检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 336-345页

作者：张晓辉易江燕陶建华周俊佐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 清华大学自动化系北京100084

目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,... 详细信息

目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,但这会导致模型遭受灾难性遗忘.灾难性遗忘指的是模型在新数据上的训练会损害其从旧数据中获得的知识,导致对旧数据的识别性能下降.目前,克服灾难性遗忘的主要算法之一是连续学习.面向合成语音检测提出了一种连续学习算法——弹性正交权重修正(elastic orthogonal weight modification,EOWM),用于克服灾难性遗忘.该算法通过修正模型在学习新知识时的参数更新方向和更新幅度,以减少对已学知识的损害.具体来说,该算法在模型学习新知识时要求参数的更新方向与旧任务的数据分布正交,并同时限制对旧任务中重要参数的更新幅度.在合成语音检测领域的跨数据集实验中,算法取得了良好的效果.与微调相比,该算法在旧数据集上的等错误率(equal error rate,EER)从7.334%降低至0.821%,相对下降了90%;在新数据集上的等错误率从0.513%降低至0.315%,相对下降了40%.

关键词：合成语音检测连续学习弹性正交权重修正预训练模型深度神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

列车通信网络时间触发调度模型的等价化简技术

引用

铁道学报 2025年第3期47卷 73-80页

作者：朱广超聂晓波李洋涛李宗辉聂晨浩马可中国铁道科学研究院集团有限公司动车组和机车牵引与控制国家重点实验室北京100081 北京交通大学电气工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

时间敏感网络因其高确定性及低时延特性逐步成为列车通信网络的下一步发展方向。它通过时间触发调度精确地指定数据流在网络节点中的发送时间,从而保障数据流端到端的确定性实时传输。时间触发调度模型通常形式化为可满足性约束模型,由... 详细信息

时间敏感网络因其高确定性及低时延特性逐步成为列车通信网络的下一步发展方向。它通过时间触发调度精确地指定数据流在网络节点中的发送时间,从而保障数据流端到端的确定性实时传输。时间触发调度模型通常形式化为可满足性约束模型,由于调度模型数据流数量庞大,且参数不同,造成当前约束规模冗余而庞大,严重影响调度性能。针对该问题,挖掘时间触发传输机制的特点,提出时间触发调度模型的两个化简条件,并证明该化简是等价化简,即化简前后可行解空间不变;给出计算化简模型的算法,并基于可满足性求解器Z3实现了时间触发的增量调度工具;基于列车通信网络拓扑及流配置,对提出的时间触发调度模型等价化简技术进行性能评估。试验结果表明:相比于传统的时间触发调度模型,本文提出的等价化简技术缩小约束规模7.9%,缩小变量规模21%,提升调度性能26.1%。

关键词：列车通信网络确定性实时传输时间触发调度模型等价化简

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

内部威胁分析与防御综述

引用

信息安全学报 2025年第1期10卷 176-193页

作者：孙德刚刘美辰李梅梅王旭石志鑫刘鹏程李楠中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院信息工程研究所北京100093 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

内部威胁攻击是由可信的内部人员发起的,相比较外部威胁更具有透明性、隐蔽性和高危性,是当今最具有挑战的网络安全问题之一,因此需要十分重视且关注该领域的研究成果和发展趋势。本文对内部威胁研究范畴内的成果进行了概述,并使用扎根... 详细信息

内部威胁攻击是由可信的内部人员发起的,相比较外部威胁更具有透明性、隐蔽性和高危性,是当今最具有挑战的网络安全问题之一,因此需要十分重视且关注该领域的研究成果和发展趋势。本文对内部威胁研究范畴内的成果进行了概述,并使用扎根理论的方法进行严格的文献归纳和分析,通过全景视图下的内部威胁系统性研究,帮助组织减轻和消除内部威胁事件并根据自身实际情况快速制定防御方案。本文的研究对内部威胁领域有重要意义,因为它(1)概括了内部威胁的研究范畴,包含定义与分类、数据集分析、事件分析、威慑、缓解和预防、检测、响应七个方面,旨在建立内部威胁的研究框架,该框架遵循从事件到解决方案的方向描绘了内部威胁研究的工作流;(2)从定义与分类、数据集以及事件的角度对内部威胁进行了全面的分析,提出了针对内部威胁的结构化分析与分类方法,将威胁事件的重要特征维持一个易于维护和清晰的状态,便于扩展、整合以及修改;(3)基于内部威胁分析提出一个包含威慑、预防/缓解、检测和响应的分步防御框架,该框架概括了用户行为、心理和犯罪学对于事件的影响,并对防御框架内每一步包含的方法进行归纳分析;(4)通过分析内部威胁案例和当前研究进展,讨论现有研究的不足并从数据集、事件分析、防御三个方面展望进一步的研究方向。

关键词：网络安全内部威胁分析与防御文献归纳结构化分类综述

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多阶段重建内容协同优化的图像修复算法

引用

信号处理 2025年第2期41卷 325-337页

作者：秦佳白慧慧王梦丽翟双姣晋赞霞秦品乐曾建潮中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提... 详细信息

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提出,通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息,使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而,在这种渐进式图像修复的结构中,低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中,造成修复结果在图像内容上有误,难以达到人眼视觉要求。针对这一问题,本文提出了一种多阶段重建内容协同优化的图像修复算法(Image inpainting algorithm based on multi-stage reconstruction collaborative optimization,MSNet),在渐进修复中融入并行结构,通过对三阶段渐进层内容的协同优化,提高修复结果的准确性。具体来说,在该网络的初步修复阶段后,提出了一种并行的图像内容精细化修复模块(Parallel image content refinement module,PCRM),通过基于自注意力的U-Net和增强的残差网络两个分支并行地修复图像结构和细节信息。其中,基于自注意力的U-Net倾向于对图像的结构特征进行抽象提取,并通过Multi-Head自注意力机制进行全局恢复。而增强残差网络结构则通过优化特征值区分度的方式,提升重要细节信息的表征能力,使残差网络能够更关注于重要细节的恢复。在PCRM后,为了融合第二阶段所得的多个修复重建信息,细节-结构融合模块被提出来,将细节信息合理嵌入到结构中,提高多渐进层特征在空间表征上的兼容性,减少纹理与结构不统一所造成的图像视觉不连续问题,以生成更加符合客观现实的修复结果。实验结果表明,与现有的修复算法对比,本文提出的算法可以生成纹理更加清晰,视觉上更加逼真的结果。

关键词：图像修复特征融合渐进式图像修复图像复原

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

ChatGPT在风湿科中医电子病历症状信息预处理中的应用

引用

中华中医药学刊 2025年第3期43卷 24-29,I0043页

作者：喻金龙张磊许宁法立峰杨扩韩真真郭洪涛中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 河南中医药大学第一附属医院河南郑州450000

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信... 详细信息

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范,同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习,完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果针对医学命名实体识别问题,小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看,两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷,但从整体上看,ChatGPT表现更为出色。结论实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理,相比传统模型更便捷高效,且与ChatGLM相比整体上表现更优,这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。

关键词： ChatGPT 中医电子病历症状数据预处理信息抽取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

安全域间信息资源访问的协议和方法

引用

计算机研究与发展 2005年第9期42卷 1587-1593页

作者：彭双和韩臻沈昌祥北京交通大学计算机与信息技术学院海军计算技术研究所北京100841

为了保护内部网络的安全,必须设置应用边界安全设备.Internet上不同的应用安全域间要实现信息资源的安全访问,首先需要认证.Kerberos是目前比较常用的认证协议,一般的应用边界安全设备(如Socks5)中就应用了该认证协议,但应用该协议存在... 详细信息

为了保护内部网络的安全,必须设置应用边界安全设备.Internet上不同的应用安全域间要实现信息资源的安全访问,首先需要认证.Kerberos是目前比较常用的认证协议,一般的应用边界安全设备(如Socks5)中就应用了该认证协议,但应用该协议存在一定的缺陷:在应用边界安全设备链的认证过程中,资源域中的应用边界安全设备认证对象是主体域中的应用边界安全设备,而不是真正发起资源请求的客户端,因此资源域中的应用边界安全设备审计的对象是主体域中的应用边界安全设备,而不是真正的客户端.在Kerberos域间认证的基础上,给出了新的域间认证协议以及身份传递协议,使用新的协议不仅能够提供应用边界安全设备对用户访问请求的安全审计而且只需要两次域间的网络连接,这两次域间网络连接不需要主体和客体直接进行,而是通过应用边界安全设备完成的,提高了系统的通信效率,扩大了该系统的应用范围,适合于现有的企业网环境,能有效地解决企业网与企业网之间的信息安全传输.

关键词： Kerberos认证应用边界域间身份认证身份传递

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

小规模数据集的神经网络集成算法研究

引用

计算机研究与发展 2006年第7期43卷 1161-1166页

作者：李凯黄厚宽河北大学数学与计算机学院保定071002 北京交通大学计算机与信息技术学院计算智能研究所北京100044

研究了小样本数据集的神经网络分类器集成,提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法NovelNNE,通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性,从而提高集成学习的泛化性能;最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了... 详细信息

研究了小样本数据集的神经网络分类器集成,提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法NovelNNE,通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性,从而提高集成学习的泛化性能;最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了实验研究.结果表明,在集成算法NovelNNE中,使用相对多数投票与贝叶斯融合方法的性能优于行为知识空间融合方法.

关键词：神经网络集成小规模数据集差异性泛化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

武打片中的动作场景检测方法

引用

电子学报 2006年第5期34卷 915-920页

作者：程文刚柳长安须德华北电力大学计算机学院智能机器人研究所北京102206 北京交通大学计算机与信息技术学院计算机研究所北京100044

本文提出了一种简单有效的方法检测武打片中的动作场景:首先根据动作场景的节奏特点,从影片层次出发,使用镜头长度和MPEG-7运动活力描述符定义了镜头的步调函数来度量节奏,由此定位快节奏区域,找到动作场景的大体位置;之后根据动作场景... 详细信息

本文提出了一种简单有效的方法检测武打片中的动作场景:首先根据动作场景的节奏特点,从影片层次出发,使用镜头长度和MPEG-7运动活力描述符定义了镜头的步调函数来度量节奏,由此定位快节奏区域,找到动作场景的大体位置;之后根据动作场景的内容发展特点,从镜头层次出发,分析快节奏区域及周边的镜头的内容,根据视觉特征确定动作场景的边界点.两个层次(影片和镜头)信息的充分利用使得方法简单易操作,基于压缩视频的处理方法提高了运算速度,实验结果表明了该检测方法的有效性.

关键词：动作场景节奏步调函数压缩视频

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于结构与文本关键词相关度的XML网页分类研究

引用

计算机研究与发展 2006年第8期43卷 1361-1367页

作者：袁家政须德鲍泓北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京联合大学信息技术研究所北京100101

针对XML网页特点,提出了计算XML文档结构相似性、文档关键词出现的位置以及关键词频度的方法,根据计算的结果提取XML网页特征,同时设计了一种基于支持向量机的XML网页多类分类算法·算法通过XML文档的训练样本集为每一类文档建立基... 详细信息

针对XML网页特点,提出了计算XML文档结构相似性、文档关键词出现的位置以及关键词频度的方法,根据计算的结果提取XML网页特征,同时设计了一种基于支持向量机的XML网页多类分类算法·算法通过XML文档的训练样本集为每一类文档建立基于相似公共特征的聚类核,计算测试样本中的文档与每个聚类核的相似度,判断该文档的所属类·实验证明该分类算法具有比较高的分类查全率和查准率,能够较好地解决XML文档同时属于多个类的问题·

关键词： XML分类文档结构关键词特征支持向量机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于密度差分的自动聚类算法

引用

软件学报 2018年第4期29卷 935-944页

作者：陈朝威常冬霞北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学信息科学研究所北京100044

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CD... 详细信息

聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.

关键词：聚类数据挖掘离散点检测差分 CDD

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：