检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2023年第6期50卷 81-85页

作者：刘人僪徐直前商红慧张云泉大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100190

针对密度泛函微扰理论中响应密度矩阵的计算问题,提出了一种全新的Sternheimer方程的并行求解方法,即通过共轭梯度算法和矩阵直接分解算法对Sternheimer方程进行求解,并且在第一性原理的分子模拟软件FHI-aims中实现了这两种算法。实验... 详细信息

针对密度泛函微扰理论中响应密度矩阵的计算问题,提出了一种全新的Sternheimer方程的并行求解方法,即通过共轭梯度算法和矩阵直接分解算法对Sternheimer方程进行求解,并且在第一性原理的分子模拟软件FHI-aims中实现了这两种算法。实验结果表明采用共轭梯度算法和矩阵直接分解算法的计算结果精度较高,相比传统方法的计算结果误差较小,且具有可扩展性,验证了新的Sternheimer方程中线性方程求解的正确性和有效性。

关键词：密度泛函线性方程迭代算法

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鸟声标注技术及其在被动声学监测中的应用

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生物多样性 2024年第10期32卷 72-93页

作者：郭倩茸段淑斐谢捷董雪燕肖治术太原理工大学电子信息工程学院太原030600 南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023 北京联合大学特殊教育学院北京100075 中国科学院动物研究所农业虫害鼠害综合治理研究国家重点实验室北京100101

鸟声标注用于标记声音中的鸟类信息,如种类、声音结构等,是鸟类被动声学监测及相关声学数据分析、物种自动识别分类的重要基础。本文以鸟声标注为重点,比较了人工标注、自动标注和半自动标注等常用方法的优势,点明了各自在数据质量、标... 详细信息

鸟声标注用于标记声音中的鸟类信息,如种类、声音结构等,是鸟类被动声学监测及相关声学数据分析、物种自动识别分类的重要基础。本文以鸟声标注为重点,比较了人工标注、自动标注和半自动标注等常用方法的优势,点明了各自在数据质量、标注一致性和标注效率等方面面临的挑战,同时探讨了这些标注方法在被动声学监测中的应用进展,提出了自动标注模型优化、跨地区数据集建立和半自动标注系统完善等未来发展方向。尽管目前自动标注方法取得了显著进展,但鸟声标注仍面临冷启动问题,亟需更大规模的跨地区数据集和高效的质量检测半自动标注系统,以满足标注数量和质量的双重要求。本综述有助于帮助鸟声数据集创建者和标注者更好地理解现有标注技术及其潜在的发展趋势,为大规模鸟类声学监测数据的高效物种自动识别提供技术支撑。

关键词：鸟声数据集人工标注半自动标注自动标注鸟声识别被动声学监测

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面向天地一体化算力网的类脑智能计算研究现状与展望

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中国科学基金 2025年第2期39卷 218-228页

作者：张伟马征宇田永鸿鹏城实验室智能计算研究部北京大学计算机学院北京大学信息工程学院

面向国家天地一体智能计算网络的重大战略需求，本文回顾了国内外在星载智能芯片与系统、天地协同智能计算方面的发展历程，并分析了其存在的问题及其未来发展的趋势；在此基础上，本文进一步总结了类脑模型与算法、类脑芯片系统的发展... 详细信息

面向国家天地一体智能计算网络的重大战略需求，本文回顾了国内外在星载智能芯片与系统、天地协同智能计算方面的发展历程，并分析了其存在的问题及其未来发展的趋势；在此基础上，本文进一步总结了类脑模型与算法、类脑芯片系统的发展历程，并探讨了类脑智能计算在星载应用中的现实状况；最后，结合类脑智能的最新进展与未来天地一体化算力网络的发展需求，提出了星载低功耗类脑计算芯片与系统、大规模高效能类脑脉冲神经网络、天地协同增量学习架构等未来值得深入探索的研究方向。

关键词：天地一体化类脑计算高能效协同计算

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6G无线覆盖扩展技术

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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DFCNN-CTC和Transformer的中文语音识别

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火力与指挥控制 2022年第3期47卷 16-21页

作者：杨璐郭文明韩芳北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理。因此,引入语音端点检测解决上述问题。同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大... 详细信息

语音识别一般只是将语音转化成文字,识别的结果是没有标点的一连串汉字,这不利于读者阅读,也会影响后续任务的处理。因此,引入语音端点检测解决上述问题。同时针对传统的语言模型N-gram存在忽略字词之间语义的相似性、训练时的参数过大等问题,提出一种以全序列卷积神经网络DFCNN作为声学模型,Transformer作为语言模型的语音识别系统。在Thchs30、ST-CMDS数据集上的实验表明,相较于DFCNN结合3-gram模型,该系统在最优模型上达到了12.8%的字符错误率,相对下降了6.9%。

关键词：语音识别语音端点检测 DFCNN Transformer

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面向视频数据的时空伴随模式挖掘算法

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计算机应用 2023年第8期43卷 2330-2337页

作者：张潇誉于自强刘承栋李博涵靖常峰烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室广东深圳518034 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083

时空伴随模式是具有时空伴随关系的视频对象组合。为了从海量视频数据中快速发现符合查询条件的时空伴随模式,提出一种基于三重剪枝匹配策略的时空伴随模式发现算法——MPA。首先,利用已有的视频对象识别和跟踪模型对视频对象进行结构... 详细信息

时空伴随模式是具有时空伴随关系的视频对象组合。为了从海量视频数据中快速发现符合查询条件的时空伴随模式,提出一种基于三重剪枝匹配策略的时空伴随模式发现算法——MPA。首先,利用已有的视频对象识别和跟踪模型对视频对象进行结构化提取;然后,对提取的连续帧中大量重复出现的视频对象进行压缩存储并构建索引;最后,设计基于前缀树的时空伴随模式发现算法,以快速发现符合查询条件的时空伴随模式。在真实数据集和合成数据集上的实验结果表明,与暴力搜索算法(BFA)相比,所提算法的效率提高了30%左右,且数据量越大,效率提高越明显。因此,所提算法能够快速发现海量视频数据中满足查询条件的时空伴随模式。

关键词：视频对象结构化时空伴随模式索引结构剪枝策略

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面向小样本数据的机器学习方法研究综述

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计算机工程 2022年第11期48卷 1-13页

作者：陈良臣傅德印中国劳动关系学院计算机教研室北京100048 中国劳动关系学院应用统计学教研室北京100048 中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室北京100093 武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430063

小样本学习是面向小样本数据的机器学习,旨在利用较少的有监督样本数据去构建能够解决实际问题的机器学习模型。小样本学习能够解决传统机器学习方法在样本数据不充分时性能严重下降的问题,可以为新型小样本任务实现低成本和快速的模型... 详细信息

小样本学习是面向小样本数据的机器学习,旨在利用较少的有监督样本数据去构建能够解决实际问题的机器学习模型。小样本学习能够解决传统机器学习方法在样本数据不充分时性能严重下降的问题,可以为新型小样本任务实现低成本和快速的模型部署,缩小人类智能与人工智能之间的距离,对推动发展通用型人工智能具有重要意义。从小样本学习的概念、基础模型和实际应用入手,系统梳理当前小样本学习的相关工作,将小样本学习方法分类为基于模型微调、基于数据增强、基于度量学习和基于元学习,并具体阐述这4大类方法的核心思想、基本模型、细分领域和最新研究进展,以及每一类方法在科学研究或实际应用中存在的问题,总结目前小样本学习研究的常用数据集和评价指标,整理基于部分典型小样本学习方法在Omniglot和Mini-ImageNet数据集上的实验结果。最后对各种小样本学习方法及其优缺点进行总结,分别从数据层面、理论研究和应用研究3个方面对小样本学习的未来研究方向进行展望。

关键词：小样本学习小样本数据机器学习深度学习数据增强

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可信执行环境软件侧信道攻击研究综述

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软件学报 2023年第1期34卷 381-403页

作者：杨帆张倩颖施智平关永首都师范大学信息工程学院北京100048 高可靠嵌入式系统北京市工程研究中心(首都师范大学) 北京100048 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 电子系统可靠性技术北京市重点实验室(首都师范大学) 北京100048 北京成像理论与技术高精尖创新中心(首都师范大学) 北京100048

为保护计算设备中安全敏感程序运行环境的安全,研究人员提出了可信执行环境(TEE)技术,通过对硬件和软件进行隔离为安全敏感程序提供一个与通用计算环境隔离的安全运行环境.侧信道攻击从传统的需要昂贵设备发展到现在仅基于微体系结构状... 详细信息

为保护计算设备中安全敏感程序运行环境的安全,研究人员提出了可信执行环境(TEE)技术,通过对硬件和软件进行隔离为安全敏感程序提供一个与通用计算环境隔离的安全运行环境.侧信道攻击从传统的需要昂贵设备发展到现在仅基于微体系结构状态就能通过软件方式获取机密信息的访问模式,从而进一步推测出机密信息.TEE架构仅提供隔离机制,无法抵抗这类新出现的软件侧信道攻击.深入调研了ARM TrustZone、Intel SGX和AMD SEV这3种TEE架构的软件侧信道攻击及相应防御措施,并探讨其攻击和防御机制的发展趋势.首先,介绍了ARM TrustZone、Intel SGX和AMD SEV的基本原理,并详细阐述了软件侧信道攻击的定义以及缓存侧信道攻击的分类、方法和步骤;之后从处理器指令执行的角度,提出一种TEE攻击面分类方法,利用该方法对TEE软件侧信道攻击进行分类,并阐述了软件侧信道攻击与其他攻击相结合的组合攻击;然后详细讨论TEE软件侧信道攻击的威胁模型;最后全面总结业界对TEE软件侧信道攻击的防御措施,并从攻击和防御两方面探讨TEE软件侧信道攻击未来的研究趋势.

关键词：可信执行环境(TEE) 隔离架构 ARM TrustZone Intel SGX AMD SEV 软件侧信道攻击

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基于随机块模型的社区隐藏统一框架

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1850-1862页

作者：刘栋刘侠贾若雪张文生河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室(河南师范大学) 河南新乡453007 教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室(河南师范大学) 河南新乡453007 中国科学院自动化研究所北京100190

社区检测是复杂网络分析的重要工具之一,可帮助深入了解网络的社区结构和节点间潜在的关系,但同时也带来了隐私泄露问题.社区隐藏作为社区检测的伴生问题,旨在以最小的边扰动代价破坏网络的社区结构,近年来受到越来越多学者的关注.但现... 详细信息

社区检测是复杂网络分析的重要工具之一,可帮助深入了解网络的社区结构和节点间潜在的关系,但同时也带来了隐私泄露问题.社区隐藏作为社区检测的伴生问题,旨在以最小的边扰动代价破坏网络的社区结构,近年来受到越来越多学者的关注.但现有的社区隐藏方法忽略了网络的生成机制且缺少针对不同尺度隐藏的统一框架,因此提出了一种基于随机块模型的社区隐藏(community hiding-stochastic block model,HC-SBM)算法,该算法从网络生成机制角度构建了社区隐藏的统一框架,即实现微观(个体)、介观(社区)、宏观(网络)3个尺度上的社区检测算法攻击.其基本思想是基于随机块模型刻画网络的生成机制,特别是网络社区形成和分裂的规律和模式,挖掘生成过程中的关键性链接以及链接集合,最终通过最小代价扰动策略破坏网络社区结构.通过在真实网络上的大量实验,并与4种先进的基准算法进行比较,表明了提出的HC-SBM算法在社区隐藏效果更优.

关键词：社区隐藏社区检测随机块模型生成机制社会网络分析

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轻量级可搜索医疗数据共享方案

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通信学报 2022年第5期43卷 110-122页

作者：殷新春王梦宇宁建廷扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 扬州大学广陵学院江苏扬州225128 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350007 中国科学院信息安全国家重点实验室北京100093

支持策略隐藏和关键字搜索的属性基加密方案在医疗场景中具有良好的应用前景。然而,现有的此类方案大多不支持大属性域或采用“与门”结构,限制了访问控制的可扩展性和灵活性,并且许多方案无法抵抗离线字典猜测攻击。此外,属性基加密涉... 详细信息

支持策略隐藏和关键字搜索的属性基加密方案在医疗场景中具有良好的应用前景。然而,现有的此类方案大多不支持大属性域或采用“与门”结构,限制了访问控制的可扩展性和灵活性,并且许多方案无法抵抗离线字典猜测攻击。此外,属性基加密涉及大量的双线性配对运算,对于计算资源受限的用户设备来说使用非常不便。提出一种轻量级可搜索医疗数据共享方案。该方案在支持关键字搜索和策略隐藏的基础上采用大属性域和线性秘密共享结构,提高了访问控制的可扩展性和灵活性;采用IntelSGX技术对数据进行重加密,实现抗离线字典猜测攻击;将解密计算开销降低到恒定的常数级,适用于计算资源受限的用户设备。最后证明了所提方案具备选择明文不可区分安全性并且可以抵抗离线字典猜测攻击。

关键词：轻量级策略隐藏关键字搜索属性基加密大属性域离线字典猜测攻击

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