检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年第4期44卷 1099-1106页

作者：李宗禹强思维郭晓波朱振峰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 蚂蚁集团网商银行北京100020

反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴... 详细信息

反事实预测和选择偏差是因果效应估计中的重大挑战。为对潜在协变量的复杂混杂分布进行有效表征,同时增强反事实预测泛化能力,提出一种面向工业因果效应估计应用的重加权对抗变分自编码器网络(RVAENet)模型。针对混杂分布去偏问题,借鉴域适应思想,采用对抗学习机制对由变分自编码器(VAE)获得的隐含变量进行表示学习的分布平衡;在此基础上,通过学习样本倾向性权重对样本进行重加权,进一步缩小实验组(Treatment)与对照组(Control)样本间的分布差异。实验结果表明,在工业真实场景数据集的两个场景下,所提模型的提升曲线下的面积(AUUC)比TEDVAE(Treatment Effect with Disentangled VAE)分别提升了15.02%、16.02%;在公开数据集上,所提模型的平均干预效果(ATE)和异构估计精度(PEHE)普遍取得最优结果。

关键词：因果效应估计重加权变分自编码器反事实预测选择偏差因果学习

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大模型生成回答与人类回答文本的语言特征比较研究

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中文信息学报 2024年第4期38卷 17-27页

作者：朱君辉王梦焰杨尔弘聂锦燃杨麟儿王誉杰北京语言大学国家语言资源监测与研究平面媒体中心北京100083 北京语言大学计算科学学院北京100083 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

近年,人工智能的语言生成技术突飞猛进,基于自然语言生成技术的聊天机器人ChatGPT能够自如地与人对话、回答问题。为了探究机器生成语言与人类语言的差异,该文分别收集了人类和ChatGPT在中文开放域上3293个问题的回答作为语料,对两种语... 详细信息

近年,人工智能的语言生成技术突飞猛进,基于自然语言生成技术的聊天机器人ChatGPT能够自如地与人对话、回答问题。为了探究机器生成语言与人类语言的差异,该文分别收集了人类和ChatGPT在中文开放域上3293个问题的回答作为语料,对两种语料分别提取并计算描述性特征、字词常用度、字词多样性、句法复杂性、语篇凝聚力五个维度上的161项语言特征,利用分类算法验证用这些特征区别两种语言的有效性,并考察、对比这些特征来阐释人类、机器生成两种语言的异同。研究结果发现,两种文本在描述性特征、字词常用度、字词多样性三个维度的77项语言特征上存在显著差异,相较于机器回答语言,人类回答语言表现出易读性高、论元重叠度低、口语色彩明显、用词丰富多样、互动性强等特点。

关键词： ChatGPT 人类语言语言特征机器学习

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ChatGPT:人工智能时代的双刃剑

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前线 2023年第6期 46-48页

作者：景丽萍刘健北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学计算机科学系

ChatGPT的崛起代表着人工智能的发展进入新阶段。现如今,类ChatGPT技术已经展现出非常广泛的学习能力,并在一些特定领域接近或超越了人类水平。这种新的学习范式为各领域各行业带来无限机遇,同时也潜藏着不可忽视的风险。加强对ChatGPT... 详细信息

ChatGPT的崛起代表着人工智能的发展进入新阶段。现如今,类ChatGPT技术已经展现出非常广泛的学习能力,并在一些特定领域接近或超越了人类水平。这种新的学习范式为各领域各行业带来无限机遇,同时也潜藏着不可忽视的风险。加强对ChatGPT风险认知和治理策略的研究,预测并防范其可能引发的失灵、失德等问题,可以为规范人工智能的发展和应用提供更全面、更深入的指导。

关键词：人工智能数据隐私与保护法制治理

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内部威胁分析与防御综述

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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

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基于GPU的列车卫星定位接收机捕获引擎设计

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铁道科学与工程学报 2023年第8期20卷 3093-3104页

作者：黄颂巴晓辉蔡伯根姜维王剑北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

下一代列控系统中提出了应用卫星导航提供位置服务的需求,相应的卫星导航硬件接收机价格高昂,不能兼具场景测试的灵活性和设备的便携性。传统软件接收机可根据需求更改基带算法,灵活性高,但由于串行捕获的原因导致其耗时较长,影响用户... 详细信息

下一代列控系统中提出了应用卫星导航提供位置服务的需求,相应的卫星导航硬件接收机价格高昂,不能兼具场景测试的灵活性和设备的便携性。传统软件接收机可根据需求更改基带算法,灵活性高,但由于串行捕获的原因导致其耗时较长,影响用户首次定位的时间。本文针对铁路沿线开阔和存在遮挡的强弱卫星信号场景,设计了基于GPU的双模捕获引擎,分析了信号捕获速度以及灵敏度。首先,介绍了基于FFT的并行码相位捕获算法;其次,利用GPU与CPU异构并行计算平台,设计了强弱信号的并行捕获架构;然后,对捕获的各个模块进行并行性设计,通过对载波多普勒、多颗星并行实现强星的搜索,对于弱信号捕获,提出一种间断性补偿码多普勒的全比特法来提高捕获速度。最后,使用现场轨道坐标测量数据仿真生成了不同载噪比的中频数据来验证并行捕获的正确性,并对捕获耗时、灵敏度进行了分析与对比。仿真结果表明:5 MHz采样率下,冷启动搜索12颗GPS/BDS强星信号只需32.5 ms;对25 dBHz的弱信号,GPS与BDS的捕获概率分别达到90%和80%,捕获时间减少了29.3%,在保证灵敏度的同提升了捕获速度。对2种铁路场景设计了相应的并行捕获架构,在铁路沿线捕获强弱卫星信号的同时能够降低列车首次定位时间,为列车专用软件接收机捕获引擎的设计提供了参考。

关键词：列车定位双模软件接收机捕获 CUDA 并行计算

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引入卫星导航系统的虚拟应答器中列车定位方案适应性研究

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铁道科学与工程学报 2023年第3期20卷 1054-1065页

作者：王思琦刘江蔡伯根王剑陆德彪北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着新型列车运行控制技术及系统的快速发展,基于卫星导航的列车运行状态自主感知已成为下一代列车运行控制系统的重要发展方向。虚拟应答器是将全球导航卫星系统引入列车运行控制系统的有效途径,卫星定位因易于受到信号观测条件限制导... 详细信息

随着新型列车运行控制技术及系统的快速发展,基于卫星导航的列车运行状态自主感知已成为下一代列车运行控制系统的重要发展方向。虚拟应答器是将全球导航卫星系统引入列车运行控制系统的有效途径,卫星定位因易于受到信号观测条件限制导致性能约束,无法直接满足虚拟应答器的应用需求。针对虚拟应答器中卫星定位的应用模式进行适应性分析,总结出不同线路及运行条件下虚拟应答器卫星定位方案的设计与应用建议。首先,介绍引入卫星定位的虚拟应答器的运行机理;其次,给出基于自适应交互多模型的虚拟应答器捕获原理;然后,对卫星定位独立定位、卫星定位/惯性导航系统松耦合定位、卫星定位/惯性导航系统紧耦合定位3种典型方案的核心思路、系统架构、计算流程进行设计与分析;最后,采用现场数据及仿真测试,对3种卫星定位方案的定位性能、计算效率、用于实施虚拟应答器捕获的时空精度特征进行评估与对比。研究结果表明:卫星定位/惯性导航系统紧耦合定位方案的综合效益更优。对引入卫星导航系统的虚拟应答器中列车定位方案的适应性进行了分析,所得结果能够为虚拟应答器结构与逻辑方案的设计提供参考,为新型列车运行控制系统的优化设计与设备研制提供有效支持。

关键词：虚拟应答器列车定位适应性分析卫星定位组合定位

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基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测

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光谱学与光谱分析 2022年第10期42卷 3226-3234页

作者：高荣华冯璐张月原继东吴华瑞顾静秋北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的... 详细信息

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断。将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天。试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本。将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1~7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列。分别采用符号聚合近似估计(symbolic aggregate approximation,SAX)和符号傅里叶近似估计(symbolic Fourier approximation,SFA)两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征。基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)分类模型,实现病害早期检测。相应地,基于单维光谱序列(single-dimensional spectral series,SDSS)的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较。试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90%以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99%的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点。另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5~7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98%的较高检测水准,未过度回落。因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路。

关键词：早期病害识别高光谱成像技术番茄灰霉病随机森林多维时间序列

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基于伪标签正则化损失的无监督行人重识别

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电子学报 2024年第5期52卷 1743-1758页

作者：贾洁茹张硕蕊钱宇华阮秋琦山西大学大数据科学与产业研究院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心山西太原030006 北京交通大学信息科学研究所北京100044

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算... 详细信息

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算法的局限性等,伪标签中会引入大量噪声,严重误导模型优化过程,导致模型性能退化.为了减轻伪标签噪声的影响,本文提出了一种新的伪标签正则化损失函数,用伪标签的置信度分数和样本相似度对伪标签噪声进行约束.具体来说,本文首先提出了一种聚类引导的注意力机制,根据伪标签与聚类中心的语义相关程度来估计伪标签的置信度,以此来识别噪声标签并给正确标签分配更多的权重,有效降低伪标签噪声在总体损失函数中的作用.同时,为了充分利用伪标签的判别能力,本文利用伪标签进行在线软样本挖掘,构建mini-batch中的正负样本对并为每个正负样本对计算一个连续的权重分数.通过将以上两种权重引入到对比损失中,本文提出的伪标签正则化损失函数可以有效抑制伪标签噪声的影响,减轻标签噪声对训练过程的影响,提高模型的准确性和鲁棒性.在多个公开行人数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上mAP分别达到了85.9%、75.1%和29.3%.

关键词：行人重识别无监督学习伪标签噪声对比学习聚类优化

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基于α-截集三角模糊数和攻击树的CTCS网络安全风险评估方法

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计算机应用 2024年第4期44卷 1018-1026页

作者：姚洪磊刘吉强童恩栋牛温佳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

针对工业控制系统网络安全风险评估影响因素的不确定性和指标量化困难问题,提出一种基于模糊理论和攻击树的方法评估工业控制系统风险,并将它应用于中国列车控制系统(CTCS)的风险评估。首先,基于CTCS可能面临的网络安全威胁和系统自身... 详细信息

针对工业控制系统网络安全风险评估影响因素的不确定性和指标量化困难问题,提出一种基于模糊理论和攻击树的方法评估工业控制系统风险,并将它应用于中国列车控制系统(CTCS)的风险评估。首先,基于CTCS可能面临的网络安全威胁和系统自身的脆弱性建立攻击树模型,使用α-截集三角模糊数(TFN)计算攻击树叶节点和攻击路径的区间概率;其次,利用层次分析法(AHP)建立安全事件损失数学模型,最终得出风险评估值。实验结果表明,所提方法可以有效评估系统风险,预测攻击路径,降低主观因素对风险评估过程的影响,使评估结果更契合实际,为安全防护策略的选择提供参考和依据。

关键词：攻击树 α-截集三角模糊数层次分析法中国列车控制系统风险评估

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基于改进 YOLOv3 的自然场景下鸟类检测算法

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激光与光电子学进展 2022年第18期59卷 329-336页

作者：宋子盈杨奎河张宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018

针对自然场景下鸟类检测任务中存在模型参数量大、计算量高和正负样本严重不平衡的问题,提出了YOLOBIRDS算法。一方面,对特征提取网络模型进行修改,将标准卷积神经网络结构修改为深度可分离残差模型。另一方面,对损失函数进行修改,将目... 详细信息

针对自然场景下鸟类检测任务中存在模型参数量大、计算量高和正负样本严重不平衡的问题,提出了YOLOBIRDS算法。一方面,对特征提取网络模型进行修改,将标准卷积神经网络结构修改为深度可分离残差模型。另一方面,对损失函数进行修改,将目标框大小与位置损失函数由均方误差修改为广义交并比(CIoU),在置信度损失函数中增加正负样本控制参数。实验结果表明,在衡水湖鸟类数据集中,YOLOBIRDS算法的平均精度均值(mAP)达87.12%,比原算法高2.71个百分点;参数个数达12425917,比原算法低79.88%;速度达32.67 frame/s,比原算法高19.98%。采用该算法训练得到的新模型对鸟类检测的精度更高,检测速度更快,对鸟类检测的整体识别率大幅度提高,平衡了正负样本的损失权重。

关键词：目标检测深度可分离残差模型广义交并比损失函数 YOLOv3算法

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