文本挖掘在多文化交流平台中的应用研究

多文化交流平台(intercultural-collaboration-environment,ICE)是亚洲多所大学与研究机构参与的、开发多语种在线交流翻译平台的国际合作项目.针对目前该项目中底层翻译软件AnnoChat的翻译结果可理解度较差的问题,提出了利用文本挖掘等技术来改进AnnoChat翻译结果可理解程度的方法,给出了使用文本挖掘技术对用户谈话内容进行挖掘生成知识模式,并用挖掘得到的知识用于修正并精化本体库的一种模型.在该模型中,增加了用户个性化知识数据库以修正文本挖掘所得到的知识.     

基于ICE中间件的战术信息管理

在海军舰艇编队作战中,能够提供强服务质量、具备自适应能力的中间件,成为战术信息网构建的重点.针对需求首先介绍一种面向对象的中间件平台ICE,通过和CORBA的分析和比较,显示了它在网络带宽、内存使用和CPU开销方面的高效实现;然后,利用IceStorm服务提供的发布-订阅消息传递机制,实现了舰艇编队中对空预警和作战信息的发布模型,提高了舰艇编队指挥能力和作战效能.可见ICE作为中间件技术的代表,能够满足未来海军网络中心战体系中对中间件技术的QoS和动态配置要求.     

一种多Agent平台保障机制的研究

Agent平台的快速有效部署是多Agent系统及Agent网格等顺利实施的前提.利用Agent平台之间、控制中心与Agent平台的安全通信与协作,提出扫描代理的概念,进而引出"Grid Scanning"扫描机制,给出了该机制的扫描原理和工作流程.实验结果表明,该模型效率高,可扩展性、通用性好,属于动态防护措施.该机制是保障多Agent平台部署的一种可行方法.     

一种面向对象的分布式网管技术浅析

本文通过分析新一代网管系统的设计目标和当前网管系统存在的不足,阐述了一种基于ICE中间件的面向对象的分布式网管系统的原理和优势,并简要介绍了基于ICE网管通信机制的分布式电网调度数据网和综合数据网系统集成的应用实例.     

基于ICE的网络安全监控通信子系统设计

以研究当前网络安全监控系统的通信子系统为基础,提出该通信子系统存在的问题;通过对比三种常用分布式实现平台,最终选择ICE作为设计平台,提出详细的改进方案并进行工程设计。最后对采用新通信子系统的监控系统进行测试分析,证明新系统更加方便、可靠、稳定及强壮。     

使用ICE中间件,实现手机售后服务系统

本文比较了ICE以及COM、CORBA等中间件,得出ICE中间件更易于使用的结论。原先的手机售后服务系统采用COM组件技术,难以应付出现的各种新情况。最后给出ICE中间件改写该系统的部分步骤。     

格陵兰海的有效光合辐射与冰盖融化的关系研究

提取了北极格陵兰海地区(70-80°N,10°W-10°E)2003—2009年7年的卫星数据,对北极的有效光合辐射(PAR)、冰盖(ICE)及海表面温度(SST)、气溶胶厚度(AOD)进行季节性变化的研究,得出两两之间的相关关系.通过数据处理和回归分析发现:PAR滞后SST 1个月,对SST有显著影响;PAR和AOD之间有很强的耦合关系;PAR与ICE有带有滞后性的相关性,ICE滞后PAR 2个月,对PAR影响显著,在70°N以北,PAR峰值提前了20多天;2009年夏的AOD和PAR比往年高;2007年后,ICE与AOD几乎同时到达峰顶.这些都是北极变暖的预兆,对全球气候有重要的影响.     

基于Android+SQLite藏汉电子词典应用软件的设计与实现

通过对藏族地区游客和在藏族地区从事商业活动的汉族同胞的实际需求分析,对Android藏文显示机制、藏文视图实现、SQLite数据库、藏汉翻译模块、单词本模块等部分进行了深入的技术剖析和系统设计,并且开发实现了基于Android平台的藏汉电子词典应用软件.通过对该系统的整体性能进行测试,系统整体运行性能良好,并达到了最初的整体设计要求.     

多策略切分粒度的藏汉双向神经机器翻译研究

现有的机器翻译模型通常在词粒度切分的数据集上进行训练,然而不同的切分粒度蕴含着不同的语法、语义的特征和信息,仅考虑词粒度将制约神经机器翻译系统的高效训练.这对于藏语相关翻译因其语言特点而显得尤为突出.为此提出针对藏汉双向机器翻译的具有音节、词语以及音词融合的多粒度训练方法,并基于现有的注意力机制神经机器翻译框架,在解码器中融入自注意力机制以捕获更多的目标端信息,提出了一种新的神经机器翻译模型.在CWMT2018藏汉双语数据集上的实验结果表明,多粒度训练方法的翻译效果明显优于其余切分粒度的基线系统,同时解码器中引入自注意力机制的神经机器翻译模型能够显著提升翻译效果.此外在WMT2017德英双语数据集上的实验结果进一步证明了该方法在其他语种方向上的适用性.     

基于全局注意力机制的汉语手语词翻译

针对使用卷积神经网络结构结合循环神经网络结构的模型在手语翻译任务中难以关注到手语视频序列中关键帧的问题,提出了一种结合全局注意力机制的手语翻译模型.该模型在长短时记忆网络中嵌入全局注意力机制,通过计算当前隐藏状态和源隐藏状态之间的相似度并得出对齐向量,让模型学习对齐权重,使模型关注到长手语视频序列中的关键帧,从而提升模型翻译的准确率.实验结果表明：加入全局注意力机制的模型在DEVISIGN＿D数据集上的准确率优于3DCNN、CNN+LSTM等主流模型,并且在100分类的短手语词和长手语词数据集上,分别与未使用注意力机制的模型进行了对比,其准确率提升0.87%和1.60%,证明该注意力机制可以有效地提升模型翻译的准确率.     

Improved Cross Entropy Algorithm for Steelmaking Continuous Casting Production Scheduling with Minimum Power Consumption

A matrix encoding scheme for the steelmaking continuous casting( SCC) production scheduling( SCCPS) problem and the corresponding decoding method are proposed. Based on it,a cross entropy( CE) method is adopted and an improved cross entropy( ICE) algorithm is proposed to solve the SCCPS problem to minimize total power consumption. To describe the distribution of the solution space of the CE method,a probability model is built and used to generate individuals by sampling and a probability updating mechanism is introduced to trace the promising samples. For the ICE algorithm,some samples are generated by the heuristic rules for the shortest makespan due to the relation between the makespan and the total power consumption,which can reduce the search space greatly. The optimal sample in each iteration is retained through a retention mechanism to ensure that the historical optimal sample is not lost so as to improve the efficiency and global convergence. A local search procedure is carried out on a part of better samples so as to improve the local exploitation capability of the ICE algorithm and get a better result. The parameter setting is investigated by the Taguchi method of design-of-experiment. A number of simulation experiments are implemented to validate the effectiveness of the ICE algorithm in solving the SCCPS problem and also the superiority of the ICE algorithm is verified through the comparison with the standard cross entropy( SCE) algorithm.     

Towards consistent machine translation of abbreviated terms in scientific literature

Scientific literature often contains abbreviated terms in English for brief.Machine translation(MT) systems can help to share knowledge in different languages among researchers.Current MT systems may translate the same abbreviated term in different sentences into different target terms.MT systems translate the abbreviated term in two ways:one is to use translation of the full name,the other is to use the abbreviated term directly.Abbreviated terms may be ambiguous and polysemous,and MT systems do not have an explicit strategy to decide which way to use without context information.To get the consistent translation for abbreviated terms in scientific literature,this paper proposes a translation model for abbreviated terms that integrates context information to get consistent translation of abbreviated terms.The context information includes the positions of abbreviated term and domain attributes of scientific literature.The first abbreviated term is translated in full name while the latter ones of the same abbreviated term will show the abbreviated form in the translation text.Experiments of translation from Chinese to English show the effectiveness of the proposed translation model.     

基于QE的机器翻译重排序方法研究

该文提出了一种融合BERT语境向量的多模型集成的翻译质量估计方法,以及基于译文质量估计的多候选译文重排序方法,实验结果表明,这2种方法均取得了较好的实验效果.     

基于大间隔粒计算的特征选择

通过寻找一个最优的特征子集,特征选择可以降低计算复杂度,提高分类精度以及结果的可理解性。提出基于大间隔信息粒化的特征选择算法,通过聚类等方式对原始数据进行单类信息粒化,然后在粒化的基础上构造了模糊间隔和类间隔2个评价指标进行特征评价。并分别在不同的数据上验证了这种特征选择方法的有效性,实验结果表明,基于大间隔粒计算的特征选择算法效果要优于其他的大间隔特征算法。     

基于选择偏向性的统计机器翻译模型

针对基于短语的统计机器翻译使用有限的语义知识, 导致长距离的动宾短语对翻译质量不高的问题, 提出基于动词选择偏向性的翻译模型, 引入动词对宾语的语义约束信息, 为动词找到合适的宾语翻译。首先使用条件概率方法, 训练动词对宾语的选择偏向性, 然后将选择偏向性作为一个新特征, 集成到基于短语的翻译系统中。在大规模测试数据集上完成汉语到英语的翻译, 实验结果表明, 基于选择偏向性的翻译模型能够很好地捕获长距离的语义依赖关系, 从而提高译文质量。     

大功率氢内燃机增压匹配与参数优化

氢内燃机是氢能源利用的有效方式之一,自然吸气的进气道顺序喷射式氢内燃机的功率密度比传统内燃机低,增压中冷技术是提高氢内燃机动力性能的重要手段. 基于一款9.73 L增压CNG发动机,针对采用氢燃料后的增压匹配难点建立了增压氢内燃机仿真模型,在此基础上完成了氢内燃机增压匹配并对压缩比和进气门开启角度进行了优化. 最终的性能预测结果表明:氢内燃机最大扭矩890 N·m,比增压前提升了1倍,增压后有效热效率提升7%~15%,主要排放物NO_x比排放呈降低趋势;参数满足公交车辆对大功率氢内燃机的要求.      

多种数据泛化策略融合的神经机器翻译系统

在Transformer模型的基础上,该文从数据泛化、多样化解码策略和后处理方法3个方面进行改进.多种数据泛化策略融合方法对不同种类的稀疏词语进行识别、泛化和翻译,减少错译现象.利用检查点平均和模型集成等多样化解码策略进一步提升翻译效果.在CCMT 2019中英新闻领域翻译任务上的实验结果显示,改进后的方法在基线系统上的BLEU-SBP值提升了约1.85%.     

A Hybrid Authorization Model For Project-Oriented Workflow

In the context of workflow systems, security-relevant aspect is related to the assignment of activities to (human or automated) agents. This paper intends to cast light on the management of project-oriented workflow. A comprehensive authorization model is proposed from the perspective of project management. In this model, the concept of activity decomposition and team is introduced, which improves the security of conventional role-based access control. Furthermore, policyis provided to define the static and dynamic constraints such as Separation of Duty (SoD). Validi-ty of constraints is proposed to provide a fine-grained assignment, which improves the performance of policy management. The model is applicable not only to project-oriented workflow applications but also to other teamwork environments such as virtual enterprise.     

改进的基于二次空间变换的运动补偿

传统的Ｈ．２６１／３ 以及ＭＰＥＧ－１／２ 标准中采用基于块的运动补偿,因只能描述像素块的平移运动,所以在低比特率运用时,会出现严重的块状效应及蚊式噪声;而当前的面向对象的运动补偿,大多在提取光流场的基础上,采用仿射运动模型．但光流场固有的孔径效应等缺陷,造成运动补偿的稳定性差及巨大的运算负载．本文提出一种改进的基于二次空间变换的运动补偿（ＭＱＳＴ）,能在图像简单空间分割的基础上,实现基于任意形状区域的二次空间变换运动补偿,图像预测结果较传统的块运动估计有较大的提高,且算法稳定性较高