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基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余，而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题，提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型（A2C-RLAS）。首先，用基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合神经网络的抽取器（extractor）来提取原文关键句；然 后，用基于拷贝机制和注意力机制的重写器（rewriter）来精炼关键句；最后，使用强化学习的优势演员-评论家（A2C）算法训练整个网络，把重写摘要和参考摘要的语义相似性（BERTScore值）作为奖励（reward）来指导抽取过程，从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明，与基于强化学习的抽取式摘要（Refresh）模 型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型（SummaRuNNer）和分布语义奖励（DSR）模型等模型相比，A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅，冗余的内容有效减少，且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型，A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6. 3%和10. 2%；相较于DSR模 型，A2C-RLAS模型的F1值提高了30. 5%。

  • 2021-06-15
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基于大数据决策分析需求的图书馆大数据清洗系统设计.doc

图书馆的大数据时代已经来临，大数据质量问题是影响图书馆大数据应用的重要因素，而大数据清洗则是提高图书馆大数据质量的主要手段。本文介绍了图书馆不清洁数据的类型与产生原因，设计了基于大数据决策分析需求的图书馆大数据清洗系统，该系统不仅可以提高大数据清洗的效率和精确度，而且大幅度降低了图 书馆大数据决策分析的复杂度。

  • 2021-04-29
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当现实逼近想象_人工智能时代预见未来教育研究

人工智能使想象正成为现实，未来研究方法论是对未来的想象和预期的扩展。本文运用未来研 究方法论，从未来想象、未来社会、未来知识生产、未来学习、创造中的未来五个方面对未来教育发展蓝图进行描 述、预测、探索与解释，审视与省察未来人工智能时代教育研究的行动措施。未来想象通过科幻故事探索和理解 未来高科技实践的应用场景，人与人以及人与外界环境的互动过程。人工智能技术是经济社会发展的核心动 力，对未来社会分工、劳动力市场以及人才结构变革带来全新冲击。未来知识生产自动迭代、科学共识的建立更 为高效；未来知识传播多模态立体化、超越学科界限；未来知识进化呈现碎片化及适应性。未来学习将呈现个性 化、自适应以及终身学习的新样貌。创造中的未来应平衡人与人工智能技术的关系，理性统合组织、文化、人员、 环境，努力打造自适应的教育生态圈。本研究旨在厘清未来教育的科学走向与规律，勾勒符合人工智能时代的 未来教育应用蓝图。

  • 2021-04-25
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基于大数据的电力监控信号统计信息可视化传输系统

为了提高电力监控信号统计信息的传输能力,提出基于大数据的电力监控信号统计信息可视化传输系 统设计方法。在传输信道中进行电力监控信号统计信息的大数据采集,结合反馈调节和信道均衡技术,构建电力监 控信号统计信息传输信道模型,进行电力监控信号统计信息传输过程中的均衡控制,通过负载均衡配置方法,进行 扩频分析和信号滤波处理,提取电力监控信号统计信息的谱特征量,结合信道扩频和可视化调度方法,通过大数据 信息融合和载波调制,完成畸变调制,实现电力监控信号统计信息的可视化传输。仿真结果表明,采用该方法进行 电力监控信号统计信息可视化传输的均衡性较好,抗干扰能力较强,提高了电力监控信号统计信息传输的稳定性。

  • 2021-06-22
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物联网信息模型与能力分析

物联网信息模型与能力分析.

  • 2021-06-17
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航空人工智能概念与应用发展综述

对航空人工智能发展的迫切需要，对人工智能定义、智能等级划分两个基本问题进行讨论，指出人工智能近期难以存在公认定义，需辩证看待人工智能航空应用的不确定性和确定性，对执行特定任务的智能系统进行智能等级划分因不符合当前主流认知规律而没有必要。从总体历史沿革、机载导弹、机载系统及可信等角度阐述航空人工智能应用的发展特点和态势，突出了可信航空人工智能研究作为行业应用前提性条件的重要性。

  • 2021-06-15
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展，以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型（三大常规模型、浅层学习算法）难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息，即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成，能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象，但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题，本文总结安全监控大数据特性，引入长短期记忆深层网络（Long Short-Term Memory，LSTM），提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型，并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心，采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略，从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进，并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景，通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明，与常规、浅层模型相比，多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理，以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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我国人工智能领域发展动态与趋势研究

明确人工智能的定义，以时间维度分析人工智能在国内的发展历程，并对人工智能产业链进行全面探究，在探讨人工智 能机遇与挑战的基础上，分析人工智能的未来发展趋势。

  • 2021-04-25
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