检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2023年第4期72卷 127-137页

作者：赵建宁魏东吕国正王子成刘冬欢北京科技大学数理学院磁光电复合材料与界面科学北京市重点实验室北京100083 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所绵阳621000 北京科技大学高等工程师学院北京100083

瞬态条件下的热整流有广阔的实际应用背景,本文建立了一维板状复合结构热整流器的瞬态热整流模型,并利用有限元方法研究了不同恒定热阻、不同界面间隙、周期性温度边界条件以及材料和几何参数对瞬态热整流效果的影响规律.研究结果表明,... 详细信息

瞬态条件下的热整流有广阔的实际应用背景,本文建立了一维板状复合结构热整流器的瞬态热整流模型,并利用有限元方法研究了不同恒定热阻、不同界面间隙、周期性温度边界条件以及材料和几何参数对瞬态热整流效果的影响规律.研究结果表明,界面热阻的存在可以提高系统的瞬态热整流系数,而初始界面间隙的引入让瞬态热整流系数实现了量级的飞跃.通过几何以及材料参数的合理设置有利于优化结构的热整流效果,针对周期性高温边界条件,温差和频率的变化可进一步提升复合结构的热整流系数.本文所提出热整流机制可以指导瞬态下热整流器的优化设计.

关键词：瞬态热整流复合结构界面热阻周期性边界条件

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融合多特征的藏文新闻热点事件检测研究

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中文信息学报 2023年第2期37卷 53-61页

作者：孔春伟吕学强张乐赵海兴青海师范大学计算机学院青海西宁810008 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

针对藏文舆情分析需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种融合多特征的藏文新闻热点事件检测方法。首先研究藏文新闻热点事件产生的特点,分析热词的词频、词频增长率、网站影响力特征,提出热度度量方法,通过热度过滤获取热词... 详细信息

针对藏文舆情分析需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种融合多特征的藏文新闻热点事件检测方法。首先研究藏文新闻热点事件产生的特点,分析热词的词频、词频增长率、网站影响力特征,提出热度度量方法,通过热度过滤获取热词集。其次分析事件词对分布特点,建立词对生成模型和词对语义引力模型,通过热度筛选获取词对集。最后采用凝聚式层次聚类方法,聚类混合表示的热词和词对,实现藏文新闻热点事件检测。测试结果表明,该方法最优F值达到0.6000,优于对比方法,可以较有效地检测热点事件,具有一定的应用价值。

关键词：事件检测热词词对语义引力层次聚类

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微内核操作系统互斥量模块功能正确性的形式化验证

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软件学报 2024年第9期35卷 4179-4192页

作者：张林雁李希萌施智平关永曹钦翔张倩颖首都师范大学信息工程学院北京100048 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 上海交通大学约翰霍普克罗夫特计算机科学中心上海200030

操作系统在许多安全攸关领域为软件系统提供关键性底层支撑,操作系统中一个微小的错误或漏洞都可能引起整个软件系统的重大故障,造成巨大经济损失或危及人身安全.为了减少此类安全事故的发生,对操作系统正确性进行验证十分必要.传统测... 详细信息

操作系统在许多安全攸关领域为软件系统提供关键性底层支撑,操作系统中一个微小的错误或漏洞都可能引起整个软件系统的重大故障,造成巨大经济损失或危及人身安全.为了减少此类安全事故的发生,对操作系统正确性进行验证十分必要.传统测试手段无法穷尽系统中的所有潜在错误,因而操作系统验证有必要使用具有严格数学理论基础的形式化方法.在操作系统中,互斥量可协调多任务对资源的访问,是一种常用的任务同步方式,其功能正确性对于保障多任务应用的正确性十分关键.基于定理证明方法,在交互式定理证明器Coq中对某抢占式微内核操作系统的互斥量模块进行代码级形式化建模,给出其接口函数的形式化规范,并实现这些接口函数的功能正确性验证.

关键词：互斥量功能正确性形式化验证定理证明 Coq定理证明器

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基于结构理解的手绘草图表格识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第12期36卷 2051-2068页

作者：盖鑫黄进王丹琳刘杰田丰戴国忠中国科学院软件研究所人机交互北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

基于笔交互的手绘草图表格比基于WIMP界面范式的传统电子表格更易于促进用户思维交流和创造性交互工作,同时可以避免用户学习成本高和交互界面烦琐等问题.然而,由于缺乏专门用于手绘草图表格识别的开源数据集,以及草图本身具有的模糊性... 详细信息

基于笔交互的手绘草图表格比基于WIMP界面范式的传统电子表格更易于促进用户思维交流和创造性交互工作,同时可以避免用户学习成本高和交互界面烦琐等问题.然而,由于缺乏专门用于手绘草图表格识别的开源数据集,以及草图本身具有的模糊性、抽象性和用户在绘制草图时的随意性,手绘草图表格的识别仍然面临着巨大的挑战.为了解决存在复杂单元格、结构框线与内容重叠、笔迹重描补笔等具体挑战,提出了一种基于结构理解的手绘草图表格识别算法,通过一个支持向量机(support vector machines,SVM)对笔划信息进行划分,再使用多峰值检测算法与真实交点找寻和单元格特征属性检测结合,实现复杂草图表格结构的识别.客观评估结果显示,与光学字符识别(optical character recognition,OCR)基线算法相比,基于结构理解的手绘草图表格识别算法在面向草图表格结构识别任务中的树编辑距离相似度(tree-edit-distance-based similarity,TEDS)指标提升了13%以上;专家评估结果显示,基于结构理解的手绘草图表格识别算法在表格结构识别和将内容匹配到对应单元格2个评价维度中的识别效果均优于OCR基线算法的识别效果.

关键词：手绘草图草图结构理解表格识别算法人机交互

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“类人”社交机器人检测数据集扩充方法研究

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电子科技大学学报 2022年第1期51卷 130-137页

作者：刘欣然徐雅斌北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京朝阳区100101 北京信息科技大学计算机学院北京朝阳区100101

该文提出了基于海林格距离的变分进化生成式对抗网络(HVE-GAN),实现“类人”社交机器人检测数据集的扩充。HVE-GAN将进化生成式对抗网络(E-GAN)的生成器修改为变分自编码器(VAE)结构,提高了生成数据的“真实性”及多样性程度;将E-GAN生... 详细信息

该文提出了基于海林格距离的变分进化生成式对抗网络(HVE-GAN),实现“类人”社交机器人检测数据集的扩充。HVE-GAN将进化生成式对抗网络(E-GAN)的生成器修改为变分自编码器(VAE)结构,提高了生成数据的“真实性”及多样性程度;将E-GAN生成器Heuristic损失函数更改为改进的海林格距离,在训练过程中加快了模型收敛速度、稳定了生成器的梯度,避免了不稳定的训练过程影响生成数据质量。实验结果表明,利用HVE-GAN模型生成的“类人”社交机器人数据的“真实性”与多样性程度均明显优于基线模型。

关键词：检测数据集进化生成式对抗网络损失函数社交机器人变分自编码器

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基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法

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图学学报 2022年第4期43卷 685-694页

作者：张清慧陈谊武彩霞北京工商大学计算机学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

随着科学技术的发展,科研文献数量越来越大,如何从海量文献信息中找出特定领域的研究主题、有影响力的学者和高水平论文是一个巨大的挑战。为此提出一种基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法,首先利用词嵌入模型word2vec向量化推... 详细信息

随着科学技术的发展,科研文献数量越来越大,如何从海量文献信息中找出特定领域的研究主题、有影响力的学者和高水平论文是一个巨大的挑战。为此提出一种基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法,首先利用词嵌入模型word2vec向量化推荐领域相关的关键词,根据这些词向量之间的近似度筛选出领域相关的论文;然后应用BERTopic模型从领域论文摘要中提取主题;基于PageRank算法计算论文影响力,应用综合考虑作者署名顺序、发表论文数量和论文影响力的作者影响力评价方法 Author-Rank计算作者的影响力;最后使用多视图协同和交互的可视化方法帮助研究人员从领域的主题词频、主题演变、文献影响力和引用关系、作者影响力等多个角度对特定领域进行快速理解和分析。将该方法应用于食品安全领域的文献数据分析,应用结果和用户测试说明了其有效性。

关键词：可视化文献分析 word2vec BERTopic Author-Rank 食品安全

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基于生成式对抗网络的联邦学习激励机制

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计算机应用 2024年第2期44卷 344-352页

作者：余孙婕曾辉熊诗雨史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度... 详细信息

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度样本生成;随后,基于融合训练模型的生成式对抗网络实现激励机制的贡献度评估算法,该算法通过联合模型筛选样本并生成数据标签,引入参与节点的本地数据标签分布平衡非独立同分布数据标签对贡献度评估的影响;最后,使用两阶段Stackelberg博弈实现联邦学习激励过程。安全性分析结果表明,所提激励机制在联邦学习过程中保证数据安全和系统稳定。实验结果表明,所提激励机制具备正确性,贡献度评估算法在不同数据量、不同数据质量和不同数据分布的情况下均有较好的性能。

关键词：联邦学习生成式对抗网络激励机制两阶段Stackelberg博弈数据共享

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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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面向快递员揽收到达时间预测的多任务深度时空网络

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计算机工程与科学 2023年第1期45卷 136-144页

作者：王晨宇温浩珉郭晟楠林友芳万怀宇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京100044

快递员揽件到达时间预测,即预测用户下单后快递员的上门揽收时间,一直都是物流企业所关心的重要问题。准确的揽件到达时间预测可以优化揽件效率,提升用户体验。该问题主要存在以下挑战:(1)快递员揽件到达时间受到多种复杂时空因素的影响... 详细信息

快递员揽件到达时间预测,即预测用户下单后快递员的上门揽收时间,一直都是物流企业所关心的重要问题。准确的揽件到达时间预测可以优化揽件效率,提升用户体验。该问题主要存在以下挑战:(1)快递员揽件到达时间受到多种复杂时空因素的影响,包括待预测订单自身的时空特征,以及与其他待揽收订单之间的相互影响;(2)快递员在执行揽件任务期间,会不断接收到系统分配的新订单,造成揽收路线的动态变化,从而给揽件到达时间预测带来了更大的不确定性。针对以上挑战,提出了一种面向揽件到达时间预测的多任务深度时空网络MSTN4PAT模型,从海量的揽件历史数据中学习快递员揽件到达时间的复杂时空模式。MSTN4PAT充分挖掘待预测订单始发地与目的地之间的内在关联,使用多任务学习来建模订单之间的相互影响,并从特征宽度和特征深度2个角度高效融合各种特征,实现准确的揽件到达时间预测。在真实的揽件数据集上的实验结果表明,MSTN4PAT的预测效果明显优于对比模型。

关键词：快递揽收预计到达时间多任务学习时空数据挖掘时空相关性

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基于差分隐私的联邦大模型微调技术

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信息安全研究 2024年第7期10卷 616-623页

作者：曾辉熊诗雨狄永正史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐... 详细信息

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐私保护意识不断增强的背景下,这些潜在的隐私风险显著阻碍了基于联邦学习的大模型参数微调在实际应用中的推广.因此,提出一种联邦大模型嵌入差分隐私控制算法,通过全局和本地双重隐私控制机制,在高效参数微调过程中为大模型的嵌入模型添加可控的随机噪声,以增强基于联邦学习的大模型参数微调的隐私保护能力.此外,通过对不同联邦设置的实验比较,展示了该算法在大模型参数微调中的隐私保护效果,并通过中心化和联邦化的性能比较实验验证了该算法的可行性.

关键词：联邦学习大模型高效参数微调差分隐私数据隐私泄露

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