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融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐: 1; 作者金颖闵巍庆 +2 位作者周鹏飞梅舒欢蒋树强《食品科学》北大核心 2025年第6期29-37,共9页; 本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法。该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求。首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food... 展开更多; 关键词膳食推荐营养套餐知识图谱多目标优化遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

蓄能器对连续压机钢带张紧液压系统的影响研究被引量：1: 2; 作者崔勇王帆 +4 位作者李柏隆谢骏张俊豪张国梁侯晓鹏《木材科学与技术》北大核心 2021年第5期44-49,共6页; 为给蓄能器在连续压机钢带张紧液压系统中的应用提供理论参考,利用AMESim仿真软件分析蓄能器主要参数对液压系统稳定性的影响。结果表明,蓄能器能够有效减小连续压机钢带张紧液压系统的压力冲击,适当的预充气压力和连接管路直径,可以保... 展开更多; 关键词连续压机蓄能器仿真研究液压系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于样本动态权重的课程式半监督学习方法被引量：1: 3; 作者朱徽胡斌 +1 位作者宋怡宁赵晓芳《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期342-355,共14页; 本文针对半监督场景中极度匮乏的监督信号导致的标签传播困难、模型训练严重受噪声干扰等问题展开研究。伪标签化带来的噪声和低数据利用率导致的确认偏差,会随着自训练过程造成错误累积,进而形成不可逆偏差,损害性能。本文提出基于样... 展开更多; 关键词半监督学习特征表示向量课程学习特征原型语义相关度; 在线阅读下载PDF 职称材料

Cloudless-Training:基于serverless的高效跨地域分布式ML训练框架: 4; 作者谭文婷吕存驰 +1 位作者史骁赵晓芳《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第3期219-232,共14页; 跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练,可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2方面挑战的制约。首先,多区域云资源缺乏有效的弹性调度,这会影响训练的资源利用率和性... 展开更多; 关键词跨地域分布式机器学习(ML)训练跨云ML训练分布式训练框架 serverless 跨云模型同步; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对比学习增强句子语义的事件检测方法: 5; 作者梁冬张程 +3 位作者史骁谭文婷吕存驰赵晓芳《高技术通讯》 CAS 2023年第7期669-682,共14页; 事件检测旨在识别文本中提到的事件及其类型。基于触发词的事件检测方法需要额外的人工成本标注事件触发词。本文从无触发词的文本语义提取出发,提出了一种基于对比学习增强句子语义的事件检测方法。该方法首先在事件检测数据集上通过... 展开更多; 关键词事件检测自监督对比学习监督对比学习语义增强自动调整权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐: 1; 作者金颖闵巍庆周鹏飞梅舒欢蒋树强; 机构中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中科苏州智能计算技术研究院; 出处《食品科学》北大核心 2025年第6期29-37,共9页; 基金国家杰出青年科学基金项目(62125207) 国家自然科学基金面上项目(62072289) 北京市自然科学基金项目(JQ24021)。; 文摘本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法。该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求。首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food knowledge-aware network,NG-FKN)进行个性化菜谱推荐,再进行营养套餐推荐(nutritional food combination recommendation,NFCR)。NG-FKN从食品营养知识图谱中提取营养信息,引导捕捉用户偏好,实现个性化菜谱推荐。NFCR结合用户饮食偏好与营养需求,采用基于营养支配的非劣排序遗传算法优化多个目标,获得营养套餐推荐列表。此外,构建食品营养知识图谱与食品-用户的交互数据集,包含19 669条菜谱数据,并在该数据集上对所提方法进行评估。同时还引入中国健康膳食指数和食物多样性评分两个指标用于评估推荐套餐的营养价值。在所提数据集上的实验结果表明,本研究方法优于目前主流的方法,可以提升膳食营养推荐的性能。; 关键词膳食推荐营养套餐知识图谱多目标优化遗传算法; Keywords dietary recommendation nutritional meal knowledge graph multi-objective optimization genetic algorithm; 分类号 TS201 [轻工技术与工程—食品科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名蓄能器对连续压机钢带张紧液压系统的影响研究被引量：1: 2; 作者崔勇王帆李柏隆谢骏张俊豪张国梁侯晓鹏; 机构苏州工业职业技术学院中科苏州智能计算技术研究院河北农业大学林学院中国林业科学研究院木材工业研究所; 出处《木材科学与技术》北大核心 2021年第5期44-49,共6页; 基金苏州市科技发展计划项目“精密检测技术重点实验室建设项目”(SZS201815) 苏工院智能加工与精密检测科技创新团队项目(2020kytd01) 苏工院智能加工与精密检测技术技能平台项目(2020kypt01)。; 文摘为给蓄能器在连续压机钢带张紧液压系统中的应用提供理论参考,利用AMESim仿真软件分析蓄能器主要参数对液压系统稳定性的影响。结果表明,蓄能器能够有效减小连续压机钢带张紧液压系统的压力冲击,适当的预充气压力和连接管路直径,可以保证液压系统的快速响应和稳定。现场测试数据证明,在蓄能器预充气压力为16 MPa、连接管路直径为20 mm的条件下,钢带张紧液压系统的压力值稳定,运行可靠,有效地保证了人造板连续压机的稳定生产。; 关键词连续压机蓄能器仿真研究液压系统; Keywords continuous-presses accumulator AMESim simulation hydraulic system; 分类号 TS64 [轻工技术与工程] TS653 [轻工技术与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于样本动态权重的课程式半监督学习方法被引量：1: 3; 作者朱徽胡斌宋怡宁赵晓芳; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中央军委国防动员部信息中心中科苏州智能计算技术研究院; 出处《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期342-355,共14页; 基金国家重点研发计划(2021YFF0703800)资助项目。; 文摘本文针对半监督场景中极度匮乏的监督信号导致的标签传播困难、模型训练严重受噪声干扰等问题展开研究。伪标签化带来的噪声和低数据利用率导致的确认偏差,会随着自训练过程造成错误累积,进而形成不可逆偏差,损害性能。本文提出基于样本动态权重的课程式半监督学习方法,旨在通过非离散的课程设计,鼓励模型由简单至困难地利用样本,逐步构建分类面,进而缓解伪标签化过程中的噪声产生,增强模型泛化能力。从类内角度,提供弱监督信号的高置信度伪标签被混合用于构建特征原型,估计样本的学习难度。从类间角度,标签嵌入被用于评估类间语义相关度,课程式地减弱训练前期对语义相关类别间的辨别。在通用的半监督学习基准数据集上进行了广泛的实验和分析,证明了方法的有效性。; 关键词半监督学习特征表示向量课程学习特征原型语义相关度; Keywords semi-supervised learning feature representation vector curriculum learning prototype of fea-tures semantic relevancy; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Cloudless-Training:基于serverless的高效跨地域分布式ML训练框架: 4; 作者谭文婷吕存驰史骁赵晓芳; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中科南京信息高铁研究院中科苏州智能计算技术研究院; 出处《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第3期219-232,共14页; 基金国家重点研发计划(2021YFF0703800) 光合基金B类(202302028357)资助项目。; 文摘跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练,可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2方面挑战的制约。首先,多区域云资源缺乏有效的弹性调度,这会影响训练的资源利用率和性能;其次,模型跨地域同步需要在广域网(WAN)上高频通信,受WAN的低带宽和高波动的影响,会产生巨大通信开销。本文提出Cloudless-Training,从3个方面实现高效的跨地域分布式ML训练。首先,它基于serverless计算模式实现,使用控制层和训练执行层的2层架构,支持多云区域的弹性调度和通信。其次,它提供一种弹性调度策略,根据可用云资源的异构性和训练数据集的分布自适应地部署训练工作流。最后,它提供了2种高效的跨云同步策略,包括基于梯度累积的异步随机梯度下降(ASGD-GA)和跨云参数服务器(PS)间的模型平均(MA)。Cloudless-Training是基于OpenFaaS实现的,并被部署在腾讯云上评估,实验结果表明Cloudless-Training可显著地提高跨地域分布式ML训练的资源利用率(训练成本降低了9.2%~24.0%)和同步效率(训练速度最多比基线快1.7倍),并能保证模型的收敛精度。; 关键词跨地域分布式机器学习(ML)训练跨云ML训练分布式训练框架 serverless 跨云模型同步; Keywords geo-distributed machine learning(ML)training cross cloud ML training distributed training framework serverless cross cloud model synchronization; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对比学习增强句子语义的事件检测方法: 5; 作者梁冬张程史骁谭文婷吕存驰赵晓芳; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中科苏州智能计算技术研究院; 出处《高技术通讯》 CAS 2023年第7期669-682,共14页; 基金国家重点研发计划(2021YFF0703800)资助项目。; 文摘事件检测旨在识别文本中提到的事件及其类型。基于触发词的事件检测方法需要额外的人工成本标注事件触发词。本文从无触发词的文本语义提取出发,提出了一种基于对比学习增强句子语义的事件检测方法。该方法首先在事件检测数据集上通过自监督学习对预训练的语言模型基于转换器的双向编码表示器(BERT)调优,提高语言模型的领域适应性。然后利用掩码(mask)操作和丢弃(dropout)操作构建自监督对比样例,增加监督对比样例,实现了自监督对比和监督对比2种句子语义增强的方法。此外在训练过程中自动调整对比损失和事件分类的交叉熵损失的权重,以降低人工调参的成本,同时提高模型收敛速度。在自动内容抽取(ACE)2005中英文语料上的实验结果表明,本文方法比先前无触发词事件检测方法取得更好的结果,与利用预训练BERT模型微调的事件检测方法相比也具有优势。; 关键词事件检测自监督对比学习监督对比学习语义增强自动调整权重; Keywords event detection self-supervised contrastive learning supervised contrastive learning semantic enhancement automatic weighting; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐	金颖闵巍庆周鹏飞梅舒欢蒋树强	《食品科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	蓄能器对连续压机钢带张紧液压系统的影响研究	崔勇王帆李柏隆谢骏张俊豪张国梁侯晓鹏	《木材科学与技术》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于样本动态权重的课程式半监督学习方法	朱徽胡斌宋怡宁赵晓芳	《高技术通讯》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	Cloudless-Training:基于serverless的高效跨地域分布式ML训练框架	谭文婷吕存驰史骁赵晓芳	《高技术通讯》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于对比学习增强句子语义的事件检测方法	梁冬张程史骁谭文婷吕存驰赵晓芳	《高技术通讯》 CAS	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料