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信息技术
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姚彦茹

月刊

1009-2552

hein@mail.hein.com.cn

0451-82629512 87220301

150090

哈尔滨市南岗区华山路12号

信息技术/Journal Information TechnologyCSTPCD
查看更多>> 1977年创刊，由中国电子信息产业发展研究院、黑龙江省信息技术学会主办的自动化技术与计算机技术类刊物。该刊为中国科技核心期刊，国内外公开发行。办刊宗旨是大力宣传国家信息基础建设和信息产业发展形势，深入报导国内外信息技术发展趋势，交流信息化经验，推介信息产业界精英及其管理思想。刊载范围：计算机网络与通信、软件技术、控制技术、计算机应用技术等。设有基金项目、研究与探讨、应用技术、综述与评论专栏。
正式出版
收录年代

    基于改进SSD的高空绝缘子缺陷检测算法

    俞俊武丽付相为张征浩...
    72-79页
    查看更多>>摘要：针对高空绝缘子背景复杂、缺陷目标较小等因素造成小目标检测效果不佳，提出了一种改进的基于残差融合注意力模块的SSD(Residual Fusion Attention Module，RFAM-SSD)小目标检测算法。首先将网络一分为二，主干网络通过残差网络的多重特征循环融合模块(ResNet Multiple Cycle Fea-ture Fusion Module，RES-MFCFM)得到特征层，经过卷积得到六个预测特征层，分支网络通过卷积得到对应的六个特征层，两分支通过RFAM，得到最终的六个特征层来检测目标;设计Focal-IOU Loss来代替原损失，提高检测效果。实验表明改进后的算法mAP为92。4％，比原始SSD算法提高了 7。2％，且满足实时检测需求，表明该检测算法对于绝缘子缺陷小目标有较好的检测效果。

    小目标检测SSD算法残差网络注意力机制特征融合

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    基于AIS算法和Lambda的医学图书馆推荐系统构建

    张炯娜王若瑶何晓茜
    80-85,92页
    查看更多>>摘要：文中提出了一种基于人工免疫系统(AIS)算法和Lambda架构的医学图书馆智能推荐系统。该系统通过提取用户的浏览历史、阅读习惯等特征，构建用户兴趣模型。然后基于AIS算法的免疫克隆选择机制产生个性化的推荐结果。同时，系统采用Lambda架构实现了实时推荐功能。实验结果显示，与基于协同过滤的推荐系统相比，该系统的推荐精度可达73％，召回率达72％。实时推荐的延迟在毫秒级，满足图书馆用户的实时性需求。该系统为用户提供了及时、个性化的医学图书馆推荐服务，提高了图书馆利用率和读者满意度。

    AIS算法Lambda架构医学图书馆智能推荐系统模型训练个性化推荐

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    一种人力资源管理及任务调度的新型专家网络

    吴超佟鹏飞郑晖曹远见...
    86-92页
    查看更多>>摘要：网格系统是指将多个位置资源的联合以实现共同的目标，人力资源是组织的重要资产之一，对其实现起着重要作用。基于此提出了一种名为专家网格(EG)的网格架构，提供基础设施，通过对客户请求的作业进行最优分配，以增加客户满意度。实验结果表明，EG减少了人力资源的空闲时间、客户的延迟时间和人力资源的加班时间，以实现更高水平的客户满意度和组织的更好性能。

    专家网格专家管理网格服务人力资源日程安排

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    基于TS-BP算法的岗位配置与绩效预测模型构建

    余玥岳晓婧张戈张旸...
    93-100,108页
    查看更多>>摘要：人工智能的发展为企事业单位的人力岗位配置和绩效管理的进一步优化提供了更多更有效的手段。文中基于人工智能技术研究了人力岗位配置模式和绩效预测模型，阐述了人工智能与劳动关系之间的互动机制，并结合趋势预测模型和波动预测模型提出了基于TS-GABPNN预测方法的绩效预测模型，同时对模型的有效性和优越性进行了分析。结果表明，相对于GABPNN预测方法，基于TS-GABPNN的绩效预测模型具有一定的优越性，其对绩效指标预测的误差值在4％以内。

    人工智能人力资源绩效管理TS-GABPNN预测模型

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    基于IGWO-Attention-GRU的短期电力负荷预测模型

    徐利美贺卫华李远朱燕芳...
    101-108页
    查看更多>>摘要：为了提高短期电力负荷的预测精度，针对电力负荷序列波动性强、复杂性高的特点，综合考虑气象因素及日期类型的影响，文中提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)优化Attention-GRU网络的短期电力负荷预测模型。首先，构建Attention-GRU网络;其次，对灰狼优化算法(GWO)进行改进，并利用IGWO寻找Attention-GRU网络的超参数;最后，使用IGWO-Attention-GRU模型在电力负荷数据集上进行实验，并与多种预测模型进行比较。实验结果表明，IGWO-Attention-GRU模型的MAPE、RMSE和MAE值均为各种预测模型中最低，验证了 IGWO-Attention-GRU模型的优越性。

    短期电力负荷预测GRU网络Attention机制改进灰狼优化算法超参数寻优

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    知识图谱与深度学习在自动艺术分析中的应用

    王炼
    109-114,123页
    查看更多>>摘要：为了提高艺术品属性预测的准确性，提出了一种新的分类模型ArtGraph。该模型采用了多模态学习策略和多任务策略，并在测试时采用了特定的方法。为了构建知识图谱，使用了 WikiArt和DBpedia，并提出了一种基于知识图谱的艺术品属性预测方法。通过实验证明了该方法的有效性和准确性。

    人工智能深度学习计算机视觉图神经网络数字人文

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    融合深度主动学习的军事物流实体识别研究

    罗少锋詹威威王静陈可夫...
    115-123页
    查看更多>>摘要：针对军事领域实体识别模型训练需要大量标注语料，且开源语料数据缺乏等问题，提出一种融合主动学习与深度学习的军事物流需求实体识别模型训练方法。将不同选样策略的主动学习方法融入BERT-BiLSTM-CRF模型训练中，通过筛选有价值的训练样本，快速提升军事物流需求实体识别模型的泛化能力，同时也减少了样本标注的数量，实现使用少量标注语料训练模型。实验表明，在保证模型性能的前提下，不确定性和多样性的选样策略分别使人工标注量减少56。25％、62。5％，有效降低模型训练所需样本量，对语料缺少的军事物流领域需求实体识别任务具有重要意义。

    军事物流BERT实体识别主动学习深度学习

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    虚实融合的中药材三维展示系统

    张琦李振鹏胡钰嫣周华英...
    124-129,135页
    查看更多>>摘要：为解决目前公开的中药材图像网站的数据规模较小、展示方式局限于以图文为主等问题，结合三维建模技术与PBR流程技术构建虚拟中药材三维模型，采用B/S结构，基于Web3D技术实现提出AR+中药材虚拟展示系统。该系统不仅可以检索某个中药材的图文信息，还可以查看该中药材的三维模型，进行360度全方位观察中药材。此外，系统精准稳定地实现了虚拟中药材与真实环境的叠加显示，最后测试了不同的移动设备在加载模型文件时的时间。增强现实(AR)+中药材展示可以大大提升用户学习鉴别中药材的沉浸感与体验感，是互联网+中医药的一次创新应用。

    增强现实(AR)虚拟中药材虚实融合沉浸感渲染

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    基于卷积神经网络的远程学习参与度检测

    刘莹
    130-135页
    查看更多>>摘要：为使用面部表情来检测在线学习者在其教育活动中的参与度，研究了三种不同的基本卷积神经网络模型和一种新提出的卷积神经网络模型，包括全卷积网络(All-CNN)、网络中的网络(NiN-CNN)和非常深的卷积网络(VD-CNN)，根据三个基本模型的优势特征提出新的模型，线性卷积层被多层感知器替换，使用小的(3×3)卷积滤波器增加网络的深度，并将一些最大池化层替换为带有增加步幅的卷积层。将四个模型应用于E-环境中的情感状态数据集(DAiSEE)，分析其在学习者参与度检测中的性能，结果显示提出的模型优于其他模型。

    深度学习卷积神经网络在线学习环境参与度检测面部表情

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    基于智能感知与AR的电力设备故障检测识别技术

    李建路朱珠李柯王振乾...
    136-140,148页
    查看更多>>摘要：针对运检人员难以及时作出判断并进行维修的问题，将增强现实(Augmented Reality，AR)和深度学习相结合，设计了一种基于AR-OP-CNN-GRU的电力设备故障检测模型。基于AR技术从数据层、服务层和应用层构建出电力设备故障整体诊断模型，再利用自适应中值滤波方法对图像进行去噪，将最大类间方差法(OTSU)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network，PCNN)结合快速提取故障区域。同时，提出了一种电力设备故障识别算法，构建出融合了局部特征预提取模块的CNN-GRU故障诊断模型。算例分析结果表明，所提AR-OP-CNN-GRU电力设备故障检测模型能够对虚拟电力设备的故障进行快速精确的检测识别。

    智能感知增强现实检测识别卷积网络门控循环单元

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