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1. 面向工业场景的云边协同数据存储与检索架构

秦学程, 刘春颜, 李宝, 赵蕴龙

《计算机应用》唯一官方网站 2025, 45 (9): 2902-2912. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024070993

摘要（118）

HTML （6）

PDF （3910KB）（30）

面向工业场景各业务域中数据分布式存储和跨域流转的场景，针对业务系统多而复杂、数据量庞大且部分数据不可上云的问题，提出云边协同的数据存储与检索架构，旨在实现大规模数据的统一存储和跨域高效流转。该架构中，设计基于资源描述框架（RDF）图模型的数据编码规则和基于S-tree（Signature-tree）的数据多层级高效存储策略，从而保证不可上云数据存储在边缘侧服务器上，而可上云数据存储在云服务器上。此外，提出面向云边协同存储的基于云边协同索引树（CECI-tree）的高效协同检索方法，通过云边协同索引机制提高数据检索的效率。所提架构与RDF-3X和GRIN等方法进行比的实验结果表明，该架构的运行效率和CPU利用率表现更优。

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2. 融合情感与语义信息的情感分析方法

孟仕林, 赵蕴龙, 关东海, 翟象平

计算机应用 2019, 39 (7): 1931-1935. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112375

摘要（635）

PDF （825KB）（444）

在使用词嵌入法进行词转向量时，两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词，将会导致词的情感信息的丢失，这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题，提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量，将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起；然后采用双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取文本的特征；最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法，说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。

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3. 基于相对梯度的人脸识别方法

高洪志邓琨姚璐赵蕴龙

计算机应用 2009, 29 (11): 3037-3039.

摘要（1820）

PDF （794KB）（1249）

在原始相对梯度算子的基础上，提出一种新的相对梯度算子,并将它与二维主成分分析（2DPCA）或者二维Fisher线性判别分析（2DFLD）相结合，形成一种基于改进相对梯度算子的人脸识别算法。在AR库和Yale_B库上的实验表明，基于改进相对梯度算子的人脸识别算法对人脸图像的光照、表情等变化均具有较好的鲁棒性，识别准确率明显高于只用2DPCA或2DFLD进行特征抽取的人脸识别方法，以及基于原始相对梯度算子的人脸识别算法。同时采用三种不同大小的窗口分别进行实验，实验结果证明，当窗口大小为3×3时，识别效果相对最好。