检索结果-内蒙古大学图书馆

网络安全技术与应用 2021年第8期 36-39页

作者：李明哲北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

所谓暗网,指的是包含有意隐藏的内容且无法被传统搜索引擎检索的深层网络,在目前主流的暗网形态中,洋葱路由(Tor)是其中使用最广泛的一个。洋葱网站通过隐藏服务协议模糊网络IP,导致近年来大量违法犯罪活动在Tor网络上托管。在本文工作... 详细信息

所谓暗网,指的是包含有意隐藏的内容且无法被传统搜索引擎检索的深层网络,在目前主流的暗网形态中,洋葱路由(Tor)是其中使用最广泛的一个。洋葱网站通过隐藏服务协议模糊网络IP,导致近年来大量违法犯罪活动在Tor网络上托管。在本文工作中,我们探讨了基于其文本内容自动引入外部知识在Tor暗网上识别非法活动的可能性。在对2000个隐藏服务的网页进行爬取和过滤后,我们将它们分类为6个不同的非法类别,并使用异构图神经网络模型训练了分类器。在该模型中,使用TF-IDF作为文本特征加权方法来选择对类别影响因子大的关键词。然而,由于暗网非法网页的短文本特性,经典的机器学习分类器很难在有限的语境中进行准确的语义理解。为了克服这一缺点,我们在图神经网络模型中引入了实体和主题等外部知识捕捉文本与附加信息之间的丰富关系。结果表明,用图神经网络建模代替经典机器学习模型是有效果的,在相同数据集的前提下,基于图神经网络的方法比现有的暗网文本分类方法提高了3个百分点。

关键词：暗网图神经网络文本分类非法活动 Tor

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基于频域数据增强及YOLOv7的动火作业检测模型

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计算机应用 2023年第S02期43卷 285-290页

作者：伊建峰黎思成吕珊安高云北京城市轨道交通咨询有限公司北京100068 城市轨道交通系统安全保障技术国家工程实验室北京100068 城市轨道交通全自动运行系统与安全监控北京市重点实验室北京100068 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

现有动火作业检测模型仅限于识别动火人员的人脸信息与动火审批流程是否合规,在复杂动火场景下的辅助检测识别精度不高。针对动火作业下动火要素的目标检测问题,提出一种基于频域数据增强及YOLOv7的动火作业检测模型,以YOLOv7模型作为... 详细信息

现有动火作业检测模型仅限于识别动火人员的人脸信息与动火审批流程是否合规,在复杂动火场景下的辅助检测识别精度不高。针对动火作业下动火要素的目标检测问题,提出一种基于频域数据增强及YOLOv7的动火作业检测模型,以YOLOv7模型作为骨干网络,通过频域数据增强以提高模型的整体泛化能力。首先,构建一个复杂场景下的动火作业目标检测数据集,以再现真实施工场地的环境;其次,提出一种基于傅里叶变换的数据增强方法,通过分析图像的频域信息,重建图像的振幅分量来生成新数据,从而提高模型的泛化能力。在动火作业目标检测数据集上的实验结果表明,所提模型的平均精度均值(mAP)可达85.9%,与传统的YOLOv7模型相比提高了2.87%,充分验证了所提动火作业检测模型在检测精度和鲁棒性方面均有明显提升,能为动火作业领域的安全管理和技术研究提供重要的支持和帮助。

关键词：目标检测 YOLOv7 数据增强傅里叶变换动火作业

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基于多源异构数据湖平台的电力信息通信多源异构数据清洗方案

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电力信息与通信技术 2023年第7期21卷 59-66页

作者：石俊杰赵子岩何永远闫龙川彭元龙马睿王锦诚国家电网有限公司信息通信分公司北京市西城区100761 北京交通大学计算机与信息技术学院北京市海淀区100044

针对电力信息通信产生的各类多源异构数据的清洗问题,文章基于多源异构数据湖平台(multi-source heterogeneous data lake platform,MHDP),提出一种具有交互性的基于否定约束规则(denial constraints,DCs)的清洗方案。首先,对结构化清... 详细信息

针对电力信息通信产生的各类多源异构数据的清洗问题,文章基于多源异构数据湖平台(multi-source heterogeneous data lake platform,MHDP),提出一种具有交互性的基于否定约束规则(denial constraints,DCs)的清洗方案。首先,对结构化清洗引擎HoloClean进行了改进,使其在小型数据集上取得更好的效果,经过测试,改进后使得基准电力通信数据集的准确度显著提高,并提出了通用的解析多源异构数据方案。其次,实现了一个实时反馈的交互式系统,此系统解析并可视化数据的元数据信息,给用户提供图形界面建立约束规则来参与清洗工作。最后,清洗数据保存为原始数据格式。实验结果证明,提出的解决方案可以有效清洗多源异构数据,同时具有较高的准确性和易用性。

关键词：电力信息通信多源异构数据数据清洗 MHDP HoloClean 数据湖

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医学知识张量理论方法及实践

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数字医学与健康 2023年第1期1卷 44-55页

作者：黄庆华王永臻王颖晨杨雪冰朱振峰张文生西北工业大学光电与智能研究院西安710072 中国科学院自动化研究所北京100190 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着互联网技术的不断迭代更新,医学领域的医疗数据也越来越庞大。但是这些数据来自不同医疗领域,具有多源异质、组织结构松散的特点而难以被有效利用。为了从中获取所需的有效信息,需要引入一种高效的融合模型对多源异构数据进行统一... 详细信息

随着互联网技术的不断迭代更新,医学领域的医疗数据也越来越庞大。但是这些数据来自不同医疗领域,具有多源异质、组织结构松散的特点而难以被有效利用。为了从中获取所需的有效信息,需要引入一种高效的融合模型对多源异构数据进行统一表示。知识张量是一种能够表示多模态异源数据的数据形式,其在保持数据之间潜在结构的同时,可以较好地表达高维度、多样化的数据。近十年来,知识张量技术获得进一步发展,并在多个领域有所应用,而医学是知识张量应用较广的垂直领域之一。作者首先分析了现代医疗数据多源异质的特点,然后总结了近十年来知识张量的理论方法,并提出构建通用知识张量的理论模型,同时基于通用知识张量进一步细化出立体交叉推理通路和局部子张量学习两种路线方法。作者进一步汇总了其团队为验证理论模型进行的一系列研究和应用,以确认理论模型在实际医学数据分析和辅助诊断中有良好的应用价值。最后对未来知识张量在知识张量立体化构建、规范化医学知识提取框架、医学知识张量信息挖掘等方面应用,进行了进一步的讨论和展望。

关键词：医学知识张量交叉推理局部子张量医学张量分解

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工程实践导向的铁路信息技术教学平台建设研究

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工业和信息化教育 2023年第3期 59-64页

作者：白岩慧刘真李红辉刘峰郭潇雷应龙北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 曙光信息产业股份有限公司北京100193

近年来,随着“互联网+”战略的提出,“互联网+铁路”成为新时代铁路信息化工作的创新发展理念,培养铁路信息技术人才对于保障铁路安全、高效运营尤为重要。北京交通大学计算机科学与技术(铁路信息技术)专业方向2010年获批教育部高教司... 详细信息

近年来,随着“互联网+”战略的提出,“互联网+铁路”成为新时代铁路信息化工作的创新发展理念,培养铁路信息技术人才对于保障铁路安全、高效运营尤为重要。北京交通大学计算机科学与技术(铁路信息技术)专业方向2010年获批教育部高教司首批“卓越工程师教育培养计划”建设试点,该专业在“新工科”和“卓越工程师教育培养计划2.0”双重背景下,探索建立了工程实践导向的创新型、应用型铁路信息技术教学平台体系,该教学平台体系通过改革培养模式、设计专业特色的课程与实践教学内容体系、建设高水平校内外实践教学平台、引入有别于普通专业的多元评价指标体系等举措,有力地支撑了铁路信息技术特色方向的理论教学和交叉复合型卓越工程人才培养。

关键词：铁路信息技术工程实践导向教学平台建设多元评价指标体系

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一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

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铁道学报 2020年第5期42卷 66-71页

作者：张宁刘锐北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国网山东省电力公司德州供电公司山东德州253011

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于... 详细信息

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。

关键词：电机传动系统健康状态评估 K-Means算法 LOF算法

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融合双向注意的全卷积编解码显著区域检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第7期31卷 1139-1147页

作者：刘丽英田媚黄雅平邹琪北京交通大学计算机与信息技术学院

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层... 详细信息

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层特征与低层高分辨率特征相连接,输出不同分辨率特征下的显著图;最后对其采用最小二乘估计法找到最优权值进行加权结合,得到最终的显著图.在5个公开数据集上与当前流行的模型进行对比,结果表明该模型的性能优于其他模型.

关键词：显著区域检测全卷积网络编码解码最小二乘估计

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基于对抗训练的文本表示和分类算法

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计算机科学 2020年第S01期47卷 12-16页

作者：张晓辉于双元王全新徐保民北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学海滨学院计算机与信息技术学院河北黄骅061199

文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法,包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是,复杂的网络并不能从根本上提高文本分类的性能,好的文本表示才是文本分类的关键。为了获得好的文... 详细信息

文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法,包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是,复杂的网络并不能从根本上提高文本分类的性能,好的文本表示才是文本分类的关键。为了获得好的文本表示,提高文本分类性能,构建了基于LSTM的表示学习-文本分类模型,其中表示学习模型利用语言模型为文本分类模型提供初始化的文本表示和网络参数。文中主要采用对抗训练方法训练语言模型,即在词向量上添加扰动构造对抗样本,再利用对抗样本和原始样本一起训练模型,通过提升模型对对抗样本的正确分类能力,提高文本表示的质量,增强模型的泛化性能,从而改善分类模型的分类效果。实验结果表明,基于对抗训练的文本分类方法在基准数据集AGNews,IMDB,DBpedia上分别实现了92.9%,93.2%,98.9%的准确率,证明了该方法能够有效提高文本分类模型的分类性能。

关键词：文本分类文本表示对抗训练

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新一代信息技术赋能的大学计算机课程体系与内容改革

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计算机教育 2022年第11期 20-24页

作者：桂小林何钦铭王移芝唐德凯西安交通大学计算机教学实验中心陕西西安710049 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 高等教育出版社北京100029

通过融入新一代信息技术,设计一个面向“四新”专业的“宽、专、融”的大学计算机基础课程体系,按照专业差异化从“通识教育”“问题求解”“数据分析”和“人工智能”4个维度构建大学计算机的“宽”型课程;将大数据和人工智能引入大学... 详细信息

通过融入新一代信息技术,设计一个面向“四新”专业的“宽、专、融”的大学计算机基础课程体系,按照专业差异化从“通识教育”“问题求解”“数据分析”和“人工智能”4个维度构建大学计算机的“宽”型课程;将大数据和人工智能引入大学计算机基础课程教学内容中,构建包含“信息与社会”“平台与计算”“程序与算法”和“数据与智能”4个知识领域的大学计算机知识体系。

关键词：新一代信息技术大学计算机课程体系课程内容计算机教育

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带有不确定性的公共租赁自行车的管理优化研究

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控制与决策 2019年第11期34卷 2469-2478页

作者：任爽韩冰北京交通大学计算机与信息技术学院

研究城市公共租赁自行车的管理优化问题,将其分成两个子问题,即公共租赁自行车停放点的布局优化问题和公共租赁自行车的调度优化问题.设置合适的公共租赁自行车停放点的目的,一方面是方便管理人员的管理,另一方面是方便公众的出行.公共... 详细信息

研究城市公共租赁自行车的管理优化问题,将其分成两个子问题,即公共租赁自行车停放点的布局优化问题和公共租赁自行车的调度优化问题.设置合适的公共租赁自行车停放点的目的,一方面是方便管理人员的管理,另一方面是方便公众的出行.公共租赁自行车的调度需要保证调度过程中产生的总费用最少.在公共租赁自行车的实际管理中,每个停放点的需求量和调度车的行驶时间是不确定的,因此引入两个不确定变量,建立不确定0-1规划模型和不确定整数规划模型,并利用不确定理论将两个不确定性模型分别转化为确定性等价类模型.通过一个数值实验对所提出的模型进行验证,根据第1个优化模型求解得到公共租赁自行车的最优停放点,并基于最优停放点根据第2个优化模型求解生成公共租赁自行车的最优调度方案.

关键词：公共租赁自行车停放点布局优化调度优化不确定理论 0-1规划模型整数规划模型

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