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大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展 被引量：39
1
作者 车万翔 窦志成 +20 位作者 冯岩松 桂韬 韩先培 户保田 黄民烈 黄萱菁 刘康 刘挺 刘知远 秦兵 邱锡鹏 万小军 王宇轩 文继荣 严睿 张家俊 张民 张奇 赵军 赵鑫 赵妍妍 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1645-1687,共43页
近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督... 近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化性,从而对传统自然语言核心任务产生了巨大的冲击和影响.本文就大模型对自然语言处理的影响进行了详细的调研和分析,试图探究大模型对自然语言处理核心任务带来哪些挑战和机遇,探讨大模型将加强哪些自然语言处理共性问题的研究热度,展望大模型和自然语言处理技术的未来发展趋势和应用.分析结果表明,大模型时代的自然语言处理依然大有可为.我们不仅可以将大模型作为研究方法和手段,学习、借鉴大型语言模型的特点和优势,变革自然语言处理的主流研究范式,对分散独立的自然语言处理任务进行整合,进一步提升自然语言核心任务的能力;还可就可解释性、公平性、安全性、信息准确性等共性问题开展深入研究,促进大模型能力和服务质量的提升.未来,以大模型作为基座,拓展其感知、计算、推理、交互和控制能力,自然语言处理技术将进一步助力通用人工智能的发展,促进各行各业的生产力进步,更好地为人类社会服务. 展开更多
关键词 ChatGPT 对话式大模型 大型语言模型 自然语言处理 通用人工智能
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多目标进化算法性能评价指标研究综述 被引量：40
2
作者 王丽萍 任宇 +1 位作者 邱启仓 邱飞岳 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1590-1619,共30页
多目标进化算法根据性能评价指标衡量其优劣,主要从算法所求解集的质量、算法求解效率以及算法鲁棒性三方面来评价,并侧重于解集的质量,现有的相关工作缺乏对评价指标数学性质的分析.本文将评价指标按性能标准分为四类:计数指标、收敛... 多目标进化算法根据性能评价指标衡量其优劣,主要从算法所求解集的质量、算法求解效率以及算法鲁棒性三方面来评价,并侧重于解集的质量,现有的相关工作缺乏对评价指标数学性质的分析.本文将评价指标按性能标准分为四类:计数指标、收敛性指标、多样性指标、综合性指标,其中计数指标统计符合指标要求的解个数或比例,收敛性指标衡量解集与参考集的贴近程度,多样性指标衡量解集分布的均匀程度与求解极端值的能力,并按性质类型分为分布性指标、延展性指标和同时衡量前两者的指标,综合性指标同时衡量收敛性和多样性,并按适用范围分为通用指标和专用指标.本文对比分析了77种指标的参考集、比较函数以及时间复杂度,并从高维目标适应性、离群点敏感性、参考集合理性、指标值最优性四个方面对部分指标进行了分析,为研究者们选择合适的指标提供方法,以应对不同环境下的复杂问题.最后展望了多目标进化算法性能评价有待进一步研究的方向. 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 评价指标 收敛性 多样性
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基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析 被引量：36
3
作者 郝唯杰 杨强 李炜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期158-167,共10页
随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分... 随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。 展开更多
关键词 IEC 61850 分形自回归积分滑动平均模型 智能变电站 通信流量 回归模型
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深度伪造与检测技术综述 被引量：31
4
作者 李旭嵘 纪守领 +5 位作者 吴春明 刘振广 邓水光 程鹏 杨珉 孔祥维 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期496-518,共23页
深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功,超越了众多传统的方法.然而近年来,深度学习技术被滥用在假视频的制作上,使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息,并合成虚假的... 深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功,超越了众多传统的方法.然而近年来,深度学习技术被滥用在假视频的制作上,使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息,并合成虚假的语音来制作色情电影、虚假新闻、政治谣言等.为了消除此类伪造技术带来的负面影响,众多学者对假视频的鉴别进行了深入的研究,并提出一系列的检测方法来帮助机构或社区去识别此类伪造视频.尽管如此,目前的检测技术仍然存在依赖特定分布数据、特定压缩率等诸多的局限性,远远落后于假视频的生成技术.并且不同学者解决问题的角度不同,使用的数据集和评价指标均不统一.迄今为止,学术界对深度伪造与检测技术仍缺乏统一的认识,深度伪造和检测技术研究的体系架构尚不明确.回顾了深度伪造与检测技术的发展,并对现有研究工作进行了系统的总结和科学的归类.最后讨论了深度伪造技术蔓延带来的社会风险,分析了检测技术的诸多局限性,并探讨了检测技术面临的挑战和潜在研究方向,旨在为后续学者进一步推动深度伪造检测技术的发展和部署提供指导. 展开更多
关键词 深度学习 深度伪造 假视频 取证 检测技术
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构建基于5G通讯技术的大型社会活动医疗急救保障系统 被引量：28
5
作者 李强 田雨 +8 位作者 张旻海 赵英浩 林高兴 庾航 王理 周骁钰 王旭 张茂 李劲松 《中华急诊医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1231-1236,共6页
目的构建基于5G通讯技术的大型社会活动医疗急救保障信息系统,以提高医疗保障服务的水平和效率。方法研究于2016年3月至2019年9月在杭州完成。基于大型社会活动医疗急救保障的需求和服务流程,围绕现场急救-上报指挥中心-专家远程会诊-... 目的构建基于5G通讯技术的大型社会活动医疗急救保障信息系统,以提高医疗保障服务的水平和效率。方法研究于2016年3月至2019年9月在杭州完成。基于大型社会活动医疗急救保障的需求和服务流程,围绕现场急救-上报指挥中心-专家远程会诊-救护车调度和转运-医院接收的过程,建设现场急救移动终端、车载急救终端、专家远程会诊终端、医院终端和指挥调度中心5个信息终端,实现文本、患者生理指标、音频、图片、视频信息的即时互通和智能化调度决策。结果成功构建基于5G的大型社会活动医疗急救保障系统,由指挥监控平台、现场救援平台、后送支援平台三大部分组成。(1)指挥监控平台通过Web页面,展示现场医疗组、救护车、医院、专家的信息并实现随时的多方视频交流,以及患者目前病情的文本、声音、图像信息,实现指挥调度、显示统计汇总信息。(2)现场救援终端包括患者信息输入、视频信号采集和生理信息获取设备,实现多种方法病情录入、生命体征和生理信息采集、多角度视频获取,传输至指挥中心。(3)后送支援平台包括车载急救终端、远程专家会诊终端、医院终端和无人机系统。车载终端可以和现场救护组进行扫描交接,转运途中病情和生理信息记录,也可以获取和传递监护仪、心电图和超声信息。医院终端能够第一时间获取患者信息,做好院内急救准备。远程专家端可以受指挥中心和医院终端调度,随时加入远程会诊。无人机系统可以实现任何两个地点之间的物资转运。结论本系统能够初步满足大型社会活动医疗急救保障的需求,实现现场急救-救护车转运-医院救治过程中快速的信息传递、调度决策和统计汇总功能,有待于在完整的5G网络和真实场景下不断优化。 展开更多
关键词 大型社会活动 医疗急救保障 信息系统 5G技术
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基于Φ-OTDR的光纤分布式传感信号处理及应用 被引量：26
6
作者 吴慧娟 刘欣雨 饶云江 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第13期31-51,共21页
基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)原理的光纤分布式振动/声传感(DVS/DAS)技术在国家基础设施及城市安全监测中发挥着重要作用,但受城区强噪声背景、多源干扰及未知地埋条件的影响,DVS/DAS对目标事件检测识别的准确率成为制约其规模及应... 基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)原理的光纤分布式振动/声传感(DVS/DAS)技术在国家基础设施及城市安全监测中发挥着重要作用,但受城区强噪声背景、多源干扰及未知地埋条件的影响,DVS/DAS对目标事件检测识别的准确率成为制约其规模及应用的最大技术瓶颈。因此,在电子科技大学光纤光学研究中心对DVS/DAS硬件技术研究的基础上,分析了目前光纤DVS/DAS信号处理的难点问题,回顾了近年来DVS/DAS信噪分离、基于机器学习模型的多维信号检测识别算法的研究进展及重要应用案例,并对DVS/DAS信号处理的发展方向及趋势进行了展望。 展开更多
关键词 测量与计量 相位敏感光时域反射 光纤传感 信号处理 安全监测
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偏好多目标进化算法研究综述 被引量：24
7
作者 王丽萍 丰美玲 +2 位作者 邱启仓 章鸣雷 邱飞岳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1289-1315,共27页
多目标优化需要同时优化若干相互冲突的目标,其目的是获得均匀分布于整个Pareto前沿上的最优解集.然而在实际多目标优化问题中,决策者通常只对目标空间中部分区域内的Pareto最优解感兴趣,因此将决策者的偏好信息与多目标优化方法相结合... 多目标优化需要同时优化若干相互冲突的目标,其目的是获得均匀分布于整个Pareto前沿上的最优解集.然而在实际多目标优化问题中,决策者通常只对目标空间中部分区域内的Pareto最优解感兴趣,因此将决策者的偏好信息与多目标优化方法相结合成为进化计算领域的研究热点.偏好多目标进化算法通过引入决策者的偏好信息,将算法的搜索集中在决策者感兴趣的偏好区域,有效利用算法的计算资源,提高算法的求解效率,降低计算复杂度,同时有利于决策者高效地做出最终决策.本文从偏好的设置方法和算法性能两个角度介绍偏好多目标进化算法.在偏好的设置上,从占优关系、角度关系、权重向量和偏好集四个方面综述融入偏好信息的多目标进化算法;在算法性能上,从上述四类偏好的设置方法中各选取两种偏好算法进行仿真实验,从偏好策略的有效性、解集的整体性以及算法的复杂度三个方面进行实验对比并深入分析其优缺点.最后,总结了偏好多目标进化算法的未来发展趋势. 展开更多
关键词 多目标优化 偏好设置 占优关系 角度关系 权重向量 偏好集
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创新、产业结构升级与绿色经济发展的关联效应研究 被引量：24
8
作者 刘金全 魏阙 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2020年第11期28-34,共7页
本文应用PVAR模型对全国30个省份2002~2018年间创新水平、产业结构升级情况、绿色经济发展水平的面板数据进行了分析,深入研究了创新、产业结构升级和绿色经济发展之间的关联。研究结果表明:创新与产业结构升级、绿色经济发展水平之间... 本文应用PVAR模型对全国30个省份2002~2018年间创新水平、产业结构升级情况、绿色经济发展水平的面板数据进行了分析,深入研究了创新、产业结构升级和绿色经济发展之间的关联。研究结果表明:创新与产业结构升级、绿色经济发展水平之间的相互影响并不显著,但产业结构升级和绿色经济发展之间的因果关系较为显著。本文突破了产业结构升级对绿色经济发展单方面作用的传统观点,证实了产业结构升级和绿色经济发展之间存在互为因果、互相促进的关系。本文从理论上为各省根据实际情况鼓励创新、促进产业结构调整、实现绿色经济发展提供了决策依据。 展开更多
关键词 绿色经济发展 创新 产业结构升级 PVAR模型 环境规制 创新质量
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基于深度学习的图像目标检测算法综述 被引量：23
9
作者 张婷婷 章坚武 +4 位作者 郭春生 陈华华 周迪 王延松 徐爱华 《电信科学》 2020年第7期92-106,共15页
图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标,并确定他们的类别和位置,是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来,由于深度学习在图像分类方面的准确度明显提高,基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。首先介绍了图像目标检测模型中常... 图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标,并确定他们的类别和位置,是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来,由于深度学习在图像分类方面的准确度明显提高,基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。首先介绍了图像目标检测模型中常用的卷积神经网络;然后,重点从候选区域、回归和anchor-free方法的角度对现有经典的图像目标检测模型进行综述;最后,根据在公共数据集上的检测结果分析模型的优势和缺点,总结了图像目标检测研究中存在的问题并对未来发展做出展望。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像目标检测 深度学习 图像分类
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改进的双曲正切函数的变步长LMS算法 被引量：23
10
作者 章坚武 余皓 章谦骅 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期116-123,共8页
为了解决定步长LMS算法不能同时满足快速收敛和低稳态误差的问题,提出了一种基于改进双曲正切函数的变步长LMS算法(IVSSLMS)。该算法利用步长反馈因子的二范数和误差信号的相关值来调节步长,克服了定步长算法收敛速度慢及抗噪声能力差... 为了解决定步长LMS算法不能同时满足快速收敛和低稳态误差的问题,提出了一种基于改进双曲正切函数的变步长LMS算法(IVSSLMS)。该算法利用步长反馈因子的二范数和误差信号的相关值来调节步长,克服了定步长算法收敛速度慢及抗噪声能力差的问题;并从理论上分析了算法的性能,给出了参数的取值方法。仿真实验结果表明,在高/低信噪比条件下,IVSSLMS算法比已有变步长算法的收敛速度更快、稳态误差更小、系统跟踪能力更优。 展开更多
关键词 最小均方算法 双曲正切函数 稳态误差 归一化
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材料领域知识嵌入的机器学习 被引量：21
11
作者 刘悦 邹欣欣 +1 位作者 杨正伟 施思齐 《硅酸盐学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期863-876,共14页
数据驱动的机器学习因其能够快速拟合历史数据中的潜在模式并实现材料性能的精准预测,已被广泛应用于材料性能优化和新材料设计。然而,由于缺乏描述符间关联关系、材料性能驱动机制等材料领域知识的指导,数据驱动的机器学习在实际应用... 数据驱动的机器学习因其能够快速拟合历史数据中的潜在模式并实现材料性能的精准预测,已被广泛应用于材料性能优化和新材料设计。然而,由于缺乏描述符间关联关系、材料性能驱动机制等材料领域知识的指导,数据驱动的机器学习在实际应用中常常出现与材料基础理论认知或原理不一致的结果。本工作通过分析材料数据的特点和数据驱动的机器学习建模原理,厘清了数据驱动的机器学习应用于材料领域面临的三大矛盾:高维度与小样本数据的矛盾、模型准确性与易用性的矛盾、模型学习结果与领域专家知识的矛盾。藉此提出材料领域知识嵌入的机器学习作为上述矛盾的调和策略。进一步,面向“目标定义–数据准备–数据预处理–特征工程–模型构建–模型应用”的机器学习全流程,通过剖析相关的基础性和探索性工作,探讨了在机器学习各阶段实现材料领域知识嵌入的关键技术。最后,展望了材料领域知识嵌入机器学习的发展机遇和挑战。 展开更多
关键词 材料设计 机器学习 材料数据
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教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望 被引量：15
12
作者 曹培杰 谢阳斌 +4 位作者 武卉紫 杨媛媛 沈苑 左晓梅 黄宝忠 《现代教育技术》 2024年第2期5-12,共8页
从通用大模型到教育大模型,是人工智能大模型技术深化发展的重要趋势。基于对教育大模型发展现状、典型案例、潜在挑战的分析,文章认为教育大模型是适用于教育场景、具有超大规模参数、融合通用知识和专业知识训练形成的人工智能模型,... 从通用大模型到教育大模型,是人工智能大模型技术深化发展的重要趋势。基于对教育大模型发展现状、典型案例、潜在挑战的分析,文章认为教育大模型是适用于教育场景、具有超大规模参数、融合通用知识和专业知识训练形成的人工智能模型,是大模型技术、知识库技术及各类智能教育技术的集成,能够推动人类学习和机器学习的双向建构,进而提出了应用驱动、共建共享的创新架构和“以学习者为中心”的未来应用场景,旨在建立人工智能大模型与各类数字化教育应用的开放接口,持续训练和完善能够更好地解决教育专业问题的教育场景模型,形成让广大师生常态化使用的智能教育开放模型集群和知识库,在提炼和萃取深度教育知识的同时,破解人工智能教育应用中的风险和挑战。 展开更多
关键词 教育大模型 生成式人工智能 智能教育 教育大数据
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平台、性别与劳动:“女骑手”的性别展演 被引量：21
13
作者 孙萍 赵宇超 张仟煜 《妇女研究论丛》 CSSCI 北大核心 2021年第6期5-16,共12页
既有关于女性劳动者的研究多基于特定社会角色或职业类别,少有研究关注性别化劳动在平台经济下的微观实践。通过对女性外卖员的田野调查和深度访谈发现,女性外卖员在平台规制下的性别展演表现为动态的身份调整,从"示弱劳动"到... 既有关于女性劳动者的研究多基于特定社会角色或职业类别,少有研究关注性别化劳动在平台经济下的微观实践。通过对女性外卖员的田野调查和深度访谈发现,女性外卖员在平台规制下的性别展演表现为动态的身份调整,从"示弱劳动"到"优势劳动"的转化,以及基于社交媒体和社群所实现的"逆向连接"。这样的展演与平台经济下基于算法的"无差别"监管、精细化服务、情感规训等数字劳动机制密切相关。虽然受到生产领域下性别规范的羁绊,但女性外卖员能够依据情境化、个体化的送餐实践重新塑造属于自己的平台劳动话语,这样的性别展演凸显了性别与平台劳动的深层互动,也拓展了我们对于平台化性别劳动的理论反思。 展开更多
关键词 性别展演 性别规范 女性外卖员 平台 劳动
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价值导向型医保付费政策效果探讨——基于柳州市中医优势病种的实证分析 被引量：17
14
作者 黄成凤 申丽君 杨燕绥 《卫生经济研究》 北大核心 2022年第5期37-41,共5页
目的:评估按疗效价值付费的政策效果。方法:选取6个病种的患者作为研究对象,从医疗质量、成本和患者体验三个维度对柳州市中医优势病种按疗效价值付费的政策效果进行探讨。结果:柳州市中医优势病种按疗效价值付费政策具有低成本、高疗... 目的:评估按疗效价值付费的政策效果。方法:选取6个病种的患者作为研究对象,从医疗质量、成本和患者体验三个维度对柳州市中医优势病种按疗效价值付费的政策效果进行探讨。结果:柳州市中医优势病种按疗效价值付费政策具有低成本、高疗效和体验好的特点,但也存在住院时间过长、可选病种十分有限等问题。结论:柳州市应重点推进信息化建设,以可操作性为前提选择病种实行按疗效价值付费,并构建多维的医疗质量评价体系。 展开更多
关键词 中医优势病种 按疗效价值付费 政策效果
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沉浸式可视化综述 被引量：17
15
作者 叶帅男 储向童 巫英才 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期497-507,共11页
沉浸式可视化是一个新兴的研究领域,旨在通过沉浸式交互界面所提供的沉浸感与参与感充分运用人们的感知与操作能力,为数据分析推理与决策提供支持.以最新的沉浸式可视化研究为基础,首先从沉浸式感知的评估与运用出发,介绍视觉感知以及... 沉浸式可视化是一个新兴的研究领域,旨在通过沉浸式交互界面所提供的沉浸感与参与感充分运用人们的感知与操作能力,为数据分析推理与决策提供支持.以最新的沉浸式可视化研究为基础,首先从沉浸式感知的评估与运用出发,介绍视觉感知以及非视觉辅助感知在信息可视化中的应用方式与评估结果;然后对于可视化中的交互设计,分别从触摸、手势、注视与移动导航4种类别概述最新的交互技术;再针对可视化的创作工具,从桌面端、移动端以及多端融合3个方面进行创作工具的概述;最后对沉浸式可视化的产业趋势、应用以及挑战进行总结. 展开更多
关键词 沉浸式可视化 人机交互 自然用户界面 创作工具 虚拟现实 增强现实 可视分析
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计及线路随机故障的机会约束最优风电消纳模型 被引量：16
16
作者 陈哲 张伊宁 +3 位作者 黄刚 何宇斌 郭创新 张金江 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期363-370,共8页
在大规模风电并网的背景下,为提升电网运行的经济性与安全性,基于最优风电消纳比的概念提出一种计及输电线路随机故障的两阶段机会约束机组组合模型。一方面,采用机会约束量化风电出力的不确定性,确定最优的机组组合方式与风电消纳比;... 在大规模风电并网的背景下,为提升电网运行的经济性与安全性,基于最优风电消纳比的概念提出一种计及输电线路随机故障的两阶段机会约束机组组合模型。一方面,采用机会约束量化风电出力的不确定性,确定最优的机组组合方式与风电消纳比;另一方面,综合考虑电网基态与故障态的运行方式,在故障发生后引入弃风、切负荷等控制措施,保证电网的稳定运行。为应对机会约束模型带来的求解难题,采用采样平均近似算法处理机会约束,并通过双线性Benders分解法将原问题分解为预测风电出力下的预测主问题和风电出力波动条件下的场景子问题,主子问题迭代求解,得到系统优化运行策略。6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 最优风电消纳比 输电线路随机故障 机组组合 双线性Benders分解
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基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述 被引量：10
17
作者 冯斌 胡轶婕 +3 位作者 黄刚 姜威 徐华廷 郭创新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第17期187-199,共13页
随着新能源并网规模不断扩大,能源形式更加灵活多变,电力系统调度运行面临新的挑战。随着系统复杂度和不确定性增加,传统基于物理模型的优化方法难以建立精确的模型进行实时快速求解,而深度强化学习(DRL)可以从历史经验中自适应地学习... 随着新能源并网规模不断扩大,能源形式更加灵活多变,电力系统调度运行面临新的挑战。随着系统复杂度和不确定性增加,传统基于物理模型的优化方法难以建立精确的模型进行实时快速求解,而深度强化学习(DRL)可以从历史经验中自适应地学习调度策略并实时决策,避免了复杂的建模过程,以数据驱动的方式应对更高的不确定性和复杂度。文中首先介绍了新型电力系统调度运行问题;然后,介绍了DRL原理及其分类算法;接着,分析了各类DRL算法在求解新型电力系统调度决策问题时的优势与劣势;最后,对需进一步研究的方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度强化学习 新型电力系统 经济调度 最优潮流 机组组合
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基于信誉度与相异度的自适应拟态控制器研究 被引量：14
18
作者 沈丛麒 陈双喜 +1 位作者 吴春明 RUAN Wei 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第A02期173-180,共8页
针对现有的拟态控制器防御成本过高的问题,研究了能够抵抗未知攻击且防御成本相对较低的拟态控制器。首先,定义信誉度与相异度表征执行体集的脆弱程度与异构程度,并从三大模块进行创新。执行体选择模块基于相异度与信誉度选择脆弱程度... 针对现有的拟态控制器防御成本过高的问题,研究了能够抵抗未知攻击且防御成本相对较低的拟态控制器。首先,定义信誉度与相异度表征执行体集的脆弱程度与异构程度,并从三大模块进行创新。执行体选择模块基于相异度与信誉度选择脆弱程度最低且异构程度最大的执行体集。然后,利用信誉度指标优化现有的多模裁决。最后,通过引入负反馈模块动态更新各执行体信誉度,实现执行体集选择策略与多模裁决策略的动态更新。 展开更多
关键词 拟态控制器 信誉度 多模裁决 动态异构冗余
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基于边缘光抑制技术的双光束激光直写纳米光刻系统 被引量：12
19
作者 周国尊 何敏菲 +5 位作者 杨臻垚 曹春 谢飞 曹耀宇 匡翠方 刘旭 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期1-11,共11页
利用边缘光抑制技术,设计并研制了一套双光束激光三维直写光刻系统。该系统含有高速扫描振镜和三维纳米压电平台两组扫描机构,可以根据不同加工需求完成多种扫描模式下的微纳结构制造。分析了光刻光束中激发光与抑制光的能量变化对加工... 利用边缘光抑制技术,设计并研制了一套双光束激光三维直写光刻系统。该系统含有高速扫描振镜和三维纳米压电平台两组扫描机构,可以根据不同加工需求完成多种扫描模式下的微纳结构制造。分析了光刻光束中激发光与抑制光的能量变化对加工精度的影响,通过对光刻光束能量的精确控制,实现了基板表面最小线宽为64 nm的均匀线条和线宽为30 nm的悬浮线的稳定加工,加工结构的线宽变化符合理论预期。该系统在进行实用器件加工时,最高加工产率可达到0.6 mm;/min。使用该系统加工制造了多种微纳结构,证实了其具备加工大深宽比周期结构、复杂曲线结构和不规则三维结构的能力。 展开更多
关键词 激光技术 光学制造 受激发射损耗 激光直写 微纳光学器件
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基于深度学习的图异常检测技术综述 被引量：13
20
作者 陈波冯 李靖东 +3 位作者 卢兴见 沙朝锋 王晓玲 张吉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1436-1455,共20页
图异常检测旨在大图或海量图数据库中寻找“陌生”或“不寻常”模式,具有广泛的应用场景.深度学习可以从数据中学习隐含的规律,在提取数据中潜在复杂模式方面表现出优越的性能.近年来随着基于深度神经网络的图表示学习取得显著进展,如... 图异常检测旨在大图或海量图数据库中寻找“陌生”或“不寻常”模式,具有广泛的应用场景.深度学习可以从数据中学习隐含的规律,在提取数据中潜在复杂模式方面表现出优越的性能.近年来随着基于深度神经网络的图表示学习取得显著进展,如何利用深度学习方法进行图异常检测引起了学术界和产业界的广泛关注.尽管最近一系列研究从图的角度对异常检测技术进行了调研,但是缺少对深度学习技术下的图异常检测技术的关注.首先给出了静态图和动态图上各类常见的异常定义,然后调研了基于深度神经网络的图表示学习方法,接着从静态图和动态图的角度出发,梳理了基于深度学习的图异常检测的研究现状,并总结了图异常检测的应用场景和相关数据集,最后讨论了图异常检测技术目前面临的挑战和未来的研究方向. 展开更多
关键词 异常检测 深度学习 图网络 图表示学习 图神经网络
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