检索结果-内蒙古大学图书馆

动态嵌入式Web服务器使用cgi脚本来完成业务流程,但大部分嵌入式系统性能有限,为了降低嵌入式服务器的负载,探讨了采用javascript脚本和cgi配合的方式来完成业务流程,即服务器端cgi程序将参数添加在网页末尾,客户端网页内嵌的javascript脚本提取参数并显示。研究了cgi通过shell命令调用应用程序,再由应用程序调用驱动程序来控制硬件设备的方法。

关键词：嵌入式 Web服务器 cgi javascript linux

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基于异步联邦学习框架的自适应梯度裁剪方方法研究

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上海第二工业大学学报 2025年第1期 51-58页

作者：李苗苗胡小明白双杰刘琰上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海第二工业大学人工智能研究院

异步联邦学习框架作为一种分布式机器学习范式,由于节点之间的更新步伐不一致,导致收敛变慢,从而影响训练过程的稳定性和模型的最终性能。为了提升异步联邦学习的性能并解决这些问题,提出了一种新的自适应梯度裁剪(new adaptive gradien... 详细信息

异步联邦学习框架作为一种分布式机器学习范式,由于节点之间的更新步伐不一致,导致收敛变慢,从而影响训练过程的稳定性和模型的最终性能。为了提升异步联邦学习的性能并解决这些问题,提出了一种新的自适应梯度裁剪(new adaptive gradient clipping, AGC)方法,采用动态调整的裁剪阈值,通过在不同的场景中来调整阈值,可以避免梯度爆炸问题,同时在梯度较小时避免过度压缩,从而提高模型训练的稳定性。并且在此基础上提出了AGC方法的异步联邦学习框架(AGC-FedAsync)。实验结果表明,在CIFAR-10数据集上, AGC-FedAsync中的ResNet34模型对应的最佳准确率从17.55%提高到26.96%,增幅为9.41%;最终准确率从10.00%提高到24.15%,增幅为14.15%。与此同时, ResNet18和ResNet50模型的准确率均实现了显著提升。甚至在更具挑战性、复杂性的CIFAR-100数据集上, AGC-FedAsync不仅提高了模型的识别准确率,还增强了模型对不同客户端特性的适应能力,在保护数据隐私的同时优化了模型训练效率。

关键词：异步联邦学习自适应梯度裁剪戏差网络

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决策支持系统研究及其在网上城市中的应用

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计算机工程 2003年第21期29卷 66-69页

作者：何守才闫昱上海第二工业大学计算机信息学院上海201209

决策是决策者的思维和行动的过程，是一个完整的反复思维循环的过程。该文介绍决策支持系统的概况、特征、结构、关键技术及DSS在网上城市的应用。

关键词：数据仓库数据挖掘智能决策支持系统群体决策支持系统网上城市

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若干部分盲签名方案的密码学分析和改进

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计算机工程与设计 2012年第10期33卷 3757-3761,3766页

作者：胡小明王见杨寅春上海第二工业大学计算机与信息学院上海201209

对最近提出的若干部分盲签名方案进行了安全分析,指出这些方案不像宣称的那样是安全的,存在签名请求者非法篡改事先协商好的公共信息的攻击,并对出现这种篡改攻击的原因进行了分析。分别对这些存在安全缺陷的方案进行了改进,并对改进方... 详细信息

对最近提出的若干部分盲签名方案进行了安全分析,指出这些方案不像宣称的那样是安全的,存在签名请求者非法篡改事先协商好的公共信息的攻击,并对出现这种篡改攻击的原因进行了分析。分别对这些存在安全缺陷的方案进行了改进,并对改进方案的正确性、安全性和有效性进行了分析。分析表明,改进的方案在不降低原方案效率的情况下是安全的。

关键词：盲签名部分盲签名无证书签名安全分析双线性对

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可定义标号和变量的汇编程序自动构造

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计算机工程与设计 2009年第11期30卷 2626-2630,2680页

作者：温敬和吴秀梅上海第二工业大学计算机与信息学院上海201209

提出了一个可使用标号和变量的汇编程序自动构造方法,基本解决了宏汇编器自动构造的难点。构造方法分为词法分析、语法/语义分析和连接3个阶段。词法分析器将源程序译成单词二元式,建立符号表,包括变量的内存分配。符号表除记录标识符外... 详细信息

提出了一个可使用标号和变量的汇编程序自动构造方法,基本解决了宏汇编器自动构造的难点。构造方法分为词法分析、语法/语义分析和连接3个阶段。词法分析器将源程序译成单词二元式,建立符号表,包括变量的内存分配。符号表除记录标识符外,还用于记录标号的引用点;语法/语义分析器按一对一的方式将单词二元式译成待定位的机器码,使用了LR分析法制导的翻译技术;在连接阶段对机器码进行最后定位,实现转移语句一对多的翻译。该方法可用于计算机系统汇编程序的自动构造。

关键词：系统结构汇编程序汇编语言上下文无关文法语法制导翻译

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基于Delta算子的T-S模糊系统输出反馈鲁棒镇定

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2007年第10期30卷 1281-1286页

作者：崔莉莉上海第二工业大学计算机与信息学院上海201209

文章对一类由Delta算子描述的具有范数有界不确定性的T-S模糊系统,研究其静态输出反馈鲁棒镇定问题;利用Delta域的Lyapunov稳定性理论,基于矩阵相似变换,得到使模糊Delta算子系统鲁棒镇定的静态输出反馈控制器存在的充分条件;并用一组... 详细信息

文章对一类由Delta算子描述的具有范数有界不确定性的T-S模糊系统,研究其静态输出反馈鲁棒镇定问题;利用Delta域的Lyapunov稳定性理论,基于矩阵相似变换,得到使模糊Delta算子系统鲁棒镇定的静态输出反馈控制器存在的充分条件;并用一组线性矩阵不等式(LMI)的可行解,直接利用Matlab中的LMI工具箱验证求解,给出输出反馈鲁棒控制器的一个参数化表达形式。

关键词： Delta算子模糊控制静态输出反馈线性矩阵不等式

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竞争决策算法原理及其应用

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上海理工大学学报 2008年第4期30卷 369-373,378页

作者：宁爱兵王波熊小华马良上海理工大学管理学院上海200093 上海第二工业大学计算机与信息学院上海201209

全面阐述竞争决策算法的基本概念、原理、算法流程、特点,给出了常用的竞争力函数、决策函数、初始状态、资源交换规则,并以示例来说明该算法的原理、特点及应用.研究内容进一步完善了竞争决策算法的基本理论,在应用方面则降低了算法应... 详细信息

全面阐述竞争决策算法的基本概念、原理、算法流程、特点,给出了常用的竞争力函数、决策函数、初始状态、资源交换规则,并以示例来说明该算法的原理、特点及应用.研究内容进一步完善了竞争决策算法的基本理论,在应用方面则降低了算法应用的难度.

关键词：竞争决策算法竞争力函数决策函数资源交换规则竞争决策均衡

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基于改进YOLOv8的火灾图像分类方方法

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上海第二工业大学学报 2025年第1期 59-65页

作者：朱定赟陈翼遥上海第二工业大学信息技术中心(信息化办公室) 上海第二工业大学计算机与信息工程学院

鉴于传统消防报警系统在火灾环境下难以有效区分烟雾与火焰,导致响应延迟或误报的问题,提出了一种火灾图像识别方法。该方法基于深度迁移学习技术并对You Only Look Once v8 (YOLOv8)网络模型进行了优化。具体而言,在模型中引入了瓶颈... 详细信息

鉴于传统消防报警系统在火灾环境下难以有效区分烟雾与火焰,导致响应延迟或误报的问题,提出了一种火灾图像识别方法。该方法基于深度迁移学习技术并对You Only Look Once v8 (YOLOv8)网络模型进行了优化。具体而言,在模型中引入了瓶颈注意力模块(bottleneck attention module, BAM)以增强特征提取网络的性能,显著提升模型对火灾特征(如烟雾与火焰)的敏感度和区分能力。同时为了克服内部协变量偏移的问题,应用了批量通道归一化(batch channel normalization, BCN)技术于每一层数据输出阶段,有效降低了因线性变换及激活函数作用导致数据范围扩大的影响。在广泛使用的D-Fire火灾数据集上进行的一系列严格实验表明,优化后的模型展现出卓越的性能。相较于原始YOLOv8模型,改进后的版本在精确性、全面捕获火灾事件的能力(召回率)以及综合评估指标(F1得分)上均实现了显著提升。

关键词：图像分类 You Only Look Once v8 (YOLOv8) 火焰检测深度学习

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