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1.
使用Transformer架构的预训练模型进行对话情感识别时,用传统的微调分类方法难以充分考虑对话文本的语序和结构特征。而且情感对话分类任务与预训练任务不匹配。而使用提示学习方法可通过重建下游任务缩小情感对话分类任务与预训练任务之间的差距。因此,提出一种将提示学习与Roberta模型相融合的对话情感识别(PERC Roberta)模型。利用该模型通过文本掩码预测任务学习对话的语序和结构特征;然后通过提示学习重建下游任务,进一步激发学习到的丰富对话知识。将该模型在2个对话情感识别公共数据集上进行了实验,实验结果表明,PERC Roberta模型比其他模型具有更好的分类效果。此外,消融实验的对比结果也证明了所提模型的有效性。  相似文献   
2.
域间的流量工程策略有助于保证业务流的端到端QoS、提高网络资源利用率并实施跨域的快速恢复.本文介绍了域间流量工程的研究现状,并详细分析了不同的实现方法.最后指出了实施域间流量工程的困难所在及以后的研究方向.  相似文献   
3.
多服务WiMAX系统的调度与资源分配策略   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
基于IEEE802.16标准的WiMAX技术已成为宽带无线接入的主要技术,IEEE802.16标准没有规定调度和资源分配策略,网络运营商可以自行选择。根据用户需求并考虑信道条件的影响,提出基于NS2的扩展WiMAX系统级仿真平台,给出一种公平有效的调度与资源分配策略。仿真结果证明该策略可以满足多种服务流的QoS需求并最大化系统吞吐量。  相似文献   
4.
There is an increasing number of Internet applications, which leads to an increasing network capacity and availability. Internet traffic characterisation and application identification are, therefore, more important for efficient network management. In this paper, we construct flow graphs from detailed Internet traffic data collected from the public networks of Internet Service Providers. We analyse the community structures of the flow graph that is naturally formed by different applications. The community size, degree distribution of the community, and community overlap of 10 Internet applications are investigated. We further study the correlations between the communities from different applications. Our results provide deep insights into the behaviour Internet applications and traffic, which is helpful for both network management and user behaviour analysis.  相似文献   
5.
域间的流量工程策略有助于保证业务流的端到端QoS,提高网络资源利用率并实施跨域的快速恢复。本文介绍了域间流量工程的研究现状,并详细分析了不同的实现方法。最后指出了实施域间流量工程的困难所在及以后的研究方向。  相似文献   
6.
宋畅  禹可  吴晓非 《计算机科学》2020,47(2):251-255
社交媒体系统为人们提供了便利的共享、交流和协作平台。人们在享受社交媒体的开放性和便利性时,可能会发生许多恶意行为,例如欺凌、恐怖袭击计划和欺诈信息传播。因此,尽可能准确、及早地发现这些异常活动,以防止灾难和袭击,是非常重要的。近年来,随着在线社交网络(OSN)如Twitter,Facebook,Google+,LinkedIN等的成功,丰厚的利益资源使得它们成为了攻击者的目标。社交网络的开放性,使其特别容易受到异常账号攻击的威胁。现有基于图形的最先进分类模型大多使用首先为图的边分配权重,在加权图中迭代地传播节点的信誉分数,并使用最终的后验分数来对节点进行分类的方法。边权重的分配是其中一项重要的任务,此参数将直接影响检测结果的准确度。为此,文中针对社交媒体中异常账号的检测任务,分析了基于社交图全局结构的方法,通过在成对马尔可夫随机场模型中改进边权重的计算方法,使其能够在迭代过程中自适应优化,提出了准确度更高的GANG+LW,GANG+LOGW和GANG+PLOGW算法。这3种算法使用了不同的改进边权重的方法。实验证明,新提出的方法相对于基本的成对马尔可夫随机场模型,可取得更准确的异常账号检测结果,3种算法中GANG+PLOGW得到的结果最好。结果证明,此改进模型在检测社交网络中的异常账号时,能够更有效地解决问题。  相似文献   
7.
基于异构信息网络(heterogeneous information networks, HIN)中元图的良好表征特性,提出一种结合隐式反馈和PathSim(meta path-based similarity)的归一化相似性度量(normalized similarity measure of meta graph, NSMG),以解决对异构信息网络中高度可见实体的偏好问题。针对Yelp和Amazon数据集构建Yelp-HIN(heterogeneous information networks in Yelp)和Amazon-HIN(heterogeneous information networks in Amazon),定义不同类型的元图及归一化相似度量,使用矩阵分解和因子分解机来组合计算不同元图上的相似性。试验结果表明,基于NSMG的方法在非常稀疏的数据集上性能表现优于常用的HIN实体推荐方法。  相似文献   
8.
The increased capacity and availability of the Internet has led to a wide variety of applications. Internet traffic characterization and application i-dentification is important for network management. In this paper, based on detailed flow data collected from the public networks of Internet Service Pro-viders, we construct a flow graph to model the in-teractions among users. Considering traffic from different applications, we analyze the community structure of the flow graph in terms of community size, degree distribution of the community, commu-nity overlap, and overlap modularity. The near line-ar time community detection algorithm in complex networks, the Label Propagation Algorithm (LPA), is extended to the flow graph for application identi-fication. We propose a new initialization and label propagation and update scheme. Experimental re-sults show that the proposed algorithm has high ac-curacy and efficiency.  相似文献   
9.
针对现有谣言检测方法对多特征做处理时因特征间差异导致特征冲突的问题,提出了一种基于层次门控交互融合网络的谣言检测方法。首先,利用一阶门控对原贴和评论的语义特征和情感特征做特征增强,然后,利用二阶门控对增强特征做跨语义特征融合,以解决特征融合时由于不同特征之间的差异引入噪声的问题。在公开的Weibo数据集和自建的Weibo22数据集上,所提方法的检测正确率分别为96.71%和97.36%。与检测性能最好的基线方法相比,检测正确率分别提高了0.84%和1.31%,训练时间分别减少了53%和46%。  相似文献   
10.
在支持具有不同优先级和不同Qos需求的多业务网络中,抢占是带宽分配和管理的有效策略,但抢占也对网络造成了振荡。在路由策略中引入抢占信息可最小化重路由,提高网络的稳定性。本文在分析MPLS网络现有路径选择策略和抢占策略的基础上,提出一个最小化抢占的带宽约束路径选择算法。其基本思想是在路径选择中考虑低优先级LSP的资源预留信息,在链路开销函数中引入抢占信息即将被抢占的带宽和将被影响的最高优先级。我们的算法能在最小化抢占和重路由的同时实现负载均衡,有效地改善全局网络性能。  相似文献   
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