检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2023年第5期43卷 1518-1526页

作者：曹萌余孙婕曾辉史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

针对当前医疗数据共享时访问控制粒度过粗、共享灵活性低、集中式医疗数据共享平台存在数据泄露的安全隐患等问题,提出一种基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统。首先,对医疗数据按照敏感度分级,并提出了密文策略属性基分级加密... 详细信息

针对当前医疗数据共享时访问控制粒度过粗、共享灵活性低、集中式医疗数据共享平台存在数据泄露的安全隐患等问题,提出一种基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统。首先,对医疗数据按照敏感度分级,并提出了密文策略属性基分级加密(CP-ABHE)算法,实现对不同敏感度医疗数据的访问控制。该算法使用合并访问控制树和结合对称加密方法提升密文策略属性基加密(CP-ABE)算法的性能,并使用多授权中心解决密钥托管问题。然后,采用基于许可区块链的医疗数据共享模式解决集中式共享平台存在的中心化信任问题。安全性分析结果表明,所提系统在数据共享过程中保证了数据的安全性,可以抵御用户合谋攻击和权威合谋攻击。实验结果表明,CPABHE算法拥有比CP-ABE算法更低的计算开销,所提系统的最大平均时延为7.8 s,最高吞吐量为每秒处理236个事务,符合预期性能要求。

关键词：医疗大数据区块链访问控制数据共享智能合约基于属性的访问控制

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卫星互联网资源管控技术研究

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中国工程科学 2023年第6期25卷 27-38页

作者：王龙河周一青曹欢刘子凡陈岩陈道进石晶林中国科学院计算技术研究所北京100190 处理器芯片全国重点实验室北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国... 详细信息

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国际发展前沿、卫星互联网资源管控的基本要素与研究进展,辨识了以卫星互联网新环境、新模式为代表的卫星互联网资源管控发展挑战,形成了相应的应对策略。设计了卫星互联网资源管控技术路线,涵盖星地网络互联互通、星地异构资源融合、智能按需服务、智慧内生等主要阶段;论证提出了卫星互联网资源管控模式与架构,构建了包括高时空动态资源表征、多维资源时间连续确定性分析、多维时变能力池索引、智能决策规划在内的卫星网络资源管控关键技术体系。研究建议,重点关注资源异质异构、网络结构动态变化、服务需求差异化的网络特征,按照优化的技术路线循序渐进发展,突破卫星网络资源管控关键技术并融合人工智能技术,从而实现智能高效的卫星网络资源管控。

关键词：卫星互联网资源管控空天地一体化网络动态资源表征智能规划决策

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基于可穿戴人工智能的老年衰弱症早期预警与干预技术研究

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老年医学与保健 2024年第5期30卷 1212-1217页

作者：陈益强杨晓东孙嘉壕曾碧霄孙睿哲秦欣中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

老年衰弱症(senile debilitating syndrome)是指老年人因生理功能减退和多系统失调,导致应激抵抗力下降、易受外界因素影响的一种临床综合征[1]。老年衰弱症的状态是动态可逆的,早期进行及时的预警评估和干预能够延缓甚至逆转病情,从而... 详细信息

老年衰弱症(senile debilitating syndrome)是指老年人因生理功能减退和多系统失调,导致应激抵抗力下降、易受外界因素影响的一种临床综合征[1]。老年衰弱症的状态是动态可逆的,早期进行及时的预警评估和干预能够延缓甚至逆转病情,从而有效降低患病风险和节省治疗费用,对于健康老龄化有着重要的临床意义。然而,虽然目前老年衰弱症的研究已取得一些进展[2-4],但其发病机制目前仍不明确,诊断和评估方法也缺乏客观量化的“金标准”。近年来,可穿戴设备和人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展为人体生理、运动及认知的感知评估提供了一系列解决方案,有望对老年衰弱症的早期预警和干预提供支撑。本文将从可穿戴人工智能角度出发,对老年衰弱症的早期预警与干预技术的研究进行阐述,以期助力老年医学的发展,推动老年衰弱症的规范化诊疗和全周期管理。

关键词：老年衰弱症可穿戴人工智能预警干预

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面向5G终端基带处理的高量化信噪比FFT加速器设计

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高技术通讯 2023年第9期33卷 905-915页

作者：陈洋石晶林刘攀王磊中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 北京中科晶上科技股份有限公司北京100190

针对第5代移动通信系统(5G)终端基带处理芯片的设计要求,本文提出一种基于新型块浮点(BFP)技术的快速傅里叶变换(FFT)加速器。为了降低FFT计算过程中的量化误差,本文实现了一种逐级迭代、动态调整共享指数的块浮点技术,并在此基础上,引... 详细信息

针对第5代移动通信系统(5G)终端基带处理芯片的设计要求,本文提出一种基于新型块浮点(BFP)技术的快速傅里叶变换(FFT)加速器。为了降低FFT计算过程中的量化误差,本文实现了一种逐级迭代、动态调整共享指数的块浮点技术,并在此基础上,引入“银行家舍入规则”处理BFP尾数缩放过程中的舍入误差,进一步提高该加速器的整体精度。此外,为了实现5G基带连续FFT处理需求,本文还实现了一种无地址冲突的顺序访存机制。实验结果表明,该加速器从128点至4096点FFT处理的量化信噪比(SQNR)都超过75 dB,比未采用块浮点的方案高8~15 dB;与其他较优秀的设计相比,在高点数(2048点、4096点)上也有3 dB的优势。本文FFT加速器在TSMC 28 nm工艺库下综合显示,总面积为0.193 mm^(2),最高支持600 MHz时钟频率,计算4096点FFT平均功耗为16.3 mW。

关键词： 5G移动通信终端基带处理快速傅里叶变换(FFT) 块浮点(BFP)

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支持隐私保护的社交网络信息传播方法

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计算机科学与探索 2021年第2期15卷 233-248页

作者：高昂梁英谢小杰王梓森李锦涛中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

社交网络影响力传播重点关注如何使用少量的种子集合在社交网络中产生尽可能高的影响力,并将转发作为信息传播的唯一方式,忽略了其他传播方式,例如用户可通过发布一条与所见信息内容相似的信息来进行传播,这种传播方式(称为转述)因为难... 详细信息

社交网络影响力传播重点关注如何使用少量的种子集合在社交网络中产生尽可能高的影响力,并将转发作为信息传播的唯一方式,忽略了其他传播方式,例如用户可通过发布一条与所见信息内容相似的信息来进行传播,这种传播方式(称为转述)因为难以追踪,所以存在隐私泄漏的风险。针对上述问题,定义了一种支持转述关系的社交网络信息传播模型,提出了一种支持用户隐私保护的信息传播方法 LocalGreedy,确保用户发送的信息不泄漏到指定黑名单的同时,最大化传播产生的影响力,平衡了隐私保护和信息传播的矛盾。针对种子集合选取的枚举问题,提出了支持隐私保护的递增策略构造种子集合,减少时间开销;给出了计算节点的局部影响子图方法,快速估计种子集合传播产生的影响力;为确保种子集合满足隐私保护约束限制,提出了推导节点泄漏态概率上限的方法,避免使用蒙特卡洛方法产生的时间开销。使用爬取的新浪微博数据集进行实验验证和实例分析,结果表明了所提方法的有效性。

关键词：信息传播模型传播网络推断影响力最大化隐私保护社交网络

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基于波束训练的大规模MIMO多用户度调度算法

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高技术通讯 2022年第3期32卷 248-260页

作者：徐顺清石晶林周一青张宗帅移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中国三星研究院北京100028

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考... 详细信息

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考虑。大规模MIMO由于在基站端和用户端使用大量的天线阵列,如果使用穷举搜索算法运算量极大,在实际应用中是不现实的。本文提出了一种基于波束训练的多用户调度方案,该方案分为2步。第1步,由于波束间的干扰大多数来自于相邻波束,因此对相邻波束进行分组,同时根据用户反馈的信干燥比(SINR)最大值的基站波束索引号把相关的用户映射到对应波束组。第2步,为了减小干扰,每个波束组的最小波束索引根据一定的原则来选取调度用户,然后通过基站和用户之间的波束训练选取最接近于SINR门限值的用户波束来进行通信。仿真结果表明,该方案具有逼近最优穷举方案的性能并且具有较低的计算复杂度。

关键词：大规模多输入多输出(MIMO) 混合连接结构波束搜索用户选择频谱效率

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基于腕部姿态的帕金森病用药后开-关期检测

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浙江大学学报（工学版） 2021年第4期55卷 639-647,657页

作者：张腾蒋鑫龙陈益强陈前米涛免陈彪中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 首都医科大学宣武医院国家老年疾病临床研究中心北京100053

针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类.在... 详细信息

针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类.在医院临床患者测试数据上进行的对比实验表明,与采用运动传感器原始数据的最优结果相比,采用姿态信息能够提升20.3%的检测准确率;与当前最优的网络结构相比,该方法所采用的卷积神经网络在保持相似检测准确率(88.7%)的前提下,将模型参数量降低90.4%.在医院临床患者自由活动数据上进行的实验表明,该方法能够在非限定动作下预测患者开-关期状态,达到开期91.5%和关期94.4%的准确率.

关键词：帕金森疾病腕部姿态运动状态评估可穿戴传感器深度学习

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社交网络用户隐私泄露量化评估方法

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计算机工程与科学 2021年第8期43卷 1376-1386页

作者：谢小杰梁英王梓森董祥祥中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络... 详细信息

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法。基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持。在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估。

关键词：社交网络隐私量化属性识别隐私保护

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基于次模优化的边云协同多用户计算任务迁移方法

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通信学报 2020年第10期41卷 25-36页

作者：梁冰纪雯中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 鹏城实验室广东深圳518055

为了提升多用户计算任务卸载时的系统效用,提出了一种基于边云联合计算的多用户任务卸载方案。该方案在提升系统效用的同时,考虑了边云资源的协同优化问题。针对计算任务卸载模式的选择及边云资源分配的问题,设计了一种基于次模理论的... 详细信息

为了提升多用户计算任务卸载时的系统效用,提出了一种基于边云联合计算的多用户任务卸载方案。该方案在提升系统效用的同时,考虑了边云资源的协同优化问题。针对计算任务卸载模式的选择及边云资源分配的问题,设计了一种基于次模理论的贪心算法并充分利用了云端以及边缘端的计算和通信资源。仿真结果表明,所提方案能够有效降低计算任务执行的时延和能耗,且当多用户卸载计算任务时,所提方案在资源受限的条件下仍然能够保持稳定的系统性能。

关键词：云计算边缘计算多用户计算卸载次模优化边云联合计算

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基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别

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高技术通讯 2021年第1期31卷 1-11页

作者：邱大伟刘子辰周一青龙隆谭雯雯曹欢中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transforme... 详细信息

工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transformer神经网络的输入样本矩阵,解决Transformer神经网络的输入问题。同时,提出应用于滚动轴承故障类型识别的归一化位置编码方法,解决Transformer神经网络在滚动轴承故障分析领域的位置编码问题。在此基础上,提出Transformer神经网络双向输入样本矩阵处理机制和算法训练过程中错误样本权重增强机制,提升所提方法的鲁棒性。使用KAt数据中心的滚动轴承数据集验证所提方法的识别性能,与现有常用深度学习方法相比,所提方法在时间效率和准确度性能上均有一定的优势,其中,准确度能够提升11%以上,单个样本的平均处理时间小于1 ms。

关键词：滚动轴承故障类型识别 Transformer神经网络前向特征矩阵后向特征矩阵归一化位置编码权重增强

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