检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第2期30卷 334-360页

作者：潘烨李韶旭谭帅韦俊杰翟广涛杨小康上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

风格化数字人是在计算机图形学、视觉艺术和游戏设计等领域中迅速发展的一个领域。数字人物的设计和制作技术取得了显著的进步,使得数字人物能够具有更加逼真的外观和行为,同时也可以更好地适应各种艺术风格和情境。本文围绕风格化数字... 详细信息

风格化数字人是在计算机图形学、视觉艺术和游戏设计等领域中迅速发展的一个领域。数字人物的设计和制作技术取得了显著的进步,使得数字人物能够具有更加逼真的外观和行为,同时也可以更好地适应各种艺术风格和情境。本文围绕风格化数字人任务,围绕数字人的风格化生成、多模态驱动与用户交互3个核心研究方向的发展现状、前沿动态、热点问题等进行系统性综述。针对数字人的风格化生成,从显式三维模型和隐式三维模型两种数字人的三维表达方式对于方法进行分类。显式三维数字人风格化以基于优化的方法、基于生成对抗网络的方法、基于引擎的方法为主要分析对象;隐式三维数字人风格化从通用隐式场景风格化方法以及针对人脸的隐式风格化进行回顾。针对数字人的驱动,根据驱动源的不同,从显式音频驱动、文本驱动和视频驱动3个方面进行回顾。根据驱动实现算法的不同,从基于中间变量、基于编码—解码结构等方面进行回顾。此外,算法还根据中间变量的不同可分为基于关键点、三维人脸和光流的方法。针对数字人的用户交互,目前主流的交互方式是语音交互,本文对语音交互模块从自动语音识别和文本转语音合成两方面进行了回顾,对于数字人的对话系统模块,从自然语言理解和自然语言生成等方面进行了回顾。在此基础上,展望了风格化数字人研究的未来发展趋势,为后续的相关研究提供参考。

关键词：风格化数字人人脸驱动人机交互三维建模深度学习神经网络

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基于形计算重构CAD的计算基础

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计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 760-777页

作者：何援军于海燕方志刚上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 东华大学机械工程学院上海201620 华为云工业软件广东深圳518129

追溯CAD技术之根,剖析计算难之源。CAD的数字化模型基于“形”。审视基于“数”的计算机制与“形”计算对象间的原始矛盾,探索用几何的思路去寻求全局、直观、简单、稳定的新计算机制。介绍了一种基于“几何问题几何化”的“形计算”机... 详细信息

追溯CAD技术之根,剖析计算难之源。CAD的数字化模型基于“形”。审视基于“数”的计算机制与“形”计算对象间的原始矛盾,探索用几何的思路去寻求全局、直观、简单、稳定的新计算机制。介绍了一种基于“几何问题几何化”的“形计算”机制。阐述了形计算的总体思想和主要策略,给出了形计算的应用实例,对算法性能作了理论与实验分析。最后,讨论了形计算在CAD中的作用,提出以形计算重构CAD的计算基础,给出了实施建议和方案,在CAD中发挥形计算在几何表示、几何计算、几何关系重组、几何奇异处理,以及几何变换、降维计算等方面的特色与优势,建设以形计算作为理论基础的CAD根技术,实现几何内核在算法简单化、计算稳定性和计算效率上有大的提升。

关键词： CAD 工业软件形计算几何几何计算代数计算计算基础

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基于代数关系的轻量级密码DEFAULT统计故障分析

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软件学报 2025年第5期 2270-2287页

作者：李玮秦梦洋谷大武连晟温云华东华大学计算机科学与技术学院上海交通大学计算机科学与工程系上海市可扩展计算与系统重点实验室(上海交通大学) 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室(上海交通大学)

DEFAULT是于2021年亚洲密码学年会中提出的一种新型轻量级密码算法,适用于保护物联网中的微型芯片、微控制器和传感器等设备的信息安全.基于唯密文的基本假设,针对DEFAULT密码提出了一种基于代数关系的统计故障分析方法.该方法使用随机... 详细信息

DEFAULT是于2021年亚洲密码学年会中提出的一种新型轻量级密码算法,适用于保护物联网中的微型芯片、微控制器和传感器等设备的信息安全.基于唯密文的基本假设,针对DEFAULT密码提出了一种基于代数关系的统计故障分析方法.该方法使用随机半字节故障模型,通过对代数关系的构造分析并结合故障注入前后中间状态的统计分布变化来破译密码.此外,采用AD检验-平方欧氏距离(AD-SEI)、AD检验-极大似然估计(ADMLE)和AD检验-汉明重量(AD-HW)等新型区分器,最少仅需1 344个故障即可以99%及以上的成功率破解该算法的128比特原始密钥.理论分析和实验结果表明, DEFAULT密码不能抵抗基于代数关系的统计故障分析的攻击.该研究为其他轻量级分组密码算法的安全性分析提供了有价值的参考.

关键词： DEFAULT 轻量级密码系统密码分析统计故障分析代数关系

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基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：焉佳馨刘聪苏轩闻立杰曹健曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院清华大学软件学院上海交通大学计算机科学与技术系

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存... 详细信息

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存在局限性，导致模型中可能出现局部不精确结构而降低模型质量，如并发关系中的选择或循环关系往往是该方法对复杂活动关系处理不当的结果。针对上述问题，提出了一种基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法。具体而言，首先识别归纳式挖掘方法所得初始流程树中不精确结构并提取不精确结构对应的子日志，然后在提取的子日志上使用基于频次的归纳式挖掘方法对不精确结构进行迭代优化，最后使用优化后的新子流程树替换初始流程树中不精确结构，构造多棵新流程树，将所有流程树转换为Petri网以评估模型质量，最终得到一个最佳Petri网。所提方法已在开源流程挖掘平台ProM中实现。基于6组公开的真实事件日志，对本文方法与已有模型挖掘方法进行对比实验。实验结果表明，本文方法相较于已有方法能够挖掘出质量更高，复杂度更低且健全性能够得到保证的模型，可以为后续的流程分析和改进提供更加有力的支持。

关键词：模型挖掘归纳式挖掘局部流程优化不精确结构识别流程树

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上海交通大学郁昱团队3篇论文入选国际密码学刊物与会议

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信息网络安全 2025年第3期 437-437页

近期,上海交通大学计算机学院郁昱教授团队在密码学领域取得突破,其中一项研究成果被国际密码学会会刊《Journal of Cryptology》录用,另外两项研究成果被密码学三大旗舰会议之一的欧洲密码学年会(EUROCRYPT 2025)录用。发表于《Journal... 详细信息

近期,上海交通大学计算机学院郁昱教授团队在密码学领域取得突破,其中一项研究成果被国际密码学会会刊《Journal of Cryptology》录用,另外两项研究成果被密码学三大旗舰会议之一的欧洲密码学年会(EUROCRYPT 2025)录用。发表于《Journal of Cryptology》的论文“Actively Secure Half-Gates with Minimum Overhead under Duplex Networks”由郁昱教授、博士生崔泓睿(第一作者)与密码科学技术全国重点实验室杨糠副研究员等合作完成。

关键词： Journal of Cryptology 密码学上海交通大学郁昱团队

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面向业务过程的概念漂移检测方法D-SPC

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 266-273页

作者：戎小玉赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

企业内部存在着大量的业务过程,这些业务过程的模型可能会发生变化从而使得一些数据分析的算法失效.检测过程模型变化这一“概念漂移”现象对业务过程管理具有突出的意义.目前的过程模型概念漂移检测存在参数过多,特征抽取复杂等问题.... 详细信息

企业内部存在着大量的业务过程,这些业务过程的模型可能会发生变化从而使得一些数据分析的算法失效.检测过程模型变化这一“概念漂移”现象对业务过程管理具有突出的意义.目前的过程模型概念漂移检测存在参数过多,特征抽取复杂等问题.本文中从过程模型的变化伴有新活动对的出现、旧活动对的消失以及活动对出现频率的变化这一基本现象出发,设计了一种简洁高效的检测框架.在该框架中,针对活动对的出现和消失设计了对活动对出现的轨迹索引进行差分的检测方法;针对活动对频率的变化,在轨迹索引差分的基础上首次运用统计过程控制的工具来检测概念漂移.为了验证本文提出方法的性能,使用合成日志和真实生活日志进行评估,并将本文方法与2种相似方法和4中不同方法进行了实验对比,实验结果表明,本文的方法有效且有更高的精度.

关键词：过程挖掘概念漂移差分分析统计过程控制变更点检测

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一种事件日志时间属性的匿名方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：王淞颢赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海交通大学计算机科学与技术系

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事... 详细信息

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事件日志的有效性和完整性的同时，实现数据匿名化处理，成为过程挖掘研究中的一个重要挑战.当前主流的事件日志匿名中大多注重于控制流视角的匿名，而忽略时间戳属性的保护.本文提出了一种有效的事件日志时间属性匿名化方法，使用基于组的方法对事件日志的时间戳属性提供了隐私保证.实验证明，该方法在保护敏感信息的同时，能够保持日志数据的分析价值.

关键词：过程挖掘事件日志匿名化隐私保护 k-匿名差分隐私

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数据流芯片的发展现状、趋势与挑战

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 452-463页

作者：冷静文过敏意曾德泽蒋文斌叶笑春陈华曦李文明上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 之江实验室智能计算平台中心杭州311121

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的... 详细信息

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的需求.本文首先梳理了现有数据流芯片的设计方法,基于专用性与通用性、执行粒度等维度探讨了数据流架构的不同实现方式及其应用现状.在此基础上,提出了一种基于并发代码块的数据流抽象机模型,并设计了完整的指令集和微体系结构,进一步实现了跨领域的统一中间表示和多种算子融合策略,优化了数据流在图神经网络、大模型计算和实时信号处理等任务中的执行效率.实验结果表明,基于该抽象机模型的处理器在性能与功耗方面优于现有的通用处理器架构.最终,本文展望了数据流架构在未来计算系统中的广泛应用前景及其对高效能计算的深远影响.

关键词：多领域融合计算数据流架构抽象机模型

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电动起降飞机用电池多维健康指标联合估算

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航空学报 2025年

作者：杨驹丰黄文新孙久康马忠臣范国栋张希江苏大学汽车工程研究院上海交通大学机械与动力工程学院南京航空航天大学自动化院上海飞机客户服务有限公司江苏大学计算机科学与通信工程学院

电动垂直起降飞机（eVTOL）是绿色低空飞行器发展的重要趋势之一。为满足eVTOL安全可靠运行需求，需要电池管理系统结合飞行工况特性准确高效估算机载锂离子电池系统的健康状态。目前，大部分面向eVTOL应用的电池健康状态估计算法仅考... 详细信息

电动垂直起降飞机（eVTOL）是绿色低空飞行器发展的重要趋势之一。为满足eVTOL安全可靠运行需求，需要电池管理系统结合飞行工况特性准确高效估算机载锂离子电池系统的健康状态。目前，大部分面向eVTOL应用的电池健康状态估计算法仅考虑了电池容量损失，缺乏根据飞行工况数据同时对电池能量衰退及功率衰减进行全面精准感知。针对上述问题，提出使用eVTOL起飞阶段电池电流和电压数据集作为估计算法输入参数，并选取电池容量、欧姆内阻和极化内阻作为健康指标综合表征电池性能衰退。为了提高多指标估算问题中模型的训练效率和估算精度，提出了一种基于多输出最小二乘支持向量回归的电池多健康指标联合估算方法，通过考虑输出变量间的耦合关系实现电池容量和内阻参数的快速准确估算。最后，基于eVTOL电池数据集进行了实验验证。对比分析结果表明，基于该方法估算所得电池容量和内阻的总体平均绝对百分比误差均低于2.5%，且模型训练时间控制在0.05 s以内，成功实现了面向e VTOL应用锂离子电池健康指标的全面、高效和准确估算。

关键词：电动垂直起降飞机锂离子电池电池管理系统健康指标估算最小二乘支持向量回归

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基于自监督学习的医学影像异常检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年第3期37卷 474-483页

作者：王楠林绍辉齐福霖陈玉珑李珂沈云航马利庄华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 华东师范大学统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室上海200062 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海腾讯优图实验室上海200233

自监督学习(SSL)可以很好地捕捉关于不同概念的通用知识,有利于各种下游任务.针对自监督学习方法没有充分利用医学图像的多模态特征等问题,提出一种考虑医学图像多模态互补信息的自监督学习方法——SLeM.该方法首先将单个模态的图像均... 详细信息

自监督学习(SSL)可以很好地捕捉关于不同概念的通用知识,有利于各种下游任务.针对自监督学习方法没有充分利用医学图像的多模态特征等问题,提出一种考虑医学图像多模态互补信息的自监督学习方法——SLeM.该方法首先将单个模态的图像均匀地划分为4个块,使用这些块随机组合构建多模态图像,不同的多模态图像被分配不同的标签,使得多模态特征可以通过分类任务来学习;为了提取不同大小肿瘤的特征,在学习到的多模态特征后加入上下文融合块;通过简单的微调将学到的特征转移到下游的多模态医学图像分割任务中.在公开数据集BraTS 2019和CHAOS上与JiGen,Taleb以及Supervoxel等具有代表性的多模态方法对比及消融实验结果表明,所提方法在整个肿瘤区域的分割准确度提升了2.03个百分点,在肿瘤核心区域的分割准确度提升了3.92个百分点,在肿瘤增强区域的分割准确度提升了1.75个百分点,并在视觉方面有较好的效果,明显优于其他方法.

关键词：自监督学习多模态融合医学图像分割特征提取多尺度卷积

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