泛化

摘要： 长久以来,执行难一直都是我国司法界的难题之一,各种“老赖”层出不穷,导致债权人的权益无法得到有效保障。在此背景下,失信联合惩戒机制应运而生。随着该制度应用面的不断扩大,失信联合惩戒适用泛化、失信人权利救济不足的问题日渐凸显。健全信用信息公示制度,完善信用修复制度,按照清单实施惩戒,加以有效的救济程序,失信联合惩戒机制才能在合法性和有效性的统一中更好地发挥其效用。

摘要： 失信联合惩戒制度产生的缘由包括建设诚信社会以及弥补事后监管的缺陷。但该制度在立法以及实践中出现的泛化问题日益显著,具体的泛化原因包括制度所涉及的基本概念较为模糊、对诚信社会的认识不到位、过于注重制度的工具效用以及缺乏上位法支撑。失信联合惩戒泛化问题的解决应从制度设计与制度实施两方面予以规范。

摘要： 称谓语是一种语言现象,也是一种社会现象。在经年累月的日常使用中,汉语称谓语的词义以及其适用范围产生了扩大化趋势,这就是称谓语的泛化。本文立足于社会语言学角度,以“师傅”这一称谓语为例进行剖析,从研究其历时所指演变入手,找到其具有的两个泛化特征,即适用范围和使用群体的扩散性、语用功能的深化,并从历史文化变迁、大众心理因素和社会的变化发展三个角度分析产生泛化的原因,对称谓语泛化现象进行探讨。

摘要： 跨域训练任务是目前机器学习领域的一个开放性挑战问题.目前最新的研究都在讨论利用真实特征的跨域不变性对未知域数据进行预测,从而实现跨域泛化能力.但事实上,当知道数据来自哪个域时,综合利用真实特征和虚假特征会取得更好的预测效果.针对这一问题,设计了一个同时适用于跨域泛化和跨域适应任务的学习模型CDGA(cross-domain generalization and adaptation model).该模型的核心仍是分离出真实特征,因此新提出了一种更加稳定的训练风险函数,其在跨域泛化问题中不仅具有更高的测试准确率,还克服了现有方法容易过拟合的缺点,可以很好地嵌入到CDGA模型中.另外,通过设计的算法训练后,可使CDGA模型的数据表达部分有效地分离出真实特征和虚假特征,而分类器部分自适应学习选择泛化分类器或特定环境的分类器,从而结合应用了虚假特征,在跨域任务中实现高效预测.最后在构建的彩色手写数字数据集上测试,结果显著优于已有方法.

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在未来无线通信中将发挥重要作用,其中信道估计是一个典型的AI与无线通信的结合点。基于AI的信道估计技术可以显著提高估计性能,尤其是针对低信噪比和非线性信道的估计问题。然而,基于AI的方案具有泛化能力不足的通病,尤其是在信道估计这种变化频繁、标签难获得的场景。针对泛化问题,提出了结合迁移学习、联合训练和模型无关的元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)的基于AI的信道估计方案,并以信道场景变换为例验证了上述三种方案的泛化以及迁移性能。结果表明,相比于不做任何处理,三种方案均可以提高信道估计的泛化性能,且随着微调次数的增加,性能增益也会变大。其中,基于MAML的方案以最少的微调次数实现了最高的信道估计精度,是一种非常有潜力的训练方案。

摘要： “宝宝”一词属于社交称谓用语,它的泛化是指说话人以“宝宝”称呼年龄处于非婴儿阶段的人,用来替代常规的直接称呼名字的方式。从语用学和社会语言学视域出发,从称谓语的语义、语用等方面入手,探讨“宝宝”词群效应的构成特点、泛化成因,并揭示该称谓泛化的一般规律和所蕴含的社会心理。

摘要： 互联网技术的快速发展推动了信息时代的变革,以影视文化传媒产业为代表的屏幕艺术成为了普通民众生活的一部分,为大众生活、休闲和娱乐提供了便利,居功至伟。在当下全球化语境下,影视文化产业更是成为了文化输出和文化交融的符码。在标榜个性和差异化背景下的影视审美呈现出多样性特征,而当前影视符号的泛化表征显得愈发严重,既带来了消费符号的混乱也导致了受众审美环境的浊化。本文基于影视符号泛化的表征对信息时代背景下影视符号泛化所导致的审美嬗变进行透视与反思,探索影视符号泛化背景下防范审美嬗变的路径规划。

摘要： 量词“支”是研究台湾“国语”发展与演变的典型案例,文章立足百年现代汉语史,共时与历时结合,定量与定性结合,点与面结合,通过普通话与传统国语“两种视角”的研究,以及抽样调查和不同时期的调查等“两项调查”,揭示“支”泛化与混用“两个特点",得出变异和规范“两点结论”。“支”的泛化表现在两个方面:一是它常与[-线状]、[-形状]的事物固定组配,语义进一步虚化;二是它与多个量词在组合功能上存在交集,兼及用作集合量词,“支”的功能扩展,搭配范围扩大。“支/隻/只”特别是“支/隻”混用不仅因为音同,还因为功能交叉。“支”的发展演变充分体现了语言变异,在缺少制约的情况下,变异可能会加速,进而容易导致语言使用的混乱,因此,台湾“国语”需要有进一步的规范。

摘要： 中心工作贯穿于农村工作的各个方面,对于观察和理解乡镇政权和农村治理运转的基本特征和内生逻辑均具有重要意义。本文通过对安徽省L市H镇的个案分析发现,当下的农村工作出现了"泛化"趋势,导致了制约治理效能提升、过度动员与行政趋向、过于依赖非正式资源、乡村干部高负荷运转和策略主义盛行等问题。从科层局限与治理有效、党政体制与使命践行、国家意志与社会整合多个视角对农村工作走向泛化的原因做出了解释,要走出中心工作泛化的困境,必须着眼于合理整合行政权力、提升基层自主能力和激活乡村社会活力等多个方面。

摘要： 唐诗方位词具有丰富的语义,已经形成了较为成熟的方位语义系统。唐诗方位词语义可分为空间义、隐喻义、泛化义、虚化义四类,在唐诗广泛的语言实践中,唐诗方位词语义呈现出五个特征:其一,具体空间义为主体;其二,隐喻义很丰富;其三,语义泛化很普遍;其四,语义搭配很灵活;其五,语义演变具有过渡性。

摘要： 意见目标抽取是意见挖掘研究中的重要环节。现有方法的主要问题是将人工标注的意见目标直接视为"种子"进行意见目标扩展。本文提出了一种基于泛化、繁殖和自举的意见目标抽取方法，在泛化过程中提炼原子意见目标和意见目标模式，在繁殖过程中对复合意见目标进行扩展，并采取自举机制实现了意见目标的递增学习。实验结果显示，本文方法在自举过程的第一轮就在F-1分数上超出基线方法0.078；自举过程完成后，本文方法在F-1分数上提高了0.112。这说明，泛化处理对意见目标充分繁殖意义重大，自举过程则有助于充分发挥泛化能力和繁殖能力。

摘要： 在讨论了现有的泛化理论和“ＶＣ”维理论的基础上，结合考虑了样本复杂度与学习算法等因素，该文提出网络“虚假复杂度”的概念。文中通过分析、比较说明“虚假复杂度”能够很好地解释“ＶＣ”维与实际偏差。在“虚假复杂度”概念基础上，该文采用奇异值分解（ＳＶＤ）的方法，自适应地“压缩”网络。模拟实验表明这个方法很好地解决了网络最优规模的确定问题，从而既缩小了网络规模又提高了网络的泛化性能。

摘要： 该文针对Ｃ４．５算法在处理偏好、代价及概念层次等问题上存在折缺陷进行改造。该算法首先实现了泛化算法ＣＧＡＯＩ以及特化算法ＳＴＳ对原始训练集进行预处理，使原始训练集达到某种要求的概念层次来完成对概念层次的柔性指定；然后结合偏好系数、代价系数构造出决策树算法的属性选择函数ＡＳＦ。

摘要： 视图发布作为信息交换的一种有效手段,为数据交换和数据共享提供了便利,但视图发布过程中的敏感信息泄漏问题也愈加严重,已成为数据库安全方面一个新的研究热点.k-匿名方法是视图发布条件下保护数据隐私的一种重要方法.基于该方法,研究了视图发布过程中的安全问题,给出了用于判定视图集安全的视图安全判定定理,提出了视图安全判定算法及消除视图集信息泄漏的最小泛化算法,分析了算法的时间复杂度,并用实验验证了算法的有效性.

摘要： 关于策划编辑与文案编辑的分工，从理论到实践，及至由于存在各种问题被搁置或放弃，已有一段时间。但无论如何，有关图书编辑职能分工变化问题，从它的提出到探索、实践，对于在市场经济条件下生存和发展的中国出版业有着十分重要的意义。文中提出了顺应编辑功能分化，有利出版社落实责任，加强管理的观点。

摘要： 视图发布是数据交换和数据共享的有效手段,但是视图发布过程中有可能造成敏感信息的泄漏.因此,保证视图发布的安全问题成为数据库安全的一个新的研究课题.基于概率模型的思想,给出先验知识的定义;提出测量与消除信息泄漏的方法;并在此基础上,提出候选集个数的求解算法.视图安全判定算法及基于泛化法的消除信息泄漏算法.实验表明,采用泛化法能够有效的消除信息泄漏,保证视图发布的安全.

摘要： 本文提出了一种UML类图结构复杂性度量方法,该方法有三部分组成:第一部分是类间关系结构复杂性度量,考虑了类间几乎所有的典型关系,如泛化、关联、组成和聚集等;第二部分是类内属性结构复杂性度量;第三部分是类内方法结构复杂性度量,这两部分分别考虑了属性和方法在公有、私有和受保护等方面的特性.本文最后介绍了面向UML类图的度量和分析支持系统。

摘要： 针对一类非线性系统.提出了一种神经网络模型参考控制方案.在训练实现对象模型的网络和实现控制器的网络时,由状态方程产生训练样本.通过对倒立摆系统的仿真实验验证了控制方案和样本生成策略的有效性,在仿真实验中用不同初始状态验证了训练后的神经网络的泛化能力.

摘要： 本文借用生理学的基本知识，提出了Agent的生理模型，构造智能Agent的体系结构，并进一步丰富了Agent的基本内容。

摘要： 本文借用生理学的基本知识，提出了Agent的生理模型，构造智能Agent的体系结构，并进一步丰富了Agent的基本内容。

摘要： 本发明提供了一种通配符类模板泛化方法和装置、通用模板泛化方法和系统，其中通配符类模板泛化方法包括：对模板泛化所采用语料中的各文本对象分别执行：对当前文本对象进行分词处理；利用分词结果中相邻词项粘接成一个词项的所有可能的组合，确定各粘接结果，该粘接结果中包含所述分词结果；分别针对各粘接结果，将粘接结果中所有进行粘接的相邻词项的粘接概率以及保持拆分的相邻词项的拆分概率相乘得到粘接结果的概率；基于概率最大的粘接结果确定通配符槽和固定词语，得到当前文本对象的通配符类模板。通过本发明能够提高泛化得到的模板的召回率和识别准确性。

摘要： 本发明提供了一种通配符类模板泛化方法和装置、通用模板泛化方法和系统，其中通配符类模板泛化方法包括：对模板泛化所采用语料中的各文本对象分别执行：对当前文本对象进行分词处理；利用分词结果中相邻词项粘接成一个词项的所有可能的组合，确定各粘接结果，该粘接结果中包含所述分词结果；分别针对各粘接结果，将粘接结果中所有进行粘接的相邻词项的粘接概率以及保持拆分的相邻词项的拆分概率相乘得到粘接结果的概率；基于概率最大的粘接结果确定通配符槽和固定词语，得到当前文本对象的通配符类模板。通过本发明能够提高泛化得到的模板的召回率和识别准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于风格引导的泛化增强图像分类算法，共由四部分组成：多源域特征提取模块用来提取训练集中每个源域的高维特征；特征风格转换模块通过迁移统计特征的均值和方差将所有训练数据的浅层特征风格分别定向迁移到各个源域中；特征分布距离统计模块在训练结束后累积统计各源域中不同类别的特征中心，用于和测试样本进行域匹配；在线自适应分类模块在训练阶段基于不同的域迁移方向生成不同的分类器，在测试阶段根据匹配到的源域风格选择最适合的分类器进行分类。本发明采用与数据发散相反的方法，将训练数据中的多源特征风格信息统一到一种风格上，并对未知域的测试数据经过一致的迁移方式，从而达到泛化增强的目的。

摘要： 本发明提出了一种基于忆阻的多模式泛化和分化联想记忆神经网络电路，包括输入信号端N1‑N7、突触神经元模块Ⅰ‑突触神经元模块Ⅶ、抑制模块Ⅰ‑抑制模块Ⅴ和输出信号端，突触神经元模块Ⅰ‑突触神经元模块Ⅶ通过或门与输出信号端相连接。本发明通过多个突出神经元模块之间的联想学习及遗忘过程，实现了巴浦洛夫联想记忆的二级分化的过程，使得联想记忆更加符合大脑记忆的实际情况；实现了巴浦洛夫联想记忆的多次泛化和分化，泛化的次数越多，使得学习的周期越少和分化的周期越少，而且遗忘的速度变慢，逐渐巩固，可能会形成长期记忆。通过抑制模块实现遗忘中的消退抑制和分化抑制，使得联想记忆更加符合生物特性。

摘要： 本申请涉及一种高泛化能力的交互车辆驾驶意图预测方法和装置。所述方法包括：通过获取本车与交互车辆间的航向关系信息、参考路线信息和道路结构信息的交互场景信息，确定交互场景类型；采用特征提取算法根据不同的交互场景类型对交互场景信息进行特征提取，输入到预先设计的基于动态贝叶斯网络的交互车辆驾驶意图预测模型中，通过预先构建的训练数据对交互车辆驾驶意图预测模型进行训练，得到训练好的交互车辆驾驶意图预测模型；通过训练好的交互车辆驾驶意图预测模型进行交互车辆驾驶意图预测，并将预测结果通过人机交互的方式进行呈现。

摘要： 本发明公开了一种语音唤醒词泛化方法，获取不同方言的方言TTS引擎，设定不同的语速挡位，设置输入唤醒词，使用不同的方言TTS引擎和不同的语速挡位进行组合，生成唤醒词音频文件；对唤醒词音频文件进行普通话引擎文本转写，每个唤醒词音频文件至少进行三次以上的普通话引擎文本转写，当单个唤醒词音频文件经过普通话引擎文本转写后得到的多个普通话唤醒词文本结果不一致时，删除当前唤醒词音频文件和唤醒词音频文件转写后的普通话唤醒词文本，设置普通话唤醒词文本字数区间范围，对普通话唤醒词文本进行字数筛选，当普通话唤醒词文本的字数在普通话唤醒词文本字数区间范围之外时，删除当前普通话唤醒词文本，最终得到普通话唤醒词文本。

摘要： 本发明涉及一种基于数据泛化与特征增强的人脸检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取人脸检测数据集，并预处理；步骤S2:构建人脸检测神经网络，并分别在神经网络中的残差结构中加入通道自注意力模块；在骨干网部分加入感受野匹配模块；在特征提取部分加入跨层特征融合模块；步骤S3:基于预处理后的人脸检测数据集训练人脸检测神经网络；步骤S4:使用训练后的人脸检测神经网络进行人脸检测，若可以直接检测到人脸则直接进行定位，如果无法直接定位，则使用检测到的关键点位置辅助定位人脸位置，最终输出人脸检测结果。本发明能够有效地对待检测的图像、视频帧中的人脸进行定位并输出结果。

摘要： 本申请公开了一种仿真场景泛化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：提取仿真场景中至少两个关联测试参数；表达至少两个关联测试参数之间的关联属性；根据关联属性生成目标泛化场景集合。本申请能够实现测试参数间的关联性泛化，从而支持工程师级的大自由度场景泛化，大大地提高了仿真工作的开发效率。

摘要： 本发明提供了一种电力泛化综合负荷模型及其建立方法，电力泛化综合负荷模型包括电力电子接口电路、智能控制逻辑模块、电力负荷元件模型、配电网配电设备模型、分布式发电模型、储能负荷元件模型，通过设置电力电子接口电路，本发明有效地考虑电力电子和智能控制对电力综合负荷模型的影响强度，实现了对电力电子技术和电力综合负荷模型融合，实现免人工调查统计的建模方法。

摘要： 本发明属于图像信息处理技术领域，针对提升遥感网络准确度和泛化性的问题，提供了一种强泛化性的遥感图像目标识别方法。使用特征提取主干与多个预测分支的结构。在对有监督的数据进行训练时，我们将不同预测分支的特征通过余弦相似度的方式进行分离增加多样性，在后续的训练过程中获取无监督图像的真值，使最终的预测准确度和泛化性均得到提升。本发明的遥感图像目标识别泛化性增强方法，利用了半监督的方法通过大量无标签数据的训练增强网络特征提取能力，目前存在的蒸馏方法不能有效解决训练网络泛化性低的问题，本发明的一致性轮次学习方法有效的解决了这个问题，本发明方法能够提升识别网络的准确度和泛化性。