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基于SSA-VMD的空天地算力网络中数字孪生逻辑靶场负载预测 被引量:1
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作者 陈浩 党政 +2 位作者 黑新宏 赵彤 张杰 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期20-32,共13页
在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模... 在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模型通过GAF将一维负载数据转换为二维图像,利用CNN提取局部特征,使用SENet优化特征重要性,采用GRU捕捉时序特征,实现了高效的特征融合和精准预测。此外,GCSG模型采用融合麻雀搜索算法(SSA)的变分模态分解(VMD)对负载数据进行平稳化处理,进一步提高了预测性能。实验结果表明,GCSG模型在不同数据长度下均表现出优异的预测精度和稳定性,且在多步预测任务中同样表现突出。因此,GCSG模型显著提升了负载数据的预测精度,为空天地算力网络中的数字孪生系统负载预测提供了强有力的解决方案。 展开更多
关键词 空天地多层次算力网络 数字孪生 逻辑靶场 负载预测 变分模态分解
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基于定向视觉追踪的公共空间多主体行为计算分析方法
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作者 闫超 刘思言 +1 位作者 何善叔 徐磊青 《风景园林》 北大核心 2025年第5期29-36,共8页
【目的】针对儿童人群的行为量化分析是城市公共空间研究的新需求。构建基于定向视觉追踪的多主体行为计算分析方法,可以弥补常规方法难以甄别不同人群类型的问题,揭示儿童、家长与空间的协同交互规律,支撑面向具体人群行为规律的空间... 【目的】针对儿童人群的行为量化分析是城市公共空间研究的新需求。构建基于定向视觉追踪的多主体行为计算分析方法,可以弥补常规方法难以甄别不同人群类型的问题,揭示儿童、家长与空间的协同交互规律,支撑面向具体人群行为规律的空间优化设计。【方法】以公共空间多主体行为交互规律为研究对象,采用“技术研究—方法构建—实例论证”的研究路径,构建定向目标行人追踪的技术框架,探究针对不同人群交互规律的计算分析与可视化方法,以儿童游憩公共空间为例,验证多主体行为计算分析方法。【结果】通过对中心放射型和线性带状两类儿童游憩空间的比较分析,揭示出多主体行为计算方法的3个关键应用效果:基于人体比例特征的追踪技术可以在公共空间尺度实现目标儿童人群的识别;基于聚集程度、静态使用率、动态使用率的计算分析可以系统解析成人与儿童的交互关系;基于可视化热力图的交叉比较分析可以揭示空间特征对多主体交互行为的干预原理。【结论】多主体行为计算分析方法可为多种人群交互的空间行为研究提供支撑,应用于复杂人群场景的公共空间使用后评估和优化设计。 展开更多
关键词 风景园林 环境行为 行为性能 数据可视化分析 计算机视觉 儿童游憩场所
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主题模型网络分析:计算传播视野下的舆情文本挖掘新进路
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作者 张媛 刘兴澳 《情报杂志》 北大核心 2025年第5期122-129,共8页
[研究目的]旨在提出一种新的复杂文本挖掘方法——“主题模型网络分析”(ANTMN),以解决传统舆情文本挖掘方法在动机过强、人工介入过多、主题粗糙等方面的局限,为舆情治理、风险识别和舆论引导提供有效的方法支持。[研究方法]通过文献... [研究目的]旨在提出一种新的复杂文本挖掘方法——“主题模型网络分析”(ANTMN),以解决传统舆情文本挖掘方法在动机过强、人工介入过多、主题粗糙等方面的局限,为舆情治理、风险识别和舆论引导提供有效的方法支持。[研究方法]通过文献梳理分析传统方法的局限性及计算转向的学术进展,通过比较分析论证ANTMN较之现有方法的创新优势。[研究结果/结论]研究发现,ANTMN遵循“主题建模”“网络分析”与“社区检测”的三步法,以“纯归纳取向”获得客观性,以“混合计算取向”超越传统方法的静态局限。ANTMN还在舆情传播研究中表现出较强的实践应用价值,即在经验现象中提出舆情传播问题、在数据驱动中解析舆情传播机制、在趋势预测中建构舆情传播体系。 展开更多
关键词 舆情传播 主题模型网络分析 舆情文本挖掘 计算传播
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深度学习在腰椎疾病诊断、手术规划及术后预测中的应用研究进展 被引量:2
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作者 胡高凯 牛亚楠 +3 位作者 龚玉康 胡阳 徐瑞轩 高文山 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第6期921-928,共8页
深度学习(deep learning,DL)是一种机器学习方法,其通过多层次的神经网络模型来模拟人类大脑的工作原理,从数据中学习并提取特征,实现对复杂任务的自动化处理和学习。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了许多重要... 深度学习(deep learning,DL)是一种机器学习方法,其通过多层次的神经网络模型来模拟人类大脑的工作原理,从数据中学习并提取特征,实现对复杂任务的自动化处理和学习。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了许多重要的突破,成为当前人工智能领域的热点技术之一。随着学习技术的迅速发展,它在医学领域的应用已经取得了显著的成果,为腰椎疾病的诊断和治疗提供了新的可能性。该综述将从学习在腰椎疾病的诊断、手术规划及预测术后疗效3个方面来阐述学习在腰椎疾病诊疗中的应用与研究进展。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 腰椎疾病 计算机辅助诊断 腰椎影像分析
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移动医疗技术在结核病患者健康管理中应用效果的Meta分析
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作者 高丹 姚丽伟 +3 位作者 黄金鹏 刘晓霞 张玥 凌琳 《中国防痨杂志》 北大核心 2025年第11期1433-1441,共9页
目的:系统评价移动医疗技术在结核病患者健康管理中的应用效果,为临床实践提供参考依据。方法:计算机系统检索Web of Science、Embase、Cochrane Library、PubMed、CINAHL、中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据库、维普数据库... 目的:系统评价移动医疗技术在结核病患者健康管理中的应用效果,为临床实践提供参考依据。方法:计算机系统检索Web of Science、Embase、Cochrane Library、PubMed、CINAHL、中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据库、维普数据库中收录的基于移动医疗技术在结核病患者健康管理中应用效果的随机对照试验。检索时限为建库至2025年5月30日。由2名研究者独立进行文献筛选、数据提取及质量评价,采用RevMan 5.4及Stata 16.0软件进行Meta分析。结果:共纳入10篇文献,5615例患者。Meta分析结果显示,使用移动医疗技术对结核病患者进行健康管理后,观察组治疗依从率(RR=1.20,95%CI:1.12~1.29,P<0.001)、治疗成功率(RR=1.09,95%CI:1.03~1.16,P=0.006)、痰检率(RR=1.14,95%CI:1.06~1.22,P<0.001)均高于对照组,差异均有统计学意义;两组不良结局发生率比较,观察组低于对照组,差异有统计学意义(RR=0.75,95%CI:0.59~0.96,P=0.020)。亚组分析显示,与信息提醒及电子药盒比较,采用微信程序(RR=1.28,95%CI:1.17~1.40,P<0.001)及手机视频(RR=1.29,95%CI:1.13~1.46,P<0.001)干预形式的患者治疗依从率均较高,差异均有统计学意义;与医院-社区、医院-家庭干预模式比较,采用医院-社区-家庭干预模式的患者治疗依从率高,差异有统计学意义(RR=1.24,95%CI:1.16~1.33,P<0.001);与干预时长≤3个月比较,干预时长>3个月的患者治疗依从率高,差异有统计学意义(RR=1.23,95%CI:1.19~1.27,P<0.001)。结论:实施移动医疗技术能提升结核病患者治疗依从率、治疗成功率、痰检率,降低不良结局发生率。可运用微信小程序及手机视频等实时互动强的移动医疗技术、采用医院-社区-家庭联动模式、延长干预时间、根据移动医疗技术使用影响因素进行干预方案构建,进一步提升干预效果。 展开更多
关键词 结核 计算机通信网络 META分析 护理
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面向算力网络的跨集群数据迁移系统的设计和实现
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作者 李俊哲 付振新 +3 位作者 杨宏辉 马银萍 李若淼 樊春 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期775-786,共12页
在算力网络的建设中,如何在不同地域算力中心的集群之间进行高效可靠的数据迁移,是影响算力网络建设成功与否的关键研究课题。鉴于此,设计并实现了基于RSYNC的高性能传输软件SCOW-SYNC。首先,SCOW-SYNC采用队列和线程池架构,对传统的RS... 在算力网络的建设中,如何在不同地域算力中心的集群之间进行高效可靠的数据迁移,是影响算力网络建设成功与否的关键研究课题。鉴于此,设计并实现了基于RSYNC的高性能传输软件SCOW-SYNC。首先,SCOW-SYNC采用队列和线程池架构,对传统的RSYNC进行了优化,通过并行建立多个TCP连接和并行传输,提高了带宽利用率。此外,SCOW-SYNC还支持大文件自动切分、动态压缩、后台运行、进度实时查询和SSH连接池管理等功能。经测试,SCOW-SYNC相比RSYNC能够达到125%~130%的加速比。其次,为了提高传输的安全性,面向算力中心提出了一套可靠的跨集群传输系统架构,数据传输仅在“传输节点”之间发起,使用“传输密钥”进行加密,该密钥由“管理节点”负责动态检查、生成和分发。最后,将SCOW-SYNC集成到高性能计算门户和管理平台SCOW中,实现了SCOW的跨集群传输模块,使得用户可以通过浏览器在不同集群之间进行高性能的数据迁移,并通过容器化技术部署到了北京大学跨集群环境中,提高了生产效率。 展开更多
关键词 高性能计算系统软件 算力网络 并行传输 RSYNC 集群安全
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映天湖:晶圆级通用异构多芯粒千万亿次计算机
7
作者 董文阔 殷春锁 +7 位作者 张志锰 王鹏超 沙江 王梦雅 朱旻琦 刘宏伟 刘宇航 郝沁汾 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第6期1492-1512,共21页
晶圆级计算机通过先进封装技术集成多芯粒,突破传统芯片面积限制实现算力扩展,但现存方案因领域专用化设计难以满足通用计算需求.面向高性能计算与智能计算场景的负载特征,提出一种新型通用化晶圆级系统架构——映天湖.首先通过解耦式... 晶圆级计算机通过先进封装技术集成多芯粒,突破传统芯片面积限制实现算力扩展,但现存方案因领域专用化设计难以满足通用计算需求.面向高性能计算与智能计算场景的负载特征,提出一种新型通用化晶圆级系统架构——映天湖.首先通过解耦式计算模组-互连基板架构设计,结合标准化I/O接口支持多种计算模组;其次构建可重构晶上网络,采用动态拓扑重构技术适配不同业务流量模式;继而开发拓扑无关的容错控制,保障计算单元失效时的服务持续性.实验结果表明,所设计的可重构晶上网络可实现秒级拓扑切换时延.基于TSMC28nm工艺成功流片验证的16个计算模组的原型系统,在高性能线性代数计算任务中展现了约1.45倍的吞吐量提升,在深度学习推理任务中则展现约1.78倍的时延性能提升,单晶圆可实现千万亿次性能,证实该架构在实现晶圆级系统通用化方面的技术突破,为下一代异构计算平台提供了可扩展的硬件基础架构. 展开更多
关键词 晶圆级计算机 高性能计算 智能计算 标准化I/O设计 可重构晶上网络
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两缸柴油机主轴承EHD润滑分析
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作者 陈昊 张学文 +1 位作者 姚兴田 倪培永 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期21-28,32,共9页
针对两缸柴油机的主轴承,在建立数学模型的基础上,借助于AVL EXCITE Power Unite软件,搭建了两缸柴油机非线性多体动力学模型,计算分析了在发动机最大转矩工况和额定功率工况的转速下,主轴承1~3的受力、最小油膜厚度、总压、液动油膜压... 针对两缸柴油机的主轴承,在建立数学模型的基础上,借助于AVL EXCITE Power Unite软件,搭建了两缸柴油机非线性多体动力学模型,计算分析了在发动机最大转矩工况和额定功率工况的转速下,主轴承1~3的受力、最小油膜厚度、总压、液动油膜压力、粗糙接触压力、摩擦功耗、机油流出量以及轴心轨迹。结果表明:该两缸柴油机的主轴承润滑性能良好,总压、液动油膜压力、粗糙接触压力和最小油膜厚度均在限值以内,主轴承满足不同转速下动力润滑要求。 展开更多
关键词 两缸柴油机 主轴承 润滑性能 计算分析
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面向大型结构实时计算的显卡加速显式非线性振型叠加法
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作者 王贞 黄健君 +2 位作者 武文斌 吴斌 徐小洋 《地震工程与工程振动》 北大核心 2025年第5期154-163,共10页
该文针对具有局部耗能非线性的大型桥梁结构的实时计算问题,提出了一种图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的显式非线性振型叠加法(explicit nonlinear mode superposition method,ENMS)。该方法视非线性反力为外荷载,采用... 该文针对具有局部耗能非线性的大型桥梁结构的实时计算问题,提出了一种图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的显式非线性振型叠加法(explicit nonlinear mode superposition method,ENMS)。该方法视非线性反力为外荷载,采用振型叠加法对单积分步线性运动方程进行解耦,并采用显式逐步积分法求解,避免了运动方程迭代求解,利用了振型叠加法的快速计算优势,大幅提升计算效率。针对方程已经解耦的特征,利用GPU加速计算,进一步提升计算效率。某大跨度斜拉桥数值仿真研究表明:对于存在局部非线性的大型多自由度结构,该方法可利用Midas Civil导出的参数方便地进行动力响应求解,结果精度高;对于黏滞阻尼器的指数阻尼Maxwell模型,二分法能够准确求解阻尼力,较好地解决非线性阻尼器建模问题;GPU加速可显著提升显式非线性振型叠加法计算效率。 展开更多
关键词 大型桥梁结构 局部非线性 非线性振型叠加法 显式积分算法 GPU加速计算 实时计算分析
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基于随机Petri网的移动边缘计算任务卸载优化研究
10
作者 彭聚瑞 王高才 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1232-1239,共8页
在移动边缘计算领域中,由于计算任务到达存在空窗期,导致部分终端设备和异地边缘服务器存在空闲状态,造成终端设备和异地边缘服务器上的计算资源利用不充分的问题.针对这一问题,采用随机Petri网对传统的云边端协同任务卸载模型进行建模... 在移动边缘计算领域中,由于计算任务到达存在空窗期,导致部分终端设备和异地边缘服务器存在空闲状态,造成终端设备和异地边缘服务器上的计算资源利用不充分的问题.针对这一问题,采用随机Petri网对传统的云边端协同任务卸载模型进行建模、优化和性能分析.对比仿真结果可知,相比传统模型,优化后的模型充分利用了空闲终端设备和异地边缘服务器,从而实现了闲置计算资源的合理利用,并在边缘层和终端层横向拓展了传统模型.具体而言,以时延为参考因素,优化后模型的任务平均执行时间减少了1.33秒,相比于优化前降低了8.27%.由此可见优化后的模型较传统的云边端三层架构模型性能更优. 展开更多
关键词 移动边缘计算 随机PETRI网 任务卸载 模型优化 性能分析
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基于生成式人工智能的认知外包:交互行为模式与认知结构特征分析 被引量:1
11
作者 汪凡淙 汤筱玙 余胜泉 《心理学报》 北大核心 2025年第6期967-986,共20页
人类通过外包部分认知任务给外部生成式人工智能技术来提升任务完成的效率和质量,但认知外包的效果因人而异。为了揭示有效认知外包的关键特征和内在要求,研究设计了一个面向研究生的认知外包活动,参与者在生成式人工智能系统的协助下... 人类通过外包部分认知任务给外部生成式人工智能技术来提升任务完成的效率和质量,但认知外包的效果因人而异。为了揭示有效认知外包的关键特征和内在要求,研究设计了一个面向研究生的认知外包活动,参与者在生成式人工智能系统的协助下撰写开放性主题文章,并依据文章得分被划分为高绩效组和低绩效组。通过对知识前测的差异性分析发现高绩效组的先前领域知识水平显著高于低绩效组。通过对交互过程数据进行滞后序列分析和认知网络分析,发现两组群体在交互行为模式和认知结构特征上存在差异:高绩效组的行为转换更加多元,形成“快速自主的任务理解与规划——高效精准的人机互动——选择性提取与深度加工”的行为模式;高绩效组的认知结构较为均衡和完整,表现为交互中各认知元素间相对多样且紧密的关联,而低绩效组的认知结构相对失衡和松散,表现为对低层次认知元素的偏向和各元素间相对单一且微弱的关联。综合来看,有效认知外包是个体在认知活动中积极参与、深入加工的复杂过程,需要内外部认知网络的平衡与有效连接的建立。 展开更多
关键词 认知外包 人机协同 认知网络分析 滞后序列分析 内外部认知的连接
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基于ARIMA和LSTM的高性能计算平台资源使用的预测研究 被引量:1
12
作者 李思琪 俞琨 陈宇皓 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期178-185,共8页
随着科学研究和工程模拟中数据规模和实验复杂度的不断提升,对高性能计算资源的需求日益增长。然而由于资源有限,如何高效利用现有计算资源成为亟待解决的问题。基于2022年1月至2023年11月期间华东师范大学高性能计算中心集群收集的40... 随着科学研究和工程模拟中数据规模和实验复杂度的不断提升,对高性能计算资源的需求日益增长。然而由于资源有限,如何高效利用现有计算资源成为亟待解决的问题。基于2022年1月至2023年11月期间华东师范大学高性能计算中心集群收集的40万条作业数据,整理得到集群每日运行作业数和CPU资源利用率,以表征计算资源的使用情况。采用ARIMA模型、由LSTM改进的2DLSTM模型和ARIMA-2DLSTM组合模型对历史数据进行拟合,实现了对集群计算资源使用情况的长短期预测。通过平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)指标评估模型预测效果,实验结果表明,ARIMA-2DLSTM组合模型在预测准确性上优于单独使用ARIMA模型和2DLSTM模型,且能够精确预测趋势变化以及波峰与低谷出现的时间,为高性能计算中心的资源分配提供了有效支持。 展开更多
关键词 高性能计算 时间序列分析 ARIMA模型 LSTM模型 ARIMA-LSTM组合模型
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基于大语言模型蒙特卡洛树搜索的智算网络故障根因分析系统
13
作者 罗子秋 苗宇铠 李丹 《中兴通讯技术》 北大核心 2025年第2期21-30,共10页
提出了一种基于大语言模型(LLM)进行蒙特卡洛树搜索的智算网络故障根因分析系统(RCA-MCTS)。利用LLM推理研究领域在蒙特卡洛树搜索上的前沿研究,面向智算网络复杂故障场景,设计了适用于故障根因分析任务的多策略提示语扩展机制,并基于... 提出了一种基于大语言模型(LLM)进行蒙特卡洛树搜索的智算网络故障根因分析系统(RCA-MCTS)。利用LLM推理研究领域在蒙特卡洛树搜索上的前沿研究,面向智算网络复杂故障场景,设计了适用于故障根因分析任务的多策略提示语扩展机制,并基于与故障模拟环境交互反馈的方式设计了模拟机制,使得LLM推理时的蒙特卡洛树搜索过程适配于故障根因分析任务场景。实验表明,RCA-MCTS在故障根因分析任务准确率上提升33%~43%,在故障推理动作序列平均匹配度上提升18%~34%。 展开更多
关键词 智算网络 故障根因分析 大语言模型 蒙特卡洛树搜索
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基于改进FMEA的高铁CTC系统自律机风险评价
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作者 孙延浩 张涛 +2 位作者 袁志明 丁舒忻 杨生良 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第6期2433-2444,共12页
为解决高速铁路调度集中(CTC)系统自律机在故障模式及影响分析(FMEA)中存在的模糊性、不确定性以及权重忽视等诸多问题,以传统FMEA基本原理为指导,提出一种基于区间二元语义的加权逼近理想解排序(TOPSIS)风险评价模型。该模型首先利用... 为解决高速铁路调度集中(CTC)系统自律机在故障模式及影响分析(FMEA)中存在的模糊性、不确定性以及权重忽视等诸多问题,以传统FMEA基本原理为指导,提出一种基于区间二元语义的加权逼近理想解排序(TOPSIS)风险评价模型。该模型首先利用区间二元语义对故障发生的概率、危害程度和检测的难易度3种风险属性进行评价。分别计算风险属性的主观和客观权重,再结合博弈论思想对风险属性的主观和客观权重进行博弈组合得到组合权重。根据群决策一致性的特点对FMEA专家团队的权重进行动态的自适应调整。在此基础上,利用属性权重和专家团队权重对评价信息进行加权集结,然后对加权集结信息进行比较遴选得到正、负理想解,最后根据不同故障模式和正、负理想解间的相似度,来获取故障模式的相对贴进度,再通过相对贴进度的大小对自律机的故障模式进行风险排序。研究结果表明:对于高速铁路CTC系统自律机而言,风险程度最高的3种故障模式分别为双机同步数据故障、主备倒机切换故障、通信通道故障,排序结果与工程实际具有较好的一致性。通过与其他模型方法的对比分析,进一步验证了改进模型的有效性和可行性。研究结果可以为进一步优化高速铁路CTC系统自律机的可靠性设计提供参考。 展开更多
关键词 自律机 故障模式及影响分析 区间二元语义 权重 逼近理想解排序
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并行计时偏差评测指标及工具
15
作者 廖秋承 周洋 林新华 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期41-49,共9页
在并行计算程序中插桩计时,是多核处理器中常用的性能测量和分析手段。然而,高精度并行计时的准确性受到计时方法、硬件配置和运行时环境等影响,测量结果不稳定,性能分析结论难以复现。近年来,高性能多核处理器的核心数量不断攀升,给多... 在并行计算程序中插桩计时,是多核处理器中常用的性能测量和分析手段。然而,高精度并行计时的准确性受到计时方法、硬件配置和运行时环境等影响,测量结果不稳定,性能分析结论难以复现。近年来,高性能多核处理器的核心数量不断攀升,给多核心并行计时的准确性带来了更大挑战。目前,在真实计算程序中,高精度并行计时技术面临两大问题:1)无法定量比较不同计时函数的准确性;2)无法定量分析多种因素影响下微秒、毫秒级并行计时分布的偏差幅度。针对上述问题,首先设计了用于定量评测计时结果统计学分布偏差的指标,并开发了支持X86和Armv8指令集的多核心计时结果偏差评测工具ParTES。ParTES可以模拟真实计算场景的缓存特征和计时间隔,定量评测不同计时函数的测量偏差。其次,在鲲鹏、飞腾和海光高性能处理器上开展了微秒和毫秒级并行计时稳定性量化分析。实验结果表明,计时方法、缓存命中率、计时函数邻近指令和服务器硬件配置等因素,均会对并行计时结果的准确性产生影响。在鲲鹏、飞腾和海光处理器上,计时结果偏差最小且偏差幅度变化最稳定的计时方法分别是PAPI的计时函数、POSIX的clock_gettime计时函数和C86指令集汇编计时指令RDTSC。 展开更多
关键词 高性能计算 并行计算 性能评测 性能分析 误差分析
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基于拓扑数据分析与卷积神经网络的特征融合方法
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作者 杨含 秦广军 +3 位作者 刘子源 胡永庆 刘光南 戴庆龙 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第5期624-630,共7页
针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以捕获和利用复杂高维数据的多维结构信息,限制了其特征学习能力的问题,提出一种融合了拓扑数据分析(topological data analysis,TDA)与CNN的特征融合方法——TDA-CNN.该方法将CN... 针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以捕获和利用复杂高维数据的多维结构信息,限制了其特征学习能力的问题,提出一种融合了拓扑数据分析(topological data analysis,TDA)与CNN的特征融合方法——TDA-CNN.该方法将CNN捕获的数值分布特征与TDA提取的拓扑结构特征相融合,CNN通道负责提取数值分布特征,TDA通道专注于提取拓扑结构特征,然后,将这两类特征融合形成组合特征表示,并利用注意力机制自适应地学习每种特征的重要性权重,为后续全连接网络提供更全面的决策依据.在Intel Image、Gender Images和Chinese Calligraphy Styles by Calligraphers等数据集上的实验表明,TDA-CNN在改进特征聚类与识别关键特征方面表现出色,分别将基线模型VGG16、EfficientNet V2和DenseNet121的性能提升了21.89%、22.66%和8.26%,有效增强了模型的判别能力. 展开更多
关键词 人工智能 模式识别 计算机神经网络 拓扑数据分析 卷积神经网络 注意力机制 计算机图象处理
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结构振动模态灵敏度分析的改进子空间迭代法
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作者 曹鸿飞 朋茜 杨秋伟 《振动与冲击》 北大核心 2025年第10期161-169,190,共10页
振动模态(特征值和特征向量)的灵敏度分析在结构振动控制、优化设计和损伤识别中被广泛应用。目前主流的模态灵敏度分析方法是模态叠加法、Nelson方法以及它们的改进算法。但这些算法应用于大规模工程结构的模态灵敏度分析时,普遍存在... 振动模态(特征值和特征向量)的灵敏度分析在结构振动控制、优化设计和损伤识别中被广泛应用。目前主流的模态灵敏度分析方法是模态叠加法、Nelson方法以及它们的改进算法。但这些算法应用于大规模工程结构的模态灵敏度分析时,普遍存在着计算效率不高的缺陷。为了节省计算成本,提出一种结构振动模态灵敏度分析的改进子空间迭代方法。首先,通过差分运算,把模态灵敏度的计算问题转化为结构发生微小修改后的模态特征对计算问题;然后,提出一种近似柔度计算公式,用于快速估算结构修改后刚度矩阵的逆矩阵,并将其应用于子空间迭代法的过程中,以迅速获得结构微小修改后的模态特征对,据此便可快速计算出相应的模态灵敏度。以两个结构模型为例验证了所提方法,结果表明,所提方法的计算精度与现有的模态灵敏度算法基本相同,但计算时间大幅度减少了,显示出了这种新方法的计算效率显著优于现有方法,更加适合于分析大型结构的振动模态灵敏度。 展开更多
关键词 振动模态 灵敏度分析 子空间迭代法 近似柔度 计算效率
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脑电信号伪迹去除算法综述
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作者 赵欣 吴建行 +2 位作者 王坤 蔡雨 许敏鹏 《信号处理》 北大核心 2025年第6期1015-1039,共25页
脑电图(Electroencephalography,EEG)是通过精密放大仪器将脑部微弱的生物电位加以放大记录而获得的图形。因其具有安全无创、成本低廉、时间分辨率高等优点广泛应用于医疗诊断和神经科学研究等领域。然而脑电信号幅值微弱,在采集过程... 脑电图(Electroencephalography,EEG)是通过精密放大仪器将脑部微弱的生物电位加以放大记录而获得的图形。因其具有安全无创、成本低廉、时间分辨率高等优点广泛应用于医疗诊断和神经科学研究等领域。然而脑电信号幅值微弱,在采集过程中容易受到外部环境和生理活动的影响,实际获得的脑电信号通常混有大量噪声,其中由被试者生理活动引起的噪声在时域或频域上与脑电信号存在重叠,简单的预处理手段难以将它们分离,因此能够有效去除这些噪声的脑电伪迹去除算法一直是脑机领域的研究热点。传统的伪迹去除算法包括回归、小波变换、经验模态分解、盲源分离等,它们通过信号自身的时频特征或信号间的统计特征进行伪迹分离,在脑电图的应用发展中发挥了重要的作用。然而由于伪迹成分复杂,脑电伪迹去除研究中尚不存在一种可以适用所有情况的去伪迹方法,为实际应用中目标和算法之间的匹配问题带来不必要的选择负担。为此,文中首先总结了伪迹的成因和类别,并探讨了不同生理伪迹的形态特点。之后,对现有的国内外脑电去伪迹方法进行了归纳总结,讨论了不同算法在去除伪迹方面的优缺点及适用性差异,为今后不同领域的研究人员选择适用的脑电伪迹去除算法提供理论依据。最后分析了当前研究存在的一些问题,展望了未来脑电去伪迹研究的发展方向。 展开更多
关键词 脑机接口 伪迹去除 独立成分分析 经验模态分解 深度学习
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量子计算创新模式的国际比较研究——基于国家创新系统理论的分析
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作者 陈力凡 王轩晟 +2 位作者 杨启晗 施歆悦 缪亚军 《中国科技论坛》 北大核心 2025年第3期177-188,共12页
量子计算是基于量子力学的全新计算模式,提供了一种从根本上实现并行计算的思路,具备实现远超经典计算机运算能力的潜力,已成为各国前沿科技战略性竞争的焦点之一。各国的官产学三方主体纷纷投入量子计算领域的创新中,并形成了多样化创... 量子计算是基于量子力学的全新计算模式,提供了一种从根本上实现并行计算的思路,具备实现远超经典计算机运算能力的潜力,已成为各国前沿科技战略性竞争的焦点之一。各国的官产学三方主体纷纷投入量子计算领域的创新中,并形成了多样化创新模式。本研究基于国家创新系统理论,运用模糊集定性比较分析方法,从组态视角探究量子计算领域高创新绩效的产生路径。研究结果显示:①学界的高度参与是实现高水平创新的必要条件;②存在四条高水平创新的实现路径,即学界引领的官学驱动型(S1)、产学主导的三方驱动型(S2)、学界为中心的三方驱动型(S3)和紧密合作的三方驱动型(S4),这四条路径均以政府的高度参与、学界的高度参与和产学深度合作为核心条件;③S1~S4呈现向官产学三方更加紧密协作的演化趋势,并揭示了一条国家创新模式的潜在演化路径。研究结论揭示了量子计算领域发展初期的关键要素,对于量子计算和其他战略性前沿科技的发展具有重要的参考意义。 展开更多
关键词 量子计算 创新绩效 国家创新系统 组态 模糊集定性比较分析
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面向物理服务器集群的高性能自动化管控技术
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作者 张鹏 钱佳芮 +3 位作者 王晓锋 王勇 奚相恺 邢嘉林 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1198-1207,共10页
为高效管理物理服务器集群并支持复杂计算任务,提出一种面向物理服务器集群的高性能自动化管控技术(HAMC)。针对服务器的异构性,设计一体化管理技术,实现硬件资源的高效统一管理;针对操作系统的差异性,采用基于异步消息的快速部署技术,... 为高效管理物理服务器集群并支持复杂计算任务,提出一种面向物理服务器集群的高性能自动化管控技术(HAMC)。针对服务器的异构性,设计一体化管理技术,实现硬件资源的高效统一管理;针对操作系统的差异性,采用基于异步消息的快速部署技术,实现操作系统的无人值守高效安装。优化传统网络架构,提高网络吞吐量。实验结果表明,HAMC可实现Inspur、H3C、Lenovo、DELL等品牌服务器的一体化管理,支持RedHat、CentOS、Ubuntu等系统的自动安装。与Cobbler和OpenStack相比,HAMC在操作系统部署效率上有所提升,在多跳和并发测试中,其网络吞吐量优于传统网络架构。 展开更多
关键词 高性能计算 物理服务器集群 资源管理 自动部署 异构性 网络优化 一体化管理
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