检索结果-内蒙古大学图书馆

西北大学学报（自然科学版） 2023年第3期53卷 348-358页

作者：王红玉朱天薏冯筠丁松涛王苹苹陈宝莹西安邮电大学计算机学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710121 西安市大数据与智能计算重点实验室陕西西安710121 西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127 西安国际医学中心医院影像诊疗中心陕西西安710110

乳腺癌磁共振成像(nuclear magnetic resonance imaging,MRI)数据由于不同医院采集方式不同、设备不同或病人等自身原因,会存在同一病人不同序列缺失的问题。目前主流的图像生成对抗网络Pix2Pix和Cycle-consistency是医学图像生成的两... 详细信息

乳腺癌磁共振成像(nuclear magnetic resonance imaging,MRI)数据由于不同医院采集方式不同、设备不同或病人等自身原因,会存在同一病人不同序列缺失的问题。目前主流的图像生成对抗网络Pix2Pix和Cycle-consistency是医学图像生成的两种主要模式,这类方法要求不同MRI序列数据配对出现,难以处理存在缺失的数据,此外,该类方法往往关注整幅图像的生成质量,缺少对疾病诊断更有价值的病灶区域的生成质量的监控。针对以上问题,该文受配准网络(RegGAN)自适应对准图像空间分布的启发,设计了一种新的基于特征增强的双注意力配准生成对抗网络DA-RegGAN。该网络在生成器中引入卷积注意力模块,使网络更注重病灶的学习;在判别器中添加梯度正则化约束,主要解决网络训练不稳定容易出现模式崩溃的现象,使网络生成包含更清晰的病灶细节全局图。该文在1697幅乳腺数据上开展消融实验、不同图像生成算法间的对比实验、肿瘤分类实验,进一步验证了方法的有效性。与原始RegGAN比,全局图像生成质量和局部病灶图像生成质量均得到提升,局部图像质量较原始PSNR提升了0.518,SSIM提升了0.021;全局图像质量较原始PSNR提升了0.584,SSIM提升了0.020。

关键词：生成对抗网络乳腺MRI图像生成注意力机制梯度正则化

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基于对比学习思想的多跳问题生成

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吉林大学学报（理学版） 2023年第5期61卷 1103-1111页

作者：王红斌杨何祯旻王灿宇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南农业大学大数据学院昆明650201

针对获取大规模的多跳问答训练数据集耗时耗力的问题,提出一个基于对比学习思想的多跳问题生成模型.模型分为生成阶段和对比学习打分阶段,生成阶段通过执行推理图生成候选多跳问题,对比学习打分阶段通过一个基于对比学习思想的无参考问... 详细信息

针对获取大规模的多跳问答训练数据集耗时耗力的问题,提出一个基于对比学习思想的多跳问题生成模型.模型分为生成阶段和对比学习打分阶段,生成阶段通过执行推理图生成候选多跳问题,对比学习打分阶段通过一个基于对比学习思想的无参考问题的候选问题打分模型对候选问题进行打分排序,并选择最优的候选问题.该模型在一定程度上缩小了无监督方法与人工标注方法的差距,有效缓解了缺少多跳问答数据集的问题.在数据集HotpotQA上的实验结果表明,基于对比学习的多跳问题生成模型能有效扩充训练数据,极大减少了人工标注数据的成本.

关键词：多跳问题生成机器阅读理解对比学习

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基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防

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通信学报 2022年第12期43卷 123-133页

作者：付晓东漆鑫鑫刘骊彭玮丁家满代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室云南昆明650500 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224

针对DPoS共识机制存在恶意节点通过共谋操纵选举,导致DPoS共识过程中区块链安全性无法保证的问题,提出基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防方法。首先,借鉴博弈理论中权力指数的思想,构建DPoS的加权投票博弈模型,以分析恶意节点的行... 详细信息

针对DPoS共识机制存在恶意节点通过共谋操纵选举,导致DPoS共识过程中区块链安全性无法保证的问题,提出基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防方法。首先,借鉴博弈理论中权力指数的思想,构建DPoS的加权投票博弈模型,以分析恶意节点的行为动机。然后,通过异常的权力指数变化幅度进行攻击检测,在预防DPoS共谋攻击的过程中,加入Softsign激活函数抑制恶意节点的权力指数。最后,理论分析与实验验证了所提方法检测和预防DPoS共谋攻击的有效性。

关键词：区块链 DPoS共识机制共谋攻击权力指数加权投票博弈

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面向不平衡数据的联邦类别增量学习

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小型微型计算机系统 2024年

作者：方子希付晓东丁家满刘骊彭玮代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室西南林业大学大数据与智能工程学院

联邦增量学习作为一种新兴学习范式，在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识，有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问... 详细信息

联邦增量学习作为一种新兴学习范式，在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识，有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题，该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方法（ARR）.具体来说，用户模型训练分为两个阶段：第1阶段结合条件生成对抗网络生成模拟的历史任务数据和当前任务数据共同训练本地模型；第2阶段则冻结特征提取层，采用平衡采样技术对其他层进行再训练.服务器通过利用条件生成对抗网络生成的所有用户任务数据来优化全局模型.实验结果显示，ARR在不平衡程度逐渐加剧的情况下，全局模型准确率相较于现有的相关方法提高了8.64%～31.03%，有效缓解了灾难性遗忘问题，显著提高了全局模型的最终精度.

关键词：联邦增量学习不平衡数据条件生成对抗网络灾难性遗忘二次训练

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基于Transformer-LSTM的闽南语唇语识别

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泉州师范学院学报 2024年第2期42卷 10-17页

作者：曾蔚罗仙仙王鸿伟泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000

针对端到端句子级闽南语唇语识别的问题,提出一种基于Transformer和长短时记忆网络(LSTM)的编解码模型.编码器采用时空卷积神经网络及Transformer编码器用于提取唇读序列时空特征,解码器采用长短时记忆网络并结合交叉注意力机制用于文... 详细信息

针对端到端句子级闽南语唇语识别的问题,提出一种基于Transformer和长短时记忆网络(LSTM)的编解码模型.编码器采用时空卷积神经网络及Transformer编码器用于提取唇读序列时空特征,解码器采用长短时记忆网络并结合交叉注意力机制用于文本序列预测.最后,在自建闽南语唇语数据集上进行实验.实验结果表明:模型能有效地提高唇语识别的准确率.

关键词：唇语识别闽南语 Transformer 长短时记忆网络(LSTM) 用时空卷积神经网络注意力机制端到端模型

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基于数值模拟的负荷削减–水体水质响应的非线性强度指标

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北京大学学报（自然科学版） 2023年第4期59卷 695-703页

作者：苏晗邹锐梁中耀叶瑞王志芸刘永 Multidisciplinary Water Management Group Faculty of Engineering TechnologyUniversity of TwenteEnschede 7500AE 锐思计算智能实验室北京英特利为环境科技有限公司北京100085 南京智水环境科技有限公司南京210012 云南省生态环境科学研究院昆明650034 北京大学环境科学与工程学院国家环境保护河流全物质通量重点实验室北京100871

基于现有研究中典型的水质响应非线性行为,定义基于交叉样本熵、傅里叶变化、乱序计数和调整R2的4种负荷削减–水质响应非线性强度指标。在典型水质响应样本的基础上进行指标的计算和比选,为基于数值模拟的水质管理提供可参考的非线性... 详细信息

基于现有研究中典型的水质响应非线性行为,定义基于交叉样本熵、傅里叶变化、乱序计数和调整R2的4种负荷削减–水质响应非线性强度指标。在典型水质响应样本的基础上进行指标的计算和比选,为基于数值模拟的水质管理提供可参考的非线性强度衡量指标和非线性判断依据。研究结果表明,4种水质响应非线性强度指标虽然有一定的重叠,但不可以互相替代,它们分别指示季节差异、峰值变化、短期水质恶化以及水质均值变化等不同类型的非线性行为。结合计算结果,给出使用4种非线性指标判断非线性行为的方法,并讨论非线性定义的局限性以及所提指标的应用前景。研究结果有助于进一步区分和认识水体水质响应不同类型的非线性行为,以便针对非线性水质响应行为的特定类型进行分析。

关键词：非线性水质响应负荷削减数值模拟

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基于微服务架构的临期食品盲盒销售平台的设计与实现

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企业科技与发展 2024年第7期 77-81页

作者：庄伟达王荣海苏秋玲林国新泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362046 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362046 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362046

通过对临期食品进行折价销售,可以在一定程度上减少浪费现象。文章提出一种基于微服务架构的临期食品盲盒销售平台解决方案,该方案综合应用了Mybatis-Plus、Redis、Easticsearch、微信支付接口、银行卡绑定插件、短信服务接口及腾讯地图... 详细信息

通过对临期食品进行折价销售,可以在一定程度上减少浪费现象。文章提出一种基于微服务架构的临期食品盲盒销售平台解决方案,该方案综合应用了Mybatis-Plus、Redis、Easticsearch、微信支付接口、银行卡绑定插件、短信服务接口及腾讯地图SDK(软件开发工具包)等多项技术,首先采用“SpringBoot+SpringCloud”的组合形式搭建分布式微服务架构,其次采用uni-app框架开发微信小程序前端,并以“Vue+Element-UI”的组合构建后台管理系统。在功能方面,该方案覆盖了用户小程序端、商户小程序端及后台管理系统,实现了从商户入驻、临期食品上架、盲盒订单、用户支付、店铺管理到数据可视化展示等一系列功能,为销售临期食品盲盒、减少浪费现象提供了切实可行的参考和借鉴。

关键词：临期食品盲盒销售微信小程序 uni-app 微服务架构平台设计

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基于分组遗传算法的数据中心虚拟机节能映射

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2024年第4期41卷 97-103页

作者：吴小东王荣海林国新泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000 数字福建智能制造大数据研究所福建泉州362000

近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。对云数据中心的虚拟机放置(Virtual Machine Placement,V... 详细信息

近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。对云数据中心的虚拟机放置(Virtual Machine Placement,VMP)进行优化能有效地提高资源利用率,同时,VMP也是减少数据中心能耗的重要技术之一;针对数据中心的能耗感知VMP问题,提出一种基于分组遗传算法的节能算法EEGGA(Energy-Efficient Grouping Genetic Algorithm),算法将节能VMP问题视为装箱问题(Bin Packing Problem,BPP),并应用基于分组编码的遗传算法对其进行求解,通过减少活动物理主机的数量(装箱数量)以实现降低数据中心能耗的目标;在算法迭代过程的交叉和变异等阶段,设计了多种启发优化策略提升子代染色体的适应度,从而提高算法的节能性能和加快迭代收敛的速度;通过仿真实验,在收敛速度和求解性能等方面将提出的算法与传统的节能遗传算法进行对比,实验结果表明:提出的算法能够有效地减少数据中心的能耗,在节能性能和求解收敛速度方面均优于其他算法。

关键词：虚拟机放置节能分组遗传算法装箱问题数据中心

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冲突分析中的属性粒化

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泉州师范学院学报 2025年第2期43卷 52-59页

作者：王鸿伟智慧来胡舒淋泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000 黄河交通学院智能工程学院河南焦作454950

基于属性导出三支概念格研究冲突分析中的属性粒化问题。首先,建立描述冲突态势的形式背景,并基于属性导出三支概念计算议题集的冲突度。然后,提出属性导出三支概念格的属性粒化方法,并探讨属性粒化对冲突度的影响。最后,采用实例验证... 详细信息

基于属性导出三支概念格研究冲突分析中的属性粒化问题。首先,建立描述冲突态势的形式背景,并基于属性导出三支概念计算议题集的冲突度。然后,提出属性导出三支概念格的属性粒化方法,并探讨属性粒化对冲突度的影响。最后,采用实例验证方法的有效性。结果表明,属性粒度变化将导致冲突态势的变化,属性的细化能够增大议题集的冲突度,而属性的粗化能够降低议题集的冲突度。

关键词：冲突分析三支概念格属性粒化

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基于零信任和区块链的跨境电商数据安全共享模型

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计算机与现代化 2025年第4期 111-118,126页

作者：黎小梦姜茸梁志宏余益民云南财经大学云南省服务计算重点实验室云南昆明650221 云南财经大学物流与管理工程学院云南昆明650221 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224

随着跨境电商行业的飞速发展,跨境电商的相关数据呈爆炸性增长,数据安全问题日益凸显。传统的跨境电商平台通常面临着数据泄露、篡改和不可信的问题,导致商家和用户对平台的信任度下降。为了解决这一问题,本文提出一种基于零信任和区块... 详细信息

随着跨境电商行业的飞速发展,跨境电商的相关数据呈爆炸性增长,数据安全问题日益凸显。传统的跨境电商平台通常面临着数据泄露、篡改和不可信的问题,导致商家和用户对平台的信任度下降。为了解决这一问题,本文提出一种基于零信任和区块链的跨境电商数据安全共享模型(EDSM-BZT)。首先,设计基于零信任的多因素身份认证方案,结合时间因素和知识因素对每一个访问主体进行动态验证。其次,在方案中加入信任评估策略,计算访问主体的信任值,对用户访问行为实现更细粒度控制。最后,在模型中构建链上链下协同存储子模型,确保跨境电商数据的安全传输和存储。实验结果表明,该模型可以实现访问授权的动态控制和跨境电商数据的高效存储,具有良好的性能和可扩展性。

关键词：区块链零信任模型 EDSM-BZT模型协同存储跨境电商数据

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