检索结果-内蒙古大学图书馆

网络安全技术与应用 2025年第5期 13-16页

作者：周翊琪王晓菲马晓军闫子淇王芳鸣王基策李清源曾颖明北京计算机技术及应用研究所

无人机自组网是一个由无人机担当网络节点的动态自组织网络系统，具有动态重构、灵活自主的特点，通过分析和推断网络拓扑，可以进一步识别网络中的关键节点，从而进行相应的组网管控和安全防护，这对提升无人机自组网的安全性和鲁棒性... 详细信息

无人机自组网是一个由无人机担当网络节点的动态自组织网络系统，具有动态重构、灵活自主的特点，通过分析和推断网络拓扑，可以进一步识别网络中的关键节点，从而进行相应的组网管控和安全防护，这对提升无人机自组网的安全性和鲁棒性具有重要作用。为突破网络拓扑关键节点识别技术，研究者们从物理层、链路层和网络层三个层面出发提出了针对性的技术解决方案，旨在更高效更安全地实现网络拓扑还原以及关键节点识别。本文主要针对当前无人机自组网网络拓扑分析及关键节点识别技术，从不同层面对这些技术进行总结和归纳，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：无人机自组网网络拓扑关键节点识别

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基于多路层次化混合专家模型的轴承故障诊断方法

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计算机应用 2025年第1期45卷 59-68页

作者：徐欣然张绍兵成苗张洋曾尚中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 深圳市中钞科信金融科技有限公司广东深圳518206

针对滚动轴承故障诊断中处理复杂工况准确率较低的问题,提出一个多任务学习(MTL)模型,即多路层次化混合专家(MHMoE)模型,以及对应的层次化训练模式。该模型结合多阶段、多任务联合训练,实现了层次化的信息共享模式,并在普通MTL模式的基... 详细信息

针对滚动轴承故障诊断中处理复杂工况准确率较低的问题,提出一个多任务学习(MTL)模型,即多路层次化混合专家(MHMoE)模型,以及对应的层次化训练模式。该模型结合多阶段、多任务联合训练,实现了层次化的信息共享模式,并在普通MTL模式的基础上进一步提升了模型的泛化性和故障识别准确率,使模型能同时在复杂与简单的数据集上出色地完成任务,同时,结合一维ResNet的瓶颈层结构,在保证网络深度的同时,也规避梯度爆炸与梯度消失等问题,从而能充分地提取数据集的相关特征。以帕德博恩大学轴承故障数据集(PU)为测试数据集设计的实验的结果表明,在不同工况复杂度下,与不使用MTL的单任务混合专家单元结构(OMoE)-ResNet18模型相比,所提模型的准确率提升5.45~9.30个百分点;而与集成经验模态分解的Hilbert谱变换方法(EEMD-Hilbert)、MMoE(Multigate Mixture-of-Experts)和多尺度多任务注意力卷积神经网络(MSTACNN)等模型相比,所提模型的准确率至少提升3.21~16.45个百分点。

关键词：轴承故障诊断预测性维护多任务学习深度学习卷积神经网络

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大语言模型综述与展望

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计算机应用 2025年第3期45卷 685-696页

作者：秦小林古徐李弟诚徐海文中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国民用航空飞行学院理学院四川广汉618307

大语言模型(LLM)是由具有大量参数(通常数十亿个权重或更多)的人工神经网络组成的一类语言模型,使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练,是当前生成式人工智能(AI)技术的核心。与传统语言模型相比,LLM通过大量的算力、参... 详细信息

大语言模型(LLM)是由具有大量参数(通常数十亿个权重或更多)的人工神经网络组成的一类语言模型,使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练,是当前生成式人工智能(AI)技术的核心。与传统语言模型相比,LLM通过大量的算力、参数和数据支持,展现出更强的语言理解与生成能力,广泛应用于机器翻译、问答系统、对话生成等众多任务中并表现卓越。现有的综述大多侧重于LLM的理论架构与训练方法,对LLM的产业级应用实践及技术生态演进的系统性探讨仍显不足。因此,在介绍LLM的基础架构、训练技术及发展历程的基础上,分析当前通用的LLM关键技术和以LLM为底座的先进融合技术。通过归纳总结现有研究,进一步阐述LLM在实际应用中面临的挑战,包括数据偏差、模型幻觉和计算资源消耗等问题,并对LLM的持续发展趋势进行展望。

关键词：大语言模型智能体自然语言处理检索增强生成模型幻觉

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一种准确盘点大量有源RFID标签的方法

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物联网技术 2025年第5期15卷 12-15,20页

作者：贾知浩李杨魏宇鋆许福昭秦立德张丹北京计算机技术及应用研究所北京100854

在读写器盘点符合GB/T 28925标准的有源RFID标签过程中,标签使用8位随机数RN8作为一次盘点循环中的唯一标识。然而,当标签数量较多时,产生相同RN8的概率显著增加,不利于读写器实现大量标签的准确盘点。针对该问题,提出了一种能够准确盘... 详细信息

在读写器盘点符合GB/T 28925标准的有源RFID标签过程中,标签使用8位随机数RN8作为一次盘点循环中的唯一标识。然而,当标签数量较多时,产生相同RN8的概率显著增加,不利于读写器实现大量标签的准确盘点。针对该问题,提出了一种能够准确盘点大量有源RFID标签的方法,该方法通过让标签在盘点过程中广播自身RN8和在盘点结束后广播自身收集时隙号Nr,保证盘点过程中RN8和Nr的唯一性,实现读写器对标签的单一化处理和准确盘点。实验结果表明,与改进前的盘点方法相比,该方法可以将盘点准确率提升至99.9%。

关键词：射频识别物联网有源标签标签盘点防碰撞算法盘点准确率

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基于多表征融合的无监督点云异常检测

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计算机应用 2025年第5期 1677-1685页

作者：陈子和陈斌中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院哈尔滨工业大学重庆研究院

随着工业自动化需求的不断增长，三维点云异常检测在产品质量控制中扮演着越来越重要的角色。然而，现有方法通常依赖单一特征，导致信息损失和精度下降。因此，提出一种基于多表征融合的无监督点云异常检测方法 MRF(Multi-Representati... 详细信息

随着工业自动化需求的不断增长，三维点云异常检测在产品质量控制中扮演着越来越重要的角色。然而，现有方法通常依赖单一特征，导致信息损失和精度下降。因此，提出一种基于多表征融合的无监督点云异常检测方法 MRF(Multi-Representation Fusion)。MRF利用多角度旋转和多种着色方案将点云渲染为多模态图像，并使用预训练的二维卷积神经网络提取丰富的语义特征；同时，还采用预训练的Point Transformer提取三维结构特征。之后，通过融合二维图像语义特征和三维结构特征，MRF能够更全面地捕捉点云信息。在异常检测阶段，MRF使用基于正样本记忆库和近邻搜索的方法，可有效地识别异常点云。在MVTec 3D AD数据集上的实验结果表明，MRF的点云级接受者操作特征曲线下面积（AUROC）为0.972，点级区域重叠度（AUPRO）为0.948，显著优于对比方法。可见，该方法的有效性和鲁棒性使它成为工业应用中极具潜力的解决方案。

关键词：计算机视觉点云无监督异常检测特征嵌入记忆库

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基于四象限光电探测的光导引技术研究

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实验技术与管理 2025年第1期42卷 45-51页

作者：卢帅华钟志杜春燕单明广于蕾哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 北京计算机技术及应用研究所北京100000

水下航行器中相关导引回收技术不断发展,为满足水下高精度的导引需求,设计了一套基于四象限光电探测器的无人水下航行器(UUV)回收可见光导引装置。通过建立“两灯两探”的光导引模型,采集大量实验数据,并结合深度学习技术搭建精准模型,... 详细信息

水下航行器中相关导引回收技术不断发展,为满足水下高精度的导引需求,设计了一套基于四象限光电探测器的无人水下航行器(UUV)回收可见光导引装置。通过建立“两灯两探”的光导引模型,采集大量实验数据,并结合深度学习技术搭建精准模型,用于计算水平面上的相对间距、偏移量和偏转角。在发射端,采用水平放置的两颗LED光源,接收端利用四象限光电二极管(QP)收集灯源信息,对灯源信息进行电路处理并采集形成有效数据。随后将数据输入预先训练完成的模型,以实时获取位置和姿态数据。经过实验测试,水平距离测量误差在2%以内,左右偏移误差在2 cm以内,角度测量误差控制在2°以内。

关键词：水下光导引四象限光电探测 FPGA 深度学习

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基于点云重构的自监督点云异常检测方法

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计算机应用 2025年

作者：杨建锋陈斌李雨轩中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院哈尔滨工业大学重庆研究院

面对日趋复杂的工业生产环境，三维点云工业异常检测需求与日俱增。尽管基于预训练网络的二维异常检测方法效果显著，但三维点云预训练网络的泛化能力有限，导致这类点云异常检测方法效果不佳。为提高三维点云异常检测性能，提出一种基... 详细信息

面对日趋复杂的工业生产环境，三维点云工业异常检测需求与日俱增。尽管基于预训练网络的二维异常检测方法效果显著，但三维点云预训练网络的泛化能力有限，导致这类点云异常检测方法效果不佳。为提高三维点云异常检测性能，提出一种基于点云重构的异常检测方法Point-ReAD(Point cloud Reconstruction for Anomaly Detection)，它由3个核心模块构成：异常模拟模块、点云重构网络和异常判别模块。在训练阶段，正常点云图经异常模拟模块产生异常点云送入点云重构网络，正常点云作为自监督信号指导重构网络学习。点云重构网络使用分组注意力模块(Group Attention Module,GAM)，该模块设计用于融合点云的复杂结构信息，从而有效地捕捉点云中的几何和语义特征。在推理阶段，测试点云进入重构网络后生成重构点云，异常判别模块比较重构前后的点云从而精确定位异常。实验结果表明，Point-ReAD在MVTec 3D-AD数据集上的点云级AUROC(Area Under the Receiver Operator characteristic Curve)和点级AUPRO (Area Under the Per-Region Overlap)分别达到了95.49%和94.66%，相较于M3DM(Multi-3D-Memory)、3DR?M(3D Discriminatively trained Reconstruction Anomaly Embedding Model)等方法整体性能有所提升。

关键词：异常检测自监督学习点云计算机视觉重构网络

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基于分组特征提取的轻量型多源目标检测

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红外技术 2025年第3期47卷 307-315页

作者：万军周凯何文磊三门峡社会管理职业学院河南三门峡472000 西安工程大学电子信息学院陕西西安710048 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041

为兼顾多源目标检测网络的精度与效率,将分组卷积作用于目标多模态特征中,并配合注意力多尺度结构以及改进的目标框筛选策略,设计了一种轻量级的红外与可见光目标检测模型。模型先以多种特征降维策略对输入图像进行采样,降低噪声及冗余... 详细信息

为兼顾多源目标检测网络的精度与效率,将分组卷积作用于目标多模态特征中,并配合注意力多尺度结构以及改进的目标框筛选策略,设计了一种轻量级的红外与可见光目标检测模型。模型先以多种特征降维策略对输入图像进行采样,降低噪声及冗余信息的影响;其次,根据特征通道所属模态进行分组,并利用深度可分离卷积分别对红外特征、可见光特征以及融合特征进行提取,提升多源特征提取结构的多样性以及高效性;然后,针对各维度多模态特征,引入改进的注意力机制来增强关键特征,再结合邻域多尺度融合结构保障网络的尺度不变性;最后,利用优化后的非极大值抑制算法来综合各尺度目标预测结果,精确检测出各个目标。通过在KAIST、FLIR、RGBT公开数据集上的测试结果表明,所提模型有效提升了目标检测性能,并且相对于同类型多源目标检测方法,该模型也体现出较高的鲁棒性和泛化性,可以更好地实现目标检测。

关键词：多源目标检测分组特征提取注意力多尺度非极大值抑制

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大学数学教学内容值得深入研究

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高等数学研究 2025年第1期28卷 29-30,60页

作者：张景中广州大学计算科技研究院广东广州510016 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041

在大学数学课程的学习和教学中,会遇到一些值得深入探讨的问题,还有可能出现数学上的创新.

关键词：点几何微积分极限

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多回路平板式环路热管热性能

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化工学报 2025年第3期76卷 1018-1028页

作者：张亦鸣杨鹏纪献兵任纪星张磊苗政华北电力大学低品位能源多相流与传热北京市重点实验室北京102206 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室北京102206 北京计算机技术及应用研究所北京100854

为解决高热通量电子元器件的散热问题,制备了一款尺寸为200 mm×150 mm×30 mm的新型多回路平板式环路热管,该热管采用多气液管路与微针肋阵列蒸发板耦合的设计,能够在有限空间内提高热量传输效率。研究了热通量、充液比和工质... 详细信息

为解决高热通量电子元器件的散热问题,制备了一款尺寸为200 mm×150 mm×30 mm的新型多回路平板式环路热管,该热管采用多气液管路与微针肋阵列蒸发板耦合的设计,能够在有限空间内提高热量传输效率。研究了热通量、充液比和工质物性对环路热管传热特性的影响,测试了不同功率下环路热管的启动特性,并对单热源和多热源环境下的热性能进行了比较。结果显示:该新型环路热管启动迅速,300 W功率下启动时间仅为52 s,稳态后热源表面温度波动小于0.3℃。在3个热源同时加热,总输入功率为388.8 W(主热源热通量可达133 W/cm^(2))时,加热面的温度低于85℃,蒸发器内没有出现干烧现象,有效满足了大功率高热通量散热需求。

关键词：环路热管针肋相变传热气液两相流

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