家谱数据是典型的碎片化数据,具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库,有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理,从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关...家谱数据是典型的碎片化数据,具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库,有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理,从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关联等隐含信息.在大数据知识工程BigKE模型的基础上,提出了一个结合HAO智能模型的碎片化数据融合框架FDF-HAO(fragmented data fusion with human intelligence,artificial intelligence and organizational intelligence),阐述了架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,并以家谱数据为例,验证了该数据融合框架的有效性.最后,对碎片化数据融合的前景进行展望.展开更多
针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时...针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时记忆(Bi-Directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络的iLBC语音隐写检测算法.通过分析隐写对不同阶段参数带来的影响,提取线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化和增益量化过程中的多种隐写特征,并分别输入到相应的BiLSTM检测网络,最后将各检测网络的结果进行融合,得到最终隐写检测结果 .实验表明,所提算法可以实现多阶段下的联合隐写检测,而且在语音时长较短时,仍能取得优异的检测结果,平均检测准确率达到了90%以上.展开更多
文摘家谱数据是典型的碎片化数据,具有海量、多源、异构、自治的特点.通过数据融合技术将互联网中零散分布的家谱数据融合成一个全面、准确的家谱数据库,有利于针对家谱数据进行知识挖掘和推理,从而为用户提供姓氏起源、姓氏变迁和姓氏间关联等隐含信息.在大数据知识工程BigKE模型的基础上,提出了一个结合HAO智能模型的碎片化数据融合框架FDF-HAO(fragmented data fusion with human intelligence,artificial intelligence and organizational intelligence),阐述了架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,并以家谱数据为例,验证了该数据融合框架的有效性.最后,对碎片化数据融合的前景进行展望.
文摘针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时记忆(Bi-Directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络的iLBC语音隐写检测算法.通过分析隐写对不同阶段参数带来的影响,提取线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化和增益量化过程中的多种隐写特征,并分别输入到相应的BiLSTM检测网络,最后将各检测网络的结果进行融合,得到最终隐写检测结果 .实验表明,所提算法可以实现多阶段下的联合隐写检测,而且在语音时长较短时,仍能取得优异的检测结果,平均检测准确率达到了90%以上.
