时间信息

摘要： 事件相机是一种启发式传感器,它通过感知光线强度变化输出事件,响应异步和稀疏事件形式的像素级亮度变化,缓解了传统相机在光线条件变化复杂和物体高速运动场景下成像不清晰的问题。最近,基于学习的模式识别方法将事件相机的输出转化为伪图像的表示形式,在光流估计、目标识别等视觉任务中取得了巨大的进步。但是,这类方法丢弃了事件流之间的时间相关性,导致伪图像的纹理不够清晰,特征提取困难。为此,提出了基于事件流划分算法的神经网络框架,显式地融合了事件流的时间信息。该框架将输入的事件流划分成多份,使用权重分配网络给每一份事件流赋予不同的权重,并使其通过卷积神经网络融合时空信息、提取高级特征,最后对输入分类。在N-Caltech101和N-Cars数据集上进行的对比实验表明,与现有最先进算法相比,所提框架在分类准确率上有明显的提升。

摘要： 知识图谱作为一种结构化的人类知识形式,对海量多源异构异质的数据语义互通起到了很好的支撑作用,并有效地支持了数据分析等任务,成为了近年来学术界和工业界的研究热点。目前大多数知识图谱都是根据非实时的静态数据构建,没有考虑实体和关系的时间特性。然而社交网络通信、金融贸易、疫情传播网络等应用场景的数据具有实时动态的特点以及复杂的时间特性,如何利用时序数据构建知识图谱并且对该知识图谱进行有效建模是一个具有挑战性的问题。目前,有许多研究工作利用时序数据中的时间信息丰富知识图谱的特征,赋予知识图谱动态特征,将事实三元组拓展为(头实体,关系,尾实体,时间)的四元组表示,使用时间相关四元组进行知识表示的知识图谱被统称为时序知识图谱。文中对时序知识图谱相关文献进行整理和分析,并对时序知识图谱表示学习的工作进行了全面综述。具体地,首先简单介绍了时序知识图谱的背景与定义;其次总结了时序知识图谱表示学习方法相比传统知识图谱表示学习方法的优点;然后从事实的建模方法角度详细阐述了时序知识图谱表示学习的主要方法,并且介绍了上述方法使用到的数据集;最后对该技术的主要挑战进行了总结,并对其未来研究方向进行了展望。

摘要： 在以往基于自注意力机制的序列推荐模型中,由于忽略上下文信息和长期行为信息,常导致模型无法捕捉到多层次的序列特征.因此提出一种融合时间上下文与长短期偏好的序列推荐模型.首先利用感知时间间隔的自注意力机制来建模用户和项目短期行为交互的关系模式,然后补充用户长期偏好来增强用户特征表示,并利用门控机制将长短期偏好表示进行融合生成用户最终兴趣表示.最后对用户交互项目间的共现模式进行建模,并结合用户最终兴趣表示进行项目推荐.在3个公开数据集上进行实验的结果验证了该模型的有效性.

摘要： 查询推荐的目的是发掘搜索引擎用户的查询意图,并给出相关查询推荐.传统的查询推荐方法主要依靠人工提取查询的相关特征,如查询频率、查询时间、用户点击次数和停留时间等,并使用统计学习算法或排序算法给出查询推荐.近年来,深度学习方法在查询推荐问题上获得了广泛应用.现有的用于查询推荐的深度学习方法大多是基于循环神经网络,通过对查询日志中所有查询的语义特征进行建模以预测用户的下一查询.但是,现有的深度学习方法生成的查询推荐上下文感知能力较差,难以准确捕捉用户查询意图,且未充分考虑时间因素对查询推荐的影响,缺乏时效性和多样性.针对上述问题,文中提出了一种结合自编码器与强化学习的查询推荐模型(Latent Variable Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder with Time Informa-tion of Query and Reinforcement Learning,VHREDT-RL).VHREDT-RL引入了强化学习联合训练生成器和判别器,从而增强了生成查询推荐的上下文感知能力;利用融合查询时间信息的隐变量分层递归自编码器作为生成器,使得生成查询推荐有更好的时效性和多样性.AOL数据集上的实验结果表明,文中提出的VHREDT-RL模型获得了优于基准方法的精度、鲁棒性和稳定性.

摘要： 信息过载造成的数据稀疏性问题制约着基于评分数据的矩阵分解模型的推荐性能,融合评论文本的推荐模型能够有效缓解评分数据稀疏性.当前的推荐系统利用评论文本为用户和项目建模时,大多仅将用户对项目的评论作为数据来源,而忽视了时间信息对用户和项目属性的影响.针对此问题,提出了一种融合短文本层级注意力和时间信息的推荐方法(RHATR),该方法能够充分地挖掘评论文本潜在的语义信息,并为用户偏好和项目特征的动态变化进行建模.通过对单条评论文本应用单词级注意力,挖掘单条评论文本中情感词和关键词等有效信息,学习用户和项目表示;对含有时间因素的用户评论集和项目评论集分别应用评论级注意力,提取有效的评论,进一步学习用户偏好和项目特征动态表示.将从评论文本中学到的用户和项目表示以及基于ID的项目和用户嵌入作为最终特征,来捕获各用户和项目的潜在因素.实验结果表明,提出的方法相对于当前基线方法在Amazon和Yelp数据集上的均方根误差(RMSE)取得了较好的效果.

摘要： 目的 为实现对脑部数字减影血管造影(DSA)序列的自动化判读,探索在DSA影像中目标检测算法Faster-RCNN对复杂血管结构鉴别的应用性.方法 收集来自复旦大学附属华山医院DSA影像库2010年1月至2013年12月的正常颈内动脉正位造影图像共计388例,其中350例作为模型训练测试集(测试集)数据,38例作为独立验证集.①测试集DSA中筛选出曝光适度、显影清晰的影像共计680张,比例为8:2.根据不同时期DSA影像的血管特征,标记不同的感兴趣区域,图片集总计标注了5类血管特征区域.搭建Faster-RCNN多目标检测网络,优化网络参数,保存最优模型.分析测试集各类血管结构的平均精度(AP)和多类别平均精度均值(mAP).②独立验证集DSA数据依次输入模型进行血管结构检测,分析各图像血管结构的类别与出现的时间,以此为标准对每张图像的时相进行区分,从而确定每一例DSA的时相区间.将判定结果与专科医生标定的结果进行比较,计算各时期的区分准确率.结果 测试集136张图片中,颈内动脉的AP为0.922、Willis环为0.991、大静脉为0.899、静脉血管为0.769、静脉窦为0.929.5类血管特征区域的多类别mAP为0.902.独立验证集中,动脉期、毛细血管期、静脉早期和静脉窦期分期准确率分别达到100％,92.1％,92.1％和78.9％.结论?Faster-RCNN算法可以分析DSA序列中的时间信息与结构信息从而对DSA影像进行自动判读,可在缩短读片时间前提下保证足够的判读准确度,为复杂脑血管的鉴别提供技术支持.

摘要： 现有的空间文本skyline查询忽略了地理空间对象的时间信息,考虑到时间信息对应用的重要性,将时间信息应用到空间文本skyline查询中,提出了一种新的查询,即已知时间的空间文本skyline查询(Time-aware Spatial-Textual Skyline Query,TSTSQ).TSTSQ中skyline对象的筛选依赖于三个条件:文本相关性、空间邻近和有效时间.分别设计了对象的空间文本相关性和时间文本相关性的计算函数,构建时空信息和文本信息的对象索引结构TKR-Tree,通过构造高效的裁剪策略实现了TSTSQ的查询算法.通过实验数据的分析和对比,验证了TSTSQ查询的有效性.

摘要： 针对传统Slope One推荐算法在稀疏数据集上预测准确率较低的问题,提出一种基于图嵌入的加权Slope One算法.本文算法首先以融合时间信息的用户相似度为边权建立用户关联图,对该图进行图嵌入得到用户特征向量,然后基于Canopy聚类对用户进行类内加权Slope One推荐.另外,为优化算法性能,本文算法基于Spark计算框架实现.实验结果表明,对比传统的加权Slope One,本文算法在稀疏数据集和显式、隐式评分数据集上的推荐效果和评分预测准确率都更优.

摘要： 文章根据对北斗高精度MLAT系统设计研究为出发点,结合MLAT系统设计原理为前提,从北斗高精度授时处理模块、北斗高精度定位处理模块、高精度通信轨迹识别模块等方面展开详细分析,目的在于对北斗的高精度MLAT系统有更全面地了解,科学激发出其在通信定位等方面的价值.

摘要： 目的 针对柯尼卡美能达部分型号打印机打印文件中所包含的时间信息进行研究,找出暗记点阵分布周期,总结暗记点阵的时间编码规律,破译并解码时间信息.方法 借助单反数码相机和图像处理软件提取并标示打印暗记点阵,对大量不同时间打印的样本进行比对分析,归纳暗记点阵的分布周期、找出时间编码规律.结果 发现用于实验的柯尼卡美能达彩色激光打印机打印文件上的暗记点阵周期呈阶梯状排列,共计16列24行;实验对象的暗记在时间编码上均遵循六进制的基本规则;区分出了年、月、日、时在打印文件中所对应的暗记区域,破译并解码了该时间信息.结论 研究表明,该方法可以解出柯尼卡美能达部分型号彩色激光打印机打印文件的形成时间,为打印文件检验提供了新的参考.

摘要： 中文病历文本中的时间信息提取对于实现医疗信息结构化，促进临床决策支持、医疗信息挖掘等信息综合利用具有重大意义。本文通过时间表达提取和时间规范化表示两个步骤实现时间信息的提取，利用正则匹配方法实现时间表达的提取；提出了中文病历文本中时间信息参考时间的分类和选取规律，并参考国际时间标注标准制定了针对医学领域的时间规范化表示方法，实现时间规范化表示，最终实现中文病历文本中时间信息的提取。本研究利用147份实际病历文本进行实验，其中包含表达完整时间概念的时间信息1207条，实验结果表明该方法可涵盖病历文本语料中96%以上的时间信息，正确率可达91%。

摘要： 基于时间信息的可视化表现是信息可视化研究领域的热点问题之一。对两种基于时间信息的可视化模型进行了论述,分别是时间墙模型和主题河流模型,并以该两种模型为界面表现形式设计实现了相应的系统。实践证明,这两种模型实现简单且占用资源少,在具体的工程中能有较好的应用前景及价值。

摘要： 提出了适用于短波跳频通信的基于时间信息TOD的自同步法,设计了实現该同步方法的系统原理框图。本系统的关键有两个:一是发送端发送的同步头包含时间信息TOD;二是接收端的频率合成器有两个工作状态,跳频工作状态和快速扫描驻留工作状态。对这种同步方法在缩短同步捕获时间和增强抗干扰能力方面进行了分析。

摘要： 现代汉语句子的时间信息,是由句中的各个单位及其关系共同编码的,因此必须建立起整体的时间认知模型才能计算.包括三个方面:1、将时间性质分解为事件的基本阶段(起始、持续、终结)、事件的时段(确定时段、相对小量、相对大量)和认知窗口的时间基点等认知要素,对事件类型进行分类,在此基础上,构建有关时间的认知模型.2、对现代汉语句子中可能出现的每一单位和关系,用事件类型符号和时间要素符号进行翻译,所得的结果——该单位或关系的元语言表述式(翻译式)——表明了该单位或关系在编码时间信息时究竟表现什么意义.3、在认知模型中建立一个由规则驱动的运算系统,将元语言表述式化简为最简表述,它即是句子整体编码的时间信息.

摘要： 随着GPS定位技术的不断发展与智能移动设备的普及,轨迹数据的获取变的越来越容易,同时轨迹数据相关的应用需求也逐渐增多.在普通轨迹数据上加入一定的语义信息,即可使得普通轨迹数据变为语义轨迹数据,通常语义轨迹包含有地理位置、时间与语义三方面的信息.从语义轨迹中挖掘频繁模式是轨迹数据研究中的重要问题,是很多语义轨迹相关应用的基础,如相似性计算、目的地预测、线路推荐等的基础.然而目前的语义轨迹频繁模式挖掘算法仅考虑地理位置和语义信息,并没考虑能够反映用户行为的时间信息(包括到达时间、离开时间、停留时间、行驶时间等).在考虑时间信息后,语义轨迹频繁模式的挖掘将会面临数据稀疏性问题,即很多频繁模式的概率值过小或为零,从而无法挖掘出有意义的频繁模式.因此,本文首先采用基于信息熵的聚类方法对语义轨迹的基础频繁模式进行划分以降低数据稀疏度,然后提供了基础频繁模式集更新的增量方法及剪枝方法以提高其维护效率,最后在真实数据上进行实验并验证了本文算法的有效性及高效性.本方法提供了一种将用户到达时间信息有效、高效的加入到语义轨迹频繁模式途径,它可以作为现有基于频繁模式的语义轨迹相关应用算法的输入,从而使得这些算法可以挖掘出更有意义的频繁模式进而更好的挖掘用户行为.

摘要： 数据空间是一个异构的环境,并且数据及模式具有随时间演化的特性.已有的实体识别技术很少考虑时间信息在识别中所起的作用,并且没有考虑实体随时间演化的特性.针对数据空间中具有时间信息的实体识别,提出了一个四阶段的时间为中心的集合实体识别策略(T-CER).T-CER在实体识别过程的不同阶段都考虑了时间信息所起的作用,在识别阶段提出了基于时间的聚类算法(T-Clustering),并使用基于时间的约束对识别结果进行检查,以获得更精确的识别结果.在真实数据集上的大量实验结果表明了T-CER的可行性和有效性.

摘要： 一份文件一旦形成在很多地方都隐藏着文件形成的时间信息，只要鉴定人员工作细致、耐心，总能找到其间的蛛丝马迹。作者仔细研究了检材，并根据案情，从逻辑上进行推断，并总结出多点体会。

摘要： 影响最大化问题是在社会网上找一组具有重要影响力的用户,通过激活该组用户,期望被影响到的用户数量达到最大.然而,已有研究工作往往忽视了影响传播最大化和利润最大化的区别,以及被影响的用户总数随着时间的推移逐渐趋于平稳.本文基于用户动作日志,提出了一个基于时间长度的影响力分配模型IVA-T,根据该模型首次提出了时间最优的利润最大化问题(OTPM),并证明了该问题是NP-hard问题.为求解OTPM问题,提出了一个有效的近似算法Profit-Max,并证明了Profit-Max算法的近似比.在多个真实数据集上的实验结果表明:Profit-Max算法能有效并高效求解OTPM问题.

摘要： 影响最大化问题是在社会网上找一组具有重要影响力的用户,通过激活该组用户,期望被影响到的用户数量达到最大.然而,已有研究工作往往忽视了影响传播最大化和利润最大化的区别,以及被影响的用户总数随着时间的推移逐渐趋于平稳.本文基于用户动作日志,提出了一个基于时间长度的影响力分配模型IVA-T,根据该模型首次提出了时间最优的利润最大化问题(OTPM),并证明了该问题是NP-hard问题.为求解OTPM问题,提出了一个有效的近似算法Profit-Max,并证明了Profit-Max算法的近似比.在多个真实数据集上的实验结果表明:Profit-Max算法能有效并高效求解OTPM问题.

摘要： 影响最大化问题是在社会网上找一组具有重要影响力的用户,通过激活该组用户,期望被影响到的用户数量达到最大.然而,已有研究工作往往忽视了影响传播最大化和利润最大化的区别,以及被影响的用户总数随着时间的推移逐渐趋于平稳.本文基于用户动作日志,提出了一个基于时间长度的影响力分配模型IVA-T,根据该模型首次提出了时间最优的利润最大化问题(OTPM),并证明了该问题是NP-hard问题.为求解OTPM问题,提出了一个有效的近似算法Profit-Max,并证明了Profit-Max算法的近似比.在多个真实数据集上的实验结果表明:Profit-Max算法能有效并高效求解OTPM问题.

摘要： 提供了时间/日期信息提供系统和时间/日期信息提供方法。所述时间/日期信息提供系统包括：时间/日期信息提供服务器，用于管理信息提供者所登记的时间/日期信息，所述信息提供者用于提供与时间和日期相关联的各项信息作为所述时间/日期信息；日历服务提供服务器，用于提供与时间和日期相关联地对用户日程执行日程管理的日历服务，获取在所述时间/日期信息提供服务器中登记的时间/日期信息，并且在日历服务中将所述时间/日期信息提供给用户；以及至少一个或多个信息处理终端，用于经由通信网络来访问所述日历服务提供服务器或所述时间/日期信息提供服务器，以便从所述日历服务提供服务器或所述时间/日期信息提供服务器获取所述时间/日期信息。

摘要： 行程时间信息提供设备包括概率分布存储单元，所述概率分布存储单元被配置成保存第一概率分布数据和第二概率分布数据，所述第一概率分布数据表示发生等待时间的各个地点的上车等待时间，第二概率分布数据表示发生行程时间的各个地点的行程时间；路线获取单元，所述路线获取单元被配置成获取连接起始点和目的地的路线；行程时间计算单元，所述行程时间计算单元被配置成通过卷积对应于在路线上发生的上车等待时间和在路线上发生的行程时间的所有概率分布数据，计算总行程时间的概率分布；和信息提供单元，所述信息提供单元被配置成根据计算的概率分布，确定估计的行程时间，并输出估计的行程时间。

摘要： 本发明涉及传送所发送的或者所接收的消息的发送时间信息或者接收时间信息的方法和装置。在接收同步相关消息(N)时，在电路技术上在装置(M、S)中形成接收时间信息(tSE、tME)并将该接收时间信息这样插入到所接收的消息(N)中或者附加到所接收的消息(N)并转发，使得接收时间信息(tSE、tME)可以由装置(M、S)的至少一个同步应用程序(PTP)接收。在发送消息(N)时，在电路技术上在装置(M、S)中形成发送时间信息(tST、tMT)并将该发送时间信息传送到装置(M、S)的初始化所述消息(N)的至少一个同步应用程序(PT)。在此主要优点在于，特别是依据IEEE标准1588实现时钟同步和确定通信网络或传输媒体传播时间的经济耗费、特别是电路技术耗费得到显著降低。

摘要： 本申请实施例公开了一种时间信息调整方法，包括：获取待监测时间内的污染物浓度信息；确定时间步长值内满足预设条件的浓度值为第一区域背景浓度，区域背景浓度为不受本区域内任何近距离排放源排放影响的监测点观察到的目标污染物的浓度值；根据每个时间步长对应的区域背景浓度获取待分析时间段内每一采样时刻的第二区域背景浓度；根据每一采样时刻的第二区域背景浓度和时间步长值确定区域背景浓度的变化率；若背景浓度变化率大于预设阈值，则减小时间步长值；若背景浓度变化率小于预设阈值，则增加时间步长值。本申请实施例中能通过区域背景浓度的变化率决定是否需要调整时间步长值，通过变化率调整步长值体现了方案的灵活性。

摘要： 行程时间信息提供设备包括概率分布存储单元，所述概率分布存储单元被配置成保存第一概率分布数据和第二概率分布数据，所述第一概率分布数据表示发生等待时间的各个地点的上车等待时间，第二概率分布数据表示发生行程时间的各个地点的行程时间；路线获取单元，所述路线获取单元被配置成获取连接起始点和目的地的路线；行程时间计算单元，所述行程时间计算单元被配置成通过卷积对应于在路线上发生的上车等待时间和在路线上发生的行程时间的所有概率分布数据，计算总行程时间的概率分布；和信息提供单元，所述信息提供单元被配置成根据计算的概率分布，确定估计的行程时间，并输出估计的行程时间。

摘要： 本发明涉及时间信息转换系统及时间信息转换方法，应用于嵌入式设备中，该系统的数值转换单元用以将字符表示时间段信息记录的文字信息转换为数值，并将数值保存形成由数值信息记录组成的数值信息列表，并存储于存储单元中；第一判断单元连接数值转换单元，用以判断数值信息列表中数值信息记录是否连续，并记录判断结果；第二判断单元连接数值转换单元，用以判断数值信息列表中数值信息记录是否重叠，并记录判断结果；字符转换单元分别连接第一判断单元和第二判断单元，将数值信息列表中的数值信息记录转换为用字符表示时间段信息记录。通过数值转换单元可将日程中的时间段信息记录转换为数值，供嵌入式设备处理存储，且占用空间小，提高处理效率。

摘要： 本发明提供一种能够通过不使用滑动器的直观且简单的操作来接受时间信息的时间信息接受装置等。该时间信息接受装置通过检测规定坐标系中的坐标点的移动操作来接受时间信息，具备：决定单元，其通过计算因第一操作引起的坐标点的移动量和/或移动速度来决定与所述规定坐标系中的坐标点的移动量对应的时间的单位量；计算单元，其计算因第二操作引起的坐标点的移动量；以及时间信息决定单元，其基于由该计算单元计算出的移动量和由所述决定单元决定的单位量来决定时间信息。

摘要： 一种将web网站中的时间信息转换为wap网站时间信息的技术，首先获取目标web网页中的海量信息；然后将海量信息进行统一的格式化与提纯；从提纯后的数据中提取出时间信息并加载为wap网页时间；本发明使得web网页内容向wap网页转化的效率得到大幅度的提升。

摘要： 本发明涉及传送所发送的或者所接收的消息的发送时间信息或者接收时间信息的方法和装置。在接收同步相关消息(N)时，在电路技术上在装置(M、S)中形成接收时间信息(tSE、tME)并将该接收时间信息这样插入到所接收的消息(N)中或者附加到所接收的消息(N)并转发，使得接收时间信息(tSE、tME)可以由装置(M、S)的至少一个同步应用程序(PTP)接收。在发送消息(N)时，在电路技术上在装置(M、S)中形成发送时间信息(tST、tMT)并将该发送时间信息传送到装置(M、S)的初始化所述消息(N)的至少一个同步应用程序(PT)。在此主要优点在于，特别是依据IEEE标准1588实现时钟同步和确定通信网络或传输媒体传播时间的经济耗费、特别是电路技术耗费得到显著降低。

摘要： 本发明涉及由一个接收的时间信息信号中获得时间信息的方法，该时间信息信号由恒定持续时间的多个时间帧组成，其中时间信息信号中的时间信息逐位地存在及其中对每个时间帧分配至少一个数据位，其中为了获得时间信息仅是接收的时间信息信号的电报的一个分钟协议的数据位的一个预定部分被求值。本发明还涉及使用该方法工作的无线电钟表。