交互信息

摘要： 车辆到电网(Vehicle to Grid,V2G)是智能电网中新兴的重要技术,它通过电动汽车和智能电网间的电力双向流动,增加了电网的灵活性和弹性。然而,由于大量的电力双向交互,V2G网络面临着严峻的隐私和安全挑战。针对上述挑战,本文提出了一种基于区块链的V2G隐私保护方案,通过构建双层区块链,实现电力交互信息的安全存储与共享;引入车辆假名机制实现电动汽车身份隐私保护;利用无证书聚合签密技术保证数据安全和密文的高效验证。安全性分析表明,本文所提方案具有公开验证性和不可伪造性。

摘要： 特征选择是从原始数据集中去除无关的特征并选择良好的特征子集,可以避免维数灾难和提高学习算法的性能。为解决已选特征和类别动态变化(DCSF)算法在特征选择过程中只考虑已选特征和类别之间动态变化的信息量,而忽略候选特征和已选特征的交互相关性的问题,提出了一种基于动态相关性的特征选择(DRFS)算法。该算法采用条件互信息度量已选特征和类别的条件相关性,并采用交互信息度量候选特征和已选特征发挥的协同作用,从而选择相关特征并且去除冗余特征以获得优良特征子集。仿真实验表明,与现有算法相比,所提算法能有效地提升特征选择的分类准确率。

摘要： 针对传感器网络中的信号延迟估计问题,提出了一种新的时延估计量化-检测算法。首先将该问题构建为一个分层处理体系结构;然后将两个传感器捕获和传输同一信号的延迟和噪声样本建模为一个多假设检验问题,从而把寻找两个接收序列之间的延迟简化为在最大似然意义上最大化两个接收序列之间的交互信息,并设计出了实现最佳延迟估计的量化-检测器。实验结果表明,提出的延迟估计量化-检测算法在中低信噪比下不仅有与非量化估计检测算法相媲美的性能,而且优于一般的基于量化数据与非量化数据之间的均方误差的标准标量量化-检测算法。

摘要： 信息检索范式经历了系统导向、行为导向阶段,正在转向认知导向。信息检索的认知导向模式为进一步解决人类知识需求和利用问题提供了理论支持。文章从认知导向视角出发,探索了信息检索的本质,阐明了认知导向内涵,进一步明确了认知导向的信息检索设计要求;在此基础上,构建了由用户认知系统、信息检索系统以及交互系统组成的用户认知导向的信息检索模型;最后以科研用户活动为例,构建了面向用户需求的知识服务系统作为应用范例,进一步说明和论证了认知导向的信息检索框架模型的预期应用和服务场景。

摘要： 由于信息抽取效率以及抽取结果可信度较低,漏检率增加,提出一种基于非合作博弈的电力培训平台交互信息自动抽取方法。将一种抗强噪声的Gabor滤波方法引入到抽取过程中,深入分析Gabor算子的参数选择,采用改进的Hough变换方法进行电力培训平台交互信息去噪。组建以最小电力培训平台交互信息自动抽取次数为目标的博弈模型,通过粒子群算法和内点结合的分布式算法对模型进行求解,以实现电力培训平台交互信息自动抽取。实验结果表明,所提方法能够有效提升电力培训平台交互信息自动抽取效率以及抽取结果可信度,降低漏检率。

摘要： 结合研究资料与实际经验,分析了网络信息互动系统技术原理及系统架构,探讨网络信息互动系统设计要点,实现交互信息的及时响应与迅速处理。数字媒体环境下,网络信息互动系统需依照业务需求,着力互动功能与互动效率的研究。本文结合笔者工作经验,对媒体业务进行动态监测,减少监测人员工作量,从而提升工作效率,提高服务水平,促进媒体行业的数字化发展。

摘要： 传统网络突发性舆情信息监控方法忽略了提前监测出舆情聚集区域,存在舆情监控耗时较长、控制率低的问题。为此,提出自组织网络突发性舆情交互信息监控方法。该方法通过求解交互空间扫描变量和概率分布模型确定舆情的发生概率,定义出自组织网络数据交互空间扫描窗口数量。通过排列和计算交互空间扫描窗口的对数似然比,确定舆情最有可能发生聚集区域。构建舆情最优控制模型,获取目标函数,实现突发性舆情交互信息的监控。实验结果表明,与传统方法相比所提方法的监控效率高,舆情监控率也更理想。

摘要： 为了充分学习文本和语音两种模态之间的交互信息,本文提出一种基于跨模态交互信息的双模态情感识别方法。该方法首先基于深度学习模型对文本和语音单模态信息进行学习,并采用信息交互的方式进一步得到各模态的上下文信息。最后,在情感数据集中进行实验,通过对比单模态和双模态情感识别模型,该模型在各评价指标上表现出更好的情感分类性能。

摘要： 在近一千年里,纸张一直是最通用的煤体介质。但在过去三十年里,随着数字技术的发展,我们开始更多地依赖屏幕与键盘来交互信息。最近,科学家们推出了一种新的印刷工艺,几乎可以将任何纸张变成防水键盘。这种神奇的技术利用了一种具有抗液体和灰尘的功能性特殊涂层,该涂层可以在纸上打印出多个电路层,而各层之间不会出现任何污迹。

摘要： 随着"互联网+"理念的兴起与发展,多终端、虚拟化资源、数据挖掘与学习分析技术逐渐成为现实,彻底改变了传统的教学模式.以交互信息技术手段为依托的课堂教学,有效地实现教学内容的呈现方式、学生的学习方式、教师的教学方式、师生互动方式和生生互动方式的变革.课前基于云微课,学习自主个性;课中深度互动,学习多维立体;课后评价拓展,让学习余味更浓.交互信息支持下的课堂教学更加精准,更具个性化,而线上线下融合,技术与教学整合为教学发展提供了更加广阔的空间.

摘要： 为了实现基于IEC61850的系统配置功能、加强对保护智能电子设备(IED)之间虚拟交互消息等的描述,文中研究了一种基于IEC61850的变电站图形化系统配置器原型系统.该系统包括配置主界面、可扩展标记语言(XML)解析与变电站配置语言(SCL)语法验证模块,以及3类交互信息(逻辑节点(LN)内部保护逻辑、IED内各LN之间的配合逻辑关系、不同IED中相关LN之间的虚拟交互消息)配置图形化界面等模块.设计了一次接线图、二次设备配置等工具箱,给出了图元绘制与拾取、以可缩放矢量图形(SVG)格式存储图形文件、图形化配置不同IED内相关LN之间虚拟交互消息等关键技术的实现方法.该配置器原型系统实现了主要功能,为智能变电站的配置开发、测试提供了一定的参考.

摘要： 交互信息的获取是决定分布式虚拟现实系统沉浸感和真实感好坏的一个重要因素,通过对交互者手臂位置的跟踪,可以提供直观和谐的人机交互模式。为了跟踪手臂运动轨迹,提出了一种基于模糊预测控制理论的手臂运动估计算法(记作FPC-AME算法),用来实现形象化的六自由度手臂导航操作。试验结果表明,在环境光照基本稳定的条件下,本算法可以生成稳定、精确的手臂位置信息,相关研究对虚拟环境下的沉浸式交互具有较高的理论意义和实用价值。

摘要： 在分析交互信息的种类和传输方式的基础上,研究了交互系统的结构、综合运用力反馈技术、传感器技术、DSP控制技术、碰撞检测技术、多通道交互技术,实现了人在虚拟环境中的漫游,增强了人机交互的真实感,提出了一种实现虚拟现实技术与人机交互技术相结合的新方案.

摘要： 本发明实施例公开一种交互信息获取方法、交互信息设置方法及用户终端、系统，包括：目标用户终端在预设虚拟地图中检测到目标POI标识存在触发操作时，目标用户终端基于交互应用获取当前的第一位置信息，获取目标POI标识对应的第二位置信息，并检测第一位置信息和第二位置信息的距离差值；距离差值满足预设距离范围时，向交互服务器发送携带有目标POI标识的交互信息请求；交互服务器获取目标POI标识对应的交互信息，将交互信息发送至目标用户终端；目标用户终端对交互信息进行输出显示。采用本发明，提升查看POI的相关信息的效率，同时还可以丰富对POI信息查看的方式以及POI所展示的内容，提高与用户终端间的交互性。

摘要： 本申请公开了一种发送交互信息及生成交互信息的方法、装置以及存储介质。其中，发送交互信息的方法包括：接收第一终端设备发送的交互信息，其中交互信息包括第一终端设备的第一用户与第二终端设备的第二用户进行交互的交互内容；确定第一用户的第一用户身份信息，其中第一用户身份信息指示第一用户基于交互内容与第二用户进行交互时的身份；以及以第一用户身份信息指示的身份将交互信息发送至第二终端设备。从而达到了服务器可以根据用户的不同需求对用户的多个身份信息进行隔离的技术效果。进而解决了现有的交互平台无法根据用户的不同需求将用户的多个身份进行隔离，进而造成用户的隐私受到侵犯的问题出现的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于条件互信息和交互信息的多标签特征选择方法。本发明基于条件互信息重新定义特征相关项将已选特征的条件互信息纳入进来。又从特征交互的角度定义标签之间的冗余，将其纳入冗余项，定义了一个多标签特征选择算法，有效地选择特征子集，提高多标签分类模型的性能。其中，所述发明包括：对多标签数据集进行预处理，其中包括缺失值填充，数据离散化等；利用多标签特征选择算法MCIMII对处理过的数据集进行特征筛选，得到筛选后的特征集。将得到的特征数据集输入到MLKNN模型中，得到数据集优化后的MLKNN模型。

摘要： 本发明实施例提供了一种用户交互平台及用户交互信息识别展示方法，用户交互平台包括：用户输入工具、用户操作屏以及背光照射设备；所述用户输入工具用于在所述用户操作屏的第一面上输入信息；所述背光照射设备正对所述用户操作屏的第二面，用于感应所述输入信息并将所述输入信息转换为图像投影到所述用户操作屏上。本发明实施例提供的用户交互平台及用户交互信息识别展示方法，通过用户输入工具能够帮助用户自由在用户操作屏上进行相应操作，同时将操作信息解析为图像实时在用户操作屏上进行显示，从而使得用户交互性更强，提高用户的体验。

摘要： 本申请公开了一种用户交互信息处理模型生成方法和用户交互信息处理方法，涉及图神经网络技术领域，具体涉及用户交互信息处理技术。该方法包括：通过迭代方式确定图神经网络中各层网络节点的节点表征，其中单层节点的节点表征由所述单层节点的邻居节点的表征得到；将所述各层网络节点中的各个节点的属性特征添加到所述各层网络节点的节点表征中，得到待训练的图神经网络；基于已有的用户交互信息，对所述待训练的图神经网络进行训练，得到用户交互信息处理模型，用户交互信息处理模型包括调整后的节点表征。本申请可应用于推荐系统。

摘要： 本申请公开了一种发送交互信息及生成交互信息的方法、装置以及存储介质。其中，发送交互信息的方法包括：接收第一终端设备发送的交互信息，其中交互信息包括第一终端设备的第一用户与第二终端设备的第二用户进行交互的交互内容；确定第一用户的第一用户身份信息，其中第一用户身份信息指示第一用户基于交互内容与第二用户进行交互时的身份；以及以第一用户身份信息指示的身份将交互信息发送至第二终端设备。从而达到了服务器可以根据用户的不同需求对用户的多个身份信息进行隔离的技术效果。进而解决了现有的交互平台无法根据用户的不同需求将用户的多个身份进行隔离，进而造成用户的隐私受到侵犯的问题出现的技术问题。

摘要： 本发明实施例公开一种交互信息获取方法、交互信息设置方法及用户终端、系统，包括：目标用户终端在预设虚拟地图中检测到目标POI标识存在触发操作时，目标用户终端基于交互应用获取当前的第一位置信息，获取目标POI标识对应的第二位置信息，并检测第一位置信息和第二位置信息的距离差值；距离差值满足预设距离范围时，向交互服务器发送携带有目标POI标识的交互信息请求；交互服务器获取目标POI标识对应的交互信息，将交互信息发送至目标用户终端；目标用户终端对交互信息进行输出显示。采用本发明，提升查看POI的相关信息的效率，同时还可以丰富对POI信息查看的方式以及POI所展示的内容，提高与用户终端间的交互性。

摘要： 本发明公开了一种基于条件互信息和交互信息的多标签特征选择方法。本发明基于条件互信息重新定义特征相关项将已选特征的条件互信息纳入进来。又从特征交互的角度定义标签之间的冗余，将其纳入冗余项，定义了一个多标签特征选择算法，有效地选择特征子集，提高多标签分类模型的性能。其中，所述发明包括：对多标签数据集进行预处理，其中包括缺失值填充，数据离散化等；利用多标签特征选择算法MCIMII对处理过的数据集进行特征筛选，得到筛选后的特征集。将得到的特征数据集输入到MLKNN模型中，得到数据集优化后的MLKNN模型。

摘要： 本发明公开了基于数字人多模态交互信息标准的智能交互方法，该智能交互方法具体包括如下步骤：获取人机界面的交互信息；基于多模态融合的信息识别；应用系统的交互处理与业务处理；数字人的多模态信息的合成；输出多模态的人机交互信息，本发明对不同模态获取通道所得到的信息交互数据进行综合利用，整合为多模态的行为特征，最终得到符合多模态交互的信息标准的统一语义描述，从而全面理解用户的真实意图，从而减少了人机在信息交互过程中的隔阂，丰富了交互的内容，营造了和谐的人机交互环境，提高了人机交互过程中的自然性和高效性，推动人机智能交互走向新的高度。

摘要： 本发明提供了充电桩人机交互信息系统以及充电桩和交互行为提取方法，其中，充电桩人机交互信息系统提出的信息采集方案，真正构建了一种以充电行为获取为目的的充电桩人机交互信息系统，使得系统可以通过对收集的信息进行处理分析，获取操作用户的行为，并根据行为对充电桩包括故障、操作友好性等性能特征进行映射，进而实现充电桩故障诊断的智能化和精准性，以及提供用户对充电桩产品的友好性感知反馈，为产品的用户体验持续改进提供用户调研数据，为产品保持实时的用户友好性提供技术及信息支撑。