检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（信息科学版） 2023年第1期41卷 84-92页

作者：李晓峰王妍玮卫晋黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 黑龙江科技大学机械工程学院哈尔滨150025 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用... 详细信息

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。

关键词：三维乳腺超声病变检测数据集扩增残差卷积神经网络深度学习

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基于维基百科的冬奥会概念下的低频词条双语迭代扩展

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中文信息学报 2021年第2期35卷 33-40,51页

作者：王星陶明阳侯磊于济凡单力秋张馨如陈吉辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院知识智能研究中心北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平... 详细信息

随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平均词频较低的冬奥会中文领域时效果并不理想。该文提出了中英文双语迭代扩展的方法,利用数量多、词频较高的英文语料库和中英文跨语言同义词数据集解决中文数据集平均质量较低的问题。该文使用维基百科中冬奥会领域相关的词条组成的数据集进行实验。实验结果表明,与其他集合扩展方法相比,该文提出的扩展方法扩展出的新词质量提升了12%以上。

关键词：集合扩展低频词迭代扩展

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针对深度神经网络模型指纹检测的逃避算法

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 1106-1117页

作者：钱亚冠何念念郭艳凯王滨李晖顾钊铨张旭鸿吴春明浙江科技学院大数据学院杭州310023 海康威视&浙江科技学院边缘智能安全联合实验室杭州310023 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071 广州大学网络空间先进技术研究院广州510006 浙江大学控制科学与工程学院杭州310058 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

随着深度神经网络在不同领域的成功应用,模型的知识产权保护成为了一个备受关注的问题.由于深度神经网络的训练需要大量计算资源、人力成本和时间成本,攻击者通过窃取目标模型参数,可低成本地构建本地替代模型.为保护模型所有者的知识产... 详细信息

随着深度神经网络在不同领域的成功应用,模型的知识产权保护成为了一个备受关注的问题.由于深度神经网络的训练需要大量计算资源、人力成本和时间成本,攻击者通过窃取目标模型参数,可低成本地构建本地替代模型.为保护模型所有者的知识产权,最近提出的模型指纹比对方法,利用模型决策边界附近的指纹样本及其指纹查验模型是否被窃取,具有不影响模型自身性能的优点.针对这类基于模型指纹的保护策略,提出了一种逃避算法,可以成功绕开这类保护策略,揭示了模型指纹保护的脆弱性.该逃避算法的核心是设计了一个指纹样本检测器——Fingerprint-GAN.利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)原理,学习正常样本在隐空间的特征表示及其分布,根据指纹样本与正常样本在隐空间中特征表示的差异性,检测到指纹样本,并向目标模型所有者返回有别于预测的标签,使模型所有者的指纹比对方法失效.最后通过CIFAR-10,CIFAR-100数据集评估了逃避算法的性能,实验结果表明:算法对指纹样本的检测率分别可达95%和94%,而模型所有者的指纹比对成功率最高仅为19%,证明了模型指纹比对保护方法的不可靠性.

关键词：知识产权保护模型窃取模型指纹生成对抗网络逃避算法

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基于百科语料的中英文双语词典提取

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中文信息学报 2021年第1期35卷 25-33页

作者：王星单力秋侯磊于济凡陈吉陶明阳辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院知识智能研究中心北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

双语词典是跨语言自然语言处理中一项非常重要的资源。目前提取双语词典的方法主要是基于平行语料库和基于可比语料库,但是这两种方法在提取新词或者某些技术术语时都存在双语资源匮乏的问题。相比之下,基于部分双语语料的方法由于利用... 详细信息

双语词典是跨语言自然语言处理中一项非常重要的资源。目前提取双语词典的方法主要是基于平行语料库和基于可比语料库,但是这两种方法在提取新词或者某些技术术语时都存在双语资源匮乏的问题。相比之下,基于部分双语语料的方法由于利用的是新闻或者百科知识,故可以很好地解决这个问题,然而目前基于部分双语语料的方法主要集中在对文本内容的提取上,缺乏对文本内容以外部分的提取。针对此不足,该文以中英文两种语言为例,提出了一种基于百科语料的中英文双语词典的提取方法。该方法是在对文本内容提取的基础上结合在线百科的结构特点,分别用五种不同的方法对百科语料进行提取,综合查重后得到的双语信息数量为969 308条。与以往的基于部分双语语料的双语词典的提取方法相比,该方法在在线百科语料上的提取数量提高了170.75%。

关键词：双语词典提取跨语言自然语言处理部分双语语料

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融合传播影响力的热点事件时序摘要研究

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中文信息学报 2021年第7期35卷 98-108页

作者：罗芳汪竞航张宇恒何道森蒲秋梅武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430063 香港恒生大学供应链及资讯管理系香港999077 中央民族大学信息工程学院北京100081

为了从海量的热点事件社交媒体文本流中提取时序摘要,辅助用户快速获取热点事件的演化发展概况,该文在分析热点事件发展阶段的基础上,充分挖掘社交文本的时间特征和传播特征,提出了融合社交传播影响力的热点事件时序摘要方法。该方法抽... 详细信息

为了从海量的热点事件社交媒体文本流中提取时序摘要,辅助用户快速获取热点事件的演化发展概况,该文在分析热点事件发展阶段的基础上,充分挖掘社交文本的时间特征和传播特征,提出了融合社交传播影响力的热点事件时序摘要方法。该方法抽取的摘要能完整反映事件发展演化过程,内容描述更合乎客观事实,同时在一定程度上解决了社交文本非结构化问题对文本句子权重度量造成的不利影响。实验结果显示,当时间与传播特征权重比值达到0.4时,该方法得到的摘要结果的ROUGE评测值达到最佳,ROUGE-1最优达到44.23%,ROUGE-2最优达到34.78%,ROUGE-S4最优达到27.86%。实验结果表明,基于时间线的文本组织能有效追踪事件发展演化过程,融入时序信息和传播影响力后的时序摘要更能提升热点事件概况的新颖度和相关度。

关键词：热点事件时序摘要演化阶段时序特征传播影响力

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基于迁移学习的小样本DGA恶意域名检测方法

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计算机工程与应用 2021年第14期57卷 103-109页

作者：顾兆军杨文瑾周景贤中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学中欧航空工程师学院天津300300

域名生成算法(DGA)存在变化多、部分类别样本难获取的特点,使得采用传统机器学习的恶意域名检测模型准确性不高。提出一种基于迁移学习和多核CNN的小样本DGA恶意域名检测模型。该模型将目标域名映射到向量空间中,使用样本充足的DGA种类... 详细信息

域名生成算法(DGA)存在变化多、部分类别样本难获取的特点,使得采用传统机器学习的恶意域名检测模型准确性不高。提出一种基于迁移学习和多核CNN的小样本DGA恶意域名检测模型。该模型将目标域名映射到向量空间中,使用样本充足的DGA种类进行预训练,并迁移预训练得到的参数到小样本检测模型。采用多核CNN小样本分类模型根据发音习惯进行域名特征提取并分类。通过实验对比发现,无知识迁移的小样本分类模型只有11类域名准确率超过92%,经过迁移学习的多核CNN模型20类准确率超过92%,11类准确率超过97%,检测效果接近数据充足时的分类效果。

关键词：恶意域名卷积神经网络迁移学习域名生成算法小样本学习

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异质信息网络中元路径感知的评分协同过滤

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计算机学报 2020年第12期43卷 2385-2397页

作者：何云飞张以文吕智慧颜登程何强安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 安徽大学物质科学与信息技术学院合肥230601 澳大利亚斯威本科技大学电子信息及软件工程学院墨尔本3122澳大利亚网络信息安全审计与监控教育部工程研究中心上海200433

基于邻域的协同过滤(Neighborhood-Based Collaboration Filtering,NBCF)具有简单、可解释等优点一直备受关注且被广泛使用.然而,仅利用用户-项目的历史交互信息使得NBCF并不能获得很好的推荐性能.随着网络的快速发展,信息网络中包含了... 详细信息

基于邻域的协同过滤(Neighborhood-Based Collaboration Filtering,NBCF)具有简单、可解释等优点一直备受关注且被广泛使用.然而,仅利用用户-项目的历史交互信息使得NBCF并不能获得很好的推荐性能.随着网络的快速发展,信息网络中包含了大量不同类型的对象和关系,越来越多丰富的语义信息可以被进一步挖掘和利用,自然构成了异质信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN).基于HIN的推荐模型受到了研究者们的高度关注.相比于传统的推荐模型,基于HIN的推荐模型不仅能有效提高推荐性能,还能缓解冷启动和数据稀疏等问题.然而,现有基于HIN的推荐模型在保证模型有效性的同时往往需要学习较多的参数,参数的设定对模型性能有重要的影响.因此,本文提出一种无参数的HIN中元路径感知的评分协同过滤推荐模型HRCF,其主要思想是通过HIN中的元路径寻找评分的邻居,然后对邻居进行加权来估计该评分.首先,在不同的元路径上产生用户(项目)之间的交换矩阵;其次,将不同元路径上的交换矩阵进行整合计算用户(项目)之间的相似矩阵;最后将用户之间的相似矩阵、用户-项目的历史评分矩阵、项目之间的相似矩阵依次相乘并归一化从而一次性估计所有的评分.为验证HRCF模型的有效性,本文在公开的Douban Book和Yelp数据集上进行了实验.实验结果表明,HRCF模型的推荐精度优于目前存在的方法,且能很好地克服冷启动问题.

关键词：异质信息网络协同过滤推荐系统元路径评分预测

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婴幼儿睡眠监测系统的研究与设计

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科学与信息化 2022年第12期 56-58页

作者：郝红冉张殿伟王宇杨君豪巩秀钢山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博 255030 日照职业技术学院电子信息工程系山东日照 276800

为了解决父母工作繁忙且家庭事务较多,无法时刻照看婴幼儿抑或者父母照看婴幼儿压力很大的问题,本文设计了一款可以智能监测婴幼儿睡眠质量的系统.本系统能通过摄像头采集婴幼儿睡眠状态并进行分析,通过传感器采集环境数据上传至服务器... 详细信息

为了解决父母工作繁忙且家庭事务较多,无法时刻照看婴幼儿抑或者父母照看婴幼儿压力很大的问题,本文设计了一款可以智能监测婴幼儿睡眠质量的系统.本系统能通过摄像头采集婴幼儿睡眠状态并进行分析,通过传感器采集环境数据上传至服务器以供用户查看[1];同时系统若监测到异常状态会及时向用户发送邮件提醒信息.该系统能较大程度地解决父母工作和照看婴幼儿之间的矛盾问题.

关键词：睡眠监测系统树莓派机器学习图像信息处理

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基于全卷积神经网络的医疗图像弱边缘检测算法

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哈尔滨理工大学学报 2021年第3期26卷 65-73页

作者：李晓峰李东王妍玮黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 普度大学机械工程系印第安纳州西拉法叶市IN47906

针对目前存在的图像弱边缘检测算法容易忽略边缘计算中阈值的选取问题,且并未对数据进行聚类分析,导致检测效果不佳的问题,提出基于全卷积神经网络的复杂医疗图像弱边缘检测算法。首先,采用Mean-shift(均值偏移)对复杂医疗图像滤波处理... 详细信息

针对目前存在的图像弱边缘检测算法容易忽略边缘计算中阈值的选取问题,且并未对数据进行聚类分析,导致检测效果不佳的问题,提出基于全卷积神经网络的复杂医疗图像弱边缘检测算法。首先,采用Mean-shift(均值偏移)对复杂医疗图像滤波处理,并对滤波后的图像进行灰度像素增强;其次,使用可自适应调节的动态阈值方法对图像边缘点和内部候选点进行判定,获取边缘计算结果;最后,建立全卷积神经网络模型,并对模型进行训练,在模型中输入计算得到的图像边缘数据,采用量子遗传聚类方法构建聚类目标函数并求解,完成对输入数据的聚类,以聚类结果为基础,生成边缘信息概率图,对图像的弱边缘概率进行计算,完成弱边缘检测。实验结果表明,选取阈值的适应度较强,图像边缘计算耗时少,对于不同的邻域量子漫步空间数据集,所提算法均具有较好的聚类效果,且所提算法的弱边缘检测准确率最高可达到86%,检测效果好。

关键词：全卷积神经网络医疗图像弱边缘阈值量子遗传聚类方法检测

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信息生态视角下微博舆情生态性评价指标及实证研究

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情报理论与实践 2022年第3期45卷 35-41页

作者：张柳王晰巍李玥琪黄博吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130022 吉林大学商学与管理学院吉林长春130022 吉林大学大数据管理研究中心吉林长春130022 吉林大学国家发展与安全研究院网络空间治理研究中心吉林长春130022 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130022

[目的/意义]新时代呼唤构建良好的网络舆情生态,微博舆情生态性评价指标有助于舆情监管部门制定相应引导策略。[方法/过程]从信息生态视角出发,运用层次分析和模糊综合评价法构建微博舆情生态性评价指标,并结合新浪微博突发事件爆发期... 详细信息

[目的/意义]新时代呼唤构建良好的网络舆情生态,微博舆情生态性评价指标有助于舆情监管部门制定相应引导策略。[方法/过程]从信息生态视角出发,运用层次分析和模糊综合评价法构建微博舆情生态性评价指标,并结合新浪微博突发事件爆发期阶段进行实证分析。[结果/结论]数据结果表明,微博平台信息生态系统中舆情用户的信息素养较低,对舆情的理解能力较差,舆情用户缺乏主动沟通的能力。监管部门要注重对舆情用户信息素养的培养,促进微博不同舆情社群的信息交互。

关键词：微博舆情生态性信息生态突发事件评价指标

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