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Ultra-compact multi-task processor based on inmemory optical computing 被引量:7
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作者 Wencan Liu Yuyao Huang +3 位作者 Run Sun Tingzhao Fu Sigang Yang Hongwei Chen 《Light: Science & Applications》 2025年第5期1364-1376,共13页
To enhance the computational density and energy efficiency of on-chip neuromorphic hardware,this study introduces a novel network architecture for multi-task processing with in-memory optical computing.On-chip optical... To enhance the computational density and energy efficiency of on-chip neuromorphic hardware,this study introduces a novel network architecture for multi-task processing with in-memory optical computing.On-chip optical neural networks are celebrated for their capability to transduce a substantial volume of parameters into optical form while conducting passive computing,yet they encounter challenges in scalability and multitasking.Leveraging the principles of transfer learning,this approach involves embedding the majority of parameters into fixed optical components and a minority into adjustable electrical components.Furthermore,with deep regression algorithm in modeling physical propagation process,a compact optical neural network achieve to handle diverse tasks.In this work,two ultra-compact in-memory diffraction-based chips with integration of more than 60,000 parameters/mm^(2) were fabricated,employing deep neural network model and the hard parameter sharing algorithm,to perform multifaceted classification and regression tasks,respectively.The experimental results demonstrate that these chips achieve accuracies comparable to those of electrical networks while significantly reducing the power-intensive digital computation by 90%.Our work heralds strong potential for advancing in-memory optical computing frameworks and next generation of artificial intelligence platforms. 展开更多
关键词 transfer learningthis neuromorphic hardware ultra compact processor multi task processing neural networks passive computingyet embedding t network architecture
原文传递
Interaction between semantic and phonological processes in stuttering Evidence from the dual-task paradigm
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作者 Luping Song Danling Peng Nlng Nlng 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2010年第18期1435-1440,共6页
Stuttering is a common neurological deficit and its underlying cognitive mechanisms are a matter of debate, with evidence suggesting abnormal modulation between speech encoding and other cognitive components. Previous... Stuttering is a common neurological deficit and its underlying cognitive mechanisms are a matter of debate, with evidence suggesting abnormal modulation between speech encoding and other cognitive components. Previous studies have mainly used single task experiments to investigate the disturbance of language production. It is unclear whether there is abnormal interaction between the three language tasks (orthographic, phonological and semantic judgment) in stuttering patients. This study used dual tasks and manipulated the stimulus onset asynchrony (SOA) between tasks 1 and 2 and the nature of the second task, including orthographic, phonological, and semantic judgments. The results showed that the performance records of orthographic judgment, phonological judgment, and semantic judgment were significantly reduced between the patient and control groups with short SOA (P 〈 0.05). However, different patterns of interaction between task 2 and SOA were observed across subject groups: subjects with stuttering were more strongly modulated by SOA when the second task was semantic judgment or phonological judgment (P 〈 0.05), but not in the orthographic judgment experiment (P 〉 0.05). These results indicated that the interaction mechanism between semantic processing and phonological encoding might be an underlying cause for stuttering. 展开更多
关键词 STUTTERING semantic processing phonological processing INTERACTION dual-task paradigm
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Research and Implementation of Task Management Model in Product Development Process Management 被引量:1
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作者 Liu Qinghua Wan Li Zhong Yifang (CAN Center, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China Qhliu hust 263.net) 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2000年第1期63-73,共11页
The implementation of product development process management (PDPM) is an effective means of developing products with higher quality in shorter lead time. It is argued in this paper that product, data, person and acti... The implementation of product development process management (PDPM) is an effective means of developing products with higher quality in shorter lead time. It is argued in this paper that product, data, person and activity are basic factors in PDPM With detailed analysis of these basic factors and their relations in product developmed process, all product development activities are considered as tasks and the management of product development process is regarded as the management of task execution A task decomposition based product development model is proposed with methods of constructing task relation matrix from layer model and constraint model resulted from task decomposition. An algorithm for constructing directed task graph is given and is used in the management of tasks. Finally, the usage and limitation of the proposed PDPM model is given with further work proposed. 展开更多
关键词 product development process management task decomposition task relation matrix
全文增补中
基于深度强化学习的高速铁路监控视频MEC智能卸载方法
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作者 陈永 刘骅驹 张冰旺 《铁道学报》 北大核心 2026年第2期96-104,共9页
针对高速铁路沿线视频任务卸载到MEC边缘计算服务器过程中,存在时延和能耗开销大的问题,提出一种高速铁路监控视频MEC智能卸载方法。首先,将高速铁路视频监控处理任务的时延和能耗作为优化目标,构建系统累计时延和能耗最小化卸载模型。... 针对高速铁路沿线视频任务卸载到MEC边缘计算服务器过程中,存在时延和能耗开销大的问题,提出一种高速铁路监控视频MEC智能卸载方法。首先,将高速铁路视频监控处理任务的时延和能耗作为优化目标,构建系统累计时延和能耗最小化卸载模型。然后,将该任务卸载模型转化为马尔科夫决策过程模型,采用动作空间搜索因子,实现对动作决策的自适应搜索。最后,设计一种基于深度强化学习的MEC卸载方法得到最优卸载策略,降低了高速铁路视频处理任务的时延和能耗。仿真结果表明,所提算法相比Q学习算法时延降低了21.59%,能耗降低了9.93%,且QoE指标提高了9.65%,具有更低的时延和能耗开销,能够满足铁路视频传输控制的需求。 展开更多
关键词 移动边缘计算 高速铁路监控视频 视频处理任务 任务卸载 深度强化学习
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面向复杂协作任务的多乘员协同效能评估方法
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作者 初建杰 刘鑫宇 +1 位作者 余濛濛 李欣颜 《北京理工大学学报》 北大核心 2026年第2期179-191,共13页
针对现阶段军事领域团队协作能力体系评估方法研究较少,且与作战任务关联性较弱等问题,以装甲车辆多乘员协作为背景构建一种基于模糊网络分析法的多乘员协同效能评估方法.首先,逐层分解复杂协作任务形成“高内聚,低耦合”任务分解集获... 针对现阶段军事领域团队协作能力体系评估方法研究较少,且与作战任务关联性较弱等问题,以装甲车辆多乘员协作为背景构建一种基于模糊网络分析法的多乘员协同效能评估方法.首先,逐层分解复杂协作任务形成“高内聚,低耦合”任务分解集获取能力需求;其次,以团队工作负荷理论为依托构建协同效能指标体系,利用模糊网络分析法综合考虑协同效能指标间的复杂影响关系进行能力相关性建模;再次,通过能力满足度分析法及可视化能力图谱实现多乘员协同效能评估;最后,通过想定案例验证评估方法可用性与有效性,该方法有效反映协同效能优势与缺口,有助于优化团队构成并辅助动态策略调整. 展开更多
关键词 团队合作 复杂协作任 模糊网络分析法 多乘员协同 能力需求满足度
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融入物联网技术的阶梯式电工电子实训教学改革与实践
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作者 胥佳梅 程勇 +3 位作者 朱玉平 何涛 周凯祺 曹正林 《实验室研究与探索》 北大核心 2026年第3期205-209,共5页
针对传统电工电子实训中存在的实训内容陈旧、任务缺乏分层设计、工程实践体系薄弱及团队协作能力培养不足等问题,构建了“项目驱动-能力递进-全流程实施”为特征的实践教学模式。该模式聚焦物联网创意项目设计,引导学生完整参与从需求... 针对传统电工电子实训中存在的实训内容陈旧、任务缺乏分层设计、工程实践体系薄弱及团队协作能力培养不足等问题,构建了“项目驱动-能力递进-全流程实施”为特征的实践教学模式。该模式聚焦物联网创意项目设计,引导学生完整参与从需求分析到系统调试的全流程实践项目。通过设置基础任务、拓展任务与创新提高任务,形成阶梯式任务体系,构建“学—做—创”一体化的培养链路。实践表明,改革后的课程不仅有效提升学生的主动学习兴趣,更在工程实践素养、创新思维与团队协作能力培养方面取得了显著成效。 展开更多
关键词 电工电子实训 物联网 项目驱动 阶梯式任务 全流程
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基于改进深度Q网络的异构无人机快速任务分配
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作者 王月海 邱国帅 +3 位作者 邢娜 赵欣怡 王婕 韩曦 《工程科学学报》 北大核心 2026年第1期142-151,共10页
随着无人机技术的快速发展,多无人机系统在执行复杂任务时展现出巨大潜力,高效的任务分配策略对提升多无人机系统的整体性能至关重要.然而,传统方法如集中式优化、拍卖算法及鸽群算法等,在面对复杂环境干扰时往往难以生成有效的分配策略... 随着无人机技术的快速发展,多无人机系统在执行复杂任务时展现出巨大潜力,高效的任务分配策略对提升多无人机系统的整体性能至关重要.然而,传统方法如集中式优化、拍卖算法及鸽群算法等,在面对复杂环境干扰时往往难以生成有效的分配策略,为此,本文考虑了环境不确定性如不同风速和降雨量,重点研究了改进的强化学习算法在无人机任务分配中的应用,使多无人机系统能够迅速响应并实现资源的高效利用.首先,本文将无人机任务分配问题建模为马尔可夫决策过程,通过神经网络进行策略逼近用以任务分配中高效处理高维和复杂的状态空间,同时引入优先经验重放机制,有效降低了在线计算的负担.仿真结果表明,与其他强化学习方法相比,该算法具有较强的收敛性.在面对复杂环境时,其鲁棒性更为显著.此外,该算法在处理不同任务时仅需0.24 s即可完成一组适合的无人机分配,并能够快速生成大规模无人机集群的任务分配方案. 展开更多
关键词 无人机群 任务分配 强化学习 深度Q网络 马尔可夫决策过程
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基于稀疏神经核的多保真度代理模型
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作者 李欣然 连峰 贾家兴 《空气动力学学报》 北大核心 2026年第2期37-49,共13页
在航空航天技术领域,代理模型发挥着关键作用。为平衡代理模型的训练成本与预测精度,需要发展能够有效挖掘多保真度数据间潜在相关性的建模方法。针对现有模型依赖预设核函数、缺乏数据自适应性的问题,提出了一种基于稀疏混合专家神经核... 在航空航天技术领域,代理模型发挥着关键作用。为平衡代理模型的训练成本与预测精度,需要发展能够有效挖掘多保真度数据间潜在相关性的建模方法。针对现有模型依赖预设核函数、缺乏数据自适应性的问题,提出了一种基于稀疏混合专家神经核(mixture of experts neural kernel,MoENK)的多保真度代理模型。MoENK通过线性混合和乘积混合基本单元构造新核函数,选择性屏蔽中间结果以过滤噪声,并应用于多任务高斯过程中。将该方法应用于3个函数示例和2个翼型算例中,结果表明该方法的预测精度有较大提升,尤其在NACA0012翼型阻力系数的预测中,相较于次佳方法LR-MFS,RMSE和MAE分别降低了40.42%和44.70%。证实了所提出的MoENK核函数能够不依赖预设核函数进行自适应预测,具有良好的泛化能力和鲁棒性,为工程系统的代理模型构建提供了新的工具。 展开更多
关键词 多保真度代理模型 多任务高斯过程 混合专家系统 神经网络 核函数
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SCALTASK:一种可伸缩的并行任务控制机制
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作者 熊建新 王鼎兴 +1 位作者 郑纬民 沈美明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1994年第6期1-7,共7页
SCALTASK是一种可伸缩的并行任务控制机制,它采用队栈控制结构和分布式调度与负载平衡策略,具有很大的灵活性,可适应于不同规模和不同类型的并行系统。在SCALTASK的支持下,编制高效的、可移植的并行程序变得更加方... SCALTASK是一种可伸缩的并行任务控制机制,它采用队栈控制结构和分布式调度与负载平衡策略,具有很大的灵活性,可适应于不同规模和不同类型的并行系统。在SCALTASK的支持下,编制高效的、可移植的并行程序变得更加方便易行。 展开更多
关键词 并行处理 任务调度 程序设计
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基于深度学习的法律判决预测研究综述
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作者 刘世娟 余树坤 +3 位作者 张宸玮 刘谢天 李培森 田萱 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第1期68-86,共19页
法律判决预测(legal judgment prediction,LJP)作为智慧司法领域的关键任务,聚焦于运用自然语言处理技术深度剖析法律文本,进而精准预测案件的法条适用、指控类别及刑罚结果。随着人工智能与司法领域的深度融合,高效可靠的LJP方法对提... 法律判决预测(legal judgment prediction,LJP)作为智慧司法领域的关键任务,聚焦于运用自然语言处理技术深度剖析法律文本,进而精准预测案件的法条适用、指控类别及刑罚结果。随着人工智能与司法领域的深度融合,高效可靠的LJP方法对提升司法效率、促进智能判决具有重大现实意义。然而,现有研究在技术路径与理论框架层面仍存在显著局限,系统性梳理该领域核心挑战与方法论创新的研究亟待加强。该研究梳理了LJP的实现流程,涵盖输入、编码、预测及结果生成环节,深度挖掘各阶段核心挑战,诸如输入信息的局限性、长文本处理困境、先例利用的不充分性等,并系统归纳相应研究方法,包括多任务学习架构的搭建、对比学习范式的应用、可解释性强化路径的探索等,并指出多模态信息融合、非结构化文本高效处理、小样本优化等未来研究方向。 展开更多
关键词 法律判决预测 深度学习 阶段性挑战 多任务学习 长文本处理
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基于多门共享—私有混合专家的漏洞CVSS度量预测系统
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作者 王晓龙 杜晔 +2 位作者 郑天帅 陈奇芳 关昌昊 《信息工程大学学报》 2026年第1期72-80,共9页
针对专家人工评定的通用漏洞评分系统(CVSS)主观性强、效率低下以及现有自动化预测方法无法有效利用CVSS各度量特征间的关联与差异的问题,提出一种基于多门共享—私有混合专家(MSPMoE)的漏洞CVSS度量预测模型。该模型可通过共享—私有... 针对专家人工评定的通用漏洞评分系统(CVSS)主观性强、效率低下以及现有自动化预测方法无法有效利用CVSS各度量特征间的关联与差异的问题,提出一种基于多门共享—私有混合专家(MSPMoE)的漏洞CVSS度量预测模型。该模型可通过共享—私有混合专家机制,协同利用各度量间的共享特征与特有特征。首先,通过收集到的漏洞描述语料库对DistilBERT预训练模型进行微调,作为模型的特征编码器;其次,设计动态特征提取模块,以自适应地选择最优特征提取策略;最后,使用多门共享—私有混合专家作为分类器,其中共享专家网络用于捕获度量间的共享特征,私有专家网络则专注于提取各度量的私有特征,并通过门控网络动态控制不同专家的权重,使得模型能够平衡共享知识与私有知识,从而实现CVSS度量的精准预测。实验结果表明,所提模型在7个CVSS度量上的预测准确率优于现有最佳方法,在8个度量上的平均准确率达到83.32%。 展开更多
关键词 CVSS度量预测 漏洞评估 多任务学习 自然语言处理 大模型
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过程追踪视角下焦虑情绪对延迟选择的影响及机制:任务框架的调节作用
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作者 王怀勇 徐田田 叶青 《心理与行为研究》 北大核心 2026年第1期122-129,共8页
从过程追踪视角出发,运用眼动技术通过3个系列实验逐步深入探讨焦虑情绪对延迟选择的影响,及信息加工时间与任务框架在其中的中介和调节作用。结果发现:(1)焦虑影响延迟选择,即焦虑情绪组被试比非焦虑情绪组被试更倾向做出延迟选择;(2)... 从过程追踪视角出发,运用眼动技术通过3个系列实验逐步深入探讨焦虑情绪对延迟选择的影响,及信息加工时间与任务框架在其中的中介和调节作用。结果发现:(1)焦虑影响延迟选择,即焦虑情绪组被试比非焦虑情绪组被试更倾向做出延迟选择;(2)信息加工时间在焦虑对延迟选择的影响中起部分中介作用;(3)任务框架分别调节焦虑对信息加工时间与延迟选择的影响,即在积极框架下,有焦虑情绪的被试加工时间更长、更倾向延迟选择,而在消极框架下两组被试的延迟选择偏好无显著差异;(4)任务框架调节信息加工时间在焦虑与延迟选择关系中的中介作用,表现为有调节的中介,即在积极框架下,有焦虑情绪的被试加工时间更长而使其更倾向延迟选择,在消极框架下两组被试加工时间与延迟选择偏好无显著差异,中介效应不显著。研究结果对理解焦虑情绪如何及何时影响延迟选择,以及如何依据不同任务框架调节个体的焦虑水平进而灵活做出延迟或即时决策均有一定启示。 展开更多
关键词 焦虑情绪 延迟选择 信息加工时间 任务框架 眼动
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二语词汇间接学习与认知加工层次——评Laufer和Hulstijn的“Task-Induced Involvement”建构的提出 被引量:6
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作者 段士平 石志亮 《天津外国语学院学报》 2003年第2期29-31,共3页
以Craik和Lockhart(1 972 )的认知加工层次理论为理论框架对二语词汇间接学习的必要性进行了详尽阐述。但由于认知加工层次不宜观察 ,难以操作、测量 ,间接学习也有其局限性。因此 ,依据Laufer和Hulstijn(2 0 0 1 )的“任务诱导型参与... 以Craik和Lockhart(1 972 )的认知加工层次理论为理论框架对二语词汇间接学习的必要性进行了详尽阐述。但由于认知加工层次不宜观察 ,难以操作、测量 ,间接学习也有其局限性。因此 ,依据Laufer和Hulstijn(2 0 0 1 )的“任务诱导型参与活动”建构 。 展开更多
关键词 词汇间接学习 上下文语境 认知加工层次 "任务诱导型参与活动"建构
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基于作业分析法的C公司备料优化研究
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作者 徐廷旺 《现代工业经济和信息化》 2026年第1期234-237,241,共5页
针对某汽车线束企业C公司计划备料作业流程不合理和生产效率低的问题,通过作业分析和动作分析将操作者的作业过程具体化和精细化,再利用ECRS原则和动作经济原则进行改善,通过模特排时法计算改善前后标准作业时间,直观地体现出作业改善... 针对某汽车线束企业C公司计划备料作业流程不合理和生产效率低的问题,通过作业分析和动作分析将操作者的作业过程具体化和精细化,再利用ECRS原则和动作经济原则进行改善,通过模特排时法计算改善前后标准作业时间,直观地体现出作业改善的效果。计划备料作业时间由54.60 s下降至19.01 s,缩短66%,生产效率提高,有益于公司经济效益的提升。 展开更多
关键词 工业工程 作业分析 流程优化 模特排时法
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二语词汇伴随性学习与“Task-Induced Involvement”建构 被引量:26
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作者 石志亮 《西安外国语学院学报》 2003年第4期54-56,共3页
本文以认知加工层次理论为理论框架 ,对二语词汇伴随性学习的必要性和局限性进行了详尽的阐述。但由于认知加工层次理论不宜观察、难以操作、无法测量 ,因此 L aufer & Hulstijn提出了“任务诱导型参与活动”建构 ,作者依据该建构... 本文以认知加工层次理论为理论框架 ,对二语词汇伴随性学习的必要性和局限性进行了详尽的阐述。但由于认知加工层次理论不宜观察、难以操作、无法测量 ,因此 L aufer & Hulstijn提出了“任务诱导型参与活动”建构 ,作者依据该建构对二语词汇伴随性学习理论进行了一些新的探讨。 展开更多
关键词 第二语言 伴随性学习 英语词汇 语境 认知加工层次理论 任务诱导型参与活动
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极端环境图像退化、处理与应用研究综述
16
作者 赵致远 高君宇 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第2期386-408,共23页
极端弱光、雾霾与恶劣天气、水下浑浊等环境正从“边缘工况”走向视觉系统的常态场景,使成像信噪比极低、退化机理复杂、目标尺度微小和分布外风险并存,传统视觉模型在智慧城市、自动驾驶、深空深海探测等关键应用中面临明显性能瓶颈。... 极端弱光、雾霾与恶劣天气、水下浑浊等环境正从“边缘工况”走向视觉系统的常态场景,使成像信噪比极低、退化机理复杂、目标尺度微小和分布外风险并存,传统视觉模型在智慧城市、自动驾驶、深空深海探测等关键应用中面临明显性能瓶颈。现有研究多围绕单一退化类型或单一任务展开,从统一退化建模、整机感知链路与评估范式转变视角进行系统梳理的工作仍较匮乏。为此,对极端环境图像处理与应用进行了围绕“退化-感知-评估”闭环的一体化研究:在成像物理与统计特性基础上,对极端环境下的光学退化过程给出统一描述,将环境扰动与成像系统参数共同纳入抽象退化算子,分析其对从信号采集、图像增强到高层语义理解各环节的累积效应;在此框架下,对传统物理先验方法与深度学习方法在增强与复原、检测与识别中的角色分工与耦合方式进行归纳,梳理增强-感知一体化设计、任务驱动复原与安全约束建模等关键技术路径;结合典型应用场景,对评估体系从像素级质量指标向任务效果、风险感知与系统级稳定性的范式迁移进行了系统分析,提炼出面向极端环境的多维评价要素及其相互关系。形成了贯穿退化机理刻画、感知系统建模与评估标准重构的分析框架,为理解现有方法适用边界、识别不同场景下的关键瓶颈提供了结构化视角,并据此提出了极端环境视觉建模、跨模态协同感知以及任务-安全一体化评测等后续研究方向。 展开更多
关键词 极端环境 图像处理 视觉分析 图像退化 任务效果
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基于“教—学—评”一体化的初中化学教学探讨
17
作者 刘文莹 《成才之路》 2026年第1期93-96,共4页
基于“教—学—评”一体化的初中化学教学应遵循目标一致性、方法多样性、过程融合性等基本原则,以推动教学高效有序开展。当前,初中化学“教—学—评”一体化教学仍然面临一定困境,如重教学轻评价、重灌输轻技巧、重外显轻内隐等。教... 基于“教—学—评”一体化的初中化学教学应遵循目标一致性、方法多样性、过程融合性等基本原则,以推动教学高效有序开展。当前,初中化学“教—学—评”一体化教学仍然面临一定困境,如重教学轻评价、重灌输轻技巧、重外显轻内隐等。教师要构建“三维一体”目标体系,开展“任务驱动”教学活动,运用“靶向精准”学习指导,构建“多元评价”新体系,旨在突破当前教学困境,提升初中化学“教—学—评”一体化教学质量。 展开更多
关键词 初中化学 教学目标 教学评价 教学过程 实践任务 核心素养
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基于FPGA和DSP协同处理的电力线载波通信系统设计与实现
18
作者 田雨 张涪森 《通信电源技术》 2026年第4期38-40,共3页
电力线载波通信技术作为智能电网信息传输的重要手段,面临信道环境复杂与干扰严重等难题。针对传统单一处理器架构在实时性和运算能力上的不足,提出一种现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)与数字信号处理器(Digital ... 电力线载波通信技术作为智能电网信息传输的重要手段,面临信道环境复杂与干扰严重等难题。针对传统单一处理器架构在实时性和运算能力上的不足,提出一种现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)与数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)协同处理的系统架构。该系统架构充分发挥FPGA并行处理和DSP高速运算的优势,通过动态任务分配机制和双缓冲零拷贝数据交互策略,实现高效的协同工作模式。同时,系统采用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)调制技术,结合自适应信道估计算法,有效抵抗电力线信道的频率选择性衰落。实测结果表明,系统在典型电力线信道环境下通信速率与误码率均达到了设计指标,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)加速比与整体系统加速比显著优于传统单处理器方案,系统功耗满足台区终端长期运行要求,在强干扰环境下仍能够保持稳定通信,为电力线载波通信的工程应用提供了可行方案。 展开更多
关键词 电力线载波通信 现场可编程门阵列(FPGA) 数字信号处理器(DSP) 协同处理 动态任务分配
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农业科学数据自动挖掘框架设计与实践
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作者 蓝晨阳 路长发 +2 位作者 朱小杰 段军磊 任浩 《数据与计算发展前沿(中英文)》 2026年第1期119-128,共10页
【背景】农业数字化转型促使大数据技术广泛应用,但传统数据处理方式仍面临处理流程复杂、传统工具集成困难等挑战。【目的】本文提出一种农业科学数据自动挖掘框架,通过智能化流水线架构PiFlow解决数据处理与应用场景的动态适配问题。... 【背景】农业数字化转型促使大数据技术广泛应用,但传统数据处理方式仍面临处理流程复杂、传统工具集成困难等挑战。【目的】本文提出一种农业科学数据自动挖掘框架,通过智能化流水线架构PiFlow解决数据处理与应用场景的动态适配问题。【方法】融合流式处理引擎与有向无环图(DAG)任务编排技术,构建支持流批一体计算的异构数据流水线;采用模块化服务设计与容器化动态扩展机制,建立统一接口规范的组件抽象层,集成通用数据处理模块与领域专用挖掘工具;结合可视化交互引擎与预置算法模板库,实现复杂分析流程的低代码化构建。最后,基于六层子系统架构(处理流水线、执行引擎、调度、监控、日志及可视化引擎)构建原型系统。【结论】经作物基因组选择、耕地资源评价等场景验证,显著提升了多维度农业数据分析效率与跨场景复用性,为精准农业决策提供了可扩展的技术支撑。 展开更多
关键词 农业大数据 异构数据流水线处理 动态组件扩展 可视化任务编排 预置模板库
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基于时间稀疏注意力的多任务流程偏差预测
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作者 张远坚 方娜 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2026年第1期13-17,共5页
由于各种因素影响,业务流程执行不可避免会出现偏差,精准预测流程执行偏差可显著提升风险预警的及时性,避免流程失控。当前偏差预测方法多侧重于判断偏差是否发生,较少考虑其时序特征,导致在流程执行过程中对偏差的前瞻性识别能力有限... 由于各种因素影响,业务流程执行不可避免会出现偏差,精准预测流程执行偏差可显著提升风险预警的及时性,避免流程失控。当前偏差预测方法多侧重于判断偏差是否发生,较少考虑其时序特征,导致在流程执行过程中对偏差的前瞻性识别能力有限。针对此问题,提出MAMT方法以关注时序特征。首先,基于对齐结果构建偏差标签和偏差剩余时间标签;然后,利用融合时间感知和稀疏掩码的时间稀疏注意力机制层以捕捉前缀迹时序特征;最后,通过多任务学习层完成偏差预测和偏差剩余时间预测,并基于置信度动态控制偏差剩余时间输出。实验结果表明,MAMT在多个真实事件日志上的预测效果优于对比方法。 展开更多
关键词 偏差预测 一致性检查 预测性过程监控 注意力机制 多任务学习
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