检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年第3期62卷 662-671页

作者：王苑铮孙文祥范意兴廖华明郭嘉丰中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

图文跨模态实体链接是对传统实体链接任务的扩展,其输入为包含实体的图像,目标是将其链接到文本模态的知识库实体上.现有模型通常采用双编码器架构,将图像、文本模态的实体分别编码为向量,利用点乘计算两者的相似度,从而链接到与图像实... 详细信息

图文跨模态实体链接是对传统实体链接任务的扩展,其输入为包含实体的图像,目标是将其链接到文本模态的知识库实体上.现有模型通常采用双编码器架构,将图像、文本模态的实体分别编码为向量,利用点乘计算两者的相似度,从而链接到与图像实体相似度最高的文本实体.其训练过程通常采用基于Info NCE损失的对比学习任务,即提高一个实体某模态与自身另一模态的向量相似度,降低与其他实体另一模态的向量相似度.然而此模型忽视了图文2个模态内部表示难度的差异:图像模态中的相似实体,通常比文本模态中的相似实体更难以区分,导致外观相似的图像实体很容易链接错误.因此,提出2个新的对比学习任务来提升向量的判别能力.一个是自对比学习,用于提升图像向量之间的区分度;另一个是难负例对比学习,让文本向量更容易区分几个相似的图像向量.在开源数据集Wiki Person上进行实验,在12万规模的实体库上,相比于采用Info NCE损失的最佳基线模型,模型正确率提升了4.5个百分点.

关键词：实体链接模型多模态跨模态对比学习视觉信息

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域名系统递归解析服务安全技术综述：风险、防护和测量

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计算机研究与发展 2025年

作者：李沁心武文浩王兆华李振宇中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中国科学院计算机网络信息中心

在域名系统（domain name system， DNS）中，DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互，使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户，DNS递归解... 详细信息

在域名系统（domain name system， DNS）中，DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互，使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户，DNS递归解析服务过程已成为互联网基础设施攻击的一个重要目标.由于DNS递归解析服务规模庞大且部署方式繁多，现有的DNS安全拓展机制在DNS递归解析服务器中存在部署复杂、兼容性差等问题，但是目前还缺少对安全防护机制的部署测量方法的研究与总结工作，缺乏针对DNS递归解析服务安全风险的系统全面的评估工作.针对上述现状，将DNS递归解析服务存在的安全风险分为5大类，对DNS递归解析服务安全威胁，DNS安全拓展机制和DNS递归解析服务安全风险评估与测量等方面的现状与最新研究成果进行了归纳与总结，并对DNS递归解析服务安全监测与治理的潜在研究方向进行了展望.

关键词：域名系统递归解析服务网络测量安全风险评估 DNS递归安全

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类别条件噪声下的半监督AUC优化理论与算法

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计算机学报 2025年第1期48卷 136-155页

作者：姜阳邦彦许倩倩杨智勇郝前秀操晓春黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中山大学网络空间安全学院广东深圳518107

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况... 详细信息

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况下可以在半监督问题中具有噪声鲁棒性。在此基础上,该文构建了一个鲁棒半监督AUC优化框架,其导出的经验风险无需估计噪声率。此外,通过紧致泛化上界的分析表明,当模型基于足够大的训练数据集进行学习时,其在未见数据上能够很好地泛化。随后,使用Barrier hinge损失对该框架进行实例化。为加快训练过程,进一步开发了一种加速算法,将损失和梯度估计的复杂度从O(n^(2))降低至O(nlogn),在实验中可获得高达200倍的加速。最后,通过在15个基准数据集上进行实验验证,证明了所提方法的有效性。

关键词：半监督学习 AUC优化标签噪声二分类问题不平衡数据学习

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机器学习辅助的烃类分子性质预测与燃料的高通量筛选

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含能材料 2025年第1期33卷 1-12页

作者：侯放齐晓宁刘睿宸李玲王莅张香文李国柱天津大学化工学院天津300072 先进燃料与化学推进剂教育部重点实验室天津300072 物质绿色创造与制造海河实验室天津300192 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190 承德钒钛新材料有限公司河北承德067102

通过数据收集、结构优化和量化计算,建立了碳数从1到50的2899个烃类分子“结构-多种性质”数据集,性质包含熔点(T_(m))、沸点(T_(b))、密度(ρ)、0 K下的内能(U_(0))、298.15 K下的内能(U)、298.15 K下的焓(H)、298.15 K下的吉布斯自由... 详细信息

通过数据收集、结构优化和量化计算,建立了碳数从1到50的2899个烃类分子“结构-多种性质”数据集,性质包含熔点(T_(m))、沸点(T_(b))、密度(ρ)、0 K下的内能(U_(0))、298.15 K下的内能(U)、298.15 K下的焓(H)、298.15 K下的吉布斯自由能(G)。以表示分子结构的库伦矩阵作为模型输入,建立了决策树回归模型、交叉验证的最小绝对收缩和选择算子回归模型、交叉验证的岭回归模型、极限梯度提升回归模型4种不同的机器学习模型。通过比较不同模型预测性质的精度得出,极限梯度提升回归模型更适用于预测烃类分子的熔点、沸点、密度等通过实验测得的性质,交叉验证的岭回归模型更适用于预测烃类分子的内能、焓、吉布斯自由能等能量的通过理论计算得到的性质。同时,最优的机器学习组合模型可以准确预测相同碳数、不同种类和同分异构体烃类分子的性质。使用最优的机器学习模型计算了34种已通过实验合成的高密度碳氢燃料的密度,计算值与实验值的平均绝对误差为0.0290 g·cm^(-3)。进而,预测了开源数据库GDB-13C中的319,893个烃类分子的燃料性质,并高通量筛选出了37种低凝固点、高密度的新型碳氢燃料候选分子。采用基团贡献法和DFT方法进一步计算了筛选出的碳氢分子的关键燃料性质,这些新型分子与典型燃料JP-10和QC的质量热值和比冲相当。

关键词：机器学习烃类分子高密度碳氢燃料性质预测高通量筛选

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无抓取标注的堆叠物体抓取位姿检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：石敏侯京召朱登明李兆歆庞家繁郭诗盛华北电力大学控制与计算机工程学院中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室中国农业科学院农业信息研究所农业信息技术研究室农业农村部农业大数据重点实验室

针对现有的抓取检测网络需要大量标注数据进行训练且难以适应新物体抓取检测的问题，提出一种适用于堆叠场景下的物体6DoF抓取位姿检测方法. 该方法由模型可抓取位姿模板库、待抓物体选择网络和抓取映射3部分组成. 首先基于几何外观特... 详细信息

针对现有的抓取检测网络需要大量标注数据进行训练且难以适应新物体抓取检测的问题，提出一种适用于堆叠场景下的物体6DoF抓取位姿检测方法. 该方法由模型可抓取位姿模板库、待抓物体选择网络和抓取映射3部分组成. 首先基于几何外观特征与力封闭原理，在物体模型上生成一组满足力封闭的6DoF抓取位姿，构建可抓取位姿模板库; 然后分割原始场景点云，基于可见性，遮挡性和置信度等确定待抓物体; 接着根据待抓物体的在场景中的位姿，将模板库中的抓取位姿映射到该物体上; 最后选择与待抓物体质心距离最近且无碰撞6DoF抓取位姿，实现稳定抓取. 实验在6种类型物体堆叠场景中进行，结果表明，该方法取得96.2%的平均抓取成功率; 相较与PointNetGPD，该方法的抓取成功率提升5～20个百分点.

关键词： 6DoF抓取检测无抓取标注堆叠场景机械臂抓取位姿检测

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代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术综述

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大数据 2025年第2期11卷 19-28页

作者：李紫宣白龙任韦澄苏淼刘文轩陈磊靳小龙中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100080 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100080 中国工程院战略咨询中心北京100088

传统知识图谱技术在将用自然语言表达的人类知识转化为用形式化语言表达的知识图谱再加以利用的过程中仍面临诸多挑战。近年来,代码大语言模型具备了同时理解自然语言与形式化语言并将两者进行转化的能力,有望为新一代知识图谱技术的发... 详细信息

传统知识图谱技术在将用自然语言表达的人类知识转化为用形式化语言表达的知识图谱再加以利用的过程中仍面临诸多挑战。近年来,代码大语言模型具备了同时理解自然语言与形式化语言并将两者进行转化的能力,有望为新一代知识图谱技术的发展带来重要突破。因此,综述了代码大语言模型在知识图谱中的运用。首先,从知识图谱构建、推理以及问答3个方面,对代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术进行了体系化梳理;其次,围绕上述3个方面,对现有相关技术进行了较为详细的介绍;最后,对代码大语言模型赋能的知识图谱关键技术进行了总结与展望。未来基于编程语言的知识表示有望在知识图谱上实现更加高效、自动且复杂的操作,实现知识编程。

关键词：知识图谱代码大语言模型大语言模型

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人工智能技术在犯罪现场要素识别与重建中的应用前景探索

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刑事技术 2025年第1期50卷 16-20页

作者：严圣东杜卫军彭斯璐孟祥超解鹏达王明直李观石屹公安部鉴定中心北京100038 上海市公安局浦东分局刑侦支队刑事科学技术研究所上海200120 中国科学院计算机网络信息中心北京100069

本文探讨了人工智能技术在犯罪现场要素识别与重建方面的应用进展。随着信息技术发展,犯罪现场要素识别与重建面临挑战,文章通过讨论人工智能的应用优势、人工智能在现场勘验领域的相关应用和人工智能应用于犯罪现场要素识别与重建的关... 详细信息

本文探讨了人工智能技术在犯罪现场要素识别与重建方面的应用进展。随着信息技术发展,犯罪现场要素识别与重建面临挑战,文章通过讨论人工智能的应用优势、人工智能在现场勘验领域的相关应用和人工智能应用于犯罪现场要素识别与重建的关键步骤,探讨该方法应用于犯罪现场要素识别与重建的可能性。同时,文章也展望了人工智能在现场勘验领域的未来发展,提出其或在提高现场勘查智能化水平和案件侦破效率方面发挥重要作用,期待相关领域研究将为公安机关现场勘查人员技术转型提供方案,为刑事技术领域的智能化、数字化发展奠定基础。

关键词：人工智能犯罪现场调查特征量化模型自然语言处理图像分割技术

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基于H·264的复杂度可分级的DCT算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2006年第8期18卷 1250-1256页

作者：张冬明林守勋沈燕飞张勇东中国科学院计算技术研究所网络与普适计算研究部

改进了一种DCT快速算法,使之可用于降低H.264中整数4×4 DCT的复杂度.考虑到Laplacian模型不能准确地描述实际的H.264 DCT系数的分布,定义了3类简化块,并用统计分析的方法分别建立了这3类块的系数分布模型,进而提出了一种基于新模... 详细信息

改进了一种DCT快速算法,使之可用于降低H.264中整数4×4 DCT的复杂度.考虑到Laplacian模型不能准确地描述实际的H.264 DCT系数的分布,定义了3类简化块,并用统计分析的方法分别建立了这3类块的系数分布模型,进而提出了一种基于新模型的快速DCT算法.设计了简化块的蝶形算法,并分析、比较了所提出的2种快速DCT算法的复杂度.以后者为基础,设计了一种DCT复杂度可分级机制,以调节不同计算能力平台上的4×4DCT的复杂度.实验结果表明,该算法能够准确地按照设定目标控制DCT复杂度,且保证编码性能.

关键词： H.264编码整数DCT 快速DCT算法复杂度可分级算法

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基于大模型的非均衡样本文本分类优化方法

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软件工程 2025年第3期28卷 47-50,78页

作者：张大伟秘蓉新周培姚靳大为张漫漫宋天航江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100190

针对文本分类数据非均衡问题,在数据层面提出一种新的基于大模型的样本平衡算法——LMSBA算法(Based on Large Model Sample Balancing Algorithm)。LMSBA算法是一种新型的样本平衡方法,旨在解决文本分类中的类别不平衡问题。该算法通... 详细信息

针对文本分类数据非均衡问题,在数据层面提出一种新的基于大模型的样本平衡算法——LMSBA算法(Based on Large Model Sample Balancing Algorithm)。LMSBA算法是一种新型的样本平衡方法,旨在解决文本分类中的类别不平衡问题。该算法通过生成少数类样本和筛选多数类样本,有效实现样本均衡化,同时利用特定提示词引导模型结合样本的生成与筛选。实验结果显示,在FastText、TextCNN、TextRNN和TextRCNN 4种文本分类模型上,LMSBA算法使宏平均F 1分数平均提高约37.37百分点,证明了其在处理非均衡样本问题上的有效性。

关键词：大模型文本分类样本不平衡

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基于传统方法和机器学习的临床模型预测首次脑卒中:现状与前景

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协和医学杂志 2025年第2期16卷 292-299页

作者：张子娇丁顺晶赵地梁俊雷健波西南医科大学公共卫生学院四川泸州646000 首都医科大学附属北京天坛医院国际医疗部北京100050 中国科学院计算技术研究所北京100190 浙江大学医学院附属第二医院人工智能与信息化部杭州310000 北京大学临床医学高等研究院医学信息学中心北京100191

脑卒中是全球第3大致死疾病和第4大致残疾病,其较高的致残率和漫长的康复期不仅严重影响患者生存质量,还给家庭和社会带来沉重负担。一级预防是脑卒中防控的核心,通过早期干预危险因素可有效降低其发病率,因此脑卒中首发风险预测模型的... 详细信息

脑卒中是全球第3大致死疾病和第4大致残疾病,其较高的致残率和漫长的康复期不仅严重影响患者生存质量,还给家庭和社会带来沉重负担。一级预防是脑卒中防控的核心,通过早期干预危险因素可有效降低其发病率,因此脑卒中首发风险预测模型的构建具有重要临床价值。近年来,大数据与人工智能技术的发展为脑卒中风险的预测开辟了新路径。本文综述传统方法与机器学习模型在脑卒中首发风险预测中的研究现状,并从3个方面展望其未来发展趋势:首先,应注重技术创新,通过引入深度学习、大模型等先进算法,进一步提升预测模型的精确度;其次,需丰富数据类型和优化模型架构,以构建更加全面且精准的预测模型;最后,应强调模型在真实世界中的临床验证,其一方面可增强模型的鲁棒性和普适性,另一方面可促进医生对预测模型的理解,这对预测模型的应用与推广至关重要。

关键词：脑卒中首次卒中机器学习临床预测模型一级预防

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