任务模型

摘要： 第四次信息技术改变了男女劳动市场的绩效,女性在劳动市场的就业机会、职业选择、收入水平以及福利待遇等方面有了显著提升。文章采用任务模型,利用CGSS2003和CGSS2015跨年度数据,运用Logit回归和OB(Oaxaca-Blinder)分解方法进行反事实构建,检验技术变迁对女性劳动市场绩效的影响。研究发现:女性在劳动市场就业机会提升源于技术变迁偏向于非常规任务的“女性优势”,即技术变迁偏向增加女性具有优势的非常规职业需求,从而带来女性就业机会和劳动市场绩效提升。同时女性在获得更高收入上仍与男性存在较大差距,说明男女“同工不同酬”以及企业偏女性雇佣对女性剩余的侵占。反事实构建发现高等教育女性就业比重增加并不能完全解释女性在劳动市场的崛起,这展示技术变迁不仅直接提升女性劳动市场的地位,而且还间接提升女性的教育回报率。研究创新之处在于从技能需求视角对比不同性别劳动市场绩效的差异,强调技术变迁带来的男女就业机会的收敛趋势。文章从技术变迁的视角解释女性在劳动市场的崛起,审视女性劳动市场就业地位的上升所带来的经济价值,对智能时代劳动力全面发展和人才配置具有重要意义。

摘要： 党的十九大报告提出,“推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”。工业机器人的使用必将是推动“四化”融合中的重要一环。通过理论建模和实证分析两种方法考察了工业机器人的使用与经济增长之间的关系,理论研究发现,任务模型中TFP是可以内生的。

摘要： 目的 对新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)隔离人员一级人群进行任务模型为主的心理危机干预方法及效果进行回顾性研究,为制定综合心理干预模式提供策略支持.方法 通过在线发放电子调查问卷,包括焦虑问卷(generalized anxiety disorder scale,GAD-7)和心理健康问卷(patient health questionnaires,PHQ-9)以及失眠严重指数(ISI问卷)对隔离人员进行评估,采用任务模型对有焦虑、抑郁、失眠状态的166名一级人群进行心理干预2周,采用上述量表于干预前及干预2周后对隔离人员评分评估效果,进行比较分析.结果 完成问卷166份,女性113人(68.1％);男性53人(31.9％);躯体疾病史36人(21.7％);精神障碍史44人(26.5％);应激事件18人(10.8％,);自杀观念23人(13.9％).女性焦虑、抑郁、失眠评分均高于男性,有统计学差异(P<0.05).干预2周后,心理干预组焦虑、抑郁、失眠评分均显著降低较干预前,有统计学差异(P<0.05).结论 抑郁状态、焦虑状态、失眠是一级人群隔离人员主要的心理健康问题,提供任务模型心理危机干预对其具有显著效果.

摘要： 为了加强网络环境的可靠性、强化系统运算性能,提出对等网络环境下多目标任务容错调度方法.使用PB算法对处理器进行容错处理,划分任务主、副版本,通过分析任务相应版本与所在处理器的运行时间,构建任务模型与故障模型.拟定多目标任务不同开始时间与时限,通过自适应策略拟定启发式多目标任务容错分配策略,将多目标任务转换为回路任务.设定回路任务的数量与主版、副版本在普通处理器内的运行时间,判断调度序列内任务,计算其在处理器内需要消耗的时间,将结果对比之前拟定的时间判断是否调度成功,成功则启动副版本迭代计算.实验结果表明,所提方法不会因为网络节点数量不同,出现大量任务调度失败的问题,提高了系统性能和网络环境安全.

摘要： 任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量.分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结.提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势.

摘要： 在普适计算环境中,用户与系统之间的交互越来越多样化,为了顺应这种多样化,越来越多的设计人员开始使用任务模型去帮助开发用户界面.为了更好地协助设计人员了解用户的需求从而指导设计数据可视化系统的GUI(Graphical User Interface),将现有的WISDOM任务模型进行优化与改进,并定义好WISDOM模型在整个软件生命周期中具体使用方式.在数据可视化图形用户界面的系统设计中应用WISDOM任务模型,将软件开发生命周期的其他部分与用户界面的开发过程很好地结合在一起.经实践表明,改进后的WISDOM任务模型可以准确地获取用户需求,快速地形成用户界面原型,提高了软件开发的效率.对数据可视化系统GU I设计的研究具有重要的现实意义和实用价值.

摘要： 笔记本电脑的软件和硬件测试是笔记本在大规模生产前一个非常重要的环节.由于笔记本电脑是一个集成度较高的产品,测试过程的重复性和复杂性就成了笔记本测试的一个主要特征.针对这一特点设计了一种测试任务模型并实现了相应的自动化分配算法.首先根据测试要求将相应的测试任务进行整合,形成一个由多种测试条件组合的数据表;然后再根据每台笔记本的状态进行自动任务分配.测试员只需根据提示完成相应测试任务即可,无需对任务进行分类测试这一繁琐的过程.通过多台机器的实际测试,验证了分配算法的实用性,使测试效率有了明显提高.

摘要： 为充分发挥新型民用飞机的飞行性能,适应不同任务需求下的飞行特点,本文提出了一种基于任务模型的控制方法.从基于任务模型的控制框架出发,针对多种不同的任务模型,设计了相应的控制方案,并结合面向线性规划算法,提出了基于任务模型的设计方案.仿真结果表明,该控制方法能够有效实现不同任务模型下的控制目标,并保证各飞行任务过程中的飞行性能.

摘要： 为了提高用户界面交互设计的效率,本文提出了一种任务模型到对话模型的转化算法。对于交互任务的表示,本文采用Concur Task

摘要： 生物基因测序是生物信息学分析中最常用的高性能计算任务本文旨在通过分析生物基因测序日志找出生物基因测序日志中的任务特性,构建一种通用的适合分析生物基因测序的任务模型,并应用于面向基因测序的高性能计算系统的任务调度及性能优化基于任务日志,本文主要分析了生物基因测序日志中任务到达时间的规律特性,任务运行时间和任务的并行尺寸等特性,通过这些任务特性利用指数分布,伽马分布,正态分布以及线性拟合构建了相应的局部任务模型,然后提出一种局部模型融合的方法一寻各个局部模型合并为统一的任务模型通过两种通用的模型评测方法对任务模型进行的评测结果显示最终的任务模型同原有任务日志在四种任务属性的趋于相同的分布,验证了本文构建的任务模型具有很好的通用性.

摘要： 任务调度是计算机科学研究中的重要课题，实时任务调度的研究更是嵌入式系统研究的重点之一。目前在多核计算平台上的任务调度相关研究中较少关注实时任务的多帧特性，悲观的使用任务最坏情况下的执行时间进行可调度性判定。在研究多帧周期任务的基础上，给出了一个改进的统一多帧多处理器任务调度模型，证明了这种模型的可调度性优于周期任务模型，从处理器利用率边界和任务响应时间分析两个方面基于固定优先级抢占式调度算法进行了可调度性分析，并给出了算法实现。rn 实验结果表明：在多核实时任务调度中考虑任务多帧特性，可以提高任务分配的成功率。在进行可调度性判定时，使用任务响应时间分析的方法可以比使用处理器利用率上限作为判定条件获得更高的任务调度成功率。

摘要： 本文基于国内外对用户模型的研究状况，以动机心理学理论、认知心理学理论和用户需要理论为依据，结合现有交通工具的设计，细分与用户模型相关的要素，如方法要素、人的要素、空间环境要素和其他要素，并对其进行分析。通过对各个因素的分析，提出了交通工具设计中总体用户模型和用户层次化任务模型的设想。在论文的最后，以建立用户模型的方法为指导，以电动车的项目为支撑，实现了用户模型理论在具体设计实践中的运用，并建立了针对交通工具的总体用户模型和用户层次化任务模型，为交通工具的设计定位提供了依据。

摘要： 针对装备保障任务决策缺乏技术手段支撑的问题,提出基于ExtendSim的装备保障任务建模与仿真方法,对典型数字化部队装备保障任务行动及其影响因素进行了分析,构建了战时装备保障任务概念模型、数学模型和仿真模型,并对模型进行了仿真验证,对提升战时装备保障精确化水平具有重要意义.

摘要： 针对装备保障任务决策缺乏技术手段支撑的问题,提出基于ExtendSim的装备保障任务建模与仿真方法,对典型数字化部队装备保障任务行动及其影响因素进行了分析,构建了战时装备保障任务概念模型、数学模型和仿真模型,并对模型进行了仿真验证,对提升战时装备保障精确化水平具有重要意义.

摘要： 针对装备保障任务决策缺乏技术手段支撑的问题,提出基于ExtendSim的装备保障任务建模与仿真方法,对典型数字化部队装备保障任务行动及其影响因素进行了分析,构建了战时装备保障任务概念模型、数学模型和仿真模型,并对模型进行了仿真验证,对提升战时装备保障精确化水平具有重要意义.

摘要： 针对装备保障任务决策缺乏技术手段支撑的问题,提出基于ExtendSim的装备保障任务建模与仿真方法,对典型数字化部队装备保障任务行动及其影响因素进行了分析,构建了战时装备保障任务概念模型、数学模型和仿真模型,并对模型进行了仿真验证,对提升战时装备保障精确化水平具有重要意义.

摘要： 异构多处理器片上系统在单芯片上集成了多种指令集处理器,可完成复杂完整的功能,在视频处理与识别、网络多媒体以及嵌入式系统等应用领域前景广阔。任务映射与调度是异构多处理器片上系统设计的关键问题之一。本文介绍了异多处理器片上系统,从调度算法分析方面着重探讨了国内外近年来异构多处理器片上系统任务调度的研究进展,分析了当前亟待解决的问题与下一步主要的研究方向,可为异构多处理器片上系统任务调度相关研究提供参考。

摘要： 本公开提供了多任务模型推理、多任务信息处理的方法和装置，涉及人工智能领域，具体涉及自然语言处理、深度学习、预训练模型技术，可应用在智慧城市、智慧政务场景下。具体实现方案为：获取至少两个任务的样本集。将固定长度字符输入前缀模型，得该任务的适配向量；将该任务的适配向量和所选取的样本中的文本信息输入预训练模型，得到输出向量；将输出向量输入该任务对应的输出层，得到预测结果；根据预测结果和所选取的样本中的标注信息的比较结果确定损失值；基于损失值调整前缀模型和输出层的相关参数。基于预训练模型、每个任务的输出层、每个任务的适配向量获得多任务模型。该实施方式降低了预训练模型在多个任务上部署推理服务的成本。

摘要： 本发明提供一种基于任务模型的多智能体动态任务分配方法，主要解决任务状态量具有时变特性的多任务分配问题。包括：首先获得环境中任务的状态信息，结合智能体能力参数，建立任务状态量模型；其次快速对智能体进行初始部署，智能体在执行过程中与环境中其他智能体进行通信交流，实时共享信息，从而对智能体进行动态微调，协同合作完成所有任务。本发明提出的任务分配方法以最快完成所有任务为目标，实现动态任务快速分配，通过多阶段动态微调，能够充分调动系统中的智能体协同执行任务，提高系统整体执行效果。

摘要： 本公开提供了一种多任务模型训练方法和装置，涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。具体实现方案为：获取包括至少一类初始图像的训练样本集；获取预先建立的多任务网络，多任务网络中的通用特征提取器通过分支节点分别与各个初始分支网络连接；从训练样本集中选取初始图像，将选取的初始图像输入通用特征提取器，得到与选取的初始图像对应的特征图；针对得到的特征图中的各个特征图，将该特征图输入该特征图的识别要素对应的初始分支网络；采集分支节点中各个初始分支网络的梯度值，并基于各个初始分支网络的梯度值调整相应初始分支网络的损失权重值，响应于多任务网络满足训练完成条件，得到多任务模型。该实施方式平衡了多个任务的训练效果。

摘要： 本申请提供了一种多任务模型训练方法、多任务预测方法及相关产品。涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。包括：通过每个门网络对训练数据进行处理，以获取与每个门网络对应的多个目标专家网络以及权重；通过多个目标专家网络分别对训练数据进行特征提取，以得到与每个门网络对应的多个第一特征；根据多个目标专家网络的权重，对多个第一特征进行加权，以得到与每个门网络对应的Tower网络的输入数据；通过每个门网络对应的Tower网络对输入数据进行任务预测，以得到每个门网络对应的Tower网络的任务预测结果；根据每个门网络对应的多个目标专家网络的权重以及多个Tower网络的任务预测结果，对多任务模型进行训练。

摘要： 本公开涉及自动驾驶领域中，一种多任务模型训练方法、多任务处理方法、装置及车辆，多任务模型训练方法包括：获取多任务模型针对多个任务分别输出的损失值；根据所有所述任务的损失值，确定每一所述任务的目标损失值，所有所述任务的目标损失值属于同一量级；根据每一所述任务的目标损失值，调整所述多任务模型的参数，以得到训练好的多任务模型，减小不同任务间的损失值的差异，解决了损失值大的任务在多任务模型训练中占据主导地位引起的训练不平衡的问题。

摘要： 本说明书实施例公开了一种多任务模型训练方法、多任务预测方法、相关装置及介质，其训练方法可包括：先确定样本特征在第m个子模型的注意力模块中的参数权重，根据该第m个子模型的注意力模块中的参数权重确定第m+1个子模型的注意力模块中的参数，并可基于该第m个子模型的注意力模块中的参数权重以及第m+1个子模型的注意力模块中的参数对多任务模型进行训练。该多任务模型可将多任务中的每个任务对应一个子模型，且在相邻任务之间通过注意力模块将上一个任务的关联信息迁移到下一个任务，以使下一个任务可结合该上一个任务的关联信息得到更为准确、关联性更强的预测结果。

摘要： 本申请提供一种下游任务模型生成及任务执行的方法和设备。本申请的方法，通过获取所述下游任务场景下的训练数据集，并在预训练模型的原有参数上增加下游任务执行参数，在对预训练模型进行微调训练过程中，固定预训练模型的原有参数，只基于下游任务场景下的训练数据集优化增加的少量下游任务执行参数，从而可以保留预训练模型在预训练预语料中学习的知识，并且减少需要优化的参数数量，在仅仅使用少量样本的情况获得较好的微调训练效果，能够减少微调所有模型参数带来的计算开销，提高预训练模型微调的效率，实现预训练模型的快速微调，提高下游任务模型的生成效率和性能。

摘要： 本公开提供了多任务模型推理、多任务信息处理的方法和装置，涉及人工智能领域，具体涉及自然语言处理、深度学习、预训练模型技术，可应用在智慧城市、智慧政务场景下。具体实现方案为：获取至少两个任务的样本集。将固定长度字符输入前缀模型，得该任务的适配向量；将该任务的适配向量和所选取的样本中的文本信息输入预训练模型，得到输出向量；将输出向量输入该任务对应的输出层，得到预测结果；根据预测结果和所选取的样本中的标注信息的比较结果确定损失值；基于损失值调整前缀模型和输出层的相关参数。基于预训练模型、每个任务的输出层、每个任务的适配向量获得多任务模型。该实施方式降低了预训练模型在多个任务上部署推理服务的成本。

摘要： 本发明涉及一种基于最小任务单元的保障任务模型构建方法，属于维修保障领域，该方法基于的系统包括输入设备、存储模块、处理模块和用于为该系统供电的供电模块，输入设备通过处理模块连接存储模块，存储模块和所述处理模块通讯连接，该方法包括：步骤一：存储分区，所述存储模块划分为公式存储单元，参数存储单元和输出存储单元，并存储相关数据；步骤二：数据计算，根据步骤一的数据对需求进行计算；步骤三：统计存储，将步骤二得到的结果进行统计，本申请将多方统计数据进行整合，通过计算得到维修的总任务量，对于特定专业设备进行维修全年所需的工时数，最终可以得到所需专业维修人员数量，通过该方法可以实现对维修保障人力资源的合理利用。

摘要： 本发明提供一种基于任务模型的多智能体动态任务分配方法，主要解决任务状态量具有时变特性的多任务分配问题。包括：首先获得环境中任务的状态信息，结合智能体能力参数，建立任务状态量模型；其次快速对智能体进行初始部署，智能体在执行过程中与环境中其他智能体进行通信交流，实时共享信息，从而对智能体进行动态微调，协同合作完成所有任务。本发明提出的任务分配方法以最快完成所有任务为目标，实现动态任务快速分配，通过多阶段动态微调，能够充分调动系统中的智能体协同执行任务，提高系统整体执行效果。