检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑与信息技术 2025年第1期33卷 1-5,26页

作者：马学友李锋于守健东华大学计算机科学与技术学院上海201620

在施工环境下,检查工人是否佩戴安全帽是确保工作场所安全的重要任务,但传统方法费时费力。为解决这一问题,以YOLOv6作为基础模型进行改进。首先,采用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)对标准卷积进行修改,加速模型... 详细信息

在施工环境下,检查工人是否佩戴安全帽是确保工作场所安全的重要任务,但传统方法费时费力。为解决这一问题,以YOLOv6作为基础模型进行改进。首先,采用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)对标准卷积进行修改,加速模型的识别速度,使其更适用于实时应用。其次,引入高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,通过增强模型在特定区域的关注度,提高对小目标的识别精度。实验证明,改进的YOLOv6方法相较原始的YOLOv6,在识别速度上提高了24 ms,在识别精度上提升了2.1%,对施工环境下未佩戴安全帽的检测具有重要的实际意义。

关键词：安全帽小目标 YOLOv6 深度可分离卷积高效通道注意力

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面向泛在操作系统课程的实践教学改革路径探索

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计算机教育 2025年第5期 128-132页

作者：王璿燕彩蓉方志军李继云万燕罗辛东华大学计算机科学与技术学院上海201620

针对现有操作系统课程实践环节中前沿性内容融入不足、与产业需求对接不紧密的问题,提出引入矽璓工业物联泛在操作系统作为教学案例,通过课程内容的深度研磨与更新、教学方法的创新改革、产教深度融合以及教学与实践竞赛的双轮驱动,探... 详细信息

针对现有操作系统课程实践环节中前沿性内容融入不足、与产业需求对接不紧密的问题,提出引入矽璓工业物联泛在操作系统作为教学案例,通过课程内容的深度研磨与更新、教学方法的创新改革、产教深度融合以及教学与实践竞赛的双轮驱动,探索提升学生计算机系统实践能力和创新能力培养的有效路径,推动新工科发展,实现高素质计算机人才培养目标。

关键词：新工科操作系统课程计算机系统实践能力泛在操作系统

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基于Bi-LSTM和Transformer的谱图预测模型

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智能计算机与应用 2025年第3期15卷 203-206页

作者：朱宇翀陈德华潘乔东华大学计算机科学与技术学院上海201620

数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的... 详细信息

数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的预测结果对该数据库进行补充。针对谱图预测任务,不同模型在不同数据集上的表现存在差异,且仅有少量模型展示了其在四维(4D)质谱数据上的性能。本文比较不同序列模型在4D-DIA血浆数据上的表现,提出了一个新的模型结构,该模型使用门控结合了双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和Transformer的特征,在较长的氨基酸序列上拥有更好的表现。

关键词：数据非依赖采集技术谱图预测双向长短期记忆网络 Transformer

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用于动作识别的高效时序解码模块（英文）

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Journal of Donghua University(English Edition) 2025年第02期 187-196页

作者：黄秋波梅建敏赵武鹏卢怡如王梅陈德华东华大学计算机科学与技术学院

动作识别作为视频理解领域的基础性任务，得到了广泛研究和应用。相比图像，视频媒介增加了时间维度。然而，目前许多动作识别网络只是对时序信息进行简单平均融合，或者是由图像的预训练模型迁移而来，对时序信息的抽取能力较弱。该文... 详细信息

动作识别作为视频理解领域的基础性任务，得到了广泛研究和应用。相比图像，视频媒介增加了时间维度。然而，目前许多动作识别网络只是对时序信息进行简单平均融合，或者是由图像的预训练模型迁移而来，对时序信息的抽取能力较弱。该文提出了一个可拼接在任意动作识别骨干网络上的高效时序解码模块，以进一步关注视频帧之间的时序关系。该解码器首先初始化一定数量的可学习查询张量，即视频级的动作类别预测查询张量，进行自注意力学习后与骨干网络得到的视频帧特征相结合来提取视频上下文信息，最后再使用这些具有丰富时序特征的预测查询张量作分类预测。在HMDB51、MSRDailyAct3D、Diving48及Breakfast数据集上将TokShift-Transformer和VideoMAE作为编码器进行实验。实验结果显示，与原始模型TokShift-Transformer和VideoMAE相比，引入所提出的时序解码器后，Top-1准确率得到明显提升。在这四个数据集上，TokShift-Transformer的性能提高超过11%,在VideoMAE上的准确率也平均提高了近5%。该工作还将包括Timesformer在内的其他动作识别网络作为编码器，使其与解码器进一步结合。实验结果表明，在HMDB51数据集上，准确率平均提高3.5%以上。代码见https://***/huangturbo/TempDecoder。

关键词：动作识别视频理解时序关系时序解码器 Transformer

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基于离散度分析的Top-k组合Skyline查询算法

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 72-80页

作者：董雷刚刘国华王鑫崔晓微白城师范学院计算机科学学院吉林白城137000 东华大学计算机科学与技术学院上海201620 天津大学人工智能学院天津300354 大庆师范学院计算机科学与信息技术学院黑龙江大庆163712

现有的组合Skyline查询算法不能区分组合中数据的离散度,且输出结果集很大。针对这种情况,提出基于数据离散度分析的Top-k组合Skyline查询算法。提出基于权重的组合离散系数概念及其计算方法;设置分类器将组合划分至不同的组合队列;采... 详细信息

现有的组合Skyline查询算法不能区分组合中数据的离散度,且输出结果集很大。针对这种情况,提出基于数据离散度分析的Top-k组合Skyline查询算法。提出基于权重的组合离散系数概念及其计算方法;设置分类器将组合划分至不同的组合队列;采用并行处理方式对各组合队列进行计算。实验结果表明,该算法可以根据用户自定义条件准确有效地返回结果,能满足实际应用的需要。

关键词：组合Skyline 离散度分析 Top-k 离散系数分类器并行处理

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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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基于知识增强自适应原型网络的小样本关系分类

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计算机工程 2025年第4期51卷 129-136页

作者：张河萍方志军卢俊鑫高永彬上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200241

小样本关系分类(FSRC)是指在任务中使用少量标注实例对各种关系进行分类,可快速适用于对全新的类别进行归类。然而,当测试域与训练域之间存在分布差异时,现有的小样本分类算法泛化能力有限,导致分类性能下降。针对该问题,提出一种适用... 详细信息

小样本关系分类(FSRC)是指在任务中使用少量标注实例对各种关系进行分类,可快速适用于对全新的类别进行归类。然而,当测试域与训练域之间存在分布差异时,现有的小样本分类算法泛化能力有限,导致分类性能下降。针对该问题,提出一种适用于领域适应任务的知识增强自适应原型网络。通过探索实例之间的联系以提高模型的鲁棒性,同时学习关于关系的先验知识和内在语义以获得可解释原型。通过引入交互注意力机制来捕捉支持实例与查询实例之间的相关性,突出关键实例,并生成交互实例。同时,自适应原型融合机制以关系信息为锚点生成自适应混合系数,通过特征融合将实例与关系信息相结合,从而生成混合原型。在公开数据集FewRel 1.0和FewRel 2.0上的实验结果验证了该网络的有效性。实验结果表明,与基线模型相比,所提网络模型的分类准确率取得了显著提升,具有更好的分类效果与稳定性。

关键词：关系分类小样本学习小样本关系分类原型网络知识增强

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结合多模态时尚兼容性建模和个人风格引导的服装搭配推荐（英文）

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Journal of Donghua University(English Edition) 2025年第02期 156-167页

作者：汪可欣张洁张朋孙可芯占家美魏濛东华大学计算机科学与技术学院东华大学人工智能研究院东华大学机械工程学院东华大学信息科学与技术学院

个性化服装搭配推荐已经成为时尚领域的一个研究热点。然而，现有的推荐方法尚未充分挖掘用户风格偏好。通常情况下，用户在选择服装时，不仅会倾向于特定风格，如休闲风格或运动风格，还会关注服装的颜色、质地等细节特征。为了推荐符... 详细信息

个性化服装搭配推荐已经成为时尚领域的一个研究热点。然而，现有的推荐方法尚未充分挖掘用户风格偏好。通常情况下，用户在选择服装时，不仅会倾向于特定风格，如休闲风格或运动风格，还会关注服装的颜色、质地等细节特征。为了推荐符合用户风格偏好的个性化服装搭配，该文提出了一种结合多模态时尚兼容性建模和个人风格引导的服装搭配推荐方法，简称PSGNet。首先，设计一个风格分类器，将不同服装类型和属性的时尚图像划分到不同的风格类别中；其次，建立个人风格预测模块，通过分析历史数据提取用户风格偏好；再次，为了克服单模态表示的局限性并增强时尚兼容性，利用时尚图像和文本数据来同时提取服装的多模态特征；最后，通过贝叶斯个性化排序(Bayesian personalized ranking, BPR)算法来整合这些模块以统一个人风格和时尚兼容性，其中个人风格特征可引导输出推荐结果，为每位目标用户提供量身定制的个性化服装搭配推荐。在大规模数据集上进行广泛实验。结果表明，该文所提出的方法可有效推荐个性化服装搭配。

关键词：个性化服装搭配推荐时尚兼容性建模风格偏好多模态表示贝叶斯个性化排序风格分类器

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智能算网的基础理论与核心技术

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中国科学基金 2025年第02期 194-207页

作者：高文钱德沛朱美芳蒋昌俊王成杜鑫潘庆鹏城实验室北京航空航天大学计算机学院东华大学材料科学与工程学院同济大学计算机科学与技术学院国家自然科学基金委员会交叉科学部

为了应对全球科技竞争的挑战并满足日益增长的算力需求，我国于2022年启动了“东数西算”等重大战略工程，致力于构建新型算力网络(简称“算网”)体系，以提升新质生产力并实现全国算力资源的均衡分布与高效利用。算网应聚焦于资源适配... 详细信息

为了应对全球科技竞争的挑战并满足日益增长的算力需求，我国于2022年启动了“东数西算”等重大战略工程，致力于构建新型算力网络(简称“算网”)体系，以提升新质生产力并实现全国算力资源的均衡分布与高效利用。算网应聚焦于资源适配、调度、交易、配送和安全等方面的前沿研究，突破其在灵性资源适配、弹性供需优配以及韧性安全可信等方面的技术瓶颈，强化算网对需求与资源的重构能力、交易与复杂调度任务中的响应与优化能力以及攻击与风险的防御与保障能力，构建支持算力、算法和数据等新型生产要素一体化统筹调配的“柔性”智能算网，满足新材料等计算密集型业务在复杂的计算模拟、结构预测和性能优化方面以及新金融等数据和计算密集型业务在安全可控的计算环境、高效的分布式协同以及实时性和高复杂性的计算方面的迫切需求，以支撑国家在新金融、新材料、新信息和新管理等前沿领域的创新发展，增强我国在全球科技竞争中的战略优势。基于第371期“双清论坛”,本文总结了我国算网建设的现状与面临的重大挑战，回顾了算网建设所取得的主要进展和成就，凝练了该领域未来5～10年的重大关键科学问题，探讨了前沿研究方向和科学基金资助战略。

关键词：算力网络智能算网可重构计算需求动态适配算力交易调度可信安全

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无人机赋能的智能网联汽车边缘计算卸载

网络空间安全科学学报

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网络空间安全科学学报 2025年第1期3卷 52-61页

作者：李鑫代明慧王毅轩常姗王添顺东华大学计算机科学与技术学院上海201620 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210023

移动网络的飞速发展为诸多领域创造了崭新的发展机遇。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)也借此迎来新的发展,其因独特优势在智慧城市车联网领域中得到了广泛应用。车载用户的激增造成网络信道资源短缺、时延过长、能耗过大等问... 详细信息

移动网络的飞速发展为诸多领域创造了崭新的发展机遇。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)也借此迎来新的发展,其因独特优势在智慧城市车联网领域中得到了广泛应用。车载用户的激增造成网络信道资源短缺、时延过长、能耗过大等问题,从而导致数据传输效率大幅降低。因此,提出了一种基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)赋能的车联网任务卸载机制。将语义通信(Semantic Communication)与多址接入结合,允许多个车载用户同时接入网络,提取语义信息上传至无人机,从而提升数据传输的有效性。同时,引入博弈激励机制来提升各参与方的效用。仿真结果表明,相较于传统基线方案,本文提出的方法能显著提升系统的整体效用。

关键词：语义通信车联网无人机移动边缘计算多址接入

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