检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 80-90页

作者：姜楠程晓钰王健王子臣北京工业大学计算机学院北京100124 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

量子计算机的发展引起了人们对量子编程的极大关注.然而目前还没有有效的对量子程序进行调试的方法.由于量子态的不可克隆性,以及对量子寄存器的观察会导致量子态塌缩,所以无法像经典环境那样调试量子程序.本文提出一种基于概率克隆的... 详细信息

量子计算机的发展引起了人们对量子编程的极大关注.然而目前还没有有效的对量子程序进行调试的方法.由于量子态的不可克隆性,以及对量子寄存器的观察会导致量子态塌缩,所以无法像经典环境那样调试量子程序.本文提出一种基于概率克隆的量子调试方案QDebug.通过在量子程序中概率性地克隆一个量子比特,然后测量其副本,得以在量子程序中设置断点,间接地查看量子程序中量子比特的状态,来判断量子程序运行是否正确.该方法不会因为测量操作影响量子程序的正常执行.本文还分析了QDebug在调试过程中的可行性,通过将QDebug应用于量子程序来证明其有效性.

关键词：量子程序调试概率克隆量子编程量子软件量子计算

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公交运行状态诊断与在途控制方法研究综述

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中国公路学报 2025年第2期38卷 207-229页

作者：翁剑成李文杰林鹏飞刘冬梅张晓亮北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 北京工业大学计算机学院北京100124 智能交通技术交通运输行业重点实验室北京100088 综合交通运输大数据处理及应用技术交通运输行业研发中心(中路高科) 北京100088

在公交智能化、信息化快速发展的背景下,公交在途运行控制研究逐渐成为公交运营优化关注的热点,有助于提升公交运行效率和乘客出行体验,为公交行业发展提供有力支持。为剖析公交在途运行控制中存在的问题与挑战,系统梳理和分析相关研究... 详细信息

在公交智能化、信息化快速发展的背景下,公交在途运行控制研究逐渐成为公交运营优化关注的热点,有助于提升公交运行效率和乘客出行体验,为公交行业发展提供有力支持。为剖析公交在途运行控制中存在的问题与挑战,系统梳理和分析相关研究在研究方向、研究范畴及实践应用方面的现状与发展成果,从而为后续研究者提供清晰的研究脉络、理论框架和方法指导。遵循“状态诊断-控制优化”的研究思路,以公交在途运行不良运行状态之一的公交串车事件为例,针对性地总结公交运行状态诊断与串车事件识别方法以及引发串车事件的影响因素,也对公交在途运行过程中可能存在的其他不良运行状态及相关的识别诊断技术进行梳理。在此基础上,围绕优化模型、控制策略和求解算法对公交在途运行控制方法开展综述。探讨了现有研究在公交运行优化目标、控制对象和约束条件设置上的方法与不足;从站点控制、区间控制和其他控制等不同维度对控制策略研究情况展开综述与梳理,分析了不同控制策略的特点及适用场景;总结了常用的优化模型求解算法,探析不同算法的适用条件与优化效果。最后,对未来研究方向与发展趋势做出展望,以期为公交运行效率与服务质量提升方面的未来研究提供新的思路与系统优化方向。

关键词：交通工程公交运营优化综述运行状态诊断公交在途运行控制公交串车

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基于局部时序建模与Transformer的机器人运动技能学习

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北京理工大学学报 2025年

作者：朱晓庆南博睿宫婉儒毕兰越郑忻宜朱晓宇吴通张川北京工业大学信息科学技术学院北京工业大学核工业智能交叉实验室布里斯托尔大学计算机学院中核核信信息技术(北京)有限公司

为了提高机器人运动技能学习的效率和精度，提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型，命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心，结合门控机制提取隐藏状态特征，通过自回归建模捕... 详细信息

为了提高机器人运动技能学习的效率和精度，提出一种基于序列特征处理的动作决策Transformer模型，命名为门控机制Transformer(gated mechanism Transformer,GMT).模型以GPT-2为核心，结合门控机制提取隐藏状态特征，通过自回归建模捕捉时间依赖关系，解决机器人运动数据中深层特征难以提取的问题.同时，利用参数共享策略细化预测特征完成动作推理. GMT在MuJoCo平台的三个机器人运动技能任务中进行了验证.实验结果表明，GMT在学习效率和精度方面较Decision Transformer最高提升28.5%.研究表明，GMT能够高效建模机器人运动序列特征，为机器人动作决策提供新的技术方案.

关键词：机器人运动局部时序建模 Transformer 门控机制自回归建模

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基于TPCM可信根的双体系可信终端计算架构

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通信学报 2025年第4期46卷 1-14页

作者：黄坚会张江江沈昌祥张建标北京工业大学计算机学院北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 上海算石科技有限公司上海201203 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

冯诺依曼计算机体系由于时代局限性未能考虑到现代的安全环境,计算结构中缺少基于硬件可信根的独立防护部件。基于国家标准GB/T 40650-2021可信平台控制模块(TPCM)可信根的可信终端架构被提出。该架构采用双体系结构实现了基于可信根的... 详细信息

冯诺依曼计算机体系由于时代局限性未能考虑到现代的安全环境,计算结构中缺少基于硬件可信根的独立防护部件。基于国家标准GB/T 40650-2021可信平台控制模块(TPCM)可信根的可信终端架构被提出。该架构采用双体系结构实现了基于可信根的渐进式并行可信执行环境架构,从硬件可信根芯片和底层基础软件角度出发解决终端设备源头、平台执行环境及终端设备可信管理的问题。该方法确保终端设备的TPCM可信根芯片和被测基础部件首先上电,完成对CPU执行环境可信度量,并控制CPU电源及设备初始化配置,逐步在计算机启动过程中进行可信扩散。该方法可以在保证设备本体安全可信的基础上实现可靠可信的网络应用,实现设备数据的隐私、安全保障及网络安全。

关键词：国标GB/T 40650-2021 可信根可信平台控制模块态度量可信执行环境

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探索城市更新消耗:一种基于高分遥感影像的城市建筑垃圾年产量快速估算方法

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地球信息科学学报 2024年第9期26卷 2192-2212页

作者：黄磊林绍福刘希亮王少华陈桂红梅强北京工业大学计算机学院北京100124 中国科学院航天信息研究所遥感科学国家重点实验室北京100094 北京大数据中心北京100101 集美大学航海学院厦门361021

建筑垃圾是城市更新过程中不可避免的产物,造成严重的环境污染和生态压力,精准量化城市建筑垃圾年产量与资源转化率对衡量城市更新代价至关重要。传统人工估算建筑垃圾产量的方法严重依赖统计数据和历史经验,在实际应用中缺乏灵活性,耗... 详细信息

建筑垃圾是城市更新过程中不可避免的产物,造成严重的环境污染和生态压力,精准量化城市建筑垃圾年产量与资源转化率对衡量城市更新代价至关重要。传统人工估算建筑垃圾产量的方法严重依赖统计数据和历史经验,在实际应用中缺乏灵活性,耗时耗力,准确性和时效性亟需提升;现有深度学习模型针对小目标、多尺度特征提取与融合能力相对较差,难以处理形状不规则、碎片化检测区域。因此,本文提出一种多尺度特征融合与注意力增强网络MS-FF-AENet,动态跟踪检测建筑物和建筑垃圾消纳场变化,从而精准量化城市建筑垃圾年产量。使用深度编码网络,获取细粒度高阶语义信息,提高分类识别的精度。解决感受野不足导致提取大型目标时产生不连续的孔洞问题,利用双注意力增强机制更好地保留空间细节,使特征提取更丰富。在解码器中融合骨干网络的浅层和中层特征,更好地捕捉上下文信息,增强复杂场景下高效、准确的特征提取能力。利用MS-FF-AENet提取研究区不同时期的遥感影像数据,通过分析建筑物面积变化情况,计算新增建筑物产生工程垃圾以及拆除建筑物产生拆除垃圾,得到城市建筑垃圾年产量;使用MS-FF-AENet提取不同时期的建筑垃圾消纳场,根据填埋垃圾变化量得出城市建筑垃圾填埋量,间接估算城市建筑垃圾资源转化率。本文基于北京市昌平区2019—2020年高分遥感影像,实验结果表明:①在包括UNet、SegNet、PSPNet、DeepLabV3+、DSAT-Net、ConvLSR-Net和SDSC-UNet在内的一系列基线中,MS-FF-AENet在提取建筑物和建筑垃圾的精度和效率等方面更具优势;②2019—2020年研究区由于城市更新产生的建筑垃圾年产量约为4101156.500 t,其中填埋部分约为2251855.872 t,资源转化部分约为1849300.628 t,建筑垃圾资源转化率为45.09%,进一步印证政府统计报告结果。本文为城市更新代价精准量算提供了一个便捷且有效的分析思路。

关键词：高分遥感影像深度学习语义分割卷积神经网络建筑物提取建筑垃圾提取城市更新建筑垃圾年产量

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云环境下一种基于信任的加密流量DDoS发现方法

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计算机研究与发展 2021年第4期58卷 822-833页

作者：潘雨婷林莉北京工业大学信息学部计算机学院北京100124 可信计算北京市重点实验室(北京工业大学) 北京100124

针对云环境下分布式拒绝服务(distributed denial-of-service,DDoS)攻击加密攻击流量隐蔽性更强、更容易发起、规模更大的问题,提出了一种云环境下基于信任的加密流量DDoS发现方法TruCTCloud.该方法在现有基于机器学习的DDoS攻击检测中... 详细信息

针对云环境下分布式拒绝服务(distributed denial-of-service,DDoS)攻击加密攻击流量隐蔽性更强、更容易发起、规模更大的问题,提出了一种云环境下基于信任的加密流量DDoS发现方法TruCTCloud.该方法在现有基于机器学习的DDoS攻击检测中引入信任的思想,结合云服务自身的安全认证,融入基于签名和环境因素的信任评估机制过滤合法租户的显然非攻击流量,在无需对加密流量解密的前提下保障合法租户流量中包含的敏感信息.其后,对于其他加密流量和非加密流量,引入流包数中位值、流字节数中位值、对流比、端口增速、源IP增速这5种特征,基于特征构建Ball-tree并提出基于k近邻(k-nearest neighbors,k NN)的流量分类算法.最后,在OpenStack云环境下检测了提出方法的效果,实验表明TruCTCloud方法能快速发现异常流量和识别DDoS攻击的早期流量,同时,能够有效保护合法用户的敏感流量信息.

关键词：云环境 DDoS攻击发现信任过滤加密流量检测 k近邻算法

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面向联盟链的智能合约行为可信验证机制

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软件学报 2025年

作者：张建标康双张兆乾刘德田北京工业大学计算机学院可信计算北京市重点实验室中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院

针对联盟链系统中恶意攻击者利用智能合约中的安全漏洞带来的行为不可信问题,提出一种面向联盟链的智能合约行为可信验证机制对合约行为完整性进行可信验证.首先以系统调用作为最小行为单元,以基于系统调用的行为序列描述历史行为状态,... 详细信息

针对联盟链系统中恶意攻击者利用智能合约中的安全漏洞带来的行为不可信问题,提出一种面向联盟链的智能合约行为可信验证机制对合约行为完整性进行可信验证.首先以系统调用作为最小行为单元,以基于系统调用的行为序列描述历史行为状态,然后在确保合约代码发布和执行环境可信的前提下,在合约运行时根据预期行为规则进行可信验证,最后对该机制进行了理论分析,并在Hyperledger Fabric环境下进行实验评估.结果表明,该方法能够有效实现对智能合约行为的可信验证,能够保障智能合约生命周期内的行为可信.

关键词：联盟链智能合约可信验证主动度量

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基于行程时间的公交运行可靠度评价及影响因素分析

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交通信息与安全 2024年第6期42卷 163-171页

作者：翁剑成赵世昌林鹏飞孔宁钱慧敏北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 北京工业大学计算机学院北京100124 中交智运有限公司天津300210 北京市交通运行监测调度中心北京100161

公交运行过程中会受到多种内外部因素干扰,为精准评价公交运行可靠度并量化分析各影响因素。基于公交到站时间数据计算区间行程时间,通过动态阈值和变异系数以及归一化处理,研究了1种可反映不合理延误影响和区间行程时间波动性的公交运... 详细信息

公交运行过程中会受到多种内外部因素干扰,为精准评价公交运行可靠度并量化分析各影响因素。基于公交到站时间数据计算区间行程时间,通过动态阈值和变异系数以及归一化处理,研究了1种可反映不合理延误影响和区间行程时间波动性的公交运行可靠度评价方法,实现不同线路、不同时段公交运行可靠度的横、纵向对比,解决了基于时刻表偏差的公交运行可靠度评价方法不适用于高频服务公交线路的问题。为克服现有研究影响因素考虑单一、以定性分析为主的局限,从站点客流、公交线站属性、道路条件等维度构建8种公交运行可靠度影响因素,利用随机森林模型构建可靠度影响模型,并与支持向量机与反向传播神经网络(back propagation,BP)模型进行精度对比,结合相对重要度和部分依赖图量化分析各影响因素。选取北京市2019年1月9条公交线路的多源公交数据进行实证分析。结果表明:研究提出的评价方法具有良好的有效性,可精准识别早晚高峰期间公交运行的不可靠。采用随机森林构建影响模型的精度最高,相较于支持向量机与BP神经网络分别提升20.38%和49.88%。模型揭示了各个因素的非线性影响机理并确定了有效阈值区间,站点间距、公交区间速度与公交专用道占比是影响公交运行可靠度的关键因素,相对重要度依次为26.9%、25.1%和24.1%。此外,当站点间距在600~800 m之间时,可靠度相较于250 m提升约12.5%;可靠度与公交区间速度呈正相关关系,最高可提升约7%;当公交专用道占比达到60%以上时可靠度显著提升,当占比达到95%时,可靠度提升约6.5%;当途径路段的交叉口数量从1个增加至3个时,可靠度下降约4%;为保证良好的可靠度,公交站台服务的公交线路数不宜超过3条。

关键词：公交运行可靠度区间行程时间随机森林模型部分依赖图

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基于时间卷积注意力神经网络的序列推荐模型

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模式识别与人工智能 2022年第5期35卷 472-480页

作者：杜永萍牛晋宇王陆霖闫瑞北京工业大学信息学部北京100124 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京100086

序列推荐任务根据用户与项目的交互记录动态建模用户兴趣,并进行项目推荐.序列推荐模型通常将用户行为视为兴趣进行建模,仅考虑用户行为的顺序,忽略用户行为之间的时间间隔信息.文中将行为序列的时间间隔信息作为预测用户行为的重要因素... 详细信息

序列推荐任务根据用户与项目的交互记录动态建模用户兴趣,并进行项目推荐.序列推荐模型通常将用户行为视为兴趣进行建模,仅考虑用户行为的顺序,忽略用户行为之间的时间间隔信息.文中将行为序列的时间间隔信息作为预测用户行为的重要因素,提出基于时间卷积注意力神经网络的序列推荐模型.在词嵌入层中引入序列位置信息和时间间隔信息,并设计时间卷积网络对位置信息进行建模,获取用户的长期偏好特征.使用双层自注意力机制对用户短期行为序列中项目之间的关联进行建模,并融合时间间隔信息获取用户短期兴趣特征.最后,通过预训练引入训练数据的全局信息,提升模型推荐性能.在Amazon等数据集上的实验表明,文中模型可有效提升推荐性能.

关键词：序列推荐自注意力机制时间卷积网络长短期兴趣

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城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能优化设定方法

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控制与决策 2024年第1期39卷 49-58页

作者：丁晨曦严爱军王殿辉北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004 拉筹伯大学计算机科学与信息技术系墨尔本VIC 3086

垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标.针对此问题,提出一种二次风量智能优化设定方法.首先,建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次,建立工艺指标的随机配置网... 详细信息

垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定,具有主观随意性,使污染物排放浓度不达标.针对此问题,提出一种二次风量智能优化设定方法.首先,建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次,建立工艺指标的随机配置网络预测模型;接着,建立基于径向基神经网络自学习模糊推理的智能补偿模型;最后,将二次风量预设定模型、工艺指标预测模型、智能补偿模型以及设定值的评价与学习模型有机集成,设计二次风量智能优化设定方法的结构与功能,并给出算法实现.采用某垃圾焚烧厂历史数据进行实验,结果表明,所提方法获得的二次风量设定值波动程度更小,按此设定值运行的控制系统可以减少污染物排放浓度,促进垃圾焚烧过程运行优化目标的实现.

关键词：垃圾焚烧优化设定案例推理随机配置网络智能补偿评价与学习

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