基于边端协同的CNN推理加速框架

基于卷积神经网络(CNN)的移动应用程序通常处理的是计算密集型任务,然而传统的云推理和端推理方式在低时延和高准确率方面仍面临着挑战。针对以上问题,提出了一种基于边端协同的CNN推理框架,它能让一个端设备和多个边缘服务器协同工作以提供CNN推理服务。该方法综合考虑高度动态的网络带宽和设备负载情况,分步决策出模型多个最佳分割位置以优化计算和通信权衡。基于硬件测试平台的实验评估表明,相较于3种流行的CNN推理方法,该方法实现了14.3%～67.5%的推理加速,提升边缘服务器的计算资源利用率100%。     

基于知识图谱的恶意域名检测

网络技术的发展导致恶意域名类型层出不穷,为了挖掘更深层次的恶意域名,提出一种将知识图谱应用到恶意域名的检测方法。在设计域名知识图谱本体模型的基础上,抽取对应的实体、关系,使用Neo4j图数据库存储域名知识图谱,根据图推理算法计算未知域名与图谱中已知属性相邻节点的密切程度,来判断未知域名的属性。实验结果表明,新方法在恶意域名检测上有良好的实验效果(AUC=0.98),可有效识别之前未检测出的恶意域名,实现对隐藏较深恶意域名的挖掘。     

一种不确定区域间的方向关系模型

基于区间值及其运算性质给出了不确定区域间方向关系的表示及推理方法. 该方法不同于基于经典模糊集及其截集的方向关系模型, 利用区间值方向关系矩阵分析不确定区域间方向关系的隶属程度, 将不确定区域间的方向关系划分为不确定区域与不确定区域间的方向关系、 不确定区域与分明区域间的方向关系、 分明区域与不确定区域间的方向关系、 分明区域与分明区域的方向关系4种类型. 将分明区域作为不确定区域的特例统一处理.     

基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制

针对磨矿分级过程的关键工艺指标磨矿粒度难以用常规控制方法进行有效控制的难题,将智能设定方法与常规控制相结合,提出了基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制方法.以粒度指标的区间控制为目标,依据边界条件和运行工况等信息,由智能设定模型自动更新各基础控制回路的设定值,避免了人工设定的主观性及随意性,各控制回路跟踪更新的设定值,从而将粒度控制在目标范围内.该方法已成功应用于某赤铁矿选厂的磨矿分级过程,应用效果表明提出的方法是有效的.     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

基于领域本体的文档自动摘要算法

介绍了一种以潜语义分析模型为基础,辅之以领域本体的文档自动摘要算法.该方法在传统的基于统计的奇异值分解算法基础上,通过领域本体引入了文档主题识别以及概念相似度计算,更好地用形式化的方式描述了文档的主要内容;在文档主题和概念相似度的指导下,使用统计方法和启发式规则抽取文档中的关键句子作为摘要,并通过实验证明提高了摘要的质量.     

基于多本体的煤炭调度集成系统的研究

针对公司煤炭调度系统中总调度系统与下属分矿的子调度系统中存在异构数据源导致难以实现数据共享,设计了一个基于多本体的煤炭调度集成系统架构。重点研究了系统查询处理过程,首先根据全局本体到局部本体的映射,把针对全局本体的查询语句分解为对局部本体的子查询,再将子查询进一步重写为关系数据源的查询语句并给出了RDQL—to—SQL查询重写算法,最后把对关系数据源的SQL子查询结果进行集成返回给用户。     

电子信息系统领域需求模型复用方法

为了解决电子信息系统开发过程中领域需求模型的复用问题,结合基于本体的需求获取方法,在介绍领域需求模型构建的基础上,提出了领域需求模型的共享方法.该方法通过领域的根本体对领域不同的需求模型进行合并、关联和修正等操作.这些操作可以识别出现有领域的不同需求模型的共同和相异特征,进而构造完整和一致的新模型.为复用领域需求模型,提高系统开发的效率和质量奠定了基础.     

话“术语哲学”

2003 年,国际术语学研究所举办了东西欧术语学基础理论比较研讨会,在此会议上,来自东、西欧的术语学研究者畅所欲言,对自20世纪30年代以来,在奥地利(代表欧洲中西部地区)和苏联等东欧国家逐渐发展起来的术语学理论进行了深入研讨。俄罗斯女学者阿莱克谢耶娃做了“术语学和哲学之间的相互影响”的主题发言,国际术语学研究所副所长布丁教授也以“对术语哲学的展望”为题做了演讲,它探究了术语学的哲学源头,分析了术语学理论与“知识工程”和“知识本体”的内在联系,以此作为对东欧学者的呼应。文章旨在介绍布丁教授这篇演讲里的重要观点,以期为广大读者充分了解术语学的理论基石提供途径。     

面向多用途的数学概念知识分层表示方法

着重介绍NKIMath中数学概念的知识表示方法.首先给出了NKIMath知识系统的体系结构,分析了获取数学知识的不同用途.在次基础上给出了一种融合了本体、框架和逻辑综合的知识表示方法,将知识分为谓词逻辑层、知识描述层和概念关系层,不同层次可以满足不同用途的需求,详细给出了数学概念知识表示的基本模式以及参数表示形式.NKIMath可以很容易地实现与W3C推荐的数学文档标注语言OMDoc之间的相互转换,同时在知识表示的多粒度、多语言版本知识自动生成等方面优于OMDoc.