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基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法[人工智能][其他]

針對(duì)中文事件抽取中語(yǔ)義表征不充分,、特征提取不全面等問(wèn)題,，提出一種基于RoBERTa和多層次特征的中文事件抽取方法。通過(guò)RoBERTa預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建字向量,，并基于詞性標(biāo)注和觸發(fā)詞語(yǔ)義信息融入進(jìn)行字向量擴(kuò)展,；其次使用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取全局特征和局部特征,，并通過(guò)自注意力機(jī)制捕捉不同特征之間的關(guān)聯(lián),，加強(qiáng)對(duì)重要特征的利用,；最后通過(guò)條件隨機(jī)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)BIO序列標(biāo)注，完成事件抽取,。在DuEE1.0數(shù)據(jù)集上,，觸發(fā)詞抽取和事件論元抽取的F1值達(dá)到86.9%和68.0%，優(yōu)于現(xiàn)有常用事件抽取模型,，驗(yàn)證了該方法的有效性,。

發(fā)表于：2023/12/14 19:29:00

融合多教師模型的知識(shí)蒸餾文本分類[人工智能][其他]

針對(duì)簡(jiǎn)單文本分類模型精度不高，預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,，在實(shí)際環(huán)境中難以直接使用的問(wèn)題，提出多教師知識(shí)蒸餾的文本分類方法,。該模型使用“教師-學(xué)生網(wǎng)絡(luò)”的訓(xùn)練方法,，教師模型為BERT-wwm-ext和XLNet預(yù)訓(xùn)練模型，將兩個(gè)模型輸出的概率矩陣通過(guò)權(quán)重系數(shù)融合為軟標(biāo)簽,。學(xué)生模型為BiGRU-CNN網(wǎng)絡(luò),，使用均方差函數(shù)計(jì)算軟標(biāo)簽誤差，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算硬標(biāo)簽誤差,，通過(guò)硬標(biāo)簽和軟標(biāo)簽訓(xùn)練學(xué)生模型使損失函數(shù)值達(dá)到最小,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法精度較學(xué)生模型有較大的改進(jìn),，接近預(yù)訓(xùn)練模型,，在保證分類精度的前提下減少了運(yùn)行時(shí)間，提高了效率,。

發(fā)表于：2023/12/14 19:22:00

無(wú)片外電容LDO的研究進(jìn)展[其他][其他]

低壓差線性穩(wěn)壓器（LDO）在電路系統(tǒng)中負(fù)責(zé)提供穩(wěn)定的電源電壓,，它是一種應(yīng)用廣泛的電源管理芯片。隨著集成度和工藝的不斷提高,，無(wú)片外電容LDO逐漸替代含片外電容LDO成為研究重點(diǎn),，但無(wú)片外電容LDO需要額外的補(bǔ)償電路以解決穩(wěn)定性和瞬態(tài)響應(yīng)特性較差的問(wèn)題。為了解當(dāng)前行業(yè)內(nèi)的主流設(shè)計(jì)思路,，調(diào)研了大量文獻(xiàn),，分析了無(wú)片外電容LDO的研究進(jìn)展，并分別總結(jié)了提高穩(wěn)定性和瞬態(tài)響應(yīng)特性的方案,，提煉了其中的技術(shù)要點(diǎn),，評(píng)價(jià)了優(yōu)缺點(diǎn),，最后提出了可以改進(jìn)的空間并對(duì)今后的研究方向做了展望。

發(fā)表于：2023/12/14 19:16:00

馮·諾依曼瓶頸下計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新[其他][其他]

在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展過(guò)程中,，馮·諾依曼架構(gòu)無(wú)疑是最為傳統(tǒng)且主流的架構(gòu)之一,。為了追求更加高速的計(jì)算效率，人們?cè)隈T·諾依曼架構(gòu)的基礎(chǔ)上不斷做出優(yōu)化,，直至達(dá)到其發(fā)展瓶頸,。從傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)出發(fā)，分析了該架構(gòu)固有的局限性,，并列舉了針對(duì)這些局限性所作出的基本改良措施,。然后具體介紹了存算一體、數(shù)據(jù)流計(jì)算等在馮·諾依曼架構(gòu)上進(jìn)行創(chuàng)新的多種技術(shù)手段,。最后簡(jiǎn)述了突破原始電子計(jì)算機(jī)物理材料體系的其他非馮·諾依曼架構(gòu)的發(fā)展歷程,，例如類腦計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)等，并展望了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展前景與方向,。

發(fā)表于：2023/12/14 19:08:00

基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)水下磁目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)建構(gòu)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

隨著信息技術(shù)的發(fā)展,，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的出現(xiàn)重構(gòu)了傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)形態(tài)。依托虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù),，將基礎(chǔ)物理知識(shí)與軍事問(wèn)題融合自主開(kāi)發(fā)了水下磁目標(biāo)探測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),。通過(guò)該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了大量的磁場(chǎng)數(shù)值仿真數(shù)據(jù)在虛擬平臺(tái)直觀展示，構(gòu)建了實(shí)時(shí)測(cè)量顯示磁異常值的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,，并巧妙地設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)環(huán)境和教學(xué)模塊,。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)能夠幫助學(xué)生深刻理解磁現(xiàn)象的物理本質(zhì)，并打開(kāi)專業(yè)應(yīng)用的窗口,。

發(fā)表于：2023/12/14 19:00:00

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海雜波數(shù)據(jù)分析與鑒別[其他][其他]

海雜波成因復(fù)雜多樣,，并且目標(biāo)回波受多種因素影響，使得海雜波對(duì)于海上目標(biāo)探測(cè),、識(shí)別,、跟蹤產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響。針對(duì)傳統(tǒng)研究方法精度不足的問(wèn)題,，通過(guò)分析海雜波相關(guān)統(tǒng)計(jì)特性,，以海雜波幅度特征和基本統(tǒng)計(jì)量為基礎(chǔ)，構(gòu)建了以幅度熵,、赫斯特指數(shù),、頻域峰均比為特征分量的三維特征向量，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,，實(shí)現(xiàn)海雜波與目標(biāo)在特征空間中的明顯區(qū)分,。

發(fā)表于：2023/12/14 18:54:00

海面目標(biāo)散射特性仿真技術(shù)分析[模擬設(shè)計(jì)][其他]

目前，在雷達(dá)系統(tǒng)海面回波信號(hào)的模擬中,，僅僅是根據(jù)距離和相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度等參數(shù),，建立起目標(biāo)的回波模型,，但實(shí)際雷達(dá)在海面探測(cè)到的回波不僅有艦船目標(biāo)，還有海浪的電磁散射,，探測(cè)環(huán)境復(fù)雜,。利用復(fù)合電磁場(chǎng)景模擬計(jì)算技術(shù)計(jì)算出低海況下目標(biāo)與海面耦合下的散射場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)某些典型軍事目標(biāo)和背景環(huán)境雷達(dá)反射截面積（Radar Cross Section,，RCS）預(yù)估和成像,、目標(biāo)高分辨距離像（High Resolution Range Profile， HRRP）成像與逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar,，ISAR）成像,，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞：RCS,；高分辨距離像,；逆合成孔徑雷達(dá)

發(fā)表于：2023/12/14 18:47:00

基于微動(dòng)滑窗的敏捷長(zhǎng)時(shí)混合積累方法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)雜波背景下末制導(dǎo)雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于微動(dòng)滑窗的敏捷長(zhǎng)時(shí)混合積累方法,。長(zhǎng)時(shí)相參積累是一種有效的微弱目標(biāo)檢測(cè)方法,，但是此類方法需要大量的參數(shù)搜索，不適用于彈載末制導(dǎo)雷達(dá)實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,，將長(zhǎng)時(shí)間相參積累分為短時(shí)MTD處理和長(zhǎng)時(shí)PRT變換的非相參積累處理,，解決現(xiàn)有長(zhǎng)時(shí)間相參積累計(jì)算量大的問(wèn)題。針對(duì)制導(dǎo)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)率要求,，進(jìn)一步提出利用微動(dòng)滑窗完成數(shù)據(jù)的邊積累邊輸出，滿足末制導(dǎo)雷達(dá)輸出數(shù)據(jù)率的需求,。仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證證明了方法的可行性和優(yōu)越性,。

發(fā)表于：2023/12/14 17:42:00

基于雙模單包授權(quán)的公路零信任安全應(yīng)用研究* [通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)交通信息系統(tǒng)工程具有接入范圍復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)大的特點(diǎn),，提出了公路全面零信任系統(tǒng)架構(gòu),。該架構(gòu)主要由網(wǎng)關(guān)管理平臺(tái)、可信身份管控平臺(tái)等6個(gè)平臺(tái)組成,。重點(diǎn)研究了基于網(wǎng)關(guān)管理平臺(tái)的安全交互過(guò)程,，一是實(shí)現(xiàn)多物理環(huán)境下自動(dòng)路由策略；二是研究雙模SPA敲門(mén)機(jī)制,，重點(diǎn)分析UDP認(rèn)證和TCP敲門(mén)數(shù)據(jù)訪問(wèn),。依托智慧農(nóng)路系統(tǒng)工程，評(píng)估了應(yīng)用前后安全訪問(wèn)的效果和效率,。研究結(jié)果表明,，公路零信任系統(tǒng)可在國(guó)產(chǎn)芯片Loongson3A4000上運(yùn)行；雙模單包授權(quán)SPA技術(shù)在UDP SPA基礎(chǔ)上拓展了TCP SPA能力,，比單模SPA訪問(wèn)速率快50%,；在滿足三級(jí)等?？刂泣c(diǎn)的基礎(chǔ)上可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隱身。

發(fā)表于：2023/11/1 15:47:05

基于區(qū)塊鏈的法檢司數(shù)據(jù)安全共享技術(shù)研究*[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)法院,、檢察院和司法行政機(jī)關(guān)等單位傳遞與共享案件數(shù)據(jù)過(guò)程中面臨的身份偽冒,、監(jiān)管困難、隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用等安全風(fēng)險(xiǎn),，提出一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的法檢司數(shù)據(jù)安全共享模型,。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了模型的可行性,并且對(duì)基于區(qū)塊鏈的法檢司數(shù)據(jù)安全共享涉及的混合加密技術(shù),、可信計(jì)算技術(shù),、數(shù)據(jù)共享管控智能合約以及基于區(qū)塊鏈的跨域身份認(rèn)證技術(shù)進(jìn)行了闡述，以期提升數(shù)據(jù)資源共享環(huán)節(jié)的安全防護(hù)能力,。

發(fā)表于：2023/11/1 15:42:59