摘要：自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL)语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标SQL更有效。在中文NL2SQL数据集DuSQL上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域NL2SQL任务。

摘要：交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的重要任务之一,受到极大关注,其常被建模为时空序列预测问题,准确把握交通数据的时间-空间相关性成为了解决此问题的关键,现有的工作往往采用循环神经网络以捕获时间依赖性,采用图卷积网络以捕获空间依赖性,两者尚未有机的结合且捕获时空依赖的能力有限,导致预测精度不佳.本文提出了用于交通预测的基于自相关注意力和动态卷积的时空网络(AADCSN),设计采用类Transformer架构,结合自相关注意力与动态学习图卷积有效捕获交通数据的时间特征与空间特征,并引入数据蒸馏技术和多种嵌入表示有效提升预测性能.论文选用4个真实数据集和9个先进的基线方法进行比较,实验结果表明,本文提出的模型在几乎所有对比指标上都优于基线模型.

摘要：当下人工智能在世界上的影响力日益增加,在工作和生活的各个方面,人工智能都在不同程度上扮演着重要的角色。它改变了我们的工作方式和生活节奏,同时提升了生活品质。其中机器视觉技术是依托人工智能技术迅速发展的领域之一,其应用范围和功能都在拓展。在人类生产和认知行为中,机器视觉技术起到了至关重要的作用。在众多应用领域中,人形检测技术是其中较为关键的一项。研究的主要对象是深度学习目标检测在实际应用中的场景,旨在设计一款基于深度学习的摄像头入侵检测系统[1-3]。该系统采用了轻量级的人工智能算法yolov5[4]进行模型训练,并通过裁剪、数据增强等数据优化技术,提升软件性能。

摘要：基于本体的知识图谱构建,对青瓷文物特征和青瓷文物知识进行分类研究,完善青瓷文物领域知识链接,解决青瓷研究领域知识关联性弱、检索效率低、资源共享性差等问题,从而推动青瓷文化遗产的传播与应用。使用Protege本体开发软件对青瓷本体模型构建,结合自然语言处理工具进行青瓷数据源的实体及关系抽取,并借助Neo4j图数据库完成知识图谱构建建立青瓷知识图谱后,完成了青瓷本体知识图谱的推理及应用展示。通过研究表明基于本体的青瓷知识图谱实现了青瓷文物底层数据的存储需求和知识链接,同时为其他陶瓷类文物知识图谱的构建提供参考和借鉴。

摘要：基于深度学习的机器视觉技术在工业缺陷检测上具有重要的应用价值,相较于传统方法可显著提高检测质量和效率,同时降低人工成本。通过分析近年来深度学习在缺陷检测方面的研究与应用,归纳其难点与相关的解决方法,将问题分为缺陷数据集在建立过程中存在的问题与检测模型的选择两个方面。首先,在数据层面,针对缺陷的样本少、数据标注类型复杂、数据成像质量低等问题,对应分析了少样本学习,无监督、半监督、自监督、弱监督学习以及数据增强、图像增强、图像翻译的应用;其次,在检测算法模型的选择上,根据模型类型的不同,分为基于CNN、基于Transformer以及混合模型3类进行讨论,同时根据检测任务需求的不同,又分别从图像分类、目标检测、语义分割3个方面展开论述。此外,总结了工业上常用的轻量化模型的设计方法。最后,对该领域未来的发展方向进行了讨论与展望。

摘要：首先利用主曲率对网格进行粗分解,然后利用Gauss Ball+方法对每片子区域进行二次曲面的类型检测、细分解和重聚合,最后对细分的子网格区域中的二次曲面进行参数识别.实验结果表明,利用该方法可以自动、快速、准确地分解出零件中存在的二次曲面,可以很好地应用于逆向工程中二次曲面参数反求.

摘要：现有的人脸素描通常需要已受过专业训练的画师来绘制才能达到自然且逼真的效果,不利于在公共安全管理、影视游戏娱乐等应用的推广.为了更方便地获得高质量的人脸素描,提出一种利用粗略人脸线条获取逼真素描的方法.首先从一般人勾绘的人脸粗略线条图像中提取边缘重叠的图像分块;然后利用局部坐标编码学习线条画图像与素描画图像的空间特征并建立各自的数据字典,联合2个数据字典获取线条与其对应素描图像的空间特征关系;进而利用图像分块构造马尔科夫随机场,应用模拟退火算法优化全局能量进行素描合成.在人脸素描XM2VTS数据集上的实验结果表明,采用该方法获得的素描图像效果良好.

摘要：纳米工艺的快速发展既给电路设计创造了新的机会,同时也带来了新的挑战,基于纳米器件的电路可靠性设计便是主要挑战之一,因此有必要研究在设计的早期阶段便能准确地评估电路可靠性的方法.考虑到经典的概率转移矩阵方法在电路可靠性计算中的优势与不足,文中提出了宏门的概念和以宏门为单位的迭代概率转移矩阵模型,并设计了相应的电路可靠性评估算法,可计算从原始输入到任意引线位置的电路可靠度,该算法的复杂性与宏门的数目成线性关系.理论分析与在74系列电路和ISCAS85基准电路上的实验结果证明了文中所提方法的准确性、有效性及潜在的应用价值.

摘要：为了解决现有基于角色的访问控制(RBAC)模型缺乏对上下文约束条件的动态调整和生成,无法根据调整后的感知条件对用户权限实时进行调节的问题,在融合上下文感知RBAC模型和基于推理的RBAC模型基础上,提出了基于推理的上下文感知RBAC扩展模型.该扩展模型采用逻辑推理方法实现了上下文约束条件的动态调整,启用相应的公共感知器和自定义感知器感知约束条件的属性值;利用感知获得的动态上下文值进行角色和权限规则的推理,实现了访问主体对客体控制权限的实时更新.应用实例表明,该模型能提高分布式环境中用户动态访问控制的灵活性,并降低实时访问控制管理的复杂度.

摘要：通过引入平均误差及平均曲率影响因子,自动计算出补测空洞的影响区域,进而利用影响区域内的数据构造连续曲面并计算出空洞内的数据点.文中算法是一个具有自适应特性的数据补测算法.