论文部分内容阅读
基于随机游走的图元统计近似算法研究
【摘 要】
：
图元是指图中节点数目较少的连通诱导子图,图元分析在生物化学和社会科学等领域有着广泛的应用。图元在图中的数量和比例可以揭示图的一些特征,统计这些图元统计量在图元分析中占有很重要的地位。现在图的规模越来越大,枚举出所有图元数量代价很高,近几年人们大多用随机采样算法来估计图元统计量。其中,基于随机游走的图元采样算法因其不需要全图信息的特性得到了重视。然而基于随机游走的图元统计近似算法有的不能很好的支持任
【机 构】
：
中国科学技术大学
【出 处】
：
中国科学技术大学
【发表日期】
：
2021年08期
【基金项目】
：
其他文献
生成具有所需特性的分子是化学和药学领域的重要任务。历史上,许多重要化合物的发现都是出于偶然因素。随着技术的发展,人们开始不断探索根据化学属性生成所需分子的方法。然而,传统的分子生成流程需要耗费大量的人力和专家知识。为了缓解上述问题,本文开展基于数据驱动的分子生成研究,通过对分子空间特点研究,了解分子生成的特点,进而设计合适的算法,解决分子生成问题的难点。具体的工作和创新如下:首先,本文提出了一种适
学位
近年来,自动文本摘要已经成为了人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一。自动文本摘要旨在提取出原始文本中的关键信息,并生成一段语义通顺且简洁准确的摘要,其目的是为了提高用户浏览信息的效率。随着深度学习的发展,当今的自动文本摘要模型主要基于序列到序列框架构建。然而,目前序列到序列框架在自动文本摘要中的应用也存在着诸多问题,例如集外词生成困难、无法有效地对单词之间的联系进行建模、缺乏对关键信息提取
学位
随着在线教育的蓬勃发展,数以百万计的教学视频和习题被制作和收集。传统的资源使用方式已无法满足海量教育资源的高效应用需求,基于相似度的资源检索和推荐已成为智能教育的重要研究内容,而其中的关键问题是如何度量资源间的相似度。在此背景下,针对教学视频和习题的相似度分析方法是一项具有巨大研究意义和应用价值的基础性研究。然而,由于多模态教学视频表征复杂、教学视频和习题跨模态语义关联困难、细粒度标注数据稀少等挑
学位
近些年来,短视频平台随着移动互联网的兴起正处于飞速发展的过程中,同时视频应用也给移动运营商的核心网络带来了巨大的流量压力。国内5G基站以及公共场所的无线局域网也在不断的扩建中。利用移动边缘缓存技术可以将短视频缓存到基站或者无线接入点这些边缘节点上,从而减少流量的传输,缓解链路压力。同时相对于传统的VoD(Video On Demand)平台,短视频平台用户的上传、评论等行为都有着自己的特点。相对于
学位
近年来,智能语音终端已经普及到我们生活的每个角落,它们为日常生活带来了许多便利,但同时也会引发蕴含在用户语音中隐私的泄露,这可能对用户的财产安全、人身安全形成威胁。为了避免语音终端服务商以及潜在的攻击者对用户语音的暗自利用,本文基于循环对抗生成神经网络提出了一种跨模型的语音情绪隐私保护框架机制Privacy++,该机制不仅可以保护用户语音蕴含的情绪隐私,还可以让用户继续享受智能语音服务,实现在安全
学位
空气污染是一个日益严重的全球性问题,关乎到人们的生命和健康。近年来,随着工业排放的严格控制和机动车总量的快速增加,交通污染问题已经成为可持续发展面临的主要挑战。因此,全面解读和分析交通和空气质量的关联性,以支持更有效和可持续的环境治理非常重要。然而,传统方法参数假设较多以及未在交通和PM2.5浓度之间建立明显关系,导致不能有效地量化交通排放和空气质量的关联性。本文基于多源异构数据,利用可追溯的深度
学位
随着信息时代的到来,我们每天都在产生大量的数据。这其中,有大量非结构化的文本数据,例如在因特网上高速传送的网络数据包、日常收发的邮件、基因测序得到的生物基因序列和计算机系统记录的各种日志文件。一方面,我们可能需要出于安全的目的监控某个系统中的文本数据流。比如,我们可以对接收的TCP网络包进行深度的检测,从而保护计算机系统不被入侵和损坏。另一方面,我们可以从这些文本数据中挖掘很多有价值的信息。例如,
学位
近年来,随着互联网的普及,数据存储领域呈现出数据规模飞速增长、非结构化数据不断增加等新的趋势,使得传统的关系型数据库无法满足人们日益增长的数据存储需求。而键值存储系统由于其简单灵活的接口和良好的性能,被广泛使用于不同数据密集型应用中,国内外也有大量的研究工作围绕其展开。本文围绕键值存储系统的内存使用,从两个方面开展研究工作:一方面,从键值存储系统本身来说,LSM-Tree作为键值存储系统中的常用数
学位
轮胎作为机动车最重要的零部件之一,直接影响到机动车的行车安全。为了保障道路交通安全,轮胎厂商会对流入市场的轮胎进行全面的质量检测。目前,国内大多数轮胎生产厂家依然采用人工方式对轮胎进行质量检测。为了进一步提高生产效率和节约生产成本,一些基于图像处理和深度学习的轮胎缺陷检测算法已经在实际生产过程中得到了应用。如何有效地将现有的识别算法进行组合或改进,从而提高轮胎自动化缺陷检测算法的精确度以及检测速率
学位
互联网金融领域作为一个由互联网技术和传统金融应用融合产生的领域,正在受到越来越多的关注。这些研究一方面涵盖了从投资者决策影响因素的定性分析到金融商品融资成功率的预测等各个问题;另一方面也揭示了在研究过程中,考虑投资者和金融商品二者之间的决策交互是至关重要的。在这些研究问题中,有一类问题,即追踪融资商品的动态变化,因其良好的现实意义和技术难度而尚处在研究之中。现有的一些工作或是把这个问题当作时间序列
学位