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基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究 被引量:10
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作者 王晓 张翔宇 +4 位作者 周锐 田永林 王建功 陈龙 孙长银 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期356-371,共16页
在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还... 在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还停留在以被动感知、规划与控制为主的初级智能自动驾驶阶段.为实现车辆智能从数据驱动的环境感知、辅助决策、被动规划到知识驱动的场景认知、推理决策、主动规划的提升,亟需增强车辆自身对复杂外界信息归纳提炼、推理决策、评价估计等类人能力.首先回顾自动驾驶关键技术演化及其应用发展历程;随后分析测试对车辆智能评估的效用;然后基于平行测试理论,提出自动驾驶车辆认知智能训练、测试与评估空间的构建方法,并设计基于平行测试的认知自动驾驶智能训练框架.该项研究工作预期能为推动自动驾驶从感知智能向认知智能的升级提供可行的技术支撑与实现路径. 展开更多
关键词 认知自动驾驶 平行测试 平行驾驶 车辆认知智能
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自动化仓库货位分配优化问题研究 被引量:37
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作者 商允伟 裘聿皇 刘长有 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第26期16-17,21,共3页
研究了自动化立体仓库固定货架的货位分配问题。分配货位时需要同时考虑货架稳定性和出入库操作的效率,将这一问题描述为一个组合多目标优化问题,采用遗传算法对这一问题进行了求解,对交叉算子进行了改进,得到的解可兼顾两个优化目标。... 研究了自动化立体仓库固定货架的货位分配问题。分配货位时需要同时考虑货架稳定性和出入库操作的效率,将这一问题描述为一个组合多目标优化问题,采用遗传算法对这一问题进行了求解,对交叉算子进行了改进,得到的解可兼顾两个优化目标。仿真实验表明这一方法可较好地解决货位分配问题。 展开更多
关键词 自动化仓库 组合多目标优化 遗传算法 货位分配
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变电站综合自动化系统体系结构研究 被引量:44
3
作者 蒋年德 魏育成 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期48-51,共4页
在分析了常用变电站综合自动化系统的结构、特点以及常用系统不足的基础上,提出了一种基于4层结构模型的变电站综合自动化系统。它实际采用的是一种分层的功能模块化设计思想,硬软件可做到模块化、通用化,能根据不同类型变电站的一次接... 在分析了常用变电站综合自动化系统的结构、特点以及常用系统不足的基础上,提出了一种基于4层结构模型的变电站综合自动化系统。它实际采用的是一种分层的功能模块化设计思想,硬软件可做到模块化、通用化,能根据不同类型变电站的一次接线方式实现不同的系统配置。整个系统的可靠性较高,可维护性和开放性较好。文中较详细地阐述了该系统的构成和原理。 展开更多
关键词 变电站 综合自动化系统 体系结构 电力系统
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基于文献指标与合著网络的《自动化学报》2011–2016年发表论文分析研究 被引量:3
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作者 赵学亮 王涛 +4 位作者 王晓 张楠 孙星恺 陆浩 王坛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2232-2243,共12页
本文以《自动化学报》2011–2016年发表的文献数据为依据,以定量与定性相结合的方式探索研究自动化学科领域研究动态.首先,从发文量、影响因子、被引情况、下载量等指标角度对该刊过去6年的发展情况进行统计分析;随后,通过对关键词、论... 本文以《自动化学报》2011–2016年发表的文献数据为依据,以定量与定性相结合的方式探索研究自动化学科领域研究动态.首先,从发文量、影响因子、被引情况、下载量等指标角度对该刊过去6年的发展情况进行统计分析;随后,通过对关键词、论文作者与发文机构的数据挖掘,获取并呈现自动化学科热点研究领域、核心科研人员与机构;最后,构建作者合著网络,并对核心子网络的指标属性进行深入解析,刻画科研人员及机构间的合作关系.研究结果可为自动化领域科技工作者及关注自动化学科发展的人士了解学科动态,加强学术交流,以及促进群体合作提供一定的参考. 展开更多
关键词 自动化学科 文献分析 合著网络 知识图谱
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平行系统方法在自动化集装箱码头中的应用研究 被引量:10
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作者 郑松 吴晓林 +5 位作者 王飞跃 林东东 郑蓉 柯伟林 池新栋 陈德旺 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期490-504,共15页
平行系统是一种建立在人工社会和计算实验基础上的科学研究方法,它的特点是既能真实反映现实系统的动态过程,又能实时优化现实系统的控制过程.自动化集装箱码头是一类典型的复杂系统,既存在不计其数的作业方案,同时也有大量的约束条件.... 平行系统是一种建立在人工社会和计算实验基础上的科学研究方法,它的特点是既能真实反映现实系统的动态过程,又能实时优化现实系统的控制过程.自动化集装箱码头是一类典型的复杂系统,既存在不计其数的作业方案,同时也有大量的约束条件.如何在最短时间和最低能源消耗的前提下,完成具有间歇和批次特征的集装箱转运任务,是涉及到数学、控制、管理和计算机等多个学科的重大课题.本文采用数据引擎作为人工社会中的基本计算单元,构成一个复杂的平行系统,用于自动化集装箱码头信息控制系统的研究.数据引擎作为一种面向图形化元件组态的计算环境,非常适用于复杂系统的建模与计算.在可视化和动态重构技术的支持下,利用380个数据引擎对一个具有8台岸桥、25辆AGV和16台龙门吊组成的港机系统进行了自动化作业过程的计算实验.研究结果表明,数据引擎技术是实现平行系统的有效方法,由多数据引擎组成的计算环境,能够大幅度降低自动化集装箱码头信息控制系统建模的复杂程度,能够将码头系统的管理和控制过程无缝地融合在一起.该平行系统可直接与港机设备对接,建立"人工码头"和"物理码头"之间的平行关系,从而实现对港机设备的最优控制. 展开更多
关键词 平行系统 自动化码头 数据引擎 复杂系统 多代理
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光声成像在甲状腺癌精准诊疗中的研究进展
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作者 马姣姣 席雪华 +1 位作者 杜洋 张波 《中国医学科学院学报》 北大核心 2025年第3期447-451,共5页
甲状腺癌在全球发病率持续上升,其中大多数为预后良好的甲状腺乳头状癌(PTC),但部分侵袭性PTC表现出不同的临床行为和更高的死亡风险,其上升速率超过了高分化PTC和未分化癌。因此,如何实现甲状腺癌的精准诊疗是目前面临的巨大挑战。光... 甲状腺癌在全球发病率持续上升,其中大多数为预后良好的甲状腺乳头状癌(PTC),但部分侵袭性PTC表现出不同的临床行为和更高的死亡风险,其上升速率超过了高分化PTC和未分化癌。因此,如何实现甲状腺癌的精准诊疗是目前面临的巨大挑战。光声成像是将光学和超声融合的一种分子影像技术,能够提供结构、功能、分子等多维度的成像信息,且能借助外源性对比剂,进一步实现肿瘤治疗(如光热治疗等),在甲状腺癌精准诊疗领域展现出巨大潜力。国内外学者们针对光声成像在甲状腺肿瘤精准诊疗中的应用进行一些探索性研究,本文系统综述了该领域的研究进展,阐明光声成像在甲状腺癌诊疗中的优势和局限性,并对其在甲状腺癌精准诊疗中的应用前景进行展望。 展开更多
关键词 甲状腺癌 光声成像 精准诊疗 分子影像
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具身智能研究的关键问题:自主感知、行动与进化 被引量:18
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作者 沈甜雨 陶子锐 +8 位作者 王亚东 张庭祯 刘宇航 王兴霞 杨静 李志伟 陈龙 王坤峰 王飞跃 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期43-71,共29页
具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用,旨在基于机器与物理世界的交互,创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体.当前,机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用.已有的具身智能文... 具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用,旨在基于机器与物理世界的交互,创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体.当前,机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用.已有的具身智能文献更多从技术和方法分类的角度入手,本文以具身智能在研究和应用过程中面临的关键挑战为角度切入,分析具身智能研究的一般性框架,围绕具身感知与执行、具身学习与进化两个方面提出具体的研究思路,并针对其中涉及的关键问题详细梳理相关技术及研究进展.此外,以移动机器人、仿生机器人、平行机器人三方面应用为例,介绍具身智能在感知与理解、控制与决策、交互与学习等方面给实际机器人系统设计带来的启发.最后,对具身智能的发展前景进行展望,探索虚实融合数据智能、基础模型与基础智能、数字孪生与平行智能在其中的重要作用和应用潜力,希望为相关领域学者和从业人员提供新的启示和思路.论文相关项目详见https://github.com/BUCT-IUSRC/Survey__EmbodiedAI. 展开更多
关键词 具身智能 感知与执行 学习与进化 机器人系统
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模型驱动开发工具的自动化测试技术研究 被引量:8
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作者 黄双芹 刘英博 黄向生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期568-571,共4页
基于模型驱动的低代码量平台通过编写少量代码或不需要编码就可以快速定制产生大量的应用系统,对这些快速定制的应用系统的可靠性、稳定性、易用性等提出了更高的要求,测试是保障这些软件高质量、高可靠性的重要手段。传统的自动化测试... 基于模型驱动的低代码量平台通过编写少量代码或不需要编码就可以快速定制产生大量的应用系统,对这些快速定制的应用系统的可靠性、稳定性、易用性等提出了更高的要求,测试是保障这些软件高质量、高可靠性的重要手段。传统的自动化测试存在两个方面的不足:1)通过手工查看源码的方式获取页面元素的定位信息的效率非常低;2)当页面经常变动时,定位不到页面元素将导致测试失败。低代码平台快速定制产生很多的应用系统,系统的页面数据量巨大且经常变化,传统的自动化测试方法已不适用。文中通过从后台数据库读取页面源码获取到页面内容,用深度优先搜索的方法解析源码,得到整个页面元素的定位表达式和元素的类型,结合表单的测试数据和表单的URL,对表单进行自动化测试。针对界面、功能各不相同的应用系统,搭建了一个自动化测试管理系统,实现了对不同的应用系统的测试,在实际的项目中得到了很好的运用,大大提高了效率。 展开更多
关键词 自动化测试 模型驱动 批量获取定位信息
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面向知识自动化的自动问答研究进展 被引量:17
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作者 曾帅 王帅 +2 位作者 袁勇 倪晓春 欧阳永基 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1491-1508,共18页
将自动问答系统从基于文本关键词的层面,提升到基于知识的层面,实现个性化、智能化的知识机器人,已成为自动问答系统未来的发展趋势与目标.本文从知识管理的角度出发,分析和总结自动问答领域的最新研究成果.按照知识表示方法,对代表性... 将自动问答系统从基于文本关键词的层面,提升到基于知识的层面,实现个性化、智能化的知识机器人,已成为自动问答系统未来的发展趋势与目标.本文从知识管理的角度出发,分析和总结自动问答领域的最新研究成果.按照知识表示方法,对代表性自动问答系统及关键问题进行了描述和分析;并对主流的英文、中文自动问答应用和主要评测方法进行了介绍. 展开更多
关键词 自动问答系统 知识机器人 知识自动化 知识工程
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基于拆分联邦学习的元宇宙视线交互中的隐私主动保护方法研究 被引量:1
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作者 骆正权 王云龙 +2 位作者 王子磊 孙哲南 张堃博 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页
随着元宇宙的迅猛发展,视线交互技术作为元宇宙核心交互方式受到广泛关注,视线隐私问题愈发引起人们的担忧。视线不仅可以表征凝视方向,还能用于个体身份识别,以及识别一系列敏感的软生物特征,如年龄、性别、种族等,甚至可以用于推断个... 随着元宇宙的迅猛发展,视线交互技术作为元宇宙核心交互方式受到广泛关注,视线隐私问题愈发引起人们的担忧。视线不仅可以表征凝视方向,还能用于个体身份识别,以及识别一系列敏感的软生物特征,如年龄、性别、种族等,甚至可以用于推断个体的情绪、认知状态和决策过程。因此,研究元宇宙视线交互中的隐私保护策略变得极为关键。此外,元宇宙中很多基于视线交互的新功能需要利用特定的个体隐私属性以提供更好的服务,然而目前尚无主动控制视线隐私进行选择性流通的方法。为此,首先围绕视线隐私泄露问题展开了分层次、定量的实证研究;接着创新性地提出了一种融合联邦学习与拆分学习的视线隐私保护框架,有效降低了隐私泄露的风险;进一步地,提出了一种基于对抗训练的主动隐私控制策略,不仅实现了针对性的隐私过滤,而且提高了视线模型的泛化能力;最后进行了严谨的实验验证,所提方法在视线数据的隐私保护和交互性能方面展现出了双重优势,为元宇宙环境中视线交互的隐私保护提供了创新的解决路径和技术方案。 展开更多
关键词 视线 隐私 安全 虚拟现实 联邦学习 对抗学习
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基于深度学习的人脸属性编辑研究概述
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作者 王健 孙沐毅 +2 位作者 李琦 张堃博 孙哲南 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期11-24,共14页
近几年来,人脸属性编辑技术引起了民众和研究人员广泛地关注,各大娱乐软件将人脸属性编辑技术应用于图像编辑中,实现了改变人的发色、添加胡子和改变年龄等功能。研究人员利用人脸属性编辑算法,生成不同姿态、表情,以及在不同光照下的... 近几年来,人脸属性编辑技术引起了民众和研究人员广泛地关注,各大娱乐软件将人脸属性编辑技术应用于图像编辑中,实现了改变人的发色、添加胡子和改变年龄等功能。研究人员利用人脸属性编辑算法,生成不同姿态、表情,以及在不同光照下的人脸图像,以辅助人脸识别系统,提升识别精度。主要介绍基于深度学习的人脸属性编辑的发展历程,分类归纳其中的主要技术路线和相关算法。基于深度学习的人脸属性编辑主要由基于属性标签的人脸属性编辑、基于参考条件信息的人脸属性编辑、基于隐编码的属性编辑三个部分构成。对深度学习中人脸属性编辑这一领域的发展趋势进行系统性的总结与展望,分析人脸属性编辑任务在更高分辨率人脸图像上的发展潜力,以及在更真实的人脸视频生成等方面潜在的提升空间。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 人脸属性编辑 人脸操纵 人脸识别 伪造与反伪造
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基于强化学习的高铁列车运行图编制模型优化方法研究 被引量:4
12
作者 范文天 曾勇程 +2 位作者 郭一唯 杨宁 张海峰 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第1期70-81,共12页
针对高铁列车运行图中可能存在的停站时间超出范围、运行时间超出范围、超车和间隔时间不足这4类冲突,基于强化学习理论,实现一个用于调解列车运行图冲突的智能体。通过建立列车运行图编制环境,研究设计用于调解不同冲突的算子集,利用... 针对高铁列车运行图中可能存在的停站时间超出范围、运行时间超出范围、超车和间隔时间不足这4类冲突,基于强化学习理论,实现一个用于调解列车运行图冲突的智能体。通过建立列车运行图编制环境,研究设计用于调解不同冲突的算子集,利用近端策略优化算法在搭建好的环境中训练智能体。为提升算法性能,采用启发式贪心算法采集样本对网络进行监督学习作为前期预训练,利用熵增加算法的探索力度和多策略决策让最终的调解方案更加有效,并使用模型预热让算法网络在每个测试环境中进行参数微调以适应新环境。结果表明,在相同初始环境下,该方法消解所有冲突所需步骤显著少于启发式贪心算法,且100%消解所有冲突的概率远大于启发式贪心算法,该方法为列车运行图编制模型提供了新的参考。 展开更多
关键词 列车运行图 强化学习 PPO算法 冲突调解 启发式贪心算法
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基于BERT的中文APP隐私政策自动分析方法
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作者 付西娜 赵阳 +1 位作者 周玉 翟飞飞 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期169-180,共12页
APP隐私政策的规范制定和合法声明是保障用户权益的关键。但由于APP隐私政策文本普遍篇幅较长、可读性差,政策中声明的条款是否完善且规范成为一个难以追踪的难题,而人工对隐私政策文本进行审核分析耗时耗力。为此,该文研究实现了面向中... APP隐私政策的规范制定和合法声明是保障用户权益的关键。但由于APP隐私政策文本普遍篇幅较长、可读性差,政策中声明的条款是否完善且规范成为一个难以追踪的难题,而人工对隐私政策文本进行审核分析耗时耗力。为此,该文研究实现了面向中文APP隐私政策文本的自然语言处理方法,包括抽取隐私政策文本中的关键信息和对隐私政策文本中的段落进行主题分类。该文首先提出了一种多特征融合的段落主题分类方法,用于对隐私政策文本中的段落进行主题划分,然后引入多任务学习机制,构建了基于BERT的多任务微调联合学习模型,用于抽取隐私政策中的关键信息,并同时对段落进行主题分类。实验结果表明,该文所提方法和模型有效提升了两个任务的识别效果。 展开更多
关键词 中文隐私政策 主题分类 关键信息抽取
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基于视觉的人体动作质量评价研究综述 被引量:1
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作者 沈媛媛 张燕明 沈燕飞 《自动化学报》 北大核心 2025年第2期404-426,共23页
基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况,并为其提供相应的动作质量评价结果.这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题,在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远... 基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况,并为其提供相应的动作质量评价结果.这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题,在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值.本文将从数据获取及标注、动作特征表示、动作质量评价3个方面对涉及到的技术进行回顾分析,对相关方法进行分类,并比较分析不同方法在AQA-7、JIGSAWS、EPIC-Skills 2018三个数据集上的性能.最后讨论未来可能的研究方向. 展开更多
关键词 动作质量 评价 计算机视觉 信息获取 特征表示 损失函数
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将SNN部署到类脑处理器的映射优化算法研究
15
作者 陈奥新 陈亮 +2 位作者 李千鹏 王智超 徐东君 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期156-165,共10页
近年来,具有生物合理性和能效优势的脉冲神经网络(SNN)受到广泛关注。然而,目前在类脑处理器上部署SNN的映射方案存在通信延迟高、拥塞严重、能耗高和节点连接性不足等问题,从而削弱了其实用性和执行效率。为解决这些问题,提出了基于KL(... 近年来,具有生物合理性和能效优势的脉冲神经网络(SNN)受到广泛关注。然而,目前在类脑处理器上部署SNN的映射方案存在通信延迟高、拥塞严重、能耗高和节点连接性不足等问题,从而削弱了其实用性和执行效率。为解决这些问题,提出了基于KL(Kernighan-Lin)和波尔兹曼退火差分进化(Boltzmann anneal differential evolution,BADE)的改进部署算法,用于将SNN映射到资源受限的类脑处理器上。该算法包括两个步骤:分区和映射。在分区阶段,通过在递归KL算法中引入全局优化策略(GRBKL)来最小化集群之间的通信延迟;在映射阶段,提出利用吸引子导向的BADE算法(BAFDE)寻找最小化通信延迟和最大拥塞的分配方式。用五个SNN实例对该算法进行了评估,结果表明,与SNEAP和SpiNeMap等方法相比,所提出的算法显著降低了通信延迟(分别降低了55.41%和94.73%)和最大拥塞(分别降低了81.27%和97.79%)。 展开更多
关键词 脉冲神经网络(SNN) 类脑处理器 启发式算法 片上网络(NOC)
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基于大语言模型的标准化文件生成方法研究
16
作者 刘哲泽 张宁 郑楠 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第2期45-54,共10页
为了促进各行业的规范化发展,各领域都需要制定相应的标准化文件,例如国家标准、行业标准。这些标准化文件不仅为行业提供了统一的操作规范,还为相关方提供了明确的指导依据。中共中央、国务院在《国家标准化发展纲要》中明确指出,推进... 为了促进各行业的规范化发展,各领域都需要制定相应的标准化文件,例如国家标准、行业标准。这些标准化文件不仅为行业提供了统一的操作规范,还为相关方提供了明确的指导依据。中共中央、国务院在《国家标准化发展纲要》中明确指出,推进标准的数字化进程是实现行业现代化的重要举措。因此,开展标准化文件的自动化生成研究显得尤为重要。随着人工智能技术的迅速发展,尤其是大语言模型在文本生成任务中的突出表现,利用这些先进技术来实现标准化文件的自动化生成成为可能。基于此背景,提出了一种两阶段生成标准化文件的方案。该方案首先通过大模型生成标准化文件的大纲,然后在此基础上扩展生成完整的文档内容。通过结合上下文学习和检索增强生成等技术,该方法不仅能够生成高质量的文本,还显著提升了生成内容的准确性和专业性。为验证该方案的可行性,我们在自建的数据集上进行了系列实验,结果表明,该方法能够有效地生成符合行业标准的文档,具有良好的实用性和推广潜力。 展开更多
关键词 大语言模型 检索增强生成 文本生成 上下文学习
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基于对比学习的转录文本翻译方法研究
17
作者 王世宁 刘宇宸 宗成庆 《中文信息学报》 北大核心 2025年第4期67-76,共10页
神经机器翻译系统极易受到输入噪声的干扰,特别是在口语翻译场景中,翻译系统的输入来自语音识别模块的输出,而后者不可避免地存在着识别错误,最终影响翻译性能。现有方法多采用错误修正和翻译的级联式策略以减少识别错误造成的影响,但... 神经机器翻译系统极易受到输入噪声的干扰,特别是在口语翻译场景中,翻译系统的输入来自语音识别模块的输出,而后者不可避免地存在着识别错误,最终影响翻译性能。现有方法多采用错误修正和翻译的级联式策略以减少识别错误造成的影响,但易导致系统时延增长,且可能引入额外的噪声。该文提出了一种基于对比学习的鲁棒神经机器翻译方法,将包含识别错误的样本作为正例,通过句子级别或词级别的对比损失,分别从整体和局部两种不同角度拉近含噪声文本与干净文本在表示空间中的距离,以降低识别错误对文本表示的影响。同时,该文设计了多种精细化的错误合成方法以模拟更加真实的语音识别错误。在英汉双向多个数据集上的实验表明,该文所提出的方法可以有效降低语音识别错误对翻译模型的影响,提高模型的鲁棒性和翻译性能。 展开更多
关键词 对比学习 鲁棒神经机器翻译 语音识别错误
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企业涉税违法风险动态评估研究——基于风险扩散的视角
18
作者 黄凯明 董立峰 《税收经济研究》 北大核心 2025年第2期40-49,共10页
新生的经济业态、复杂的征管逻辑以及倍增的税收征管业务量,给税收监管工作带来巨大挑战,尤其是全面数字化的电子发票(简称数电发票)的普及对发票管理产生极大的影响。传统涉税风险评估仅关注企业经营活动的特征属性,忽略了企业间关联关... 新生的经济业态、复杂的征管逻辑以及倍增的税收征管业务量,给税收监管工作带来巨大挑战,尤其是全面数字化的电子发票(简称数电发票)的普及对发票管理产生极大的影响。传统涉税风险评估仅关注企业经营活动的特征属性,忽略了企业间关联关系,导致风险识别的精准性较差。文章针对数电发票应用管理的现实问题,从风险扩散视角出发,围绕发票流构筑企业关联拓扑网络,提出基于Improved GraphSAGE的涉税风险评估模型,在考虑企业行为特征的同时引入企业间拓扑信息。基于S市的数据验证结果表明,使用Improved GraphSAGE模型进行涉税风险识别的性能显著优于传统算法。 展开更多
关键词 Improved GraphSAGE 涉税风险评估 拓扑信息 全面数字化的电子发票
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基于持续事件知识网络的持续社会事件分类研究
19
作者 张袁 张胜杰 +1 位作者 刘利龙 钱胜胜 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期268-276,共9页
随着互联网的快速发展和社交媒体规模的不断扩大,社会事件分类(Social Event Classification,SEC)越来越受到人们的关注。现有的社会事件分类研究侧重于识别一组固定的社会事件。然而,在现实世界中,社交媒体上会不断出现新的社会事件,... 随着互联网的快速发展和社交媒体规模的不断扩大,社会事件分类(Social Event Classification,SEC)越来越受到人们的关注。现有的社会事件分类研究侧重于识别一组固定的社会事件。然而,在现实世界中,社交媒体上会不断出现新的社会事件,这就需要一种实用的SEC模型能够迅速适应社会事件不断发展的环境。因此,研究了一个新的关键问题,即持续社会事件分类(C-SEC),在持续收集的社会数据中会不断出现新事件;提出了一种新颖的持续事件知识网络(Continual Event Knowledge Network,CEKNet),用于持续学习持续事件知识,以实现具有持续增量事件的C-SEC分类。所提出的持续学习框架由两个部分组成:当前事件知识学习和过去事件知识重放。首先,进行当前事件知识学习,学习当前输入数据中新出现事件的分类。其次,设计了具有知识自蒸馏功能的过去事件知识重放,以巩固所学到的过去事件知识,防止灾难性遗忘。在真实世界的社会事件数据集上进行的综合实验表明,与先进的方法相比,为C-SEC而提出的CEKNet更具优势。 展开更多
关键词 社会事件分类 类递增持续学习 持续事件知识
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中国机器翻译研究的机遇与挑战——第八届全国机器翻译研讨会总结与展望 被引量:33
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作者 杜金华 张萌 +1 位作者 宗成庆 孙乐 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期1-8,共8页
随着统计方法逐渐成为机器翻译研究的主流,机器翻译系统评测的分值越来越高,人们对机器翻译的信心和期望逐渐增加,社会对机器翻译应用的需求也越来越大。然而,现有的机器翻译理论和方法在系统性能上提升的空间逐渐减小,而且距离用户实... 随着统计方法逐渐成为机器翻译研究的主流,机器翻译系统评测的分值越来越高,人们对机器翻译的信心和期望逐渐增加,社会对机器翻译应用的需求也越来越大。然而,现有的机器翻译理论和方法在系统性能上提升的空间逐渐减小,而且距离用户实际需求仍有很长的路要走。那么,面对期望、面对需求,机器翻译之路应该如何走?为此,第八届全国机器翻译研讨会对当前机器翻译研究所面临的挑战和机遇进行了深入研讨。该文详细介绍了该次研讨会六个专题的讨论情况,对机器翻译研究面临的机遇和挑战进行了认真的分析和总结。 展开更多
关键词 机器翻译理论 机器翻译应用 语音翻译 少数民族语言 机器翻译评测
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