摘要：平衡图划分是改善并行图计算性能的关键.一个良好的划分算法应保证划分后的子图在负载均衡的前提下,减少子图之间的交互边(切割边)规模,从而减少网络通信.对此,本文设计一种基于层次亲和聚类的分布式大图划分算法(DisHAP).该算法采用亲和聚类的思想,将图初始划分为规模相等的k个子图;再将结果映射成顶点序列,以线性嵌入顺序处理节点,通过局部交换策略优化割边率;最后将DisHAP应用在MapReduce框架中,使用多种真实及理论图数据,与现有的大图划分算法做比较分析.以Twitter图为例,划分2,4,8,16,32个子区,相较于现有的大图划分算法(LDG,BLP,Spinner,Fennel,ParMetis及PSA-MIR算法),割边率减少1.7%~30.2%,说明了该算法的优越性.同时该算法具有良好的可扩展性,划分的子区数量及图的规模对划分时间具有较低的影响.

摘要：复杂网络的研究已经广泛地应用到生物、计算机等各个学科领域.如今,网络规模十分巨大,如何对这些大规模图数据进行有效率的挖掘计算,是研究复杂网络的首要任务.并行计算技术是现在最成熟、应用最广、最可行的计算加速技术之一.而图划分技术是提高并行计算性能的有效手段.图划分问题的研究是随着实际应用的需求而驱动.针对异构计算环境下的分布式集群,本文提出了一种异构感知的流式图划分算法.该方法既考虑到集群中网络带宽及节点计算能力的不同,同时又考虑到了以InfiniBand为代表的高速网络环境下核之间的共享资源的竞争.实验以图算法BFS、SSSP和PageRank为例,相对于未考虑异构环境的流算法,图计算效率分别平均提高了38%、45.7%、61.8%.同时针对流式图划分过程中邻点缓存查找效率低下问题,本文又设计了一种邻边结构的缓存查找算法,在相同条件下,图划分的效率平均提高了13.4%.仿真实验结果表明,本文设计的异构感知图划分算法实现了异构集群环境下图计算效率的提升.

摘要：在驾驶过程中,驾驶员可能注意力不集中,出现血压、心率数值异常等风险,进而可能发生车祸等危险,造成不可逆的伤害.为一定程度上减少该类危险的发生,设计了一款基于多源异构传感感知的驾驶员监测及预警系统.在驾驶过程中通过红外摄像头(全天候获取图像)、智能手环、酒精传感器、车辆移动检测驾驶员驾驶状态.检测异常时通过语音播报传感器自动预警,并设置多个异常等级.系统可在危急异常状态下自动轮询播打家属电话,并发送驾驶员实时位置信息.驾驶员异常状态通过两种方式联合决策,一是基于红外摄像头采集驾驶员图像信息,并利用EfficientNet进行异常行为识别;二是通过智能手环、酒精传感器监测驾驶员生理数据,并进行生理异常判断.实验结果表明,该系统能够有效监测驾驶员状态并给与相应预警,为安全驾驶提供保障.

摘要：机器人舞蹈是人工智能研究中的重要领域,它有机融合了科学与艺术。让多个机器人实现群体舞蹈,不仅有助于发展机器人的协作以及与环境协调的能力,还能够为未来家庭提供新的人-机器人交互方式。本文以Yanshee机器人为载体,提出了一种基于动作同步控制的机器人群舞实现方法。

摘要：学生上课状态与课堂效果紧密相关,而学生疲劳状态监测是课堂管理中普遍存在,又亟待解决的问题。文章基于YOLOv5与dlib设计并实现一个课堂疲劳状态监测系统。首先,除利用相关数据集外,文章额外标注了1000张图像,加入训练集中;其次,使用merge-NMS优化多目标检测框;然后,利用dlib获取眼睛与嘴巴张合宽度,计算得到眨眼次数与打哈欠次数,结合简化的Perclos计算疲劳指数;最后,利用PySide2实现可视化,并转发监测结果给管理员。

摘要：由于受环境、资源、能耗、异构等因素制约,海上无线技术发展明显滞后于陆地.以低开销、自适应和自主融合为约束,提出一种海上边缘计算云边智能协同服务策略模型(Model of Cloud-Edge Cooperative Service Scheme for Maritime Edge Computing,MCECS-MEC).基于边缘计算构建海上云边智能协同服务网络框架,抽象海上边缘计算节点行为特征,建立具有抑制联合作弊的节点信任和推荐量化综合评价模型,根据其综合属性评价将准盟员节点融合聚类到不同的协同服务池,实现分级就近服务;基于协同服务请求的优先级和负载均衡理论,设计协同服务池组建规则和段页式自适应轻量级、自适应过热规避盟员发现算法,以状态机方式描述和分析MCECS-MEC协同服务状态演化.基于Router View公开数据集对MCECS-MEC模型性能进行仿真分析,仿真实验表明,MCECS-MEC相比于AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing)、SR(Stochastic Routing)算法,减少了57.7%和55.04%的冗余传输流量,链路重寻率小于3%,负载率稳定于65%.MCECS-MEC模型能有效降低过载、热区、空洞效应等对网络性能的影响,提高海上边缘计算云边智能协同服务效率和质量.

摘要：随着我国老龄化程度和消费水平的不断提升,老年群体、残障人士对旅游的需求也越来越大.为了对上述人群提供更好的旅游信息服务,开发出一种面向区域无障碍旅游的电商平台.该系统首先采用Visual Studio作为系统开发工具、C#作为开发语言,利用html、css、JavaScript对前端进行设计和美化;然后采用SQL server数据库对数据进行存储和管理,并设计适合残障人士和老年人的旅游项目;最后,根据老年人、残障人士对旅游内容的切实需求,对系统的功能进一步优化.测试结果表明,该电商平台系统能够实现用户与网站的信息交互、数据存储与处理等功能,十分贴近老年用户、残障人士的旅游信息的需求.

摘要：面向知识服务业中领域专业内容资源的多模态、智能化、精细化、知识化和重组化的碎片性管理需求,如何高效生成和应用专业知识,促进实体经济创新发展,成为共同的战略选择与难题.对此,重点研究八大战略新兴产业内容资源的富关联体系和知识关系标引规范,制定面向服务专业内容资源的一致性富关联关系的描述体系.构建内容资源表示实体(知识、信息、资源、服务、对象)间的富关联模式,满足实体间自动解构、聚合及智能抽取的需求,提出基于领域专业知识的富关联关系提取模型.运用多层注意力机制来凸显重要表征性信息,通过知识图谱设计并优化异构环境中核心源对象与目标对象间元属性.与以往基线模型不同,所提出的模型结构支持在特定领域下端到端的学习,不必显式依赖外部知识.实验结果表明,领域专业知识富关联关系提取方法,可有效提升富关联关系识别精度及专业知识服务效率.

摘要：本文设计并实现了依需聚合的语义深层网查询模型——SemtoSql+.提出以长短期记忆网络为基础,采用词嵌入技术将语料库训练为模型输入的词向量;并结合依赖关系图,将SQL语句四个层级的生成问题转换为依赖关系图中槽的填充问题,同时引入注意力机制有效避免了传统模型中的顺序问题;采用随机蒙蔽机制,构建依需聚合的增强型SemtoSql+模型.

摘要：为实现传感节点数据高可靠传输的无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks),提出一种针对受恶意程序传染的聚簇WSNs可生存性评估方法。通过使用能预测恶意程序传染行为的博弈模型,将恶意程序传染的故意性与马尔可夫链的随机性关联,实现利用马尔可夫链中的状态转换描述恶意程序传染行为的目的。使用提出的易感节点可靠度评估指标,根据可靠性理论将聚簇WSNs看作一个"并-串-并"系统,推理得到了一个簇、一条路由直至整个WSNs的可靠度评估指标,最终得到WSNs生存期评估指标。实验分析了影响WSNs可生存性的因素,结果表明提出的方法能有效评估WSNs的可生存性,为设计高可生存的WSNs提供理论基础。