检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1144-1176页

作者：许晓东韩书君赵芸王静贤何睿斯王德胜侯延昭费泽松张雪菲侯利明郭婧艾渤牛勇熊轲王方刚章嘉懿沈霞杜滢刘玲杜清河王碧舳孙梦颖张静璇谭力北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学电子工程学院北京100876 鹏城实验室深圳518055 中国移动通信有限公司研究院北京100053 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院北京100041 北京交通大学电子信息工程学院北京100091 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100091 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074 北京理工大学信息与电子学院北京100041 中信科移动通信技术股份有限公司北京100083 中国信息通信研究院北京100191 中国科学院计算技术研究所北京100190 西安交通大学信息与通信工程学院西安710049

根据国际电信联盟关于IMT-2030愿景,第6代移动通信系统(the 6th generation mobile networks,6G)的覆盖服务需求将从单场景覆盖向多场景覆盖扩展,6G基础设施的部署也将逐步从2D覆盖向3D覆盖扩展、从局部覆盖向全球覆盖扩展、从中低频段... 详细信息

根据国际电信联盟关于IMT-2030愿景,第6代移动通信系统(the 6th generation mobile networks,6G)的覆盖服务需求将从单场景覆盖向多场景覆盖扩展,6G基础设施的部署也将逐步从2D覆盖向3D覆盖扩展、从局部覆盖向全球覆盖扩展、从中低频段融合使用向更高频段按需开启.上述需求使得6G在提升容量的同时,需要进一步考虑无线覆盖扩展需求.本文针对如何在6G网络结构时空尺度跨度大、全场景业务需求差异大、超密集覆盖能耗大等关键挑战下实现容量和能效约束下的覆盖能力扩展这一重大科学问题,首先提出了面向6G无线覆盖扩展的智能柔性组网架构;其次研究了面向6G无线覆盖扩展的关键技术,包括面向6G广域覆盖的多维立体空天地覆盖扩展技术、面向深度覆盖的超密集异构覆盖扩展技术和面向6G平滑度覆盖的超高速移动覆盖扩展技术;接着分析了基于语义通信的覆盖扩展技术;最后给出了6G全场景无线覆盖扩展仿真验证,通过定义6G无线覆盖扩展技术指标体系,进行了典型场景的覆盖性能仿真验证.

关键词： 6G 无线覆盖扩展组网架构关键技术指标体系

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基于深度学习技术的神经外科疾病智慧辅助分诊模型研究

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中国数字医学 2024年第8期19卷 96-101页

作者：刘一铭王博冉魏巍周志男田昊宇孙晓玮北京交通大学计算机科学与技术学院、北京工商大学计算机与人工智能学院北京100091 首都医科大学附属北京天坛医院首都医科大学附属北京友谊医院北京交通大学计算机科学与技术学院解放军总医院医疗保障中心信息科

随着深度学习技术发展与临床数据的快速积累,医学人工智能成为研究热点。基于临床文本信息,利用机器学习和自然语言处理技术进行临床辅助诊疗决策是重要的应用方向。然而,主要研究都聚焦于高质量数据基础上的通用或常见的临床诊疗预测任... 详细信息

随着深度学习技术发展与临床数据的快速积累,医学人工智能成为研究热点。基于临床文本信息,利用机器学习和自然语言处理技术进行临床辅助诊疗决策是重要的应用方向。然而,主要研究都聚焦于高质量数据基础上的通用或常见的临床诊疗预测任务(如基于影像的医学诊断等)。由于临床环节多样,常常存在数据资源不足情况下的诊疗决策,如复杂疾病的门急诊分诊诊断临床工作量大,智能预测模型能够提升临床效率,是具有重要价值的新方向。本研究以4万余例医院神经外科临床文本数据为基础,提出了一种基于深度学习的神经外科辅助分诊模型(ABTC)。该模型融合了ALBERT预训练模型和TextCNN卷积神经网络,以增强医学文本的嵌入表示和上下文内容的学习,从而提高神经外科诊断的准确性和效率。实验结果显示,该模型对69种神经外科疾病的预测性能F1值达到了0.7769(高于所有基线模型)。同时,在常见神经外科疾病如创伤性脑损伤诊断预测性能表现良好,F1值>0.90。提示神经外科门急诊辅助分诊模型对提升临床诊疗决策效率具有一定价值。

关键词：神经系统疾病计算机辅助分诊人工智能深度学习

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融合实体类别信息的知识图谱表示学习

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计算机工程 2021年第4期47卷 77-83页

作者：金婧万怀宇林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中,获取实体和关系的语义关联信息。设计一种融合实体类别信息的类别增强知识图谱表示学习(CEKGRL)模型,构建基于结构与基于类别的实体表示,通过注意力机制捕获实体类别和三元... 详细信息

知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中,获取实体和关系的语义关联信息。设计一种融合实体类别信息的类别增强知识图谱表示学习(CEKGRL)模型,构建基于结构与基于类别的实体表示,通过注意力机制捕获实体类别和三元组关系之间的潜在相关性,结合不同实体类别对于某种特定关系的重要程度及实体类别信息进行知识表示学习。在知识图谱补全和三元组分类任务中的实验结果表明,CEKGRL模型在MeanRank和Hit@10评估指标上均取得明显的性能提升,尤其在实体预测任务的Filter设置下相比TKRL模型约分别提升了23.5%和7.2个百分点,具有更好的知识表示学习性能。

关键词：知识图谱知识表示学习多源信息融合注意力机制实体消歧

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多模态大模型在大学教学中的应用与挑战

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现代职业教育 2024年第36期 73-76页

作者：王博岳杜蓉亓东林李晓理北京工业大学信息科学技术学院北京交通大学计算机科学与技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室天津城建大学计算机与信息工程学院

多模态大模型作为近年来人工智能领域的一项突破性技术，以其卓越的数据处理能力和丰富的应用场景吸引了众多关注，为大学教学变革带来了机遇与挑战。通过查阅多模态大模型相关学术论文、主流媒体报道、博客、专家访谈等文献，调研了多... 详细信息

多模态大模型作为近年来人工智能领域的一项突破性技术，以其卓越的数据处理能力和丰富的应用场景吸引了众多关注，为大学教学变革带来了机遇与挑战。通过查阅多模态大模型相关学术论文、主流媒体报道、博客、专家访谈等文献，调研了多模态大模型在大学教学中的应用，分析了其对教学模式、学习体验和教育管理带来的影响，并针对多模态大模型在大学教学应用中面临的挑战与争议提出几点思考。

关键词：多模态大模型大学教学数据隐私保护技术依赖性人工智能

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计算合数阶群中低重量离散对数的低存储算法

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密码学报 2021年第3期8卷 444-451页

作者：朱玉清刘吉强北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

设合数阶有限循环群G=G 1×G 2,其中2^(n−1)<|G|≤2 n,p是|G 1|的最大素因子.对于Hamming重量为δn的离散对数问题,其中δ∈(0,1),May和Ozerov给出了时间复杂度为˜O(√p+√|G2|^(H(δ)))、空间复杂度为˜O(√|G2|^(H(δ)))的一般... 详细信息

设合数阶有限循环群G=G 1×G 2,其中2^(n−1)<|G|≤2 n,p是|G 1|的最大素因子.对于Hamming重量为δn的离散对数问题,其中δ∈(0,1),May和Ozerov给出了时间复杂度为˜O(√p+√|G2|^(H(δ)))、空间复杂度为˜O(√|G2|^(H(δ)))的一般性算法.为了降低空间复杂度,本文给出了计算合数阶群中低Hamming重量离散对数的低存储算法.基于启发式假设,该算法的时间复杂度为˜O(√p+√|G2|^(2H(δ)−H(ϕ(δ))))、空间复杂度为O(1).进一步,我们给出算法的并行版本.当我们将空间复杂度提高至˜O(|G2|^(H(δ)−H(ϕ(δ))))时,时间复杂度可以降低至˜O(√p+√|G2|^(H(δ))),和May-Ozerov算法一致,但空间复杂度更低.

关键词：离散对数问题低Hamming重量一般性算法

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施工隧道数据处理中的可靠卡尔曼滤波

施工隧道数据处理中的可靠卡尔曼滤波

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第2届RISC-V技术及生态研讨会

作者：张诗琪张晋豫北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044

针对隧道结构安全监测数据存在野值，噪声等严重影响后续分析的问题，提出了一种自适应跟踪系统噪声的可靠卡尔曼滤波算法进行数据去噪。首先结合滑动窗口使用最小二乘法对野值进行补偿;其次继承卡尔曼的"一步一推导"思想，... 详细信息

针对隧道结构安全监测数据存在野值，噪声等严重影响后续分析的问题，提出了一种自适应跟踪系统噪声的可靠卡尔曼滤波算法进行数据去噪。首先结合滑动窗口使用最小二乘法对野值进行补偿;其次继承卡尔曼的"一步一推导"思想，动态估计噪声值，有效解决了传统卡尔曼滤波器在面对野值及非线性系统时存在的无法准确建模的问题;最后使用北京某施工地铁数据进行数值验证，结果表明，与经典算法相比，该算法在精度方面有极大的提升。

关键词：隧道结构安全监测野值数据去噪卡尔曼滤波噪声动态估计

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融合市场动态层次宏观信息的股票趋势预测

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计算机应用 2023年第5期43卷 1378-1384页

作者：张亚飞王晶赵耀帅武志昊林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 中国民航信息网络股份有限公司北京101318

股票市场结构复杂、信息多样,股票趋势预测极具挑战性。但现有研究大都把每只股票当作一个独立的个体,或者使用图结构对股票市场中复杂的高阶关系进行建模,缺少对股票、行业、市场三者间相互影响的层次性和动态性考量。针对上述问题,提... 详细信息

股票市场结构复杂、信息多样,股票趋势预测极具挑战性。但现有研究大都把每只股票当作一个独立的个体,或者使用图结构对股票市场中复杂的高阶关系进行建模,缺少对股票、行业、市场三者间相互影响的层次性和动态性考量。针对上述问题,提出一种动态宏观记忆网络(DMMN),并基于DMMN同时对多只股票进行价格趋势预测。该方法按照“股票-行业-市场”的层次对市场宏观环境信息进行建模,并捕获这些信息在时序上的长期依赖;然后将市场宏观环境信息与股票微观特征信息动态融合,在增强个股对市场整体情况的感知能力的同时间接捕获到股票、行业、市场三者间的相互依赖。在收集的CSI300数据集上得到的实验结果表明,相较于基于注意力长短期记忆(ALSTM)网络、添加了图卷积的LSTM网络(GCN-LSTM)、卷积神经网络(CNN)等模型的股票预测方法,基于DMMN的方法在F1分数、夏普比率上都取得了更好的效果,和表现最优的对比方法ALSTM相比分别提升了4.87%和31.90%,这表明DMMN在具备较好预测性能的同时还具备更好的实用价值。

关键词：股票趋势预测宏观记忆网络动态依赖层次宏观信息门控单元

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基于解析器树的日志压缩优化方法

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信息网络安全 2022年第4期22卷 30-39页

作者：刘吉强何嘉豪张建成黄学臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东省计算中心济南250014 山东正中信息技术股份有限公司济南250014 公安部第一研究所北京100048

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算... 详细信息

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算法在小规模文本的处理上效果较好,但对于信息系统产生的大规模日志数据并不适用。现有日志压缩算法通过提取日志结构的方式实现数据压缩,但对日志数据中数值变量部分的压缩率和压缩速度的提升不明显。文章提出一种基于解析器树的日志压缩优化方法(TOLC),通过解析器构造解析器树,提取相应的日志模板并进行模板压缩,进而对数值变量部分进行编码压缩。文章通过5个不同类型的大型日志数据集对TOLC进行评估,并与其他方法进行比较。实验结果表明,TOLC在所有数据集上都实现了最高的压缩率,且在大型日志数据集中也表现出了很好的压缩速度,整体上表现最优。

关键词：解析器树日志压缩模板提取数值编码压缩率

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铁路数据安全与隐私保护技术体系研究

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铁路计算机应用 2023年第11期32卷 45-50页

作者：张维真任爽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁路济南局集团有限公司济南站济南250001

随着移动互联网、大数据、人工智能等新兴技术的应用和传播,隐私泄露、数据买卖、网络攻击等数据安全问题也日益凸显。文章结合铁路业务的复杂性和特殊性,提出了铁路数据安全与隐私保护技术体系,对铁路数据安全与隐私保护进行了需求和... 详细信息

随着移动互联网、大数据、人工智能等新兴技术的应用和传播,隐私泄露、数据买卖、网络攻击等数据安全问题也日益凸显。文章结合铁路业务的复杂性和特殊性,提出了铁路数据安全与隐私保护技术体系,对铁路数据安全与隐私保护进行了需求和风险分析,采用对铁路数据进行分类分级和全生命周期数据安全保护的方法。介绍了数据安全和隐私保护技术,以及铁路数据安全与隐私保护技术体系的应用场景。研究结果可为提高铁路数据隐私保护、数据安全提供了技术支持。

关键词：铁路数据安全隐私保护技术数据安全风险数据生命周期

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“新工科”背景下行业特色专业方向建设的改革与实践以北京交通大学卓越人才培养为例

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工业和信息化教育 2023年第8期 28-33页

作者：刘真李红辉刘峰白岩慧熊轲雷应龙李慧北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 曙光信息产业(北京)有限公司北京100080 中国科学院计算技术研究所北京100086

为探索以推动创新与产业发展为导向的工程教育新模式,在北京交通大学的计算机科学与技术(铁路信息技术)特色专业方向的已有建设基础上,探讨了以产学研结合,“新工科”创新育人为导向的卓越人才培养改革途径和具体举措,提出了“以行业需... 详细信息

为探索以推动创新与产业发展为导向的工程教育新模式,在北京交通大学的计算机科学与技术(铁路信息技术)特色专业方向的已有建设基础上,探讨了以产学研结合,“新工科”创新育人为导向的卓越人才培养改革途径和具体举措,提出了“以行业需求为导向,以胜任力模型为基础,以校企合作为手段、产学研协同为抓手”的“卓越”人才的创新型培养模式,并总结了改革成效。

关键词：新工科铁路信息技术卓越工程师产学研协同

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