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“双千兆”网络建设助力产业数字化转型

当前，新一轮科技革命和产业变革在全球深入发展，特别是新冠肺炎疫情发生后，在线教育、远程医疗、远程办公等应用快速发展，各领域对网络的依赖不断增强，夯实网络基础设施成为各国共识。以5G、千兆光网为代表的“双千兆”网络是制造强国和网络强国建设不可或缺的“两翼”和“双轮”，“双千兆”网络能向单个用户提供固定和移动网络千兆接入能力，具有超大带宽、超低时延、先进可靠等特征，二者互补互促，是新型基础设施的重要组成和承载底座，在拉动有效投资、促进信息消费和助力制造业数字化转型等方面发挥着重要的作用。

  • 2022-01-16
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云网一体化数据中心网络关键技术

中共中央政治局常务委员会在2020 年3 月4 日召开会议，明确指出，加快5G 网络、数据中心（datacenter，DC）等新型基础设施建设进度（以下简称“新基建”）。“新基建”作为发力于科技端的基础设施建设，将成为新一轮数字化经济发展的催化剂，也将是未来科技创新竞争力的核心所在。数据中心首次被国家列入加快建设的条目，作为“新基建”七大领域中的一大亮点，将协同5G 网络、工业互联网等基础设施加速新一代信息技术发展。

  • 2022-01-16
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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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基于语义偏转模型的日语复合动词分类方法研究

日语复合动词在日语动词中所占比重很大，发挥着重要的作用。关于复合动词的分类研究无论是在日语教学方面还是在第二语言习得研究方面都具有重要的意义。目前，先行研究中的分类方案存在着分类标准不够明确可操作性低，或者对于一些兼类的复合动词不能进行明确划分等局限性，尚有进一步探讨的余地。本文试图借助大数据分析和自然语言处理的技术手段，结合语境研究复合动词分类方法。根据不同类别复合动词的后项在句中承担不同的语法功能的特性，通过语义向量判断复合动词构成成分对句义的语义贡献度，并在建立语义偏转模型，构建分类器的基础上，对不同语境中的复合动词进行分类。实验结果表明，该模型对日语复合动词在不同语境中的分类效果达到了优异的准确率。

  • 2022-01-16
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NLP预训练模型在智能知识库的应用实践

2018年底BERT等预训练模型发布，作为NLP技术发展中的一个里程碑式事件，影响到了NLP应用的各个方面，使得基于大规模无标注语料的预训模型+少量标注语料的模式成为NLP模型开发的标配。本系列文章中我们从知识辅助生成和自动问答两个方面，探讨了应用预训练等技术，在有限的资源投入条件下，实现电力智能知识库的应用实践。上篇介绍了应用最新预训练模型实现的NLG模型，在电力客服知识库的自动化构建方面做的一些探索。

  • 2022-01-16
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百分点智能对话技术探索实践

智能对话系统因其巨大的潜力和商业价值受到越来越多研究者和从业者的关注，对话的主要种类包括闲聊型、知识型、任务型、阅读理解型等，目前已经广泛应用在智能客服、智能音箱、智能车载等众多场景。近年来，智能对话还出现了新的应用场景，例如可以将自然语言转换为各种程序性语言，如SQL，从数据库中找到相应的答案，让用户和数据库的交互变得更加直接和方便。本文将围绕智能问答中的问题语义等价模型、知识图谱问答模型、NL2SQL模型等进行展开介绍，同时会介绍百分点智能问答实践案例。

  • 2022-01-16
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一种基于Transformer模型的古籍自动标点技术

人工加注古籍文献标点符号，即对无标点符号的古籍文献进行现代标点符号填充。但古籍数量庞大，人工加注费时费力。随着人工智能（AI）的兴起，基于深度学习实现自动标点工作可以减轻人工的繁重负担。本方法使用基于多头注意力机制的端到端Transformer模型作为训练模型，使用正规出版的10亿字古籍语料进行训练。模型在验证集上的标点F1为86.5%，断句F1为95.1%。随后在未训练的语料中抽取19本书作为测试集，结果显示，模型对古典文言文语料预测结果较好；对专业性较强和白话文占比较多的语料则效度较低。

  • 2022-01-16
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