基于结构嵌入分析的智能代码推荐系统的设计与实现
这是一篇关于在线编辑器,代码推荐,局部敏感哈希,结构嵌入,相似度分析的论文, 主要内容为作为开发人员,尤其是编程初学者,在进行日常的软件开发时,经常需要完成一些不熟悉的编程任务。这时,他们可能通过搜索参考已存在代码片段或者复用之前的代码,来帮助完成这个不熟悉的编程任务。近年来,业界已有很多外部代码搜索工具来帮助开发人员。但是使用这些工具会增加开发者搜索筛选的时间,降低编码效率,所以开发出一款与编程一体的代码推荐系统迫在眉睫。本文依托于慕测Web IDE系统进行更新与优化,实现了基于结构嵌入分析的智能代码推荐系统。用户进行编程练习或考试时,通过浏览器访问系统,使用智能编辑器进行在线编程,系统会监听用户编程行为,抓取代码信息进行分析,根据分析结果向用户推荐代码片段。代码推荐依赖大量源代码数据,因此首先需要基于大量的源代码构建语料库,并对其进行预处理。语料库中代码需要先进行词法和语法分析,构建解析树,获得令牌序列以代表代码结构特征。其次,对语料库中的所有令牌序列集,使用局部敏感哈希进行分类,减少比较次数,提高效率。接着,对相似度高的这些候选代码片段通过词嵌入训练模型,再进行句嵌入获得向量表示。最后,通过相似性分析算法对句向量进行比较,向用户推荐相似度值高于阈值且不同的前几位源代码片段,帮助用户根据现有源代码获得有价值的推荐,从而提高生产率,帮助缩短开发时间。本系统根据主要功能和特性划分为五个模块,包括编辑器模块、语言服务协议模块、代码搜索模块、特征提取模块和特征序列分析模块。系统使用Monaco Editor作为主要编辑器基础,并遵循语言服务协议实现Java、Python等编程语言的实时代码补全、悬浮提示、跳转定义、引用查找、代码诊断等智能功能。为保障数据的可靠性和高可用性,系统使用搜索引擎进行数据采集处理存储。目前该系统已替换原有慕测Web IDE系统上线使用。通过实验表明,系统提升了平均82.72%的用户的编程体验。智能代码推荐系统在用户开发时,有效地推荐代码片段帮助用户重用或纠正现有代码。该系统减少用户搜索筛选时间,缩短开发时间,提高用户编码效率。并且其简单易用的界面与交互风格,符合大多数用户习惯,提升和完善用户编程体验。
基于FPGA的远程上肢运动训练辅助系统
这是一篇关于FPGA,上肢训练,远程采集,相似度分析的论文, 主要内容为新冠疫情影响下,人们的出行和接触受到限制,传统面对面的肢体训练方式受到制约,居家训练方案的研究迫在眉睫。目前居家训练中指导人员难以及时获得准确的训练数据,无法为患者提供有效的训练指导,如何解决居家训练数据的远程采集与传输成为居家训练推广的关键。针对上述问题,论文提出了一种基于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的远程上肢运动训练辅助系统,该系统能够对上肢训练数据进行远程采集与云端存储;利用上肢机械结构为患者远程展示上肢标准训练动作;对上肢训练动作进行相似度分析,并将分析结果展示于前端页面。为实现以上功能,论文主要工作如下:(1)设计了上肢训练数据采集和标准动作展示的硬件控制系统。结合机械结构,实现了对上肢各关节动作角度的检测。利用FPGA完成了上肢动作序列的高速采集,解决了上肢各关节动作序列检测难的问题。使用经典PID控制算法实现对机械结构的控制,实现标准动作展示的功能。(2)利用Java语言开发了基于Spring Boot框架的系统服务器,实现了上肢训练动作数据的远程采集和可视化展示功能。同时利用My SQL数据库完成了对训练数据的分类存储。利用超文本标记语言(High Text Markup Language,HTML)和层叠样式表(Cascading Style Sheets,CSS)设计了云服务器的操作界面、训练数据和上肢训练数据统计展示页面。(3)利用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法完成了训练动作的相似度分析。将上肢训练动作序列与标准动作序列进行DTW算法计算,完成两者的相似度分析,该结果可以辅助指导人员进行训练动作的相似度分析。测试结果表明该系统能够实现稳定的远程上肢训练数据采集和标准动作展示功能,并且能够完成上肢训练动作与标准动作的相似度分析。该系统可以辅助进行居家上肢训练,有潜力成为一个有效、低成本的居家训练辅助系统。
热点案件舆情分析系统研究与实现
这是一篇关于舆情,情感分析,相似度分析,舆情分析平台的论文, 主要内容为随着我国信息社会的发展以及移动互联网的迅猛普及,社会中各类资讯信息与互联网的结合更加密切。借助互联网,信息可以在短时间内通过多种传播渠道分发给大量网民。以网络作为媒介,社会舆情可以更迅速、更具体地表现在网络空间中,形成网络舆情。网络舆情是新时代的产物,它的表达方式在具备自由性和互动性的同时也存在误导性和突发性。正确地利用网络舆情信息,充分地发挥其正面影响有利于形成积极健康的舆情氛围,维护社会和谐稳定,提高百姓的生活幸福指数。在新时代,网络舆情已经成为了表达社会情绪、价值观念的重要途径。其中,热点案件舆情与百姓日常生活休戚相关,得到了越来越多的关注,合理利用热点案件的舆情信息可以充分发挥公众监督作用、协助政府做好舆情管控、促进法院审判公正合理。基于此,本文对热点案件舆情的分析进行了相关研究,提出了一系列热点案件舆情分析的模型以及实现了一个热点案件舆情分析平台。本文的主要工作如下:(1)为了充分表达文本语义以及提升自然语言处理任务的质量,本文提出了语义依存词向量,通过融合语义依存信息,其在传统词向量的基础上能够进一步地挖掘和融合文本语义信息。语义依存词向量是本文后续研究的基础,被广泛应用于各种场景的下游任务中,从而达到提升任务质量的目的。(2)为了完备充分地提取文本隐藏的语义特征以及减少文本长度对语义准确性的影响,本文提出了融合特征提取网络,用于提取舆情文本内部细节特征。该网络从多视角、多方面抽象文本语义,在进一步提升语义表达的准确性和完备性的同时,尽可能地保证了舆情文本的极性分析准确无误。(3)针对相似文本匹配问题,本文基于matching-aggregation架构,结合语义依存词向量、融合特征提取网络、双向多视角Attention等组件,提出了深度语义匹配模型。该模型从更细粒度的视角匹配两个句子,判断其相似性,从而提升了匹配结果的准确性。(4)通过Java SSM框架、Mysql、Tensor Flow框架等技术,本文实现了舆情分析平台。针对微博舆情评论文本的重要特点进行了深入分析。在分析过程中,该平台使用数据获取模块从微博平台获取部分评论信息,使用情感分析模块分析舆情文本的极性以及热点话题,使用相似度匹配模块检索相似的法律文书,此外,用户管理模块被用于管理账户信息、授权信息等。
基于FPGA的远程上肢运动训练辅助系统
这是一篇关于FPGA,上肢训练,远程采集,相似度分析的论文, 主要内容为新冠疫情影响下,人们的出行和接触受到限制,传统面对面的肢体训练方式受到制约,居家训练方案的研究迫在眉睫。目前居家训练中指导人员难以及时获得准确的训练数据,无法为患者提供有效的训练指导,如何解决居家训练数据的远程采集与传输成为居家训练推广的关键。针对上述问题,论文提出了一种基于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的远程上肢运动训练辅助系统,该系统能够对上肢训练数据进行远程采集与云端存储;利用上肢机械结构为患者远程展示上肢标准训练动作;对上肢训练动作进行相似度分析,并将分析结果展示于前端页面。为实现以上功能,论文主要工作如下:(1)设计了上肢训练数据采集和标准动作展示的硬件控制系统。结合机械结构,实现了对上肢各关节动作角度的检测。利用FPGA完成了上肢动作序列的高速采集,解决了上肢各关节动作序列检测难的问题。使用经典PID控制算法实现对机械结构的控制,实现标准动作展示的功能。(2)利用Java语言开发了基于Spring Boot框架的系统服务器,实现了上肢训练动作数据的远程采集和可视化展示功能。同时利用My SQL数据库完成了对训练数据的分类存储。利用超文本标记语言(High Text Markup Language,HTML)和层叠样式表(Cascading Style Sheets,CSS)设计了云服务器的操作界面、训练数据和上肢训练数据统计展示页面。(3)利用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法完成了训练动作的相似度分析。将上肢训练动作序列与标准动作序列进行DTW算法计算,完成两者的相似度分析,该结果可以辅助指导人员进行训练动作的相似度分析。测试结果表明该系统能够实现稳定的远程上肢训练数据采集和标准动作展示功能,并且能够完成上肢训练动作与标准动作的相似度分析。该系统可以辅助进行居家上肢训练,有潜力成为一个有效、低成本的居家训练辅助系统。
热点案件舆情分析系统研究与实现
这是一篇关于舆情,情感分析,相似度分析,舆情分析平台的论文, 主要内容为随着我国信息社会的发展以及移动互联网的迅猛普及,社会中各类资讯信息与互联网的结合更加密切。借助互联网,信息可以在短时间内通过多种传播渠道分发给大量网民。以网络作为媒介,社会舆情可以更迅速、更具体地表现在网络空间中,形成网络舆情。网络舆情是新时代的产物,它的表达方式在具备自由性和互动性的同时也存在误导性和突发性。正确地利用网络舆情信息,充分地发挥其正面影响有利于形成积极健康的舆情氛围,维护社会和谐稳定,提高百姓的生活幸福指数。在新时代,网络舆情已经成为了表达社会情绪、价值观念的重要途径。其中,热点案件舆情与百姓日常生活休戚相关,得到了越来越多的关注,合理利用热点案件的舆情信息可以充分发挥公众监督作用、协助政府做好舆情管控、促进法院审判公正合理。基于此,本文对热点案件舆情的分析进行了相关研究,提出了一系列热点案件舆情分析的模型以及实现了一个热点案件舆情分析平台。本文的主要工作如下:(1)为了充分表达文本语义以及提升自然语言处理任务的质量,本文提出了语义依存词向量,通过融合语义依存信息,其在传统词向量的基础上能够进一步地挖掘和融合文本语义信息。语义依存词向量是本文后续研究的基础,被广泛应用于各种场景的下游任务中,从而达到提升任务质量的目的。(2)为了完备充分地提取文本隐藏的语义特征以及减少文本长度对语义准确性的影响,本文提出了融合特征提取网络,用于提取舆情文本内部细节特征。该网络从多视角、多方面抽象文本语义,在进一步提升语义表达的准确性和完备性的同时,尽可能地保证了舆情文本的极性分析准确无误。(3)针对相似文本匹配问题,本文基于matching-aggregation架构,结合语义依存词向量、融合特征提取网络、双向多视角Attention等组件,提出了深度语义匹配模型。该模型从更细粒度的视角匹配两个句子,判断其相似性,从而提升了匹配结果的准确性。(4)通过Java SSM框架、Mysql、Tensor Flow框架等技术,本文实现了舆情分析平台。针对微博舆情评论文本的重要特点进行了深入分析。在分析过程中,该平台使用数据获取模块从微博平台获取部分评论信息,使用情感分析模块分析舆情文本的极性以及热点话题,使用相似度匹配模块检索相似的法律文书,此外,用户管理模块被用于管理账户信息、授权信息等。
基于FPGA的远程上肢运动训练辅助系统
这是一篇关于FPGA,上肢训练,远程采集,相似度分析的论文, 主要内容为新冠疫情影响下,人们的出行和接触受到限制,传统面对面的肢体训练方式受到制约,居家训练方案的研究迫在眉睫。目前居家训练中指导人员难以及时获得准确的训练数据,无法为患者提供有效的训练指导,如何解决居家训练数据的远程采集与传输成为居家训练推广的关键。针对上述问题,论文提出了一种基于现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的远程上肢运动训练辅助系统,该系统能够对上肢训练数据进行远程采集与云端存储;利用上肢机械结构为患者远程展示上肢标准训练动作;对上肢训练动作进行相似度分析,并将分析结果展示于前端页面。为实现以上功能,论文主要工作如下:(1)设计了上肢训练数据采集和标准动作展示的硬件控制系统。结合机械结构,实现了对上肢各关节动作角度的检测。利用FPGA完成了上肢动作序列的高速采集,解决了上肢各关节动作序列检测难的问题。使用经典PID控制算法实现对机械结构的控制,实现标准动作展示的功能。(2)利用Java语言开发了基于Spring Boot框架的系统服务器,实现了上肢训练动作数据的远程采集和可视化展示功能。同时利用My SQL数据库完成了对训练数据的分类存储。利用超文本标记语言(High Text Markup Language,HTML)和层叠样式表(Cascading Style Sheets,CSS)设计了云服务器的操作界面、训练数据和上肢训练数据统计展示页面。(3)利用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法完成了训练动作的相似度分析。将上肢训练动作序列与标准动作序列进行DTW算法计算,完成两者的相似度分析,该结果可以辅助指导人员进行训练动作的相似度分析。测试结果表明该系统能够实现稳定的远程上肢训练数据采集和标准动作展示功能,并且能够完成上肢训练动作与标准动作的相似度分析。该系统可以辅助进行居家上肢训练,有潜力成为一个有效、低成本的居家训练辅助系统。
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