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Datalog系统被广泛应用于很多领域,如图数据库、网络和静态程序分析等.在处理海量数据时,基于串行的Datalog求解策略无法充分发挥现有多核处理器的计算性能.针对上述问题,提出一种基于多核CPU的无锁并行Semi-naive算法(Parallel Semi-naive,PSN… …   相似文献
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事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出人们感兴趣的事件信息并对其进行结构化表示。事件抽取具有广泛的应用,包括自动问答、机器翻译、推荐系统、信息检索、知识图谱构建等。现有的事件抽取研究综述,主要围绕句子级的事件抽取任务和实现方法展开。但事件的描述、事件元素和元素角色通常分布在整篇文档… …   相似文献
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中华民族拥有五千年的灿烂文化,各民族在各个历史阶段创造出的文物是中华民族繁荣昌盛的见证。博物馆作为文物收藏、文化展示的公共平台,在我国文化传承的过程中起着重要作用,随着科技的发展,当前博物馆已经步入智慧化建设时代。本文对数字化采集技术、文物真实感重建技术、虚拟结合智能交互和智慧平… …   相似文献
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从观测数据中学习因果结构具有重要的应用价值。目前,一类学习因果结构的方法是基于函数因果模型假设,通过检验噪声与原因变量的独立性来学习因果结构。然而,该类方法涉及高计算复杂度的独立性检验过程,影响结构学习算法的实用性和鲁棒性。为此,提出了一种在线性非高斯模型下,利用高阶累积量作为独立性评估的因果结构学习算法。该算法主要分为两个步骤,第一个步骤是利用基于条件独立性约束的方法学习到因果结构的马尔可夫等价类,第二个步骤是定义了一种基于高阶累积量的得分,该得分可以判别两个随机变量的独立性,从而可以从马尔可夫等价类中搜索到最佳独立性得分的因果结构作为算法的输出。该算法的优势在于:a)相比基于核方法的独立性检验,该方法有较低的计算复杂度;b)基于得分搜索的方法,可以得到一个最匹配数据生成过程的模型,提高学习方法的鲁棒性。实验结果表明,基于高阶累积量的因果结构学习方法在合成数据中F1得分提高了5%,并在真实数据中学习到更多的因果方向。… …   相似文献
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传统关系型数据库通过人工方式进行索引推荐,已无法适应日益增长的数据需求,而机器学习技术可以有效地解决数据库索引选择问题。针对以往仅在静态数据库下进行索引推荐且无法及时更新索引配置的局限性,提出了一种基于强化学习算法实现为数据库数据动态变化情况下的一组工作负载推荐最佳多属性索引配置… …   相似文献
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小麦病虫害中文命名实体识别是构建该领域知识图谱的关键步骤,针对小麦病虫害领域训练数据匮乏、实体结构复杂、实体类型多样及实体分布不均匀等问题,在充分挖掘隐含知识的前提下,采用了两种数据增广方法扩充句子语义信息,构建了小麦病虫害实体识别语料库WpdCNER及其领域词典WpdDict,… …   相似文献
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基于运动想象脑电信号的脑机接口(BCI)技术近年来发展迅速,并且与传统方法相比,深度学习取得了具有竞争力的效果。然而如何设计和训练一个端到端网络来充分提取运动想象脑电信号的潜在特征仍然是一个挑战。从脑电的时间和空间特征出发,提出了一个基于注意力机制的多尺度时空自注意力网络模型用于… …   相似文献
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近年来,哈希算法由于其存储成本小、检索速度快的特点,在大规模多媒体数据的高效跨模态检索中受到了广泛关注.现有的跨模态哈希算法大多是有监督和无监督方法,其中有监督方法通常能够获得更好的性能,但在实际应用中要求所有数据都被标记并不具有可行性.此外,这些方法大多数是离线方法,面对流数据… …   相似文献
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在高性能处理器开发中,准确而快速的性能估算是设计决策和参数选择的基础. 现有工作通过采样算法和RTL的体系结构检查点加速了处理器RTL仿真,使得在数天内测算复杂高性能处理器的SPECCPU等基准测试的性能成为可能. 但是数天的迭代周期仍然过长,性能测算周期仍然有进一步缩短的空间.… …   相似文献
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