摘要：【目的/意义】在谣言检测过程中,针对文本的上下文语义特征和主题语义特征没有得到充分挖掘的问题,提出了一种融合BERT和主题模型的谣言检测方法,提升谣言检测效果。【方法/过程】利用BERT模型挖掘文本动态上下文语义特征,利用主题模型挖掘文本主题语义特征;同时结合了微博影响力和用户可信度特征,并在微博影响力特征设计阶段考虑了时效性因素;将以上特征进行充分融合,构建谣言检测模型。【结果/结论】以微博真实数据进行实证分析,实验结果表明,该方法在进行谣言检测任务时效果较好,准确率最高达到了93.68%,相较于表现性能最好的传统机器学习方法、深度学习方法、融合特征方法分别提升了约9.92%、3.29%、7.75%,能够实现对谣言的有效检测。此外,在微博影响力特征设计阶段考虑时效性因素更有助于提升谣言检测效果。【创新/局限】谣言检测效果仍有一定提升空间,未来可尝试结合用户评论内容特征进一步提升谣言检测效果。

摘要：[目的/意义]人工智能作为引领未来发展的重要技术形态,在推动社会经济发展、刺激产业创新的同时,也带来关于人工智能是否会替代人类劳动力的新议题,有必要关注以人工智能为代表的技术进步对图情档从业者的替代效应和对技能、知识等的新需求。[研究设计/方法]使用O*NET数据库,基于机器学习和网络分析方法预测图情档职业被人工智能替代的概率,识别从事相关岗位的重要专业技能、核心知识和核心素养,探究人类智能从事图情档职业的技能优势。[结论/发现]人工智能冲击下,图书馆文书助理、技术馆员等可程序化的职业面临短期被替代风险,这种大环境要求图情档从业者兼具技术性和人文性质,图情档从业者人类智能的技能优势主要体现在创造力、社交互动、管理规划和主动学习四个方面。[创新/价值]客观审视人工智能带来的劳动力替代问题,预测与评估人工智能完全替代图情档职业的概率,识别图情档从业人员理应发展的核心能力,有助于积极应对人工智能时代技术性失业问题,保障图情档领域就业稳定。

摘要：针对欠驱动水面无人艇(USV)的非线性航迹跟踪控制问题,提出一种基于单调3次埃尔米特样条插值(CHSI)和神经网络的鲁棒自适应控制方法。采用CHSI方法对航路点进行拟合,得到光滑的非线性期望航迹,解决了传统线性航迹容易使USV出现的摇摆、曲折问题;引入SerretFrenet坐标系,并构建了自适应视线制导律,提高了收敛速度且减少了振荡;考虑USV模型的不确定性和环境干扰力影响,设计了简捷的鲁棒自适应神经网络控制器。稳定性分析结果证明了控制系统的收敛性;仿真实例验证了所提出的控制方法能够有效地改善USV航迹跟踪控制的精度和品质,并具有学习参数少、运算负载小的特点。

摘要：[目的/意义]旨在通过融合BERT和VGG模型解决当前虚假新闻泛滥、虚假新闻自动检测准确度较低、智能化较低问题。[方法/过程]使用预训练模型BERT和VGG将新闻中的图文分离并转化为特征向量集,并进行特征融合,运用SVM模型设计分类器实现多模态虚假新闻检测识别。[结果/结论]实证结果表明,实验数据集F1值达到93%,相较于单独使用BERT和VGG模型提升7%与9%,该方法具有较高的准确率和召回率,能够有效地检测虚假新闻。

摘要：体育场馆类建筑智能化系统比一般建筑智能化系统更加复杂，要兼顾场馆的比赛特性和日常经营管理的需要。本文主要介绍了武汉体育中心游泳馆智能化系统的设计思路，并介绍了每个子系统的设计概貌、设计要点、设计功能以及相互之间的关系。

摘要：提出了一种支持多层次MPLS网络的标签改进方法以及这种改进后的标签的工作原理,文章主要介绍了MPLS的优势以及现有的MPLS标签结构和工作原理,同时提出一种多层次MPLS网络模型,以及改进的MPLS标签的结构,多层次MPLS工作过程并给出了一个模拟,最后指出了多层次和单层次MPLS之间明显的不同之处。

摘要：针对欠驱动无人艇(USV)的航路点路径跟踪问题,提出了一种鲁棒自适应控制方法。设计了一个新的切换型视线(LOS)法制导律,以引导USV始终以最佳LOS圆半径趋向期望路径。与传统制导律相比,切换型LOS法制导律具有运算负载小、收敛速度快的特点。考虑到USV模型的不确定性及环境干扰未知时变性,开发了一种复合神经网络控制器来增强系统鲁棒性。通过在网络输入中增加预测误差信息,以提高网络逼近精度。同时,引入最小学习参数思想优化网络结构,对神经网络的在线自适应参数进行压缩,以减轻网络计算负担,并借助李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行了分析。通过对比仿真实验验证了所提出控制策略的有效性。

摘要：公路建设工程具有合同管理期长、合同价款大、变更频繁、施工风险大等特点。介绍面向施工企业的工程项目合同管理软件系统的设计思想 ,软件的总体策划和功能设计 ,分散处理后同步集中的数据通信方式 ,以非专业人士为主的开发模式。