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有关微型多媒体Linux分发版本的研究
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作者 钟明 黄拔峰 +1 位作者 杨传钧 张家钰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期136-138,共3页
介绍了针对常见媒体文件播放的微型Linux分发版本的制作思路,它以光盘为主要载体,支持直接从光盘启动。重点介绍了其中内核编译,文件系统创建,硬件检测,应用程序软件包的裁减和加入,光盘启动等基本技术,最后讨论了这种专门用途的微型Li... 介绍了针对常见媒体文件播放的微型Linux分发版本的制作思路,它以光盘为主要载体,支持直接从光盘启动。重点介绍了其中内核编译,文件系统创建,硬件检测,应用程序软件包的裁减和加入,光盘启动等基本技术,最后讨论了这种专门用途的微型Linux分发版本的实用性。 展开更多
关键词 BUSYBOX Syslinux LINUX KERNEL XFree86 MPLAYER alsa
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基于Linux 2.6的嵌入式ASoC架构音频驱动研究与实现 被引量:5
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作者 丁勇 周余 都思丹 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第4期267-270,273,共5页
相比于传统的ALSA(Advanced Linux Sound Architecture)架构音频驱动,针对嵌入式音频系统设计的ASoC架构音频驱动具有代码高度复用、动态电源管理等显著的优点。深入研究了嵌入式ASoC(ALSA System on Chip)音频驱动架构,实现了基于s3c2... 相比于传统的ALSA(Advanced Linux Sound Architecture)架构音频驱动,针对嵌入式音频系统设计的ASoC架构音频驱动具有代码高度复用、动态电源管理等显著的优点。深入研究了嵌入式ASoC(ALSA System on Chip)音频驱动架构,实现了基于s3c2440和uda1341的嵌入式音频系统的ASoC架构音频驱动,并提出在ASoC架构音频驱动设计过程中为满足ASoC独立性原则可采用的设计思路和设计技巧。 展开更多
关键词 alsa ASoC S3C2440 Uda1341 ASoC独立性原则
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基于嵌入式Linux的数字音频延时系统设计 被引量:1
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作者 冯义 王击 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第15期3393-3395,3412,共4页
针对传统音频延时系统实现方案的不足,提出了基于EP9302(ARM920T)处理器和嵌入式Linux操作系统的数字音频延时系统的实现方案。分析了系统硬件结构,着重介绍了数据存储模块和基于IIS音频总线标准的音频信号预处理模块的具体实现。介绍了... 针对传统音频延时系统实现方案的不足,提出了基于EP9302(ARM920T)处理器和嵌入式Linux操作系统的数字音频延时系统的实现方案。分析了系统硬件结构,着重介绍了数据存储模块和基于IIS音频总线标准的音频信号预处理模块的具体实现。介绍了以Linux操作系统为核心的多层软件构架,详细分析了音频设备驱动程序的实现机制。测试结果表明,该设计方案具有较高的延时精度,系统在稳定性、可扩展性和可移植性方面表现出色。 展开更多
关键词 ARM处理器 嵌入式LINUX IIS总线 音频设备 alsa音频驱动
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基于BG-DATT-CNN网络的方面级别情感分析 被引量:3
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作者 余本功 王惠灵 朱晓洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第24期151-157,共7页
分析句子针对不同方面的情感极性,深入挖掘评论文本中的信息,为企业生产决策提供建议。针对传统方法多考虑单一层面注意力信息,且基于RNN的模型忽略了局部特征的重要性,而基于CNN的模型不能捕捉长距离依赖的信息的问题,提出了基于双重... 分析句子针对不同方面的情感极性,深入挖掘评论文本中的信息,为企业生产决策提供建议。针对传统方法多考虑单一层面注意力信息,且基于RNN的模型忽略了局部特征的重要性,而基于CNN的模型不能捕捉长距离依赖的信息的问题,提出了基于双重注意力机制的BG-DATT-CNN模型。在特征表示上,利用BERT对句子和方面词分别进行词向量编码,获得文本的深层语义特征。在特征提取上,设计了双重注意力机制,通过计算两类权重获得综合权重,强化文本的上下文相关特征和方面相关特征。在模型构建上,设计了BG-DATT-CNN网络,结合GRU和CNN各自的优势,Bi-GRU层捕捉文本的上下文全局特征,CNN层包括K-Max池化层和TextCNN层,通过两阶段特征提取获取分类的关键信息。在SemEval 2014数据集上的实验表明,与现有的其他模型相比,提出的模型取得了较好的效果。 展开更多
关键词 方面级别情感分类 双重注意力机制 Bi-GRU K-Max池化 TextCNN
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基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析 被引量:2
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作者 代巍 王丰羽 冀常鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期120-127,共8页
方面级情感分析旨在检测给定方面句子的情感极性。现有研究大多在句法依存树上构造图卷积网络,以获取方面词与上下文之间的句法信息。然而这类方法存在提取信息不够丰富、缺乏对句子中情感信息的挖掘等问题。针对上述问题,提出基于情感... 方面级情感分析旨在检测给定方面句子的情感极性。现有研究大多在句法依存树上构造图卷积网络,以获取方面词与上下文之间的句法信息。然而这类方法存在提取信息不够丰富、缺乏对句子中情感信息的挖掘等问题。针对上述问题,提出基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析模型。该模型由双通道图卷积网络组成,旨在挖掘句子中的情感信息、句法信息和语义信息。利用位置信息和情感知识在依存树上构造情感增强依存图,并以此构建情感增强图卷积网络,增强方面词与上下文之间的情感依赖关系,同时挖掘句子中丰富的句法信息特征。构建基于多头注意力机制的图卷积网络,获取句子中的语义特征信息。对双图卷积网络的输出特征进行掩码、平均池化和拼接等操作,并通过情感分类层进行分类。实验结果表明,该模型与经典的图卷积网络模型(ASGCN)相比,在Restaurant、Laptop和Twitter数据集上的准确率和F1值分别提升3.43和5.69、3.13和3.92、3.57和4.02个百分点,具有较好的情感分类性能。 展开更多
关键词 方面级情感分析 情感增强 依存关系 图卷积网络 多头注意力机制
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