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基于小波分解与LSTM的城市轨道短时客流预测

城市轨道交通快捷方便，已成为许多城市实现交通现代化的首选。因此，高精度的短期入境客流预测对于城市轨道交通的日常管理至关重要，因为运营方可以根据预测的客流来控制客流或重新安排列车。随着自动收费器（AFC）的广泛应用，可以方便地获取和记录大量的历史行程数据。在已有的研究中，长短期记忆网络（LSTM）特别适合于学习具有长期相关性的时间序列数据，并被广泛应用于交通流预测中。由于LSTM总是将时间序列数据作为输入，因此它的输出将与之前的输入和输出相关。大多数车站入境客流呈周期性波动，是一个具有多时间尺度的非平稳序列。利用小波分析（wavelet）对时间序列进行处理，可以清晰地反映出不同时间尺度下的多重变化趋势。因此，小波分析可以有效地处理入境客流数据因时间/时段短而产生的波动性。

  • 2022-01-16
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语音合成技术及其在金融场景下的应用

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能语音交互技术在生活中得到广泛应用，如智能外呼、智能客服、智能家居、智能车载、智能医疗、智能教育、智能手机助手等。金融场景涉及的主要应用包括营销外呼、催收外呼、客户关怀外呼，电话信道下的智能客服、5G虚拟人智能客服、智能导航、网点机器人、网点语音播报，员工培训（客户模拟）等。

  • 2022-01-16
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基于Seq2Seq的信息抽取方法在多轮对话场景的应用

本文主要介绍了基于Seq2Seq方法从双人语音对话文档中提取电话号码的实践方法，重点介绍了基于不同模型结构的Seq2Seq方法如LSTM、GRU、Transformer的效果对比情况，同时介绍了在Encoder层尝试的不同Embedding方式及其如何采用Attention、Beam Search等方法来提升模型效果。实践结果表明基于Seq2Seq的方法在多轮对话交互中提取电话号码实体的效果相比基于传统的NER方法在F1值提升约30%。

  • 2022-01-16
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自动驾驶与车用无线通信技术V2X

车用无线通信技术（Vehicle to Everything ,V2X）是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。V2X交互的信息模式包括：车与车之间（Vehicle to Vehicle,V2V）、车与路之间（Vehicle to Infrastructure ,V2I）、车与人之间（Vehicle to Pedestrian,V2P）、车与网络之间（Vehicle to Network,V2N）的交互。

  • 2022-01-15
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隐私保护技术发展与应用

通过消费记录获知个人隐私隐私信息，通过社交网络窥探人们常去地或生活习惯等信息，通过年龄、地区和邮编等数据获取个人健康状况等。对于种种隐私泄露问题，有必要借助技术手段，保护人们的正常生活和正当权利不受侵害。当前，隐私保护技术主要分为基于限制发布的技术、基于数据加密的技术和基于数据失真的技术三大类。

  • 2022-01-17
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能源互联网推动下的氢能发展

随着当下以化石燃料为主的能源体系资源消耗和环境污染问题日益严重,能源结构转型已经成为世界能源体系发展的重要趋势.能源互联网是以信息传递为基础,以可再生能源和核能为主要一次能源供体,以电能为核心,以储能技术为媒介的新型能源体系,具有智能化、清洁化、操作灵活化等优点,是未来能源结构发展的理想形式。氢能具有热值高、无污染、可再生、长周期储存和远距离运输等优点,能够实现“可再生能源→电能氢能”的多样化转换,可作为能量储存、传递和转换媒介在能源互联网构建中发挥重要作用。该文从能源互联网的概念出发,阐述了氢能在能源互联网中的重要地位,并结合清华大学核能与新能源技术研究院（以下简称核研院）在核能制氢方面的研究成果,综述了氢能和氢储能技术在能源互联网体系下的关键技术的发展现状,并对氢储能技术的未来发展做出展望。

  • 2022-01-15
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中美第三代半导体材料技术对比

相较于第一代和第二代，第三代半导体材料具有更宽的禁带宽度、更高的导热率、更高的抗辐射能力、更大的电子饱和漂移速率等特性，可在新能源汽车、高速轨道交通、5G通信、光伏并网、消费类电子等多个重点领域广泛应用。

  • 2022-01-14
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量子技术及其对移动网络安全的影响

爱立信首席技术官Erik Ekudden表示：“未来的量子技术可能会打破一些在当今移动网络中提供安全性的加密技术。虽然目前这种风险只是理论上的，而且无法确定破解密码的量子计算机是否真的会存在，但我鼓励所有的通信服务提供商都为这种可能性做好准备。由于具有解密通信、伪造证书和安装欺诈性固件更新的能力，量子攻击者可能会造成巨大的损害。”

  • 2022-01-14
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