检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2018年第1期29卷 196-224页

作者：李继蕊李小勇高雅丽高云全方滨兴可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学软件学院北京100876

随着5G移动通信技术、软件定义网络、命名数据网、移动边缘计算或雾计算等新兴技术或方法的出现及深入研究,物联网应用得到进一步升华.在这种应用场景多样化、服务质量高要求、参与对象普及化的环境下,隶属物联网子范畴的传统无线传感... 详细信息

随着5G移动通信技术、软件定义网络、命名数据网、移动边缘计算或雾计算等新兴技术或方法的出现及深入研究,物联网应用得到进一步升华.在这种应用场景多样化、服务质量高要求、参与对象普及化的环境下,隶属物联网子范畴的传统无线传感器网络数据转发模型已经不能完全适应这种时代需求,更加适合物联网应用的数据转发模型成为物联网连续性服务保障的基础性问题及研究热点.首先对物联网架构及其应用环境下的数据转发的关键问题进行了分析;其次,对目前具有代表性的物联网数据转发相关研究成果进行了分类总结;然后,选取不同物联网场景下典型的数据转发模型及其使用的数学方法进行评述、分析和对比;最后,指出目前研究中存在的问题及相应的解决方案,并对未来的发展方向进行了展望.研究表明:5G等新兴技术的出现,为物联网环境下数据转发模型的研究带来了新的机遇和挑战,今后的工作重点是对物联网环境下数据转发的节能模型和方法进行攻关,为实际应用提供坚实的理论基础.

关键词：物联网数据转发无线传感网移动机会网络命名数据网络移动边缘计算

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一种基于模式熵的残缺指纹识别算法

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电子与信息学报 2012年第12期34卷 3040-3045页

作者：张洁景晓军刘馨靖李帅北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

该文提出了一种新的残缺指纹识别算法,在应用融合特征的同时,利用模式熵进行相似性度量。由于残缺指纹的特有性质,识别结果主要由两方面决定,即提取包含足够信息的特征以及有效的相似性度量方式。对于第1个问题,该文将细节点和方向场特... 详细信息

该文提出了一种新的残缺指纹识别算法,在应用融合特征的同时,利用模式熵进行相似性度量。由于残缺指纹的特有性质,识别结果主要由两方面决定,即提取包含足够信息的特征以及有效的相似性度量方式。对于第1个问题,该文将细节点和方向场特征进行有效融合,来得到更全面的信息,并提高尺度和旋转不变性。对于第2个问题,通过引入模式熵度量两个特征点集之间的一致性,并以此来消除误匹配。在指纹库中进行的大量实验以及同其他方法的充分比较表明,该文提出的算法在准确率和速度上都取得了较优的性能。

关键词：模式识别残缺指纹模式熵相似性度量特征融合

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多模态视觉语言表征学习研究综述

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软件学报 2021年第2期32卷 327-348页

作者：杜鹏飞李小勇高雅丽可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

我们生活在一个由大量不同模态内容构建而成的多媒体世界中,不同模态信息之间具有高度的相关性和互补性,多模态表征学习的主要目的就是挖掘出不同模态之间的共性和特性,产生出可以表示多模态信息的隐含向量.主要介绍了目前应用较广的视... 详细信息

我们生活在一个由大量不同模态内容构建而成的多媒体世界中,不同模态信息之间具有高度的相关性和互补性,多模态表征学习的主要目的就是挖掘出不同模态之间的共性和特性,产生出可以表示多模态信息的隐含向量.主要介绍了目前应用较广的视觉语言表征的相应研究工作,包括传统的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于语言模型的预训练的方法.目前比较好的思路和解决方案是将视觉特征语义化,然后与文本特征通过一个强大的特征抽取器产生出表征,其中,Transformer作为主要的特征抽取器被应用表征学习的各类任务中.分别从研究背景、不同研究方法的划分、测评方法、未来发展趋势等几个不同角度进行阐述.

关键词：多模态表征学习表征学习多模态机器学习深度学习

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一种多尺度嵌套卷积神经网络模型

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北京邮电大学学报 2016年第5期39卷 1-5,32页

作者：连自锋景晓军孙松林黄海北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

卷积神经网络模型要求训练图像与测试图像在空间尺度上一致.为弱化这一限制,对卷积层特征提取器进行多尺度改进,提出了一种尺度不变卷积神经网络模型,以自动适应输入图像在平面空间上的尺度变化.同时,将多层Maxout网络嵌入新模型中,以... 详细信息

卷积神经网络模型要求训练图像与测试图像在空间尺度上一致.为弱化这一限制,对卷积层特征提取器进行多尺度改进,提出了一种尺度不变卷积神经网络模型,以自动适应输入图像在平面空间上的尺度变化.同时,将多层Maxout网络嵌入新模型中,以进一步提高特征提取能力,提高图像识别与分类的准确性.实验测试结果表明,该模型提高了传统卷积神经网络模型的尺度不变性和分类精度.

关键词：卷积神经网络尺度不变 Maxout 深度学习

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聚焦关注区域的网络模拟方法

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北京邮电大学学报 2013年第4期36卷 13-18页

作者：王晓锋王东滨江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 北京邮电大学计算机学院北京100876 北京邮电大学软件学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

为降低大规模网络模拟的计算开销并保证模拟的真实性,提出了一种聚焦关注区域的网络模拟方法.该方法将所要模拟的网络拓扑分为关注区域及非关注区域2个部分,并对关注区域采用离散事件模拟技术以保证真实性,对非关注区域采用"拓扑-... 详细信息

为降低大规模网络模拟的计算开销并保证模拟的真实性,提出了一种聚焦关注区域的网络模拟方法.该方法将所要模拟的网络拓扑分为关注区域及非关注区域2个部分,并对关注区域采用离散事件模拟技术以保证真实性,对非关注区域采用"拓扑-流量"联合抽象模拟技术以降低计算开销.分析了"拓扑-流量"联合抽象模拟技术的模拟真实性.基于NS2的实验结果表明,当聚焦系数为4时,相对于传统的网络模拟技术,该方法能降低模拟计算开销85%以上,而关注区域模拟结果的平均误差在2%左右.

关键词：网络模拟关注区域抽象模拟模拟计算开销模拟真实性

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基于Transformer和MLP的眼底血管分割算法

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北京邮电大学学报 2023年第1期46卷 26-31页

作者：荣震宇刘建毅北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

为了解决眼底血管分割中存在的分割效果不佳、数据过拟合和正负样本不均衡等问题,提出了一种转换器(Transformer)和多层感知机(MLP)结合的眼底血管分割算法。首先,为预防数据过拟合问题,训练图像在输入模型前会执行多种数据增强操作;其... 详细信息

为了解决眼底血管分割中存在的分割效果不佳、数据过拟合和正负样本不均衡等问题,提出了一种转换器(Transformer)和多层感知机(MLP)结合的眼底血管分割算法。首先,为预防数据过拟合问题,训练图像在输入模型前会执行多种数据增强操作;其次,设计一个融合了卷积模块的Transformer组成多尺度编码器对图像进行特征提取,以此获得鲁棒的多级特征信息;最后,使用MLP结构的解码器对特征图完成像素级的分类。为解决正负样本不均衡的问题,引入了Tversky损失和二进制交叉熵损失的组合损失函数。所提算法在多个数据集上都取得了良好的实验结果,优于现有的其他网络模型算法。

关键词：深度学习多头自注意力多层感知机图像分割眼底血管

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面向云计算模式运行环境可信性动态验证机制

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软件学报 2014年第3期25卷 662-674页

作者：刘川意林杰唐博北京邮电大学软件学院北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 中国邮政储蓄银行信息科技建设部北京100808

如何为用户提供一个可证明、可验证的可信运行环境,是云计算模式面临的重要问题.提出一种动态的用户运行环境可信性验证机制TCEE(trusted cloud execution environment).通过扩展现有可信链,将可信传递到用户虚拟机内部,并周期性地对用... 详细信息

如何为用户提供一个可证明、可验证的可信运行环境,是云计算模式面临的重要问题.提出一种动态的用户运行环境可信性验证机制TCEE(trusted cloud execution environment).通过扩展现有可信链,将可信传递到用户虚拟机内部,并周期性地对用户运行环境的内存和文件系统进行完整性验证.TCEE引入可信第三方TTP(trusted third party),针对用户虚拟机运行环境的可信性进行远程验证和审计,避免了由用户维护可信验证的相关信息和机制,同时也能够避免云平台敏感信息的泄露.实现了基于TCEE的原型系统,对TCEE的有效性和性能代价进行定量测试和评价.实验结果表明,该机制可以有效检测针对内存和文件系统的典型威胁,且对用户运行环境引入的性能代价较小.

关键词：云计算可信性验证可信计算 TPM

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网络相关的存储系统服务质量集成调度机制

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高技术通讯 2012年第10期22卷 1026-1034页

作者：刘川意王春露王彦丞北京邮电大学软件学院北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 中国工商银行数据中心网络部北京100096

分析了典型网络存储系统的特点及其在提供服务质量（Qos）保证上面临的技术挑战，定量研究了存储请求、系统负载等因素对网络存储系统QoS参数的影响。在此基础上，提出了一种网络相关的QoS集成调度（NAIQS）策略，该策略综合考虑了会话... 详细信息

分析了典型网络存储系统的特点及其在提供服务质量（Qos）保证上面临的技术挑战，定量研究了存储请求、系统负载等因素对网络存储系统QoS参数的影响。在此基础上，提出了一种网络相关的QoS集成调度（NAIQS）策略，该策略综合考虑了会话的网络条件、硬盘负载条件以及存储请求的大小和请求的紧急程度等，将大请求分割成合适大小的请求分块，并根据请求的松弛时间对其进行排序和调度。实验结果证明，NAIQS可以较大提高优先级请求的Qos，并降低大请求的平均响应时间。

关键词：网络存储服务质量保证请求调度存储请求平均响应时间

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采用多任务学习预测短时公交客流

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计算机工程与应用 2023年第24期59卷 360-366页

作者：张鹏祯左兴权黄海北京邮电大学计算机学院北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

现有公交线路短时客流预测方法主要依赖于单条线路的信息,忽略了多条线路之间的相关关系对客流预测的提升效果。针对这一问题,提出一种基于相关度分析和多任务学习的公交客流预测方法。利用灰色关联分析和皮尔逊相关系数获取公交线路之... 详细信息

现有公交线路短时客流预测方法主要依赖于单条线路的信息,忽略了多条线路之间的相关关系对客流预测的提升效果。针对这一问题,提出一种基于相关度分析和多任务学习的公交客流预测方法。利用灰色关联分析和皮尔逊相关系数获取公交线路之间的关联度系数,计算当前线路的相关线路集合;将相关线路的客流预测作为当前线路客流预测的辅助任务,建立基于门控循环单元(GRU)神经网络的多任务深度学习模型来预测客流。实验结果表明,该多任务学习模型在预测精度方面优于传统的时间序列预测模型以及仅考虑单条线路信息的神经网络预测模型。

关键词：公交短时客流预测门控循环单元(GRU)神经网络多任务学习灰色关联分析

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基于元多任务提示学习的零样本谣言检测方法

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北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 77-82页

作者：石宇于宁孙亚伟刘建毅北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

针对现有谣言检测方法在微调大语言模型时导致的高内存占用,以及提示学习方法对初始点选择敏感的问题,提出一种基于元多任务提示学习的零样本谣言检测方法。首先,基于提示学习范式调整零样本谣言检测任务目标,通过设计提示模板使这一任... 详细信息

针对现有谣言检测方法在微调大语言模型时导致的高内存占用,以及提示学习方法对初始点选择敏感的问题,提出一种基于元多任务提示学习的零样本谣言检测方法。首先,基于提示学习范式调整零样本谣言检测任务目标,通过设计提示模板使这一任务目标与大语言模型的训练任务目标保持一致,以充分利用大语言模型积累的先验知识。其次,利用元学习的参数更新策略以定位适用于零样本谣言检测任务的提示模板初始点,从不同的元任务中学习通用知识来实现参数优化。最后,引入情感分析作为辅助元任务进一步调整和优化模型参数。在多个公开数据集上的对比实验结果表明,所提方法在零样本谣言检测任务中表现出色,其性能指标优于基准方法。

关键词：谣言检测提示学习元学习多任务学习

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