新闻视频中基于“场景词汇”的故事单元相似度分析

新闻视频中故事单元的相似度计算对于视频浏览、检索和跟踪故事单元等应用具有特别重要的意义.研究提出了一种利用"场景词汇"计算故事单元相似度的方法,将单独的关键帧作为一个完整"词汇",将每个故事单元看作是一系列"场景词汇"描述的"文档".在此基础上研究了"场景词汇"的特殊性,并设计了有效的"场景词汇"权重计算方法和故事单元相似度计算方法.实验显示,基于"场景词汇"的故事单元相似度计算方法能够比较好地贴近用户感官和实际应用需求.     

基于故事的新闻视频事件专题分析方法

报道同一事件的新闻故事之间存在大量的冗余和重复,这对新闻事件的快速浏览和理解造成了巨大的困难,必须对故事之间的关系进行有效的分析及组织.文章提出一种基于故事的新闻视频事件专题分析方法.融合文本和视觉特征将报道同一事件的新闻故事聚类在一起,通过分析事件内部故事之间的相似性,获得故事之间的相互依赖关系,生成表现事件发展的专...     

层次化新闻视频处理框架的设计与实现

提出了一个通用的层次化新闻视频处理框架,将新闻视频处理分为句法分段、语义标注以及视频摘要三个层次,并给出了三个层次中涉及的故事单元探测、字幕探测、视频摘要等关键技术的解决方案。框架突破了传统的新闻视频处理框架仅局限于句法分段以及单媒体特征进行处理的缺陷,通过对视音频特征进行多模态的综合分析来获取新闻视频高层的语义内容。实验通过一个新闻视频处理原型系统NVPS验证了框架的可行性,重点对故事单元探测、标题探测以及口播帧探测三个算法进行了实验,实验结果分别达到88%,86%和86%的探测准确率,从而进一步证实了层次框架在新闻视频处理方面的有效性。     

一种开放式视频管理框架

对视频进行有效管理的依据是其“内容”。视频具有多模态性,其内容也具有层次性,可用三维模型来描述视频内容。据此,提出了一种开放式视频管理框架。在该框架中,视频中的各层内容与视频数据相对独立地存储与管理,用关联机制建立起视频数据与内容的联系。通过这种机制,能够形成视频数据与内容之间的多种逻辑描述,适用于对多种视频的管理,并且可以对视频进行“多模态查询”。     

一种基于EDU模型的新闻视频摘要方法

现有的视频摘要技术缺乏一个统一、可扩充的视频摘要模型。针对该缺陷,提出了实体-描述-效用模型(简称EDU模型),该模型从视频实体出发,经过描述得到效用,并最终根据效用来生成视频摘要,该模型具有可扩展性。对EDU模型进行了详细阐述,并根据该模型,提出了新闻视频故事摘要生成的方法。实验结果表明,该方法具有令人满意的效果。     

基于装备最优使用率的维修决策模型

根据作战单元中装备使用率与武器装备战损维修策略之间的关系,结合战斗过程中武器装备的战损规律和维修规律,运用马尔可夫链理论,建立了一种基于装备最优使用率的战损装备维修策略优化模型。运用这种最优维修策略模型可以达到提高作战单元中武器装备使用率的目的,从而为充分发挥作战单元整体战斗效能找到了一种新的装备维修辅助决策方法。这种维修决策优化模型主要采用量化分析的方法,根据作战单元中装备的战损情况和部队的维修能力制定出最优的维修策略,确定在战斗过程对战损装备进行维修的最优时机,达到提高作战单元整体战斗力的目的,从而为充分发挥作战单元的整体战斗力找到科学的途径。最后,结合实例对模型进行了检验。     

在C#中通过数据库实现树视图无级动态维护

就树视图与数据库的结合实现树视图的无级动态维护提出了一种解决方法 ,进而拓展了树视图的功能 ,使其能够得到更多的使用。     

基于Rough集理论的数据库推理通道动态消除

提出了一种基于Rough集理论的数据库推理泄漏通道消除方法。在由数据库中所有数据生成的不完备决策表上,该方法应用Rough集理论,分析提取出敏感和非敏感数据之间的确定性推理关系,以此产生推理控制规则。利用这些规则对数据库系统返回给普通用户的数据动态地做最小修改,防止推理通道的产生。实验结果表明,该方法可扩展性强,在保证较高的数据库安全性的同时提高了数据可用性。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。     

基于Vague集相似度的战场电磁环境构设逼真度评估

针对战场电磁环境构设评估的问题,提出了一种新的基于电磁环境逼真度宏观相似元和Vague集相似度的评估方法,该方法把电磁环境构设逼真度评估的问题转化为Vague集相似度度量问题,较好解决了逼真度评估过程中的不确定问题。从电磁复杂度评估指标中提取构设宏观逼真度相似元。根据Vague集理论,建立了相似元与Vague值之间的关系,以及构设电磁环境和想定电磁环境逼真度评估方法,并通过实例计算分析了逼真度评估的过程。     

一种新闻事件演化建模方法

为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根据新演化模型及演化模式建立事件演化的有向无环图模型,揭示事件发展的潜在脉络结构。实验结果表明,本文方法能够有效检测事件演化,提升系统性能。     

Fostering nonviolent elections in Africa through conflict-sensitive reportage of elections

Given that most Africans view political aspirants in terms of their ethnic and religious lineage rather than political ideology, and since most Africans rely on the media for information, there is a tendency to fall prey to biased and insensitive reportage, capable of inciting violence elicited by the prejudiced information often presented as news, features, commentaries, documentaries, etc. This article hypothesises that with appropriate training on conflict-sensitive reportage, journalists can foster peaceful and nonviolent elections through their reportage. The article recommends the adoption of an alternative method of news reportage using the peace-journalism model. The model, developed by Jake Lynch and Annabel McGoldrick, encourages journalists to report social issues in ways that create opportunities for a society to consider and value nonviolent responses toward conflict by using the insights from conflict analysis and transformation to update concepts of balance, fairness and accuracy in reporting. It also provides a new route map that traces the connections between journalists, their sources, the stories they cover and the consequences of their reportage. In addition, it builds awareness of nonviolence and brings creativity into the practical job of everyday editing and reporting. This article holds theoretical significance in that it explicitly identifies conditions that encourage journalists to apply conflict sensitivity to their reportage, thereby promoting societal peace, particularly during elections.     

模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用

采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度.     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

空间电磁编队具有不消耗推进剂、无羽流污染、连续可逆和同步控制等优势,静态电磁编队在光学干涉成像等领域具有广阔应用前景。动力学平衡态的稳定性与控制是实现静态电磁编队的基础。论文针对双星电磁编队沿径向、切向和法向分布的三种平衡态构形,利用Kane方法建立了6-DOF耦合非线性动力学模型,分析了三种平衡态构形的开环稳定性、耦合特性与控制需求,最后设计LQR控制器,实现了平衡态构形的稳定控制,并进行了仿真验证。     

“三个代表”重要思想与舆论导向

“三个代表”重要思想是全面建设中国特色社会主义的纲领,也是统领新闻工作的指导思想和选择新闻的重要标准。作为新时期的新闻工作者,只有从“三个代表”的高度自觉把握新闻宣传的正确舆论导向,与时俱进,开拓创新,才能使新闻事业永葆生机和活力。     

枪械产品故障树的模糊分析

事件发生概率的获取是故障树分析(FTA)中的重要环节,然而在一些故障发生频率很低的场合,要获得大量的故障数据几乎是不可能的,传统的故障树分析把事件发生的概率处理成精确值,忽略了数据的不完备性及环境的模糊性.针对这一问题,在枪械产品的可靠性研究中提出了模糊故障树分析方法,将现有统计数据和工程技术人员的经验结合起来,在容许误差范围内,求解出了事件发生概率的取值空间,使结果更接近实际情况.     

Modeling of unsupervised knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation

Text event mining, as an indispensable method of text mining processing, has attracted the extensive attention of researchers. A modeling method for knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation is proposed in this paper, i.e. UKGE-MS. Specifically, UKGE-MS can improve the existing text mining technology's ability of understanding and discovering high-dimensional unmarked information, and solves the problems of traditional unsupervised feature selection methods, which only focus on selecting features from a global perspective and ignoring the impact of local connection of samples. Firstly, considering the influence of local information of samples in feature correlation evaluation, a feature clustering algorithm based on average neighborhood mutual information is proposed, and the feature clusters with certain event correlation are obtained; Secondly, an unsupervised feature selection method based on the high-order correlation of multi-dimensional statistical data is designed by combining the dimension reduction advantage of local linear embedding algorithm and the feature selection ability of sparse representation, so as to enhance the generalization ability of the selected feature items. Finally, the events knowledge graph is constructed by means of sparse representation and l₁ norm. Extensive experiments are carried out on five real datasets and synthetic datasets, and the UKGE-MS are compared with five corresponding algorithms. The experimental results show that UKGE-MS is better than the traditional method in event clustering and feature selection, and has some advantages over other methods in text event recognition and discovery.