对新增厂站线路进行布局规划.通过实验显示，该方法得到的图形结果满足线路规划美观，布局合理，交叉少，拐角少等优点.

摘要:终端客户推荐系统是大型制造商终端营销的一种有效工具.如何在互联网+环境下通过采集全域市场数据，设计一个寻找最佳目标客户的推荐方法成为了一项挑战.为解决这一问题，本文提出一种基于全域市场数据感知的终端客户推荐方法（GMF）.即采用全域分析的思想对全国范围内的客户数据进行预处理，建立全方位，多角度的评估指标，得到目标客户价值.然后通过域子空间分解的方法，在域子空间中对数据进行分解分析，得到某一区域内的客户评价标准，将二者分析结果进行有效融合，通过计算耦合对象相似度，并筛选出最相似的TopN个数据作为最佳目标客户结果集.在大型制造商营销活动所生成的数据集上的实验结果表明：本文提出的推荐算法其性能明显优于当前主流的协同过滤算法.

摘要:在中文自然语言处理领域中，分词是非常重要的步骤之一，它是关键词抽取、文本自动摘要、文本聚类的基础，分词结果的好坏直接影响进一步文本处理的准确性.近年来随着微博平台、直播平台、朋友圈等自由舆情平台的兴起，大量不规范使用的舆情文本尤其是不断出现的新词给分词结果的准确性带来了巨大的挑战，新词发现成为分词算法必须解决的问题.为解决在新词发现过程中，新词整体数据体量小、新词用法灵活以及过度合并词语易形成短语块等问题，本文提出了结合关联置信度与结巴分词的新词发现算法，该算法以结巴分词的初步分词结果为基础，通过计算词语与其左右邻接词集中各个词语之间的关联置信度，将被错误拆分的词语合并成候选新词，并通过切分连接词以防止多个词语被连接成短语的情况出现.以微博言论数据进行测试的实验表明，相比于其它基于置信度的分词方法结果，本文提出的算法可以大幅度提升发现新词尤其是命名实体、网络用语的准确率，在确保新词语义完整的前提下降低新词长度，并且在少量测试语料的情境下，本文提出的算法对低频新词依然具有识别能力.

摘要:以实现科学、准确、可操作的区域自主创新能力评估分类为目标，提出一种基于决策树遗传算法和BP神经网络的组合模型（Decision Tree Genetic Algorithm and Back Propagation，DTGA-BP）.利用决策树对评估指标进行特征选择并通过优化隐藏层神经元数目对神经网络的结构进行改进；采用非线性的交叉变异概率值的遗传操作结合一种新的选择算子方式优化BP神经网络的初始权重与阈值.实验结果表明，组合模型的评估结果相比传统的主观赋值法更为科学准确；较单一BP神经网络模型和GA-BP模型在分类精度方面分别提高了41%和20%.

摘要:高速公路OD数据是高速公路运营管理和状况分析的一类重要数据，如何利用海量的收费数据快速生成并有效管理高速公路OD数据是当前高速公路智能化建设中的一个重要问题.针对高速公路OD数据的种类多、周期长等问题，提出一种基于Hadoop的高速公路OD矩阵存储模型和相应的计算方法.建立统计高速公路车辆旅行时间、统计高速公路车流量两类OD矩阵作为存储模型.通过基于海量真实的高速公路收费数据的实验和传统的存储高速公路收费数据对比表明本文的存储方法相对于传统的关系数据存储，拥有更高效的存储效率并节省了存储空间.

摘要:针对数据中心由于异构节点资源利用率不均衡导致的负载均衡问题，本文提出了一种基于动态阈值的迁移时机判决算法与基于负载类型感知的选择算法相结合的虚拟机动态迁移选择策略.该策略先通过监控全局负载度与高低负载节点占比动态调整状态阈值，并结合负载评估值判断迁移时机；再分析虚拟机负载类型，依据虚拟机与节点资源的依赖度、虚拟机当前内存带宽比和虚拟机贡献度选择待迁移虚拟机，并根据虚拟机与目的节点的资源匹配度与迁移代价选择目的节点，实现对高负载与低负载节点的虚拟机动态调整，从而优化节点资源配置问题.实验结果表明，该策略可以有效减少虚拟机迁移次数并保证数据中心服务质量，最终改善数据中心的负载均衡能力.

摘要:针对复杂室内环境下超宽带（Ultra WideBand，UWB）信号传播的非视距（Non Line Of Sight，NLOS）误差问题，本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）的环境自适应UWB/DR室内定位方法.该方法通过建立自适应UKF滤波模型，将UWB定位信息和航迹推算（Dead Reckoning，DR）定位信息进行融合.依据新息和高斯分布的3σ原则来对UWB定位结果进行非视距检测，再通过新息的实时估计协方差和理论协方差来构建环境适应系数，进而用此系数动态修正UWB定位的观测噪声，使得观测噪声自适应真实环境，降低NLOS误差对融合定位结果的影响.实验结果表明，该方法能有效减小UWB定位的NLOS误差，并且由于环境适应系数的创新引入，比UKF定位和粒子滤波定位（Particle Filtering，PF）有更高的定位精度和更强的抗NLOS误差性能.

摘要:糖尿病的早期发现，对成功控制、预防并发症，降低患病率具有重要意义.现有基于机器学习建立的糖尿病诊断模型，由于泛化能力不足而导致精度较低.为此，本文提出结合批归一化的多层感知机模型，保证模型中数据分布的一致性.基于PIMA数据集进行训练评估，实验结果表明该模型用于糖尿病早期识别泛化能力好、收敛速度快且有较高的准确率.

摘要:针对传统机器视觉的手势识别方法识别准确率低，抗干扰能力差等问题，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）手势分割和迁移学习的静态手势识别方法.本文使用SVM和迁移学习方法相结合构建新的手势识别模型，利用SVM对样本进行手势分割，将Inception-v3模型作为卷积神经网络模型基础，对网络参数进行fine-tuning，将预先经过手势分割处理后的样本导入模型训练，调整超参数得到新的最优手势识别模型，并在一定干扰环境下测试，得到测试结果.测试结果表明该方法识别准确率和实时反馈效率均高于传统方法，能高效识别手势，满足实际应用需求.

摘要:传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足，为了弥补以上传统算法，提出了一种基于孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network，Siamese CNN）的图像融合方法.首先，用孪生卷积神经网络生成一个权重图，该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后，用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合，并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后，和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明，该方法有较好的融合效果，具有一定的可实用性.

摘要:输电铁塔作为架空输电线的重要组成部分，其安全状况将影响整个电力系统的运行，鸟窝的搭建作为影响输电线路正常运行的重要因素之一，需要对此进行监控.而现有的监控手段不仅效率低，还需要耗费大量的人力物力.本文针对这一现象提出一种基于SSD算法的实时检测方法，并在SSD的网络结构基础上将前置网络VGGNet替换为ResNet-101，提高其特征提取能力，并将Softmax loss用Focal loss代替以改善SSD算法中样本不平衡的问题，并利用数据增广提高数据多样性，以提高模型的鲁棒性.实验结果表明本文所提出的方法检测精度对比原SSD算法在准确度和召回率上分别有3.17%和6.35%的提升.

摘要:2013年11月习近平总书记到湖南湘西考察时首次提出了“精准扶贫”重要思想.要想实现精准扶贫中的“精准”要求，就需要精准识别贫困户.为了政府精准扶贫工作的有效进行，本文通过分析收集的家庭信息数据，综合考虑到以多维贫困为依据的信息数据含有离散型和连续型数值，并且该系列的特征数据具有层次性的特点，构建了基于REAHCOR新型特征选择算法与GBDT分类算法结合的模型.把该模型应用到贫困分级评价系统中，取得了不错效果.

摘要:针对虚拟手术系统中流血粒子与软组织器官碰撞检测的问题进行了研究.虚拟手术中流血与软体器官组织进行碰撞检测不同于传统的刚体或者软体之间的碰撞检测，流血模型的拓扑结构变化较大，传统方法通过更新拓扑结构来进行碰撞检测的方法不能够保证碰撞检测的实时性和准确性.提出一种基于空间划分的流血粒子与软体碰撞检测算法，能够处理基于光滑粒子流体动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics，SPH）模拟的流体与任意动力学模型模拟的软体之间的碰撞检测.同时，提出了对SPH算法进行最近相邻粒子搜索过程中建立起的均匀空间网格进行重复利用，使空间网格用于碰撞检测的空间划分与流体粒子的定位，从而减少了时间和空间资源的重复消耗.实验结果表明，该算法能够满足虚拟手术中流血粒子与软体之间的碰撞检测对精确性和实时性的要求.

摘要:针对近邻传播聚类（AP）中偏向参数和阻尼因子设定导致聚类效果有一定局限性的问题，提出了一种基于教与学优化算法（TLBO）的近邻传播聚类.首先确定偏向参数p的搜索空间，然后使用教与学优化算法在搜索空间中寻找最优参数值，同时在聚类过程中自适应调整阻尼因子防止发生震荡，从而提高AP算法的聚类质量.实验表明，该算法能有效的解决偏向参数和阻尼因子对聚类结果造成的局限性，提高了聚类的轮廓系数，并降低了聚类错误率.

摘要:针对Revit模型三维视图不能显示房间名称及房间编号（ID）的问题，设计了自动标注Revit三维模型中房间信息的中间件.该方法采用面向对象的C#编程语言，借助Revit API扩展方式，首先识别出Revit模型各楼层平面图的建筑构件，提取房间坐标数据信息；结合SQL server，建立BIM数据库（Epplus库），存储提取的数据信息；最后，利用Visual Studio和Revit平台，采用坐标数据匹配方法，实现Revit三维模型房间信息的自动标注.实例仿真证明，该方法能够自动准确定位识别Revit模型中的房间，完成标注，提高了设计人员和审图人员工作效率.

摘要:驾驶员情绪状态的识别对车辆主动安全技术的研究具有重要的应用价值.本研究通过情绪视频诱发的方法采集17位被试前额双通道脑电信号，提取不同情绪的脑电特征，并对数据进行降维处理后采用多种分类器进行情绪分类.结果显示，与单核分类器和集成学习分类器相比，基于梯度提升决策树（GBDT）算法得到快乐和悲伤的识别准确率最高.本研究为驾驶员情绪状态的实时监测和识别提供新方法，为提高行车的安全性提供了理论保障.

摘要:现代工业生产过程的数据采集要求高采样率和传输的高实时性，而现有OPC数据采集客户端不能满足要求.为了解决这个问题，通过分析OPC标准、服务器数据访问接口和组建对象模型，并结合当前工业控制中数据采集的特点，设计实现了基于订阅式数据采集方式的OPC客户端.该方案在解决当前工业数据采集中遇到的问题具有较高的应用价值.并在实际的生产环境中验证了其与标准OPC服务器在数据传输的稳定性和实时性，为生产过程控制提供了可靠的数据基础.

摘要:图像描述是连接计算机视觉与自然语言处理两大人工智能领域内的一项重要任务.近几年来，基于注意力机制的编码器-解码器架构在图像描述领域内取得了显著的进展.然而，许多基于注意力机制的图像描述模型仅使用了单一的注意力机制.本文提出了一种基于双路细化注意力机制的图像描述模型，该模型同时使用了空间注意力机制与通道注意力机制，并且使用了细化图像特征的模块，对图像特征进行进一步细化处理，过滤掉图像中的冗余与不相关的特征.我们在MS COCO数据集上进行实验来验证本文模型的有效性，实验结果表明本文的基于双路细化注意力机制的图像描述模型与传统方法相比有显著的优越性.

摘要:视频场景识别是机器学习和计算机视觉一个重要的研究领域.但是当前对于视频场景识别的探索工作还远远不够，而且目前提出的模型大都使用视频级的特征信息，忽略了多粒度的视频特征关联.本文提出了一种基于多粒度的视频特征的注意力机制的模型架构，可以动态高效的利用各维度视频信息之间存在的丰富的语义关联，提高识别准确度.本文在中国多媒体大会（CCF ChinaMM 2019）最新推出的VideoNet数据集上进行了实验，实验结果表明基于多粒度的视频特征的注意力机制的模型与传统方法相比具有明显的优越性.

摘要:由于LTE网络数据量庞大而且种类繁多，人工路测分析已经无法满足当今对基于路测数据质差小区检测的需求.为了提高质差小区检测的效率与正确率，机器学习逐渐在质差小区检测中得到了应用.本文针对小区数量较少的路测数据，提出了一种基于距离的四维特征的质差小区检测方法.该方法采用聚类算法和人工判断相结合的方式对路测数据进行标定，对比分析了基于距离的四维特征和传统的两维特征的提取效果，并在逻辑回归分类器、决策树分类器、支持向量机分类器和k近邻分类器这4种分类器中进行分类.实验结果表明，基于距离的四维特征比传统的二维特征更有利于质差小区检测；使用四维特征进行分类，支持向量机分类器的效果最好.

摘要:在坡道地段的运动仿真是高铁在整个运动仿真中的重要部分.为了研究高铁在坡道地段的运动仿真，本文提出了基于虚拟现实的高铁运动仿真模型.首先构建高铁模型和地形；然后将高铁抽象成绳体模型，从动力学角度分析高铁在坡道地段上的受力情况和运动状态；最后在虚拟现实引擎Unreal Engine中进行相关蓝图节点的连接，利用其提供的完整套件、实时高逼真的渲染效果，将其应用在高铁的仿真中.对研究高铁线路选取设计、模拟运行以及列车速度等参数和地形的适应关系等提供了很好的手段和方法，使模拟效果与列车实际运行状态最大程度匹配，同时也给相关的其他研究提供了参考.

摘要:软件待测版本相对上一个版本的代码变更，会对已有特性带来潜在的质量风险，这一风险水平直接与回归测试用例的优先级相关联.回归测试设计过程中的一个重要问题是如何衡量代码变更对回归测试用例优先级的影响.本文在回归测试用例优先级评估模型的基础上，从测试覆盖的角度建立起回归测试用例与代码变更的直接关联，从代码整体耦合性的角度建立起回归测试用例与代码变更的间接关联，分析了代码变更对回归测试的显性影响和隐性影响，进而结合回归测试用例优先级的评估要求提出了一个新的度量模型.实验结果显示，使用该模型度量代码变更对回归测试用例优先级的影响水平，可以得到比较全面和客观的定量结果，从而为回归测试用例优先级的评估提供有效的支持.

摘要:在文本分类中，基于Word2Vec词向量的文本表示忽略了词语区分文本的能力，设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络（CNN）文本分类方法.新闻文本分类，一般只考虑正文，忽略标题的重要性，改进了TF-IDF计算方法，兼顾了新闻标题和正文.实验表明，基于加权词向量和CNN的新闻文本分类方法比逻辑回归分类效果有较大提高，比不加权方法也有一定的提高.