检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2023年第5期17卷 985-1001页

作者：谢佳刘仕钊王露高军涛王保仓河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

环签名作为一种特殊的群签名,因其不仅可以在不需要环成员协作的情况下完成签名,还能保证签名者的匿名性这一特点,已被广泛应用在匿名投票、匿名存证以及匿名交易等领域。首先,以时间为主线,将环签名发展分为不同的阶段,在每个阶段内又... 详细信息

环签名作为一种特殊的群签名,因其不仅可以在不需要环成员协作的情况下完成签名,还能保证签名者的匿名性这一特点,已被广泛应用在匿名投票、匿名存证以及匿名交易等领域。首先,以时间为主线,将环签名发展分为不同的阶段,在每个阶段内又根据属性将环签名分为门限环签名、可链接环签名、可撤销匿名性的环签名、可否认的环签名等签名方案。通过对环签名发展历程的分析可知,环签名在门限环签名和可链接环签名领域的研究进展较为突出,其应用领域也最为广泛。在后量子时代,诸如基于大整数分解、离散对数等传统数论问题的密码方案已经不再安全,格公钥密码体制因其抗量子性、存在最坏实例到普通实例的规约等诸多优势成为后量子时代密码标准的最佳候选。因此,着重对现有基于格的门限环签名和基于格的可链接环签名进行了详尽的分析和效率比对。环签名天然的匿名特性使得其在产业区块链时代有着得天独厚的优势,因此将环签名在区块链中的几个应用进行了详细阐述。诸如对环签名在匿名投票、医疗数据共享、车联网领域的应用进行了概述和流程分析;又对环签名在虚拟货币、SIP云呼叫协议、Ad Hoc网络领域的应用意义进行了简单梳理。最后,对环签名技术近几年的研究进行分析,并总结了目前存在的问题。

关键词：格门限环签名可链接环签名匿名性

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新时代加强研究生“导辅”协同育人的路径研究

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北京科技大学学报(社会科学版) 2025年第2期41卷 43-49页

作者：陈雷王锦程郭启航北京科技大学数理学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

研究生教育承载着为国家和社会培育高级人才、强化人才支撑的重任,需要不断加强研究生人才培养的质量,“导辅”协同育人作为当前增进研究生培养质量的重要手段,在当下的研究生教育中发挥着重要作用。然而,这一模式仍存在着一些需要加强... 详细信息

研究生教育承载着为国家和社会培育高级人才、强化人才支撑的重任,需要不断加强研究生人才培养的质量,“导辅”协同育人作为当前增进研究生培养质量的重要手段,在当下的研究生教育中发挥着重要作用。然而,这一模式仍存在着一些需要加强的地方,这些不足制约着研究生个人的全面发展,影响了研究生教育的质量和效果的进一步提升,需要加以改进。文章对此进行了分析并提出了一些改进对策,以期全面发挥“导辅”协同这一育人模式的价值和效用,助力我国研究生培养事业。

关键词： “导辅”协同育人研究生教育新时代

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一种针对嵌入式系统的安全性分析方法

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北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 1930-1939页

作者：杨波刘振卫新洁吴际北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北方工业大学信息学院北京100144 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京航空航天大学计算机学院北京100191

嵌入式系统广泛应用于安全关键的工业领域,但目前嵌入式系统的安全性缺乏整体性的分析。为此,提出了一种较为全面且融合了失效概率及失效路径的嵌入式系统的故障演化链分析方法。对系统采用层次分析法,借鉴失效模式和影响分析的方法,构... 详细信息

嵌入式系统广泛应用于安全关键的工业领域,但目前嵌入式系统的安全性缺乏整体性的分析。为此,提出了一种较为全面且融合了失效概率及失效路径的嵌入式系统的故障演化链分析方法。对系统采用层次分析法,借鉴失效模式和影响分析的方法,构建出故障的演化关系链条,即故障演化链。利用故障演化链可以对系统中可能包含的故障、故障产生的原因、故障带来的危害等级及故障的传播路径进行分析。在2个嵌入式软件系统上进行实验,结果显示:基于故障演化链方法比故障影响分析、功能危害性分析和故障树分析更全面,故障演化链的方法能较好地对嵌入式系统进行安全性分析。

关键词：软件模型嵌入式系统安全性分析故障传播故障树

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深度神经网络在人体姿态估计中的应用综述

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计算机工程与应用 2024年

作者：郝鹤菲张龙豪崔洪振朱宵月彭云峰李向晖北京科技大学计算机与通信工程学院解放军总医院第八医学中心呼吸与危重症医学部

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展，其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势，广泛应用于人体姿态估计，并大幅提高估计结果准确... 详细信息

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，在教育教学、临床诊断、人机交互等多场景均有重要应用。随着深度神经网络提出及发展，其以强大的特征学习能力、大规模并行处理等优势，广泛应用于人体姿态估计，并大幅提高估计结果准确度和识别效率。以人体姿态估计为研究对象，梳理近5年相关领域100余篇包含RNN、CNN、GAN、前沿网络模型等深度神经网络及其变体架构的代表性文献。此外，汇总梳理近5年常用数据集，并阐释模型常用评估指标。最后，总结现阶段人体姿态识别领域面临的挑战，并展望未来研究，以进一步探讨深度神经网络在人体姿态估计中的应用潜力。

关键词：人体姿态估计计算机视觉深度神经网络评价指标

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基于深度学习的计算机视觉创新实验平台设计与实现

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实验室研究与探索 2022年第4期41卷 94-98,142页

作者：肖成勇李擎张德政崔家瑞陈岩北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

为满足智能制造背景下高校计算机视觉课程实践教学与时俱进的需求,研制了“边-云”互动计算机视觉创新实验平台。该平台包含基于嵌入式GPU的计算机视觉计算装置和云端实践教学管理系统,使得面向深度学习的计算机视觉创新实验可以在实验... 详细信息

为满足智能制造背景下高校计算机视觉课程实践教学与时俱进的需求,研制了“边-云”互动计算机视觉创新实验平台。该平台包含基于嵌入式GPU的计算机视觉计算装置和云端实践教学管理系统,使得面向深度学习的计算机视觉创新实验可以在实验室规模配置。结合智慧矿山科研成果,在平台上设计了应用于矿石块度分布检测的教学案例,并在自动化、人工智能、计算机科学与技术和机械工程4个本科专业中进行了实践教学。实践表明,该平台有效提升了学生创新思维和解决计算机视觉领域复杂工程问题的能力。

关键词：智能制造深度学习计算机视觉矿石块度分布检测实践教学管理平台

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电磁大数据自动化标注补全算法

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电讯技术 2024年第10期64卷 1705-1710页

作者：王娜杨君子邵怀宗衡水学院数学与计算机学院河北衡水053000 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

针对实际应用中电子侦察数据存在的数据质量差、标注率低等问题,将多传感器数据自动化标注问题抽象为稀疏矩阵恢复问题,在多平台多类型待标注监测数据与低秩稀疏矩阵之间建立正确的语义映射,进而转化为求解优化问题,并基于凸秩最小化算... 详细信息

针对实际应用中电子侦察数据存在的数据质量差、标注率低等问题,将多传感器数据自动化标注问题抽象为稀疏矩阵恢复问题,在多平台多类型待标注监测数据与低秩稀疏矩阵之间建立正确的语义映射,进而转化为求解优化问题,并基于凸秩最小化算法对目标函数进行迭代以求得最优解。仿真实验结果表明,算法模型在目标特征信息缺失率40%~50%的恶劣情况下,恢复矩阵与原始矩阵的的最小均方根误差维持在0.06左右,能够有效实现矩阵恢复与数据的自动化标注。

关键词：电子侦察电磁大数据自动化标注稀疏矩阵低秩矩阵恢复

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软硬件混合的高效CHI协议分析

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计算机工程与科学 2024年第2期46卷 224-231页

作者：赵祉乔周理荀长庆潘国腾铁俊波王伟征长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

在片上系统SoC开发过程中,如何高效准确地进行功能验证与性能分析,是亟待解决的难题。针对目前在FPGA原型平台上对片上网络协议监测手段有限的问题,提出了一种软硬件混合的高效CHI协议监测和分析方法,通过SystemVerilog的直接编程接口DP... 详细信息

在片上系统SoC开发过程中,如何高效准确地进行功能验证与性能分析,是亟待解决的难题。针对目前在FPGA原型平台上对片上网络协议监测手段有限的问题,提出了一种软硬件混合的高效CHI协议监测和分析方法,通过SystemVerilog的直接编程接口DPI连接C代码,由可综合的硬件部分提供共享函数体,不可综合的软件部分通过共享函数体从片上网络协议的各个通道捕捉待测SoC中的CHI报文,进行离线保存或在线检查。实验结果表明,该方法具有硬件资源占用少、可重用性高的优点,离线模式对仿真速率影响不大,在线模式可以在待测SoC运行的同时发现问题,能够实现在原型平台上对CHI协议报文的高效监测,有效加速SoC问题的定位和性能分析。

关键词： CHI协议 FPGA 芯片验证软硬件混合

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基于主动探测的Web容器探测识别方法

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工程科学学报 2024年第8期46卷 1446-1457页

作者：张帆王振宇王红梅万月亮宁焕生李莎北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆工程学院信息工程学院乌鲁木齐830023 信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所) 上海201204 北京市网络空间数据分析与应用工程技术研究中心北京100192 北京锐安科技有限公司北京100192

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本... 详细信息

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本文引入了一种新的基于主动探测的Web容器探测识别方法.在探测阶段,采用了一种先进的Web容器探针构建方法,通过此方法构建了Web容器探针.这个探针在识别阶段发挥关键作用,借助一种基于负载内容的Web容器识别方法,通过协议解码技术,实现了对Web容器的高度准确的识别.通过结合这两种先进的识别方法,成功识别了4种不同类型的Web容器,并且提升了精度,能够精确地区分这些Web容器的各个版本,总计实现了10个版本的准确识别.通过这种先进的主动探测方法,企业可以更好地了解和管理其Web容器资产,降低网络安全风险,并确保网络系统的稳定性和安全性.

关键词：主动探测设备识别 Web容器识别容器探针安全

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深度矩阵分解推荐算法

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软件学报 2021年第12期32卷 3917-3928页

作者：田震潘腊梅尹朴王睿北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528300

协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将... 详细信息

协同过滤推荐算法中的矩阵分解因其简单、易于实现,得到了广泛的应用.但是矩阵分解通过简单的线性内积建模用户和物品之间的非线性交互关系,限制了模型的表达能力.为此,He等人提出了广义矩阵分解模型,通过非线性激活函数和连接权重,将矩阵分解推广到广义矩阵分解,为模型赋予建模用户和物品间的二阶非线性交互关系的能力.但是广义矩阵分解模型是一个浅层模型,并不能很好地建模用户和物品间高阶交互关系,一定程度上可能会影响模型性能.受广义矩阵分解模型启发,提出了深度矩阵分解模型(deep matrix factorization,简称DMF),在广义矩阵分解模型的基础上引入隐藏层,利用深层神经网络来学习用户和物品间高阶交互关系.深度矩阵分解模型不仅解决了简单内积的线性问题,同时还能够建模用户和物品间的高阶交互,具有很好的表达能力.此外,在MovieLens和Anime两个数据集上进行了大量丰富的对比实验,验证了模型的可行性和有效性;同时,通过实验确定了模型的最优参数.

关键词：协同过滤线性内积广义矩阵分解隐藏层高阶交互

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在"00后"大学生中深化党史学习教育的实践探索

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青春岁月 2023年第2期 102-104页

作者：蒋韬尹首权北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083

深化党史学习教育是高校贯彻落实立德树人根本任务的必然要求和重要途径."00后"是大学生群体的主体,具有鲜明的时代特征.聚焦"00后"大学生的思想行为特点,北京科技大学计算机与通信工程学院针对性构建"三融三... 详细信息

深化党史学习教育是高校贯彻落实立德树人根本任务的必然要求和重要途径."00后"是大学生群体的主体,具有鲜明的时代特征.聚焦"00后"大学生的思想行为特点,北京科技大学计算机与通信工程学院针对性构建"三融三促"党史学习教育工作机制,从持之以恒强化理论武装、优化方式方法、深化实践教育三方面推动党史学习教育在"00后"大学生群体中走深走实.

关键词：党史学习教育 "00后"大学生

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