基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于电阻率层析扫描的水下抛石体内部空洞探测

为提高水下抛石体的识别精度,构建了预留有内部空洞的抛石体物理模型与电阻率层析扫描模型研究电阻率层析扫描技术在水下抛石体内部空洞探测中的成像效果,并与传统克里金插值法效果进行了对比。结果表明:电阻率层析扫描可以有效识别水下抛石体中的空洞,并且在刺激源数量为6时电阻率层析扫描模型模拟精度达到较高值;电阻率层析扫描技术在通道纵剖面上的识别能力要远高于传统克里金插值法;将数值模拟结果中电导率大于300.μS/cm的区域视为空洞区,整体反演结果略大于真实值,在 x、y、z 3个方向上的偏差分别为2.73、1.75、6.95.cm;基于反演结果对电阻率层析扫描模型进行正演,正演结果与实测数据的拟合度超过0.95,证明了电阻率层析扫描模型反演的准确性。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

知识经济与我国的经济发展战略

知识经济是与传统的农业经济、工业经济不同的一种新的经济形态,是当今世界经济发展的主要趋势,我国经济发展战略的制定,经济增长方式的根本转变,科教兴国战略以及可持续展战略的实施,都与知识经济密切相关,在当前条件下,我国的社会主义建设将面临着实现工业化和走向知识经济的双重挑战。     

采用NP催化剂的芥酸氢化制备山嵛酸工艺研究

本文制备了高效加氢ＮＰ催化剂,并讨论了芥酸采用该催化剂加氢制备山嵛酸时,催化剂浓度、氢气压力、反应温度、搅拌速度等因素对反应的影响。试验结果表明其适宜的工艺条件为：催化剂浓度０．６％,氢气压力８．１１×１０５Ｐａ,反应温度４１３Ｋ,脉冲式搅拌速度８０次／ｍｉｎ。     

免疫鸡群新城疫病毒检测和分离的研究

以ＳＰＦ鸡抗新城疫病毒（ＮＤＶ）ＩｇＧ为包被抗体（５μｇ／ｍＬ）,兔抗ＮＤＶＶｅｒｏ细胞培养纯化毒ＩｇＧ为第二抗体（１∶２００～６００）,酶标记羊抗兔ＩｇＧ（１∶５０００）为指示抗体建立间接夹心ＥＬＩＳＡ,检测实验免疫鸡、攻毒鸡及现地免疫鸡口腔或泄殖腔外分泌物。结果表明：新城疫无毒力Ｖ４疫苗免疫后２ｄ,口腔内病毒抗原随机检出率为４／１０,第１０天为１０／１０;泄殖腔为０～１／１０,并持续１８ｄ以上。滴鼻攻毒后１ｄ,口腔和泄殖腔内病毒抗原检出率分别是８／１０和６／１０;第１３天,泄殖腔内病毒抗原检出阴性。ＮＤＶ灭活疫苗免疫６０ｄ后攻毒,第２天有７／２０口腔和８／２０泄殖腔检出阳性,并一直到攻毒后第１４天。非免疫对照鸡攻毒后第３天直到死亡时,口腔和泄殖腔均可检出病毒抗原。对各地临床上无任何症状的ＮＤＶ免疫鸡群检测发现,泄殖腔ＮＤＶ抗原阳性率０％～９．３％,分离到８株ＮＤＶ流行毒株,生物学试验证实这些毒株的毒力属中等毒力偏强或强毒。     

车用电控汽油机实时爆震检测方案的研究

研究一种可以满足准确性,实时性要求的车用电控汽油机爆震检测方案,方法 测量缸盖的振动信号,确定爆震检测频率,运用概率和数理统计的方法。对缸盖振动信号进行分析,找出规律性,在非爆震,严重爆震,爆震时,爆震检测区间内信号峰值都服从对数正态分布。