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具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能的智能政務(wù)問答系統(tǒng)研究

具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能的智能政務(wù)問答系統(tǒng)研究[人工智能][消費(fèi)電子]

任務(wù)型問答系統(tǒng)一旦構(gòu)建好,通常是固定不變的,能回答的問題非常有限,難以滿足用戶的需求。對(duì)此,提出一種自動(dòng)實(shí)時(shí)更新知識(shí)庫的方法,當(dāng)用戶提了一個(gè)問答系統(tǒng)回答不了的問題,系統(tǒng)會(huì)把該問題自動(dòng)發(fā)送給人工客服,人工客服利用專業(yè)知識(shí)回復(fù)后,系統(tǒng)能夠自動(dòng)實(shí)時(shí)獲取用戶提的問題和人工客服回復(fù)的答案,并把這個(gè)問答對(duì)自動(dòng)實(shí)時(shí)更新到知識(shí)庫,之后如果其他用戶提了類似的問題,問答系統(tǒng)就能夠快速給出對(duì)應(yīng)的答案。以政務(wù)領(lǐng)域的問答系統(tǒng)為例,應(yīng)用文本向量化方法ERNIE構(gòu)建知識(shí)庫自動(dòng)實(shí)時(shí)更新的問答系統(tǒng)。經(jīng)過計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)證明,提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)庫自動(dòng)實(shí)時(shí)更新,構(gòu)建的問答系統(tǒng)具有自主學(xué)習(xí)與記憶功能,提高了任務(wù)型問答系統(tǒng)的智能化水平。

發(fā)表于:2024/2/20 11:19:00

融合GhostNet的YOLOv5垃圾分類方法

融合GhostNet的YOLOv5垃圾分類方法[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

垃圾分類是建設(shè)生態(tài)文明的重要一環(huán),為解決重量級(jí)模型難以部署移動(dòng)端設(shè)備的問題,提出基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的垃圾圖像分類方法。采用融合GhostNet的主干網(wǎng)絡(luò),用線性運(yùn)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積運(yùn)算,降低了模型的參數(shù)量,提高了模型推理速度;通過在網(wǎng)絡(luò)中加入改進(jìn)版通道注意力模塊,強(qiáng)化重要的通道特征,獲取更多深層次的特征信息;采用加權(quán)邊界融合方法,提升檢測框的定位精度。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,該方法在自制數(shù)據(jù)集中較原模型的精度提高了8.5%,參數(shù)量減少了46.7%,平均推理速度提高了1.22 ms,實(shí)現(xiàn)了精度和推理速度的綜合提升。

發(fā)表于:2024/2/20 11:12:00

量子通信與ICT體系融合分析和標(biāo)準(zhǔn)化趨勢綜述

量子通信與ICT體系融合分析和標(biāo)準(zhǔn)化趨勢綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

標(biāo)準(zhǔn)化在支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)科技進(jìn)步中具有基礎(chǔ)性、引領(lǐng)性作用,同時(shí)也為行業(yè)發(fā)展研究提供了新的視角?;趪鴥?nèi)外量子保密通信標(biāo)準(zhǔn)成果和進(jìn)展,結(jié)合重大基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵應(yīng)用的實(shí)踐和新一代ICT技術(shù)的需求,探討分析了量子通信與ICT體系融合的特征,并發(fā)現(xiàn)量子通信與5G、云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵ICT技術(shù)的融合是未來重要發(fā)展趨勢,特別在量子通信與ICT技術(shù)融合實(shí)踐已經(jīng)呈現(xiàn)領(lǐng)先于標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展的趨勢下,急需優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)布局,推動(dòng)相關(guān)場景應(yīng)用,促進(jìn)量子通信這一未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

發(fā)表于:2024/2/20 11:01:00

基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法綜述

基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法綜述[人工智能][消費(fèi)電子]

隨著現(xiàn)代生活逐步智能化,越來越多的應(yīng)用需要從圖像中推斷相應(yīng)的語義信息再進(jìn)行后續(xù)的處理,如虛擬現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛和視頻監(jiān)控等應(yīng)用。目前的語義分割模型利用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練能達(dá)到理想的性能,但模型對(duì)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理時(shí),其性能嚴(yán)重下降。這意味著一旦應(yīng)用場景發(fā)生變化,就需對(duì)新場景的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。模型重新利用新數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,才能達(dá)到正常的性能。這無疑是耗時(shí)的、代價(jià)昂貴的。為此,領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法提供了解決模型在分布不一致數(shù)據(jù)上語義分割性能下降問題的思路。總結(jié)了領(lǐng)域自適應(yīng)語義分割算法的前沿進(jìn)展,并對(duì)未來研究方向進(jìn)行展望。

發(fā)表于:2024/2/20 10:43:00

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

分布式數(shù)據(jù)庫在PKS體系中扮演重要角色,其性能和穩(wěn)定性是提升信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。聚焦基于PKS體系的 CockroachDB性能優(yōu)化研究,提出分布式數(shù)據(jù)庫 CockroachDB在 PKS平臺(tái)下的性能提升方案,并對(duì)所提出的方案進(jìn)行大量對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方案能夠明顯提高數(shù)據(jù)庫的性能,為國產(chǎn)可信計(jì)算和可信存儲(chǔ)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 關(guān)鍵詞:分布式數(shù)據(jù)庫;優(yōu)化;PKS體系;CockroachDB

發(fā)表于:2024/1/26 13:29:00

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

高性能3D 圖形圖像計(jì)算對(duì) PKS 體系拓寬現(xiàn)有生態(tài),解決科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析等問題有重要意義。聚焦于 PKS 體系的 3D 圖形圖像顯示技術(shù)探索,研究 PKS 體系上不同的 3D 圖形顯示技術(shù)路線,并在搭載兩種主流圖形顯卡上對(duì)不同 3D 圖形應(yīng)用程序編程接口的性能進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果旨在為未來 PKS 體系的3D 圖形圖像顯示技術(shù)的發(fā)展提供重要支撐和參考。 關(guān)鍵詞:PKS 體系;OpenGL;Vulkan;3D 圖形圖像

發(fā)表于:2024/1/26 13:27:00

基于TMS570的衛(wèi)星配電熱控單元設(shè)計(jì)

基于TMS570的衛(wèi)星配電熱控單元設(shè)計(jì)[測試測量][航空航天]

為適應(yīng)國內(nèi)商業(yè)航天低成本、周期短、批產(chǎn)化的快速發(fā)展趨勢,針對(duì)星上各系統(tǒng)集成度不高的現(xiàn)狀,以微控制器TMS570為核心,設(shè)計(jì)了一種衛(wèi)星配電熱控管理單元。系統(tǒng)各模塊采用內(nèi)總線架構(gòu)進(jìn)行集成,通過CAN總線與中心機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,實(shí)現(xiàn)星上各單機(jī)配電通斷控制、整星溫度采集、加熱帶開閉環(huán)控制、電源狀態(tài)監(jiān)測、SADA驅(qū)動(dòng)、軟件在軌重構(gòu)等功能,已應(yīng)用在“吉林一號(hào)”星座多顆衛(wèi)星上。地面和在軌測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)具有功耗低、成本低、接口標(biāo)準(zhǔn)、集成度高、擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)。 關(guān)鍵詞:TMS570;內(nèi)總線;配電;集成化設(shè)計(jì)

發(fā)表于:2024/1/26 13:25:00

面向批產(chǎn)衛(wèi)星的并行模飛自動(dòng)化測試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用

面向批產(chǎn)衛(wèi)星的并行模飛自動(dòng)化測試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[測試測量][航空航天]

為滿足衛(wèi)星批量化生產(chǎn)對(duì)測試工作提出的需求,針對(duì)測試中耗時(shí)長、任務(wù)重的模飛測試環(huán)節(jié)引入自動(dòng)化測試的方法,具體介紹了模飛測試的基本架構(gòu),詳細(xì)闡述了模飛自動(dòng)化測試系統(tǒng),包括測試任務(wù)自動(dòng)上注、遙測自動(dòng)判讀、數(shù)據(jù)自動(dòng)接收、圖像自動(dòng)解析四部分。目前,模飛自動(dòng)化測試系統(tǒng)已成功應(yīng)用到衛(wèi)星的測試工作中,實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的單顆衛(wèi)星手動(dòng)測試到多顆衛(wèi)星并行自動(dòng)化測試的跨越,從而降低了人力成本,保證了測試質(zhì)量,提高了工作效率。 關(guān)鍵詞:衛(wèi)星測試;批產(chǎn)化衛(wèi)星;自動(dòng)化測試;并行測試;模飛測試

發(fā)表于:2024/1/26 13:23:00

高精度單脈沖角度跟蹤新方法

高精度單脈沖角度跟蹤新方法[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

在雷達(dá)、通信、測控等領(lǐng)域的角度跟蹤中,基于相控陣天線的幅度和差單脈沖測角技術(shù)是主要方法,但存在以下測角誤差來源:一是低SNR導(dǎo)致的信號(hào)幅度估計(jì)誤差,二是改變波束指向?qū)е碌姆较驁D畸變誤差。針對(duì)上述誤差來源,采用信號(hào)循環(huán)位移自相關(guān),用于估計(jì)信號(hào)幅度,減小帶內(nèi)噪聲對(duì)信號(hào)的影響;進(jìn)一步利用同心圓環(huán)陣在結(jié)構(gòu)上的對(duì)稱性,減小改變波束指向?qū)е碌姆较驁D變形。介紹了新算法的實(shí)施步驟,分析了運(yùn)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,本文方法能夠有效地提高測角精度。 關(guān)鍵詞:角度跟蹤;循環(huán)位移自相關(guān);同心圓環(huán)陣;幅度估計(jì)

發(fā)表于:2024/1/26 13:21:00

基于諧波混頻的X波段頻率源設(shè)計(jì)

基于諧波混頻的X波段頻率源設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為實(shí)現(xiàn)高分辨率、低相位噪聲、高雜散抑制、小體積、低成本的X波段頻率源,同時(shí)解決傳統(tǒng)鎖相環(huán)頻率合成頻率分辨率低和直接數(shù)字式頻率合成輸出頻率低的問題,提出了一種基于諧波混頻和小步進(jìn)鎖相環(huán)改善相位噪聲和頻率分辨率的X波段頻率源設(shè)計(jì)方法,采用了諧波混頻輸出粗步進(jìn)射頻信號(hào)與HMC830LP6GE鎖相環(huán)輸出細(xì)步進(jìn)混頻環(huán)的構(gòu)架,降低模塊的鑒相比并固定為1:1。實(shí)現(xiàn)了X波段頻率源輸出頻率范圍為8 GHz~12 GHz,幅度大于13 dBm,模塊頻率步進(jìn)為1 MHz,雜散抑制優(yōu)于60 dBc的特性,且相位噪聲優(yōu)于-115 dBc/Hz@10 kHz。該頻率源具有跳頻步進(jìn)小、體積小、雜散低、相位噪聲低等諸多優(yōu)點(diǎn),能夠適用于各種需要小型化、低相位噪聲、低雜散X波段頻率源的應(yīng)用場景。 關(guān)鍵詞:X波段;頻率源;諧波混頻;相位噪聲;雜散抑制

發(fā)表于:2024/1/26 13:18:00

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