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搜索结果: 1-15 共查到计算机系统结构 融合相关记录54条 . 查询时间(0.262 秒)
本发明提供了一种涉及智能信息处理领域的基于多特征融合的文本相似性度量系统,该系统融合了基于词频、词向量和维基百科标签多种特征对文本相似性进行度量,其目的在于解决常规文本相似性度量系统存在的未考虑文本上下文而造成的语义缺失问题,以及文本长度相差较大时所带来的相似性结果精度低的问题。本发明所述系统包括以下步骤:对训练文本进行分词、去停用词等预处理;将处理好的训练文本语料训练成词向量模型;对于输入的待计...
本发明涉及一种层次式交换网络IPv6地址空间的分离与融合技术,属于网络体系结构、 网络地址空间设计与规划领域。层次式交换网络中,把网络分为通信骨干网和用户接入网 两部分。通信骨干网由网络运营商拥有并管理,用户接入网由用户自己拥有并管理。目前 互联网致命的缺点之一是运营商设备与用户设备同处一个地址空间,任何用户可以访问运 营商的任意一台骨干路由器,使骨干路由器随时面临被攻击瘫痪的威胁。本发明将两者的...
中国联通牵头完成的《云网融合下智能运维一体化协同服务关键技术研究与应用》 项目经过层层选拔,从众多项目中脱颖而出,荣获2021年度中国通信学会科学技术奖三等奖。“数字经济”连续多年写入政府工作报告,国家高度重视数字经济的放大、叠加、倍增作用。数字经济的发展离不开数字化系统的支撑,智能运维是数字化系统高效运行的强大助推力。联通作为中国的大型云服务提供商,旨在降低联通云运维成本、并不断提升用户服务质量...
近期,计算机网络信息中心承担的中国科协国家科普信息化建设工程项目“科普融合创作与传播”通过履约验收。项目通过开展科普重大选题规划,探索“互联网+科普”创新表达形式,创新科普机制,整合多方传播渠道进行矩阵化、立体化传播,形成了一批有重大影响力、主题清晰、形式多样、适合移动端互联网传播的原创科普作品,成为国家科普信息化建设的重要参与力量。
审计高等教育与继续教育的融合发展是两种教育体系自身可持续发展的必然要求,也是高等院校办学特色的具体体现。从教育理念融合、学习平台融合、课程资源融合三个维度,对两类教育融合的标志进行表征,可以发现两类教育融合的教学模式是一种线上与线下相结合的混合教学模式,进而构建了三层次的在线教学系统,阐述了“互联网+”时代两类教育融合教学模式的运行机制。
2016年,“互联网+”是核心热词。而针对国家动脉-物流,李克强总理、十八届五中全会、十三五计划,都明确指出了物流快递行业的移动信息化、大数据化的重要性。在“互联网+”时代大潮中,物流业迎来巨大挑战。上海作为全国物流业发展高地和市场风向标,聚集了一大批快递物流企业,以虹桥商务圈为核心,分布了包括四通一达、德邦、天地华宇物流快递行业的龙头企业。
与传统的互联网搜索相比,物联网搜索更加强调数据质量。为了提高数据质量,物联网搜索中心需要依数据质量为提供者支付相应报酬以激励其持续提供符合质量需求的数据。这就使如何评估数据提供者的数据质量及其信誉成为物联网搜索中的一个基础问题。为此,引入动态信誉机制来综合评估数据提供者的可信性,为数据选择、收集提供依据。首先,提出了主观意愿及客观质量评价计算方法,并设计了交互行为贴现及信誉衰减机制;然后,提出了融...
提出一种新的朋友推荐方法,该方法同时使用用户兴趣和朋友关系这2种因素来为目标用户推荐朋友,对PageRank算法进行改进,提出一种能同时融合上述2种因素的Topic_Friend_PageRank(TFPR)模型。首先,采用LDA(latent Dirichlet allocation)分析用户发布的消息内容,将用户表示为若干主题上的分布,从而建模用户的兴趣。接下来,使用加权的PageRank算法...
通过将证据理论引入到流量分类的决策模块中,提出了偏好度和时效度权值,并通过实测数据对多分类器识别模型进行验证,其结果表明该模型较好的克服了单分类器的片面性,通过对多个证据的融合来优化识别的结果。
在无线传感器网络为数据融合进行路由选择的过程中,减少电量消耗是一项重要的工作.由于节点对电量自私性保护,导致不会向其它节点转发数据,并且各个节点的电量消耗不均匀.这使得整个网络的性能和寿命受限.基于联盟博弈理论,对支持联盟博弈的W SN进行建模.使用特征函数描述联盟内节点发送数据过程中的收益和成本开销.针对大规模可能的解空间,基于特征函数并应用贪心策略算法搜索近似最优联盟结构,并得出结论该算法所得...
在分布式检测系统中,为了进一步提高系统的性能,各传感器可以向融合中心发送多位二进制判决信息。对于这种发送多位判决信息的软决策融合系统,本文提出了一种对各传感器观测空间进行再划分的方法,它将各传感器的观测空间按照其检测概率和虚警概率进行再划分。这种划分方法能够简化融合中心的计算,且计算机仿真结果表明,应用该方法后融合系统的检测性能有明显的提高。
影响基于视频检测的车型分类系统准确率的一个主要因素是采集的车辆外型参数的准确性。针对这种情况,提出了基于多源数据融合的方法提取车辆的外型参数,并使用SVM(支持向量机)对车辆进行分类。实验结果表明,多源数据融合的方法能够有效控制在采集过程中产生的噪音干扰和镜头畸变引起的误差,提高车型参数的准确性。使用支持向量机分类能够克服神经网络中无法避免的局部极值问题。该方法能够提高车型分类准确率,实时性强,适...

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