摘要：提出了一种新的高维查询空间过滤策略,通过将高维数据动态投影到低维的数据空间中,然后在投影空间中对查询空间进一步过滤,精练并快速缩小查询空间.同时提出了一种有效的投影策略基于最大间隔投影,这种投影策略能够提高投影空间的精练能力.而且,设计了一种新的高维索引结构MS-tree,并将新的过滤策略运用于MS-tree的范围查询.实验结果表明,这种查询空间精练策略能够有效的提高索引的性能,降低相似性查询的IO代价和CPU代价.

摘要：知识图谱问答任务通过问题分析与知识图谱推理,将问题的精准答案返回给用户,现已被广泛应用于智能搜索、个性化推荐等智慧信息服务中.考虑到关系监督学习方法人工标注的高昂代价,学者们开始采用强化学习等弱监督学习方法设计知识图谱问答模型.然而,面对带有约束的复杂问题,现有方法面临两大挑战:(1)多跳长路径推理导致奖励稀疏与延迟;(2)难以处理约束问题推理路径分支.针对上述挑战,设计了融合约束信息的奖励函数,能够解决弱监督学习面临的奖励稀疏与延迟问题;设计了基于强化学习的约束路径推理模型COPAR,提出了基于注意力机制的动作选择策略与基于约束的实体选择策略,能够依据问题约束信息选择关系及实体,缩减推理搜索空间,解决了推理路径分支问题.此外,提出了歧义约束处理策略,有效解决了推理路径歧义问题.采用知识图谱问答基准数据集对COPAR的性能进行了验证和对比.实验结果表明:与现有先进方法相比,在多跳数据集上性能相对提升了2%-7%,在约束数据集上性能均优于对比模型,准确率提升7.8%以上.

摘要：商标本身作为一个符号并不具备任何保护意义,但如果没有商标,我们识别商品的成本将会大大增加;并且,随着大众传播媒介的迅速普及和跨国贸易的日益频繁,商标作为企业无形资产的价值正与日俱增.作为企业信誉的载体,商标已经从简单的区别商品的出处的符号变成广告促销工具,成为企业最有力的竞争手段.要想从保护有形的商品到保护无形的品牌,直至保护品牌创新的最高成就--驰名商标和著名商标,就必须在法律上进行制度创新,由法律对商标进行保护.

摘要：民事程序选择权是在全球民事诉讼以“接近正义”为改革目的的背景下,为满足当事人的个性化的利益需要,由当事人在发现真实与促进诉讼之间权衡并作出选择而设计的制度。本文拟通过“功能主义与系统论”的方法论,以尊严诉讼的视角对民事程序选择权的合理性进行研究,并通过其功能定位、配套环境、隐性约束等方面的分析,试图构建中国的当事人程序选择权这一制度。