Adaptive computational resource allocation for sensor networks

名词解释中英文对比<using_information_sources> social networks 社会网络abductive reasoning 溯因推理action recognition(行为识别)active learning(主动学习)adaptive systems 自适应系统adverse drugs reactions(药物不良反应)algorithm design and analysis(算法设计与分析) algorithm(算法)artificial intelligence 人工智能association rule(关联规则)attribute value taxonomy 属性分类规范automomous agent 自动代理automomous systems 自动系统background knowledge 背景知识bayes methods(贝叶斯方法)bayesian inference(贝叶斯推断)bayesian methods(bayes 方法)belief propagation(置信传播)better understanding 内涵理解big data 大数据big data(大数据)biological network(生物网络)biological sciences(生物科学)biomedical domain 生物医学领域biomedical research(生物医学研究)biomedical text(生物医学文本)boltzmann machine(玻尔兹曼机)bootstrapping method 拔靴法case based reasoning 实例推理causual models 因果模型citation matching (引文匹配)classification (分类)classification algorithms(分类算法)clistering algorithms 聚类算法cloud computing(云计算)cluster-based retrieval (聚类检索)clustering (聚类)clustering algorithms(聚类算法)clustering 聚类cognitive science 认知科学collaborative filtering (协同过滤)collaborative filtering(协同过滤)collabrative ontology development 联合本体开发collabrative ontology engineering 联合本体工程commonsense knowledge 常识communication networks(通讯网络)community detection(社区发现)complex data(复杂数据)complex dynamical networks(复杂动态网络)complex network(复杂网络)complex network(复杂网络)computational biology 计算生物学computational biology(计算生物学)computational complexity(计算复杂性) computational intelligence 智能计算computational modeling(计算模型)computer animation(计算机动画)computer networks(计算机网络)computer science 计算机科学concept clustering 概念聚类concept formation 概念形成concept learning 概念学习concept map 概念图concept model 概念模型concept modelling 概念模型conceptual model 概念模型conditional random field(条件随机场模型) conjunctive quries 合取查询constrained least squares (约束最小二乘) convex programming(凸规划)convolutional neural networks(卷积神经网络) customer relationship management(客户关系管理) data analysis(数据分析)data analysis(数据分析)data center(数据中心)data clustering (数据聚类)data compression(数据压缩)data envelopment analysis (数据包络分析)data fusion 数据融合data generation(数据生成)data handling(数据处理)data hierarchy (数据层次)data integration(数据整合)data integrity 数据完整性data intensive computing(数据密集型计算)data management 数据管理data management(数据管理)data management(数据管理)data miningdata mining 数据挖掘data model 数据模型data models(数据模型)data partitioning 数据划分data point(数据点)data privacy(数据隐私)data security(数据安全)data stream(数据流)data streams(数据流)data structure( 数据结构)data structure(数据结构)data visualisation(数据可视化)data visualization 数据可视化data visualization(数据可视化)data warehouse(数据仓库)data warehouses(数据仓库)data warehousing(数据仓库)database management systems(数据库管理系统)database management(数据库管理)date interlinking 日期互联date linking 日期链接Decision analysis(决策分析)decision maker 决策者decision making (决策)decision models 决策模型decision models 决策模型decision rule 决策规则decision support system 决策支持系统decision support systems (决策支持系统) decision tree(决策树)decission tree 决策树deep belief network(深度信念网络)deep learning(深度学习)defult reasoning 默认推理density estimation(密度估计)design methodology 设计方法论dimension reduction(降维) dimensionality reduction(降维)directed graph(有向图)disaster management 灾害管理disastrous event(灾难性事件)discovery(知识发现)dissimilarity (相异性)distributed databases 分布式数据库distributed databases(分布式数据库) distributed query 分布式查询document clustering (文档聚类)domain experts 领域专家domain knowledge 领域知识domain specific language 领域专用语言dynamic databases(动态数据库)dynamic logic 动态逻辑dynamic network(动态网络)dynamic system(动态系统)earth mover's distance(EMD 距离) education 教育efficient algorithm(有效算法)electric commerce 电子商务electronic health records(电子健康档案) entity disambiguation 实体消歧entity recognition 实体识别entity recognition(实体识别)entity resolution 实体解析event detection 事件检测event detection(事件检测)event extraction 事件抽取event identificaton 事件识别exhaustive indexing 完整索引expert system 专家系统expert systems(专家系统)explanation based learning 解释学习factor graph(因子图)feature extraction 特征提取feature extraction(特征提取)feature extraction(特征提取)feature selection (特征选择)feature selection 特征选择feature selection(特征选择)feature space 特征空间first order logic 一阶逻辑formal logic 形式逻辑formal meaning prepresentation 形式意义表示formal semantics 形式语义formal specification 形式描述frame based system 框为本的系统frequent itemsets(频繁项目集)frequent pattern(频繁模式)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy clustering (模糊聚类)fuzzy data mining(模糊数据挖掘)fuzzy logic 模糊逻辑fuzzy set theory(模糊集合论)fuzzy set(模糊集)fuzzy sets 模糊集合fuzzy systems 模糊系统gaussian processes(高斯过程)gene expression data 基因表达数据gene expression(基因表达)generative model(生成模型)generative model(生成模型)genetic algorithm 遗传算法genome wide association study(全基因组关联分析) graph classification(图分类)graph classification(图分类)graph clustering(图聚类)graph data(图数据)graph data(图形数据)graph database 图数据库graph database(图数据库)graph mining(图挖掘)graph mining(图挖掘)graph partitioning 图划分graph query 图查询graph structure(图结构)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theory(图论)graph theroy 图论graph visualization(图形可视化)graphical user interface 图形用户界面graphical user interfaces(图形用户界面)health care 卫生保健health care(卫生保健)heterogeneous data source 异构数据源heterogeneous data(异构数据)heterogeneous database 异构数据库heterogeneous information network(异构信息网络) heterogeneous network(异构网络)heterogenous ontology 异构本体heuristic rule 启发式规则hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov model(隐马尔可夫模型)hidden markov models(隐马尔可夫模型) hierarchical clustering (层次聚类) homogeneous network(同构网络)human centered computing 人机交互技术human computer interaction 人机交互human interaction 人机交互human robot interaction 人机交互image classification(图像分类)image clustering (图像聚类)image mining( 图像挖掘)image reconstruction(图像重建)image retrieval (图像检索)image segmentation(图像分割)inconsistent ontology 本体不一致incremental learning(增量学习)inductive learning (归纳学习)inference mechanisms 推理机制inference mechanisms(推理机制)inference rule 推理规则information cascades(信息追随)information diffusion(信息扩散)information extraction 信息提取information filtering(信息过滤)information filtering(信息过滤)information integration(信息集成)information network analysis(信息网络分析) information network mining(信息网络挖掘) information network(信息网络)information processing 信息处理information processing 信息处理information resource management (信息资源管理) information retrieval models(信息检索模型) information retrieval 信息检索information retrieval(信息检索)information retrieval(信息检索)information science 情报科学information sources 信息源information system( 信息系统)information system(信息系统)information technology(信息技术)information visualization(信息可视化)instance matching 实例匹配intelligent assistant 智能辅助intelligent systems 智能系统interaction network(交互网络)interactive visualization(交互式可视化)kernel function(核函数)kernel operator (核算子)keyword search(关键字检索)knowledege reuse 知识再利用knowledgeknowledgeknowledge acquisitionknowledge base 知识库knowledge based system 知识系统knowledge building 知识建构knowledge capture 知识获取knowledge construction 知识建构knowledge discovery(知识发现)knowledge extraction 知识提取knowledge fusion 知识融合knowledge integrationknowledge management systems 知识管理系统knowledge management 知识管理knowledge management(知识管理)knowledge model 知识模型knowledge reasoningknowledge representationknowledge representation(知识表达) knowledge sharing 知识共享knowledge storageknowledge technology 知识技术knowledge verification 知识验证language model(语言模型)language modeling approach(语言模型方法) large graph(大图)large graph(大图)learning(无监督学习)life science 生命科学linear programming(线性规划)link analysis (链接分析)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)link prediction(链接预测)linked data(关联数据)location based service(基于位置的服务) loclation based services(基于位置的服务) logic programming 逻辑编程logical implication 逻辑蕴涵logistic regression(logistic 回归)machine learning 机器学习machine translation(机器翻译)management system(管理系统)management( 知识管理)manifold learning(流形学习)markov chains 马尔可夫链markov processes(马尔可夫过程)matching function 匹配函数matrix decomposition(矩阵分解)matrix decomposition(矩阵分解)maximum likelihood estimation(最大似然估计)medical research(医学研究)mixture of gaussians(混合高斯模型)mobile computing(移动计算)multi agnet systems 多智能体系统multiagent systems 多智能体系统multimedia 多媒体natural language processing 自然语言处理natural language processing(自然语言处理) nearest neighbor (近邻)network analysis( 网络分析)network analysis(网络分析)network analysis(网络分析)network formation(组网)network structure(网络结构)network theory(网络理论)network topology(网络拓扑)network visualization(网络可视化)neural network(神经网络)neural networks (神经网络)neural networks(神经网络)nonlinear dynamics(非线性动力学)nonmonotonic reasoning 非单调推理nonnegative matrix factorization (非负矩阵分解) nonnegative matrix factorization(非负矩阵分解) object detection(目标检测)object oriented 面向对象object recognition(目标识别)object recognition(目标识别)online community(网络社区)online social network(在线社交网络)online social networks(在线社交网络)ontology alignment 本体映射ontology development 本体开发ontology engineering 本体工程ontology evolution 本体演化ontology extraction 本体抽取ontology interoperablity 互用性本体ontology language 本体语言ontology mapping 本体映射ontology matching 本体匹配ontology versioning 本体版本ontology 本体论open government data 政府公开数据opinion analysis(舆情分析)opinion mining(意见挖掘)opinion mining(意见挖掘)outlier detection(孤立点检测)parallel processing(并行处理)patient care(病人医疗护理)pattern classification(模式分类)pattern matching(模式匹配)pattern mining(模式挖掘)pattern recognition 模式识别pattern recognition(模式识别)pattern recognition(模式识别)personal data(个人数据)prediction algorithms(预测算法)predictive model 预测模型predictive models(预测模型)privacy preservation(隐私保护)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic logic(概率逻辑)probabilistic model(概率模型)probabilistic model(概率模型)probability distribution(概率分布)probability distribution(概率分布)project management(项目管理)pruning technique(修剪技术)quality management 质量管理query expansion(查询扩展)query language 查询语言query language(查询语言)query processing(查询处理)query rewrite 查询重写question answering system 问答系统random forest(随机森林)random graph(随机图)random processes(随机过程)random walk(随机游走)range query(范围查询)RDF database 资源描述框架数据库RDF query 资源描述框架查询RDF repository 资源描述框架存储库RDF storge 资源描述框架存储real time(实时)recommender system(推荐系统)recommender system(推荐系统)recommender systems 推荐系统recommender systems(推荐系统)record linkage 记录链接recurrent neural network(递归神经网络) regression(回归)reinforcement learning 强化学习reinforcement learning(强化学习)relation extraction 关系抽取relational database 关系数据库relational learning 关系学习relevance feedback (相关反馈)resource description framework 资源描述框架restricted boltzmann machines(受限玻尔兹曼机) retrieval models(检索模型)rough set theroy 粗糙集理论rough set 粗糙集rule based system 基于规则系统rule based 基于规则rule induction (规则归纳)rule learning (规则学习)rule learning 规则学习schema mapping 模式映射schema matching 模式匹配scientific domain 科学域search problems(搜索问题)semantic (web) technology 语义技术semantic analysis 语义分析semantic annotation 语义标注semantic computing 语义计算semantic integration 语义集成semantic interpretation 语义解释semantic model 语义模型semantic network 语义网络semantic relatedness 语义相关性semantic relation learning 语义关系学习semantic search 语义检索semantic similarity 语义相似度semantic similarity(语义相似度)semantic web rule language 语义网规则语言semantic web 语义网semantic web(语义网)semantic workflow 语义工作流semi supervised learning(半监督学习)sensor data(传感器数据)sensor networks(传感器网络)sentiment analysis(情感分析)sentiment analysis(情感分析)sequential pattern(序列模式)service oriented architecture 面向服务的体系结构shortest path(最短路径)similar kernel function(相似核函数)similarity measure(相似性度量)similarity relationship (相似关系)similarity search(相似搜索)similarity(相似性)situation aware 情境感知social behavior(社交行为)social influence(社会影响)social interaction(社交互动)social interaction(社交互动)social learning(社会学习)social life networks(社交生活网络)social machine 社交机器social media(社交媒体)social media(社交媒体)social media(社交媒体)social network analysis 社会网络分析social network analysis(社交网络分析)social network(社交网络)social network(社交网络)social science(社会科学)social tagging system(社交标签系统)social tagging(社交标签)social web(社交网页)sparse coding(稀疏编码)sparse matrices(稀疏矩阵)sparse representation(稀疏表示)spatial database(空间数据库)spatial reasoning 空间推理statistical analysis(统计分析)statistical model 统计模型string matching(串匹配)structural risk minimization (结构风险最小化) structured data 结构化数据subgraph matching 子图匹配subspace clustering(子空间聚类)supervised learning( 有support vector machine 支持向量机support vector machines(支持向量机)system dynamics(系统动力学)tag recommendation(标签推荐)taxonmy induction 感应规范temporal logic 时态逻辑temporal reasoning 时序推理text analysis(文本分析)text anaylsis 文本分析text classification (文本分类)text data(文本数据)text mining technique(文本挖掘技术)text mining 文本挖掘text mining(文本挖掘)text summarization(文本摘要)thesaurus alignment 同义对齐time frequency analysis(时频分析)time series analysis( 时time series data(时间序列数据)time series data(时间序列数据)time series(时间序列)topic model(主题模型)topic modeling(主题模型)transfer learning 迁移学习triple store 三元组存储uncertainty reasoning 不精确推理undirected graph(无向图)unified modeling language 统一建模语言unsupervisedupper bound(上界)user behavior(用户行为)user generated content(用户生成内容)utility mining(效用挖掘)visual analytics(可视化分析)visual content(视觉内容)visual representation(视觉表征)visualisation(可视化)visualization technique(可视化技术) visualization tool(可视化工具)web 2.0(网络2.0)web forum(web 论坛)web mining(网络挖掘)web of data 数据网web ontology lanuage 网络本体语言web pages(web 页面)web resource 网络资源web science 万维科学web search (网络检索)web usage mining(web 使用挖掘)wireless networks 无线网络world knowledge 世界知识world wide web 万维网world wide web(万维网)xml database 可扩展标志语言数据库附录 2 Data Mining 知识图谱（共包含二级节点15 个，三级节点93 个）间序列分析)监督学习)领域 二级分类 三级分类。

算力资源、基础语料
在当今信息时代，算力资源和基础语料成为了数字化社会中不
可或缺的重要资源。

算力资源指的是计算机系统的处理能力，它是
实现大规模数据处理、人工智能算法训练和推理的关键。

而基础语
料则是指语言数据的基础库，包括各种语言的词汇、句法、语义等
信息，是自然语言处理和机器学习的基础。

在互联网时代，大规模的数据处理和分析已经成为了许多行业
的常态。

从金融行业的风险管理到医疗行业的疾病诊断，都需要大
量的算力资源来处理和分析海量数据。

同时，人工智能技术的快速
发展也对算力资源提出了更高的要求，深度学习等算法需要更大规
模的计算能力来进行训练和推理，这就需要更多的算力资源来支持。

而基础语料则是自然语言处理技术的基础。

在智能语音助手、
机器翻译、智能客服等应用中，基础语料的质量和数量直接影响着
算法的性能。

因此，构建和维护高质量的基础语料库成为了自然语
言处理领域的重要工作。

同时，随着多语种信息处理需求的增加，
跨语种基础语料的构建也成为了一个重要的挑战。

在这样的背景下，算力资源和基础语料的供给成为了数字化社
会发展的关键环节。

政府、企业和学术界需要共同努力，加大对算力资源和基础语料的投入和支持，推动相关技术的发展和应用。

只有充分利用好算力资源和基础语料，才能够更好地推动数字化社会的发展，提升人工智能和自然语言处理技术的水平，为人类社会的发展做出更大的贡献。

固定知识库的大语言模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述大语言模型是指基于深度学习的自然语言处理模型。

它可以处理更加复杂的语言任务，比如自动翻译、语音识别和对话生成等。

这些模型可以利用海量的数据进行训练，从而提供更加准确的语言处理能力。

固定知识库是指一种通过人工整理和组织的信息资源，它可以包含各种领域的知识，比如科学、历史、文学等。

固定知识库的目的是为了提供一个可靠和准确的信息来源，帮助用户解决各种问题。

本篇文章将讨论固定知识库与大语言模型的结合，探讨如何利用大语言模型来构建和扩展固定知识库的能力。

随着大语言模型的发展，越来越多的应用场景需要基于固定知识库的知识检索和问答系统。

然而，传统的固定知识库通常存在信息滞后、不完整和难以更新的问题。

借助大语言模型的能力，我们可以通过自动化和半自动化的方式来构建、扩展和更新固定知识库，从而提供更加准确和实时的信息。

本文首先介绍固定知识库的定义和概念，包括其特点和组成部分。

然后，我们将探讨固定知识库的优势和应用，包括知识检索、问答系统以及智能助手等。

接下来，我们将重点讨论如何利用大语言模型来提升固定知识库的能力，包括自动化的知识抽取、知识推理和知识表示等。

最后，我们将总结固定知识库的重要性，并展望其未来的发展方向。

通过本文的阐述，我们希望读者能够更好地理解固定知识库与大语言模型的关系，并认识到固定知识库在现代信息时代的重要性。

固定知识库的发展将有助于推动人工智能技术在各个领域的应用和发展，为我们提供更加准确和丰富的知识资源。

1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨固定知识库的大语言模型。

首先，在引言部分将简要概述本文的主题和目的，为读者提供背景和引起兴趣的问题。

接下来，正文部分将着重探讨固定知识库的定义和概念，以及它的优势和应用。

最后，在结论部分，我们将总结固定知识库的重要性，并展望它未来的发展前景。

确定了文章的整体结构后，让我们先介绍引言部分。

在引言部分，我们将简要概述本文的主题和目的。

《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的快速发展，设备间通信（Device-to-Device，D2D）已经成为第五代移动网络（5G）和未来移动网络的重要组成部分。

在众多通信技术中，非正交多址（NOMA）和D2D通信的结合，能够显著提高系统频谱效率和容量。

然而，如何有效地进行资源分配，成为了实现这一目标的关键问题。

本文将探讨基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法的研究。

二、NOMA-D2D通信系统概述NOMA是一种多址接入技术，其核心思想是在发送端采用非正交信号进行调制，而在接收端采用串行干扰消除（SIC）技术来区分不同用户的数据。

D2D通信则允许设备之间直接进行通信，无需通过基站中继，从而提高了频谱效率和通信质量。

将NOMA 和D2D相结合，可以更有效地利用频谱资源，提高系统容量。

三、资源分配算法的重要性与挑战在NOMA-D2D通信系统中，资源分配算法起着至关重要的作用。

它需要合理分配无线资源（如时间、频率和功率），以满足不同设备的需求，同时最大化系统性能。

然而，由于设备数量和复杂度的增加，传统的资源分配算法往往难以应对。

因此，研究有效的资源分配算法是当前的研究热点和挑战。

四、基于模仿学习的NOMA-D2D资源分配算法针对上述挑战，本文提出了一种基于模仿学习的NOMA-D2D资源分配算法。

该算法通过模仿专家系统的决策过程，学习优化资源分配策略。

具体而言，算法利用深度学习技术，构建一个能够学习专家决策的神经网络模型。

通过训练，该模型能够根据设备的实时状态和需求，自动做出最优的资源分配决策。

五、分支界定法的引入与优化为了进一步提高算法的性能，本文还引入了分支界定法。

分支界定法是一种用于求解最优化问题的算法，它通过将问题分解为子问题，并逐步求解子问题的最优解来找到原问题的最优解。

在资源分配问题中，我们可以将问题分解为多个子问题，每个子问题对应一种可能的资源分配方案。

· 2MP 1/2.8" CMOS image sensor, low luminance, and high definition image.· Outputs max. 2MP (1920 × 1080)@25/30 fps.· H.265 codec, high compression rate, ultra-low bit rate.· Built-in IR LED, and the max. illumination distance is 50 m.· ROI, SMART H.264+/H.265+, AI H.264/H.265, flexible coding, applicable to various bandwidth and storage environments.· Rotation mode, WDR, 3D NR, HLC, BLC, digital watermarking, applicable to various monitoring scenes.· Intelligent detection: Intrusion, tripwire (support the classification and accurate detection of vehicle and human).· Abnormality detection: Motion detection, privacy masking, no SD card,SD card full, SD card error, network disconnection, IP conflict, and illegal access.· Support low power push alarm function; support the intergration of solar energy.· Support the camera to get the power information through 485 link, and OSD overlay display.· Alarm: 2 in,2 out; audio: 1 in, 1 out; 1 RS-485; supports max. 256 G Micro SD card.· 12 VDC power supply.· IP67 protection.· SMD 3.0.FunctionsSmart H.265+ & Smart H.264+With advanced scene-adaptive rate control algorithm, Dahua smart encoding technology realizes the higher encoding efficiency than H.265 and H.264, provides high-quality video, and reduces the cost of storage and transmission.SMDWith intelligent algorithm, Dahua Smart Motion Detection technology can categorize the targets that trigger motion detection and filter the motion detection alarm triggered by non-concerned targets to realize effective and accurate alarm.4GWith a built-in high-performance 4G mobile network module, the camera can be directly registered to cloud platforms after a 4G SIM card has been inserted into it. It can be installed anywhere without the hassle of network cables. Users can perform real-time monitoring and remote control of the camera from a mobile client through 4G network.WDRWith advanced Wide Dynamic Range (WDR) technology, Dahua network camera provides clear details in the environment of strong brightness contrast. The bright and dark area can get clear video even in high brightness environment or with backlight shadow.Protection (IP67, wide voltage)IP67: The camera passes a series of strict test on dust and soak. It has dust-proof function, and the enclosure can works normal after soaking in 1 m deep water for 30 minutes.Wide voltage: The camera allows ±30% (for some power supplies) input voltage tolerance (wide voltage range), and it is widely applied to outdoor environment with instable voltage.Cyber SecurityDahua network camera is equipped with a series of key securitytechnologies, such as security authentication and authorization, access control, trusted protection, encrypted transmission, and encrypted storage, which improve its security defense and data protection, and prevent malicious programs from invading the device.Launched by Dahua Technology, WizSense is a series of AI products and solutions that adopt independent AI chip and deep learning algorithm. It focuses on human and vehicle with high accuracy, enabling users to fast act on defined targets. Based on Dahua's advanced technologies, WizSense provides intelligent, simple and inclusive products and solutions.IP67AI Coding Series OverviewWith advanced deep learning algorithm, Dahua WizSense 3 Series network camera supports intelligent functions, such as perimeter protection and smart motion detection. With starlight technology, this series camera provides a better image effect in the condition of low illuminance.PFB121W Wall Mount BracketOptional：PFB121W+PFA121+PFA152-E Pole Mount BracketPFB110WCelling Mount BracketPFM321D12V DC 1 A PowerAdapterPFM900-EIntegrated Mount TesterPFM114TLC SD CardLR1002-1ET/1EC Single-port Long Reach Ethernet over Coax ExtenderRev 001.001© 2021 Dahua. All rights reserved. Design and specifications are subject to change without notice.Pictures in the document are for reference only, and the actual product shall prevail.。

基础数学专业硕士研究生培养方案一、培养目标本专业主要培养从事数学基础理论及应用研究和教学的高层次人才；要求学生掌基础数学领域的基础知识、具有宽广的知识面，并深入了解某一子学科的专业知识；能熟练地掌握一门外国语；身体健康；毕业后能独立地从事教学、科研及其它实际工作。

二、本专业总体慨况、优势与特色基础数学（Pure Mathematics）是数学学科的基础和核心部分，它不仅是其它数学学科的基础，而且也是自然科学、技术科学和社会科学等必不可少的语言、工具和方法，同时高科技的发展和计算机的广泛应用也为基础数学的研究提供了更广阔的发展前景。

我校具有数学一级学科博士学位授予权，具有数学博士后流动站。

在代数、函数论、微分方程、组合数学、拓扑学等领域具有很好的研究基础。

各方向都建立了一支年龄机构合理、研究水平高、稳定的研究队伍，各方向均取得了许多重要的科研成果。

三、本专业研究方向及简介1. 代数学2. 函数论3. 拓扑学4. 微分方程5. 组合与优化五、专业课程开设具体要求课程编号：010********课程名称：泛函分析英文名称：Functional Analysis任课教师：徐景实适应学科、方向：基础数学、计算数学、概率论与数理统计、应用数学、运筹学与控制论预修课程：数学分析、实变函数主要内容：熟悉距离空间、赋范线性空间、Banach空间、Hilbert空间的基本定理，熟练掌握线性算子和线性泛函的表示、弱收敛性和线性算子的谱等。

了解广义函数的概念和运算。

主要教材及参考文献：1、张恭庆．泛函分析讲义（上、下册）[M]．科学出版社．*****2、夏道衍．实变函数论与泛函分析[M]．高等教育出版社．3.、定光桂．巴那赫空间引论[M]．科学出版社，1999．4、J.B.Conway．A Course in Functional Analysis （2nd Ed.）[M]．GTM. 96 Springer-Verlag，1990．C-algebras and Operator theory[M]．Academic Press，1990．**********5、G.J.Murphy．课程编号：010********课程名称：代数拓扑英文名称：Algebraic Topology任课教师：郭瑞芝适应学科、方向：基础数学、应用数学预修课程：点集拓扑、近世代数主要内容：商空间、基本群、多面体及其单纯同调、奇异同调、范畴与函子、奇异同调群相对奇异同调、正合同调序列、切除定理、多面体的同调群及其应用、CW-复形、上同调群。

2020年7月Journal on Communications July 2020 第41卷第7期通信学报V ol.41 No.7面向不确定CSI随机接入网络的深度稳健资源分配吴伟华1，柴冠华1，杨清海1，刘润滋2（1. 西安电子科技大学通信工程学院，陕西西安 710071；2. 西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安 710055）摘 要：针对无线随机接入网络中通信信道状态信息（C-CSI）和干扰信道状态信息（I-CSI）均不确定的情况，提出了一种深度稳健资源分配架构。

该资源分配架构将无线网络的资源优化目标看作一个学习问题，利用深度神经网络（DNN）以无监督的方式学习最优资源分配策略。

通过将不确定的CSI建模为椭圆形状的不确定性集合，提出了一个由2个DNN级联构成的网络结构，第一个是不确定的CSI处理单元，第二个是功率控制单元。

然后，提出了一种交替迭代训练算法用于联合训练2个级联的DNN单元。

最后，仿真比较了稳健学习策略和非稳健学习策略下的网络性能，验证了所提算法的有效性。

关键词：深度神经网络；随机接入网络；稳健优化；无线资源分配中图分类号：TP393文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2020148Deep and robust resource allocation for randomaccess network based with imperfect CSIWU Weihua1, CHAI Guanhua1, YANG Qinghai1, LIU Runzi21. School of Telecommunications Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China2. School of Information and Control Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, ChinaAbstract: A deep and robust resource allocation framework was proposed for the random access based wireless networks, where both the communication channel state information (C-CSI) and the interference channel state information (I-CSI) were uncertain. The proposed resource allocation framework considered the optimization objective of wireless networks as a learning problem and employs deep neural network (DNN) to approximate optimal resource allocation policy through unsupervised manner. By modeling the uncertainties of CSI as ellipsoid sets, two concatenated DNN units were proposed, where the first was uncertain CSI processing unit and the second was the power control unit. Then, an alternat-ing iterative training algorithm was developed to jointly train the two concatenated DNN units. Finally, the simulations verify the effectiveness of the proposed robust leaning approach over the nonrobust one.Key words: deep neural network, random access network, robust optimization, wireless resource allocation1 引言本文研究了随机接入网络中的资源分配问题，它是长期演进未授权频谱网络（LTE-U, long term evolu-tion-unlicensed）[1]、车联网（IoV, Internet of vehicle）[2]和物联网（IoT, Internet of things）[3]等研究热点的关键收稿日期：2020-04-14；修回日期：2020-06-26基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61801365, No.61701365, No.61971327）；中国博士后科学基金资助项目（No.2018M643581）；陕西省自然科学基金资助项目（No.2019JQ-152, No.2020JQ-686）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目；陕西省博士后科研基金资助项目Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.61801365, No.61701365, No.61971327), China Post-doctoral Science Foundation (No.2018M643581), The Natural Science Foundation of Shaanxi Province (No.2019JQ-152, No.2020JQ-686), Research Funds for the Central Universities, Postdoctoral Foundation of Shaanxi Province·30·通信学报第41卷技术。

基于知识图谱的教育教学资源智能化配置研究随着人工智能技术的不断发展，教育领域也开始逐渐应用这些先进的技术，以提升教学质量和效率。

其中，基于知识图谱的教育教学资源智能化配置成为学术界和教育界研究的一个热点领域。

本文将围绕这一主题展开探讨。

一、知识图谱的介绍知识图谱是一种用于表示知识的语义网络，它通过将实体、属性和关系进行结构化建模，形成一个以知识为中心的知识库。

与传统的关系型数据库相比，知识图谱可以更好地表示实体之间的语义关系，更适用于处理复杂的知识表示和推理。

二、教育教学资源的智能化配置教育教学资源是指在教育教学过程中用于帮助学生学习和教师教学的各种资源，包括教材、课件、题库等。

传统的教育教学资源是静态的，无法根据学生的个性化需求进行智能化配置。

而基于知识图谱的教育教学资源智能化配置则能够根据学生的学习情况和特点，为其提供符合其需求的教育教学资源，从而提升学习效果。

三、知识图谱在教育领域的应用1. 学习路径推荐：通过分析学生的学习情况和目标，基于知识图谱可以推荐个性化的学习路径，帮助学生更好地掌握知识点和技能。

2. 教学资源智能匹配：基于知识图谱，系统可以根据学生的学习特点和需求，为教师智能化地匹配相关的教学资源，提供多样化和高质量的教育资源支持。

3. 学习内容自动化生成：利用知识图谱的丰富知识结构，可以实现自动化生成学习内容，减轻教师的工作负担，提高教学效率。

四、基于知识图谱的教育教学资源智能化配置存在的挑战虽然基于知识图谱的教育教学资源智能化配置有着广阔的应用前景，但也存在一些挑战和难题需要克服。

其中包括：1. 知识图谱构建难度大：知识图谱的构建需要大量的人工和时间成本，特别是在教育领域，知识的多样性和复杂性使得构建工作更加困难。

2. 学生个性化需求难以捕捉：学生的个性化需求是多变的，如何准确地抓住学生的需求，并将其反映到知识图谱中，是一个重要的研究问题。

3. 教育教学资源的质量和多样性：基于知识图谱的教学资源智能化配置需要有足够多、质量高的教育教学资源作为支撑，这对于内容的采集、过滤和评估提出了更高的要求。