检索结果-内蒙古大学图书馆

西安电子科技大学学报 2022年第3期49卷 238-244页

作者：郝嘉雪刘波黄旭楠徐文华张宏亮王国华苗启广李檀平贾广西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 空军工程大学空管领航学院陕西西安710051 广东药科大学医药信息工程学院广东广州510006 复旦大学环境科学与工程系上海200438 兰州大学土木工程与力学学院甘肃兰州730000 西安电子科技大学物理学院陕西西安710071

臭氧是一种高效广谱无残留污染的气体消毒剂。新冠肺炎在全世界的大流行显著地影响了公共安全和健康。低浓度的臭氧能够灭活新冠病毒。负离子发生器是产生臭氧的一种安全高效的方法,通过多针对板电晕放电,在针板电极之间会形成离子流,... 详细信息

臭氧是一种高效广谱无残留污染的气体消毒剂。新冠肺炎在全世界的大流行显著地影响了公共安全和健康。低浓度的臭氧能够灭活新冠病毒。负离子发生器是产生臭氧的一种安全高效的方法,通过多针对板电晕放电,在针板电极之间会形成离子流,释放出一定浓度的臭氧。在负离子发生器中电极板间距与臭氧释放的关系研究中,不同的实验观察出现矛盾的结果,使得理论解释变得非常困难和复杂。本实验室系统地研究臭氧释放速率与针板电极间距离和板电极材料的变化关系。随着针板电极间距离的缩短,臭氧释放速率呈现不连续的台阶式跳跃上升,呈现臭氧释放量子效应。在以4种材料(铝,不锈钢,黄铜和红铜)为板电极的负离子发生器中,都观测到了类似的臭氧释放量子效应,并对实验结果进行了解释。实验中首次发现的臭氧释放量子效应,是微观电子世界量子行为在宏观世界的一种体现。臭氧释放量子效应提供了一种全新的技术方法,可用于测量材料的微观特性和电晕放电特征。

关键词：臭氧释放量子效应负离子发生器

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神经网络水印技术研究进展

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 964-976页

作者：张颖君陈恺周赓吕培卓刘勇黄亮中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100195 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 奇安信科技集团股份有限公司北京100015

随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关... 详细信息

随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关技术进行介绍;对深度神经网络水印技术进行对比,并重点对白盒和黑盒水印进行详细分析;对神经网络水印攻击技术展开对比,并按照水印攻击目标的不同,对水印鲁棒性攻击、隐蔽性攻击、安全性攻击等技术进行分类介绍;最后对未来方向与挑战进行探讨.

关键词：数字水印深度神经网络神经网络后门神经网络水印水印攻击

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反向学习的灰狼算法优化及其在交通流预测中的应用

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电子学报 2021年第5期49卷 879-886页

作者：张兴辉樊秀梅阿喜达樊书嘉武文瑜西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 安康学院电子与信息工程学院陕西安康725000 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 包头师范学院信息科学与技术学院内蒙古包头014030 清华大学计算机科学与技术系北京100084

本文针对灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法平衡全局探索和局部搜索能力的不足,提出了一种基于反向改进的灰狼算法(Opposition Learning Grey Wolf Optimizer,OLGWO),来优化预测模型的超参数,以提高其用于交通流预测的精度与鲁棒性... 详细信息

本文针对灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法平衡全局探索和局部搜索能力的不足,提出了一种基于反向改进的灰狼算法(Opposition Learning Grey Wolf Optimizer,OLGWO),来优化预测模型的超参数,以提高其用于交通流预测的精度与鲁棒性.本算法在迭代过程中采用了反向学习策略,并引入了等级相关概念,主要通过计算普通狼与目标狼的Spearman相关系数,并根据其值来选择性地更新狼种群.实验先对12个标准测试函数对比了四种算法OLGWO、TGWO(Transformed Grey Wolf Optimizer)、GWO、PSO(Particle Swarm Optimization),得到了寻优均值和标准差,验证了OLGWO算法具有突出的性能优势;然后采用美国加州公路交通流数据,在不同缺失率下比较了四种算法优化的反向传播(Back Propagation,BP)网络模型,结果显示,OLGWO-BP模型预测精度比其它三种模型最高分别有1.95％、3.98％和11.07％的提升,同时表现出更好的稳定性.

关键词：智能交通交通流预测灰狼优化(GWO) BP神经网络反向学习(OL)

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开源软件缺陷报告自动摘要研究综述

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信息安全学报 2022年第6期7卷 126-139页

作者：刘翠兰张嘉元曹旭栋伍高飞朱笑岩任家东冯涛西安电子科技大学广州研究院广州510555 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 国家计算机网络入侵防范中心(科学院大学) 北京101408 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 燕山大学信息科学与技术学院秦皇岛066004

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓... 详细信息

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓解这个问题,人们提出了开源软件缺陷报告自动摘要,缺陷报告自动摘要可以减少开发人员阅读冗长缺陷报告的时间。本文以综述的方式对开源软件缺陷报告自动摘要的研究做了系统的归纳总结。首先,根据摘要的表现形式,将开源软件缺陷报告摘要分类为固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要,再将固定缺陷报告摘要研究方法分类为基于监督学习方法和基于无监督学习方法,之后总结了基于监督学习和无监督学习的开源软件缺陷报告摘要生成的工作框架,并介绍了开源软件缺陷报告摘要领域常用数据集、预处理技术和摘要评估指标。其次,本文以无监督学习为切入点,分类阐述和归纳了无监督开源软件缺陷报告摘要方法,将无监督开源软件缺陷报告摘要方法分类为:基于特征评分方法、基于深度学习方法、基于图方法和基于启发式方法,并对每类方法进行讨论与分析。再次,从缺陷报告摘要的实用性出发,对现有的缺陷报告可视化摘要研究成果进行总结,并对固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要的实用性做出分析。最后,对现有研究成果及综述进行讨论和分析,指出了开源软件缺陷报告摘要领域在缺陷报告数据集、抽取式摘要和黄金标准摘要三个方面面临的挑战和对未来研究的展望。

关键词：开源软件缺陷报告自动摘要文本摘要

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面向深度学习的公平性研究综述

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计算机研究与发展 2021年第2期58卷 264-280页

作者：陈晋音陈奕芃陈一鸣郑海斌纪守领时杰程瑶浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310023 浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058 华为国际有限公司新加坡研究院新加坡138589

深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和... 详细信息

深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和歧视,导致决策过程中的不公平现象产生,从而对个人和社会产生潜在的负面影响.为提高深度学习的应用可靠性、推动其在公平领域的发展,针对已有的研究工作,从数据和模型2方面出发,综述了深度学习应用中的偏见来源、针对不同类型偏见的去偏方法、评估去偏效果的公平性评价指标、以及目前主流的去偏平台,最后总结现有公平性研究领域存在的开放问题以及未来的发展趋势.

关键词：深度学习算法公平性去偏方法公平性指标机器学习

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面向海洋的多模态智能计算:挑战、进展和展望

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中国图象图形学报 2022年第9期27卷 2589-2610页

作者：聂婕左子杰黄磊王志刚孙正雅仲国强王鑫王玉成刘安安张弘董军宇魏志强中国海洋大学青岛266100 中国科学院自动化研究所北京100190 清华大学计算机科学与技术系北京100084 青岛海洋科学与技术试点国家实验室青岛266061 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 北京航空航天大学宇航学院北京100083

海洋是高质量发展的要地,海洋科学大数据的发展为认知和经略海洋带来机遇的同时也引入了新的挑战。海洋科学大数据具有超多模态的显著特征,目前尚未形成面向海洋领域特色的多模态智能计算理论体系和技术框架。因此,本文首次从多模态数... 详细信息

海洋是高质量发展的要地,海洋科学大数据的发展为认知和经略海洋带来机遇的同时也引入了新的挑战。海洋科学大数据具有超多模态的显著特征,目前尚未形成面向海洋领域特色的多模态智能计算理论体系和技术框架。因此,本文首次从多模态数据技术的视角,系统性介绍面向海洋现象/过程的智能感知、认知和预知的交叉研究进展。首先,通过梳理海洋科学大数据全生命周期的阶段演进过程,明确海洋多模态智能计算的研究对象、科学问题和典型应用场景。其次,在海洋多模态大数据内容分析、推理预测和高性能计算3个典型应用场景中展开现有工作的系统性梳理和介绍。最后,针对海洋数据分布和计算模式的差异性,提出海洋多模态大数据表征建模、跨模态关联、推理预测以及高性能计算4个关键科学问题中的挑战,并提出未来展望。

关键词：海洋大数据多模态海洋多媒体内容分析海洋知识图谱海洋大数据预测海洋高性能计算海洋目标重识别

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从人工智能学科发展到人机会话关键问题的探析与展望

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清华大学教育研究 2022年第3期43卷 25-32页

作者：李春文陆思聪吴热冰丁青青刘华平李东海张靖薛拾贝徐长波于轩徐海峰张之梦许舒翔祝乐李颜初韩蓝天崔雨清华大学自动化系北京100084 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学能源与动力工程系北京100084 上海交通大学自动化系上海200240 北京印刷学院信息工程学院北京102600 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

沿着人工智能从起源到应用的演化脉络,本文分析研究了其学科发展路径上的一些关键问题。首先,对人工智能领域的产生到专家系统的这一发展阶段进行了历史回顾和定位分析,概括了当前人工智能在理论方法和应用展开方面的基本领域分支及其... 详细信息

沿着人工智能从起源到应用的演化脉络,本文分析研究了其学科发展路径上的一些关键问题。首先,对人工智能领域的产生到专家系统的这一发展阶段进行了历史回顾和定位分析,概括了当前人工智能在理论方法和应用展开方面的基本领域分支及其分布状态。进一步,从拟人与超人这一话题切入,探讨了人机会话中智能的判别标准及对未来发展的预期。然后,分析了当前深度学习方法的自主与内蕴特性,并从不同角度分析了自然语言处理领域中智能会话面临的困难,探索其以人格与情感为代表的产生根源和可能的解决方向,并特别论述了普适人工智能与教育发展的特殊联系。

关键词：人工智能自然语言处理控制论人机会话深度学习情感计算人工智能与教育

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水下无线光通信物理层安全技术前沿进展

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中国电子科学研究院学报 2023年第11期18卷 969-977,988页

作者：丁举鹏易芝玲宋健王劲涛新疆大学计算机科学与技术学院(网络空间安全学院) 新疆乌鲁木齐830046 信号检测与处理新疆维吾尔自治区重点实验室新疆乌鲁木齐830046 中国移动通信有限公司研究院北京100053 清华大学电子工程系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

随着水下无线光通信技术研究的深入,其相关的安全性问题获得了日益增长的关注。通过借鉴陆上无线光技术的研究经验,越来越多的研究人员积极将物理层安全技术引入到水下无线光通信领域,取得了一系列特色突出的研究成果。为了全景式呈现... 详细信息

随着水下无线光通信技术研究的深入,其相关的安全性问题获得了日益增长的关注。通过借鉴陆上无线光技术的研究经验,越来越多的研究人员积极将物理层安全技术引入到水下无线光通信领域,取得了一系列特色突出的研究成果。为了全景式呈现水下无线光通信物理层安全技术前沿进展,文中分别从全水下无线光通信,空-水无线光通信,陆-水无线光通信等分类场景的物理层安全技术进行了综述性讨论。最后,文中给出了推进水下无线光通信物理层安全技术进一步发展所要应对的主要挑战及潜在方案。

关键词：物理层安全水下无线光通信可见光通信保密容量混合链路无人机

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动态权重层次卷积特征自适应目标追踪算法

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小型微型计算机系统 2021年第4期42卷 835-841页

作者：杜丰王万良李思远张智刘子瑜浙江工业大学计算机学院杭州310023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 浙江工业大学之江学院信息工程学院浙江绍兴312030

为改进追踪算法在目标快速运动或被遮挡等情况下的性能,对目标追踪中普遍采用的相关滤波算法框架进行了研究,基于核相关滤波器(KCF)提出一种层次化提取卷积神经网络特征并自适应赋予动态权重的目标追踪算法.通过提取不同层次卷积神经网... 详细信息

为改进追踪算法在目标快速运动或被遮挡等情况下的性能,对目标追踪中普遍采用的相关滤波算法框架进行了研究,基于核相关滤波器(KCF)提出一种层次化提取卷积神经网络特征并自适应赋予动态权重的目标追踪算法.通过提取不同层次卷积神经网络特征,分别经过相关滤波器学习得到不同的KCF模板,结合特征层次和各滤波器稳定度、准确度赋予动态权重,以融合3个模板确定最终目标位置.实验采用OTB标准数据库,测试了新算法在遮挡、运动模糊、快速运动等干扰项下的整体性能,结果表明所提算法在整体上提高了追踪的性能及精度,可以灵活适应不同特征的场景,并且相较于经典KCF平均精确度提高了35.4%,平均成功率提高了33.6%.

关键词：卷积神经网络核相关滤波动态权重层次卷积特征目标追踪

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机器学习中成员推理攻击和防御研究综述

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信息安全学报 2022年第6期7卷 1-30页

作者：牛俊马骁骥陈颖张歌何志鹏侯哲贤朱笑岩伍高飞陈恺张玉清西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 国家计算机网络入侵防范中心科学院大学北京101408 海南大学网络空间安全学院海口570228 西安电子科技大学广州研究院广州510555 西安邮电大学网络空间安全学院西安710121 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710126 科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100195 科学院大学网络空间安全学院北京100195

机器学习被广泛应用于各个领域,已成为推动各行业革命的强大动力,极大促进了人工智能的繁荣与发展。同时,机器学习模型的训练和预测均需要大量数据,而这些数据可能包含隐私信息,导致其隐私安全面临严峻挑战。成员推理攻击主要通过推测... 详细信息

机器学习被广泛应用于各个领域,已成为推动各行业革命的强大动力,极大促进了人工智能的繁荣与发展。同时,机器学习模型的训练和预测均需要大量数据,而这些数据可能包含隐私信息,导致其隐私安全面临严峻挑战。成员推理攻击主要通过推测一个数据样本是否被用于训练目标模型来破坏数据隐私,其不仅可以破坏多种机器学习模型(如,分类模型和生成模型)的数据隐私,而且其隐私泄露也渗透到图像分类、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域,这对机器学习的长远发展产生了极大的安全威胁。因此,为了提高机器学习模型对成员推理攻击的安全性,本文从机器学习隐私安全攻防角度,全面系统性分析和总结了成员推理攻击和防御的基本原理和特点。首先,介绍了成员推理攻击的定义、威胁模型,并从攻击原理、攻击场景、背景知识、攻击的目标模型、攻击领域、攻击数据集大小六个方面对成员推理攻击进行分类,比较不同攻击的优缺点;然后,从目标模型的训练数据、模型类型以及模型的过拟合程度三个角度分析成员推理攻击存在原因,并从差分隐私、正则化、数据增强、模型堆叠、早停、信任分数掩蔽和知识蒸馏七个层面对比分析不同防御措施;接着,归纳总结了成员推理攻击和防御常用的评估指标和数据集,以及其在其他方面的应用。最后,通过对比分析已有成员推理攻击和防御的优缺点,对其面临的挑战和未来研究方向进行了展望。

关键词：机器学习成员推理攻击隐私安全防御措施

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