融合门控机制的远程监督关系抽取方法

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征, 过滤与关系标签无关的词级别噪声; 然后在门控机制内引入软标签的思想, 弱化硬标签对噪声过滤的影响; 最后结合句子级别的噪声过滤, 提升模型的整体性能。在公开数据集上的实验结果表明, 相对于句子级别噪声过滤方法, 所提方法的性能有显著提高。     

高职物联网应用技术专业人才培养模式探索研究

综合考察目前我国物联网技术人员培养模式,提出开发高职院校培养物联网应用技术专业人才的新模式.新模式的核心是校企联合培养人才,其内涵包括了搭建校企合作平台,完善高职院校学生实习机制,以提高人才的专业能力与综合素质.     

基于复杂网络的国际石油贸易关系定量研究

针对如何更加准确地评价国际石油贸易关系问题，开展了将该贸易关系进行网络化和结构化的特征指标量化分析研究。研究中以复杂网络理论进行网络化建模，以结构平衡理论进行定量分析，采用了计算聚类系数、平衡度等关键指标进行年度基准对比。获得了国际石油贸易关系网络随着贸易者数量的增加尤其是进口国数量增加，网络的聚类系数变大，平衡度值增加，整个贸易网络平衡性变差，贸易关系变得更加紧张这一结论。本研究采用网络化和结构化的方式进行关系评价，是将石油贸易关系的研究从定性推进至定量的有益尝试。     

动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

网络新词“不作死就不会死”初探

网络的广泛普及和应用催生出了许多新事物，也火了许多新词语，文章试对网络新词“不作死就不会死”的来源、语义、语用功能进行简要概述，并分析其流行原因和意义。     

构建网络工程专业双语教学课程体系

提出了普通高校网络工程专业构建双语教学课程体系的新思路,针对同一教学对象,渐进地、不间地断实施双语教学,使其贯穿整个本科学习阶段.推动双语教学可持续发展,使其真正成为培养国际化复合型人才的有效手段.     

轿车涂装输送线控制网络设计

在分析轿车生产工艺的基础上,按照轿车生产的主流技术,采用地面式机械化输送模式对传统的轿车生产中涂装输送系统进行网络化控制设计。网络化控制系统采用分散控制、集中管理的主从网络控制模式,以西门子S7-300PLC作为主(操作)站和远程ET200S作为从(操作)站实现系统控制功能;并通过人机界面实现操作人员的在线状态查询和故障查询;涂装设备的控制都具备手动、自动模式切换和故障报警指示。该系统提高了轿车涂装工艺过程的自动化水平,提升了产品质量,降低了制造成本。     

基于ZigBee的车载交通灯监视系统设计

为解决驾驶员在城市道路十字路口遭遇前方大车遮挡、恶劣天气及眩光时,出现交通灯"盲视"现象而引发交通事故的问题,利用ZigBee灵活的组网功能,在城市道路的十字路口安装交通灯监视系统的主控端,在各个车辆上安装车载终端,形成基于ZigBee的车载交通灯监视系统。系统主控端承担网络管理和交通灯信息发送任务,车载终端负责交通灯信息数据接收、交通灯信息LCD显示和交通灯相位切换前语音提示驾驶员的任务,两者通过ZigBee进行无线通信,圆满地解决了驾驶员的"盲视"问题,极大地提升了十字路口的安全通行率。     

融合量子密钥的内网文件加密系统

随着量子计算技术快速发展，基于计算复杂性的加密技术正面临着巨大的威胁，单一的防火墙技术无法完全阻止黑客的侵入和发自内网的攻击。采用防火墙与量子保密通信技术相结合的策略，能够有效解决上述问题。文中设计了一种基于量子密钥的局域网内文件安全系统，使用量子密钥并结合"一次一密"的方式对局域网内部隐私文件进行加密，能够有效防范文件失窃带来的损失。系统包括2个部分：以文件处理单元为核心的客户端软件，以加/解密信息管理模块为核心部件的服务器。为了增加密文的复杂性、密钥的存储安全性、计算可行性，提出了密文混合拼接、弱口令错位置乱、密钥智能匹配3种密钥处理方法，有效提高了系统的整体安全性。经系统功能测试与网络仿真分析，验证了系统的有效性、安全性及可行性。     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。