电力科技图谱柔性构建方法

电力科技图谱应柔性应对新技术体系和新电力技术发展时必须面临的本体模型构建、存量数据标记、电力实体识别的影响.文章研究了一种电力科技图谱的柔性构建方法,首先,以科研项目为核心构建本体,向上关联技术体系,横向关联研究网络,向下关联技术实体;其次,提出将实体标记问题转为文本分类问题,采用主题分类和最大熵语义分类方法解决文献实...     

基于E语言的全过程管理组件的设计与实现

根据E文件的使用情况,文中逐步分析E文件应用中存在的问题。针对这些问题,从全过程管理角度,提出一种具备E文件动态生成、解析、完整性校验、可扩展日志、可视化展现等功能的管理组件,同时为了适应业务需求的变化,从事件接口和面向方面编程(AOP)框架等机制入手,详细阐述管理组件的二次开发功能。系统采用基于Web服务的公开机制,其他应用系统可以方便地调用管理组件的公共服务,有效提升业务系统的工作效率。     

电力调度分布式工作流设计与实现

电力调度工作流具有广域传输、安全以及系统集成等特性。文中分析了电力调度流程的特点,以实现广域分布式调度流程为目的,基于智能电网调度技术支持系统平台提出了一种与邮件服务相集成的分布式工作流设计方案。流程文件使用高效的E语言描述,工作流服务调用消息邮件服务将流程文件以邮件形式传递,目标端工作流服务收取邮件并进行解析,实现分布式的流程流转。对该机制进行了详细阐述,说明了服务总线与其他服务或系统集成的原理,并根据设计予以实现。安全校核业务应用证明,此机制满足了电力调度流程跨系统流转和分布式服务的需求,具有应用价值。     

混部数据中心在线离线服务特征分析

为了在降低成本和减少能耗的同时提高云数据中心的资源利用率,目前许多云数据中心都采用了在线服务和离线任务混合部署的方式.虽然混合部署的方式能为数据中心带来许多益处,但它增加了任务调度的复杂性,同时对保障服务的高可靠、低延迟带来了一系列的挑战.深入分析了阿里巴巴数据中心中某一个含有4034台服务器的集群在8天时间内所有在线...     

基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型

为应对动态视频中物体间关系在时间维度上的动态变化,提出一种基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型,在经典的Transformer架构基础上引入了多尺度建模思想,以实现对视频动态细粒度语义的精确建模。首先,在空间维度上保留了传统模型对物体在全局空间相关性的关注;同时还对物体间的相对位置进行了局部空间相关性建模,以便更好地理解人和物之间的交互动态,提供更准确的语义分析结果。其次,在时间维度上,除了保留传统模型对视频中物体短期时间相关性的关注外,还关注了同一对物体在完整视频中的长期时间相关性,通过更全面地建模物体之间的长期关系,生成更准确、连贯的场景图,在一定程度上缓解了由遮挡、重合等引起的场景图生成问题。最后,通过空间编码器与时间编码器的共同作用,更加精准地建模视频动态细粒度语义,克服了传统的单尺度模型的局限性。实验结果显示,在Action Genome基准数据集上,与基线模型STTran相比,在谓词分类、场景图分类与场景图检测三个任务的Recall@10指标上分别提升了5.0、2.8、2.9个百分点。实验结果表明,多尺度建模思想能够更加精确地建模,并有效地提高在视频...     

融合知识表征的多模态Transformer场景文本视觉问答

目的 现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任务以量化模型对场景文字的理解能力,并构建相应的基准评测数据集TextVQA(text visual question answering)和ST-VQA(scene text visual question answering)。本文聚焦场景文本视觉问答任务,针对现有基于自注意力模型的方法存在过拟合风险导致的性能瓶颈问题,提出一种融合知识表征的多模态Transformer的场景文本视觉问答方法,有效提升了模型的稳健性和准确性。方法 对现有基线模型M4C(multimodal multi-copy mesh)进行改进,针对视觉对象间的“空间关联”和文本单词间的“语义关联”这两种互补的先验知识进行建模,并在此基础上设计了一种通用的知识表征增强注意力模块以实现对两种关系的统一编码表达,得到知识表征增强的KR-M4C(knowledge-representation-enhanced M4C)方法。结果 在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上,将本文KR-M4C方法与最新方法进行比较。本文方法在TextVQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,在不增加额外训练数据的情况下,测试集准确率提升2.4%,在增加ST-VQA数据集作为训练数据的情况下,测试集准确率提升1.1%;在ST-VQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,测试集的平均归一化Levenshtein相似度提升5%。同时,在TextVQA数据集中进行对比实验以验证两种先验知识的有效性,结果表明提出的KR-M4C模型提高了预测答案的准确率。结论 本文提出的KR-M4C方法的性能在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上均有显著提升,获得了在该任务上的最好结果。     

环视图表示下的无监督三维物体检索

为了解决基于多视图的三维物体检索方法过度依赖基于人工标注的有监督训练的问题,提出了一种基于环视图的无监督三维物体检索算法.首先,训练面向多圈环视图的无监督深度网络模型,通过随机数据混合增强学习不同形状之间的内在联系;其次,基于最优匹配方法计算物体间的相似性,其中,最优匹配是利用2个物体环视图间最小距离的平均值计算得到;最后,利用环视图特征过滤算法去除冗余数据,能够在保持精度稳定的情况下,有效地减少相似性匹配的计算代价.在ModelNet40数据集和SHREC15数据集上进行实验,文中方法精度指标mAP分别为41.2％和54.5％.实验结果表明,该无监督三维物体检索方法取得了优异的性能,有效地降低了人工标注的成本.     

短暂的胜利

相信很多朋友都看过《兄弟连》,不可否认这是一部十分出色的影片,本人也是十分喜爱.但是在片中“汉斯”们的战斗力似乎显得不堪一击,只要“鹰酱”的伞兵们发发力,“汉斯”们都会应声而倒,所以我对第三集中美军在荷兰一战中难得的一败有了很深的印象,尤其是一辆扛着PAK炮管的251从桥上匆匆而过的短暂镜头更是让我记忆犹新,仿佛是这场战斗的胜利一般只是匆匆而过.     

突出重围——儿时的回忆《盟军敢死队》

在市场花园行动中,被包围的英军在残垣败瓦中负隅顽抗。一队英军在城市的边缘试图突袭德军冲出包围圈,一名英军暗杀了落单的巡逻士兵,同时另一名英军士兵在建筑物的阴暗处警戒等待时机,突袭随时可能开始…．．