检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2080-2095页

作者：唐正正汪洋洪学海班艳姚铁锤乔子越中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190

随着图表示学习在多个领域的成功应用,针对不同图数据和问题而设计的图表示学习方法爆发式增长.然而,图噪声的存在限制了图表示学习的能力.为有效降低图网络中的噪声比例,首先分析了图节点局部邻接的分布特性,并理论证明在局部邻接拓扑... 详细信息

随着图表示学习在多个领域的成功应用,针对不同图数据和问题而设计的图表示学习方法爆发式增长.然而,图噪声的存在限制了图表示学习的能力.为有效降低图网络中的噪声比例,首先分析了图节点局部邻接的分布特性,并理论证明在局部邻接拓扑构建时,探索高阶邻近信息能够优化增强图表示学习的性能.其次,提出“2步骤”局部子图优化策略(local subgraph optimization strategy,LSOS).该策略首先根据原始图拓扑结构信息构造出具有多阶信息的局部邻接相似矩阵.然后基于相似矩阵和图节点局部信息,对图节点进行局部子图的结构优化.通过局部邻接的合理重构来降低网络中的噪声比例,进而达到图表示学习能力的增强.在节点分类、链接预测和社区发现3类任务的实验中,结果表明局部子图优化策略能够提升8个基线算法的性能.其中,在3个航空网络的节点分类任务中,提升效果最高分别达到23.11%,41.58%,24.16%.

关键词：图表示学习图噪声节点分类链接预测社区发现

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“人工智能”专刊序言

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世界科技研究与发展 2024年第4期46卷 439-441页

作者：洪学海中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心

1950年英国科学家Alan Mathison Turing发表了论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence),提出“智能”这一概念,并提出相应的测试方法:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备),而不能被辨别出机器身份,那... 详细信息

1950年英国科学家Alan Mathison Turing发表了论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence),提出“智能”这一概念,并提出相应的测试方法:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备),而不能被辨别出机器身份,那么这台机器具有智能,这种测试方法被后人称之为“图灵测试”(Turing Test),这是最早对人工智能(Artificial Intelligence,AI)的“智能”的描述及其判定标准。

关键词：人工智能图灵测试测试方法判定标准 Math

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资源失配时低代价的数据与计算密集型服务重配

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计算机学报 2024年第9期47卷 2035-2058页

作者：周长兵李小翠王煜炜王亚沙中国地质大学(北京)信息工程学院北京大学计算机学院北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院中国科学院计算技术研究所北京大学软件工程国家工程研究中心

随着边缘计算的广泛应用,近年来在网络边缘侧激增了一些延迟敏感的用户请求,这些应用对边缘网络中物联网设备提供的资源提出了较高的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,例如严格的地理空间约束、时延/能量及其他资源约束.物联网设... 详细信息

随着边缘计算的广泛应用,近年来在网络边缘侧激增了一些延迟敏感的用户请求,这些应用对边缘网络中物联网设备提供的资源提出了较高的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,例如严格的地理空间约束、时延/能量及其他资源约束.物联网设备提供的功能通常被封装为运行在边缘节点上的服务,用户请求可以通过组合数据和/或计算密集型的物联网服务来实现.考虑到物联网设备的资源稀缺性以及用户请求的在线持续部署和潜在长期执行特征,边缘服务运行期间对物联网设备资源的占用和释放导致边缘网络中资源动态变化.由于物联网设备的资源通常难以得到有效补充,且消耗差异可能较大,有些设备可能会过载,导致在当前时间点适配的物联网服务,在随后时间点可能难以适配用户请求,并导致QoS降级.针对边缘网络高负载时新请求持续部署导致特定强约束难以满足的挑战,本文开展资源失配时低代价的服务重配研究,提出了一种资源高效的服务重配方法,旨在通过服务迁移技术重调度物联网设备所提供的服务,以满足更多具有一定QoS约束的用户请求.基于上海电信基站数据集进行了大量实验,实例验证本文方法的有效性.实验结果表明,本文所提方法在满足用户服务请求时延约束、降低物联网设备能量消耗、提高边缘网络资源利用效益等方面表现均优于对比技术.

关键词：数据与计算密集型服务资源利用效益服务重配服务迁移边缘网络

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基于异质网络表示学习的姓名消歧

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模式识别与人工智能 2021年第6期34卷 485-496页

作者：唐正正洪学海汪洋李玉轩中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190

在系统中搜索某一姓名时,会返回该同名作者的所有文档(如论文、网页),严重影响用户体验,姓名消歧可提高检索精度.因此,文中提出基于异质网络表示学习的姓名消歧方法.首先为每个歧义姓名构造一个论文异质网络.然后使用异质网络表示学习... 详细信息

在系统中搜索某一姓名时,会返回该同名作者的所有文档(如论文、网页),严重影响用户体验,姓名消歧可提高检索精度.因此,文中提出基于异质网络表示学习的姓名消歧方法.首先为每个歧义姓名构造一个论文异质网络.然后使用异质网络表示学习并结合词向量化语义表征学习方法,获取网络中每个论文节点的表征向量.最后使用具有噪声的基于密度的聚类方法与规则匹配结合的聚类方法将论文划分给不同的作者实体.文中方法在OAG-WholsWho比赛数据集上的性能较优,结果验证方法的有效性.

关键词：姓名消歧异质网络词向量化(Word2Vec) 分类算法

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基于宏微观因素的概率级别的车辆事故预测

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计算机研究与发展 2021年第9期58卷 2052-2061页

作者：张力天孔嘉漪樊一航范灵俊包尔固德北京交通大学软件学院北京100044 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190 贵阳市大数据产业集团有限公司贵阳550081

车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这... 详细信息

车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这2类因素结合起来,然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外,在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签,所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下,驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号,而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2(strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征,为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集,其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集,以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2(simulated strategic highway research program 2),而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后,针对收集到的数据中没有概率标签的问题,还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值,该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签,并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明,该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.

关键词：车辆事故事故预测宏微观因素深度学习框架 deep-SVDD算法

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联邦学习赋能6G网络综述

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物联网学报 2023年第2期7卷 50-66页

作者：耿光磊高博熊轲樊平毅陆杨王煜炜北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中国科学院计算技术研究所北京100190

基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径... 详细信息

基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径,已成为6G的重要研究方向。为此,首先分析了在未来6G,特别是物联网(IoT,internet of things)场景中引入分布式AI的必要性,以此为基础论述了FL在满足相关6G指标要求的潜力,并从架构设计、资源利用、数据传输、隐私保护、服务提供角度综述了FL如何赋能6G网络,最后给出了FL赋能6G研究存在的一些关键挑战和未来有价值的研究方向。

关键词： 6G网络物联网人工智能联邦学习

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基于功能保持的特征金字塔目标检测网络

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模式识别与人工智能 2020年第6期33卷 507-517页

作者：徐成琪洪学海中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 上饶市中科院云计算中心大数据研究院研发中心上饶334000 中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块... 详细信息

针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.

关键词：功能保持特征融合二阶段检测特征金字塔网络

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基于多层注意力机制的回指消解算法

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计算机工程 2020年第2期46卷 59-64,71页

作者：刘雨江付立军刘俊明吕鹏飞中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所研究生部沈阳110168 中国地质图书馆信息技术研究中心北京100083

在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此,构建一个多层注意力机制模型,在不同层次上对上述信... 详细信息

在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此,构建一个多层注意力机制模型,在不同层次上对上述信息进行基于注意力机制的概率计算,利用最终结果判别回指关系是否成立。在指代部分与被指代部分向量化后,通过2个注意力层上的4次概率计算,使每一个训练结果在判别之前都具有唯一性。在OntoNotes 5.0数据集上的实验结果表明,该模型F值在显性指代和零指代均存在的条件下为70.1%,在存在零指代的条件下为60.7%,高于尹庆宇等人提出的模型。

关键词：指代关系注意力机制显性指代零指代多层注意力机制模型

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信息安全技术　机器学习算法安全评估规范

信息安全技术　机器学习算法安全评估规范

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作者：上官晓丽郝春亮许晓耕胡影陈钟沈华伟蒋慧梅敬青张宇光彭骏涛郭岩李鹏霄艾政阳赵芸伟韩晗刘明尹芷仪庞亮王晓诗刘总真周熙孟国柱景慧昀张琳琳朱纯超霍珊珊刘健刘赫苏航金涛刘吉强任奎张旭东成瑾朱红儒杨韬李钦刘祥龙王义飞吴庚赫然顾钊铨李实曹晓琦严敏瑞付英波郭颖孙空军唐家渝刘曦泽王哲麟任璐徐永太张屹秦湛安泽亮徐雨晴李雪李大海徐光侠包沉浮郭建领宣琦张世天赵涌鑫王姣王秉政芦天亮吴保元韩磊张雨桐彭泉北京赛西科技发展有限责任公司中国科学院计算技术研究所清华大学国家计算机网络应急技术处理协调中心上海商汤智能科技有限公司北京瑞莱智慧科技有限公司阿里巴巴(中国)有限公司中国科学院信息工程研究所中国信息通信研究院中国电子科技集团公司第十五研究所国家信息技术安全研究中心广州大学北京大学华东师范大学北京航空航天大学华为技术有限公司北京旷视科技有限公司北京百度网讯科技有限公司深圳市腾讯计算机系统有限公司浙江大学北京奇虎科技有限公司北京小桔科技有限公司安徽工程大学北京智者天下科技有限公司北京交通大学浙江工业大学上海工业控制安全创新科技有限公司中国人民公安大学深圳市大数据研究院北京计算机技术及应用研究所中国科学院自动化研究所上海燧原科技有限公司烽台科技(北京)有限公司中国电子技术标准化研究院

标准类型：国家标准

本文件规定了机器学习算法技术和服务的安全要求和评估方法，以及机器学习算法安全评估流程。本文件适用于指导机器学习算法提供者保障机器学习算法生存周期安全以及开展机器学习算法安全评估，也可为监管评估提供参考。

标准号: GB/T 42888-2023

本文件规定了机器学习算法技术和服务的安全要求和评估方法，以及机器学习算法安全评估流程。
本文件适用于指导机器学习算法提供者保障机器学习算法生存周期安全以及开展机器学习算法安全评估，也可为监管评估提供参考。

关键词：

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信息安全技术　区块链信息服务安全规范

信息安全技术　区块链信息服务安全规范

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作者：张潇丹郭涛蔡亮王惠莅胡静远周熙韩冀中姚相振李伟陈晓丰昌文婷张瀚文武杨郑佩玉王磊邵羽黄永洪崔婷婷吕红蕾史洪彬周薇刘总真王宇航谢安明刘贤刚孙毅陈妍职亮亮李仁刚冯伟刘为华吴桐安高峰王海棠黄得志蒋蓉生万晓兰余宇舟卢志刚梅秋丽邹超朱岩白健樊庆君王丹琛高瑞张美娟臧铖吴新勇任泽君黄婧祎王文磊张永强庞舒恬罗新辉张媛媛闫希敏陈红张素博安立王云浩李克鹏张虎谢红军李瑞荣荆博全代勇王梦楠符史健中国科学院信息工程研究所浙江大学杭州趣链科技有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司深圳市腾讯计算机系统有限公司中国电子技术标准化研究院重庆邮电大学公安部第三研究所国家计算机网络应急技术处理协调中心中国信息通信研究院浦东新区人民政府办公室国家工业信息安全发展研究中心中国科学院计算技术研究所上海市信息安全测评认证中心陕西省网络与信息安全测评中心四川省数字经济研究中心公安部第一研究所北京大学清华大学北京东方通网信科技有限公司国网区块链科技(北京)有限公司中国电子科技网络信息安全有限公司联想(北京)有限公司北京百度网讯科技有限公司启明星辰信息技术集团股份有限公司浪潮电子信息产业股份有限公司国家能源局信息中心京东科技控股股份有限公司中国电力科学研究院有限公司泰康保险集团股份有限公司深圳市纽创信安科技开发有限公司新华三技术有限公司成都链安技术有限公司北京众享比特科技有限公司兴唐通信科技有限公司北京爱奇艺科技有限公司北京数字认证股份有限公司矩阵元技术(深圳)有限公司北京融数联智科技有限公司北京小米电子软件技术有限公司郑州信大捷安信息技术股份有限公司北京猿链网络科技有限公司北京人民在线网络有限公司北京天融信网络安全技术有限公司深圳壹账通智能科技有限公司标信智链(杭州)科技发展有限公司浙商银行股份有限公司中国汽车工程研究院股份有限公司

标准类型：国家标准

本文件规定了区块链信息服务提供者的安全技术要求和安全管理要求，描述了相应测试评估方法和检查评估方法。本文件适用于对区块链信息服务开展安全建设、安全运行、安全管理和安全评估等服务。

标准号: GB/T 42571-2023

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