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基于去中心化索引的区块链时空数据查询方法 被引量:1
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作者 李俊杰 周喜 +2 位作者 马玉鹏 王保全 王轶 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期641-647,共7页
为提高区块链上时空数据查询效率,结合布谷鸟过滤器思想,提出一种基于去中心化索引的区块链时空数据查询方法。采用Geohash算法为链上时空数据建立聚集性空间数据编码,通过计算编码前缀和分布式哈希表间距离构建去中心化索引网络,设计... 为提高区块链上时空数据查询效率,结合布谷鸟过滤器思想,提出一种基于去中心化索引的区块链时空数据查询方法。采用Geohash算法为链上时空数据建立聚集性空间数据编码,通过计算编码前缀和分布式哈希表间距离构建去中心化索引网络,设计共轭布谷鸟时空索引结构实现对区块链时空数据的高效索引查询。实验通过搭建Hyperledger Fabric区块链网络,使用公开数据集验证方法的有效性,相较于已有代表性方案取得了查询效率的提升。 展开更多
关键词 区块链 区块链数据管理 时空数据 时空索引 超级账本 去中心化网络 布谷鸟过滤器
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基于多尺度风格自适应的手写维文识别模型
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作者 闫林 王磊 +2 位作者 艾孜麦提·艾尼瓦尔 杨雅婷 李晓 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2749-2756,共8页
基于字符形态与书写风格的强关联性,提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型,模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征,提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征;构建多尺度风格自适... 基于字符形态与书写风格的强关联性,提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型,模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征,提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征;构建多尺度风格自适应模块提取序列特征;构建特征泛化融合模块对笔划特征和序列特征进行深度融合,提升识别效果。实验结果表明,该模型在真实手写维文测试集WER、CER分别下降3.75%、0.19%,在IAM数据集中验证了模型迁移性。 展开更多
关键词 手写维文识别 手写风格 多尺度 特征金字塔网络 视觉自注意力模型 长短期记忆网络 特征融合
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面向Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法
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作者 任芃锟 邵怡敏 +2 位作者 王保全 王轶 赵凡 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期668-677,共10页
区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、... 区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、块高增长图和交易共识动画等多视图进行联合分析,支持从网络、节点、交易3个层面进行探索;提出Fabric网络和节点性能量化方法,以分值形式衡量性能态势,便于快速了解联盟链运行情况、通道间活跃度差别与各节点健康度.案例分析和用户评估结果表明,所提方法在Fabric可视监控、性能态势分析、交易共识轨迹追踪等方面具有实用性和有效性. 展开更多
关键词 区块链可视化 可视分析 联盟链 态势感知
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基于动态可配置规则的数据清洗方法 被引量:19
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作者 朱会娟 蒋同海 +3 位作者 周喜 程力 赵凡 马博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1014-1020,共7页
针对传统数据清洗方法通过硬编码方法来实现业务逻辑而导致系统的可重用性、可扩展性与灵活性较差等问题,提出了一种基于动态可配置规则的数据清洗方法——DRDCM。该方法支持多种类型规则间的复杂逻辑运算,并支持多种脏数据修复行为,集... 针对传统数据清洗方法通过硬编码方法来实现业务逻辑而导致系统的可重用性、可扩展性与灵活性较差等问题,提出了一种基于动态可配置规则的数据清洗方法——DRDCM。该方法支持多种类型规则间的复杂逻辑运算,并支持多种脏数据修复行为,集数据检测、数据修复与数据转换于一体,具有跨领域、可重用、可配置、可扩展等特点。首先,对DRDCM方法中的数据检测和数据修复的概念、实现步骤以及实现算法进行描述;其次,阐述了DRDCM方法中支持的多种规则类型以及规则配置;最后,对DRDCM方法进行实现,并通过实际项目数据集验证了该实现系统在脏数据修复中,丢弃修复行为具有很高的准确率,尤其是对需遵守法定编码规则的属性(例如身份证号码)处理时其准确率可达100%。实验结果表明,DRDCM实现系统可以将动态可配置规则无缝集成于多个数据源和多种不同应用领域且该系统的性能并不会随着规则条数增加而极速降低,这也进一步验证了DRDCM方法在真实环境中的切实可行性。 展开更多
关键词 大数据 数据质量 数据清洗 动态可配置规则 数据预处理
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基于预训练语言模型的维吾尔语事件抽取 被引量:4
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作者 张朋捷 王磊 +3 位作者 马博 杨雅婷 董瑞 艾孜麦提·艾瓦尼尔 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1487-1494,共8页
以往的维吾尔语事件抽取研究多采用静态词向量加长短时记忆神经网络的分析方式,无法有效处理一词多义和上下文语义表示问题。针对目标语言,训练两种维吾尔语预训练语言模型,提出一种结合BiGRU的联合问答模型事件抽取方法。利用预训练语... 以往的维吾尔语事件抽取研究多采用静态词向量加长短时记忆神经网络的分析方式,无法有效处理一词多义和上下文语义表示问题。针对目标语言,训练两种维吾尔语预训练语言模型,提出一种结合BiGRU的联合问答模型事件抽取方法。利用预训练语言模型获取文本的动态语义向量,融合类别表征信息,运用BiGRU进一步提取文本特征。实验结果表明,在事件识别任务上F1值达到77.96%,在事件主体抽取任务上F1值达到74.89%。相比基线模型NER方法,所提方法的F1值提高了14.08%。 展开更多
关键词 预训练语言模型 维吾尔语 事件抽取 联合问答模型 双向门控循环单元 类型识别 主体抽取
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