检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2022年第10期45卷 2221-2242页

作者：曹宗胜许倩倩李朝鹏姜阳邦彦操晓春黄庆明中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

为减轻用户-商品交互数据稀疏和冷启动问题对协同过滤算法推荐效果的影响,许多研究者将知识图谱引入推荐系统.然而既往工作对协同知识图谱中关系的建模较为单一,表达能力较弱,不利于建模实体间的复杂关系以及学习用户和商品的嵌入.为克... 详细信息

为减轻用户-商品交互数据稀疏和冷启动问题对协同过滤算法推荐效果的影响,许多研究者将知识图谱引入推荐系统.然而既往工作对协同知识图谱中关系的建模较为单一,表达能力较弱,不利于建模实体间的复杂关系以及学习用户和商品的嵌入.为克服这一问题,本文提出基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型(DQKGR),利用富有表达力的对偶四元数嵌入表示用户和商品,以有效建模实体和关系之间复杂的潜在依赖.在商品和用户的嵌入学习部分,本文设计了一个新的知识图谱嵌入模型(DQKGE),可基于莫比乌斯变换捕捉协同知识图谱中实体间多种复杂关系,并基于此设计偏好传播与聚合方法以利用知识图谱中的结构信息进行推荐.为验证所提DQKGR模型的有效性,在公开的Last-FM、MovieLens-20M和Book-Crossing数据集上进行大量实验,结果表明所提DQKGR模型推荐结果在多个评测指标上优于现有方法,可在平均意义上产生2.83%以上的性能提升.

关键词：知识图谱推荐系统对偶四元数莫比乌斯变换偏好传播

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深度光流估计方法研究进展

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第2期33卷 310-320页

作者：祖曰然包秀国唐文忠高科张冬明北京航空航天大学计算机学院北京100191 国家计算机网络与信息安全管理中心北京100029 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

结合深度学习模型实现光流端到端的计算是当前计算机视觉领域的一个研究热点.文中对基于深度学习的光流估计方法进行总结和梳理.首先,介绍了光流的起源与定义;其次,总结了现有的数据集合和评价指标;最重要的是,着重从3个方面回顾了深度... 详细信息

结合深度学习模型实现光流端到端的计算是当前计算机视觉领域的一个研究热点.文中对基于深度学习的光流估计方法进行总结和梳理.首先,介绍了光流的起源与定义;其次,总结了现有的数据集合和评价指标;最重要的是,着重从3个方面回顾了深度光流估计方法,包括有监督的深度光流估计方法、无监督的深度光流估计方法以及对现有光流估计方法的性能对比分析.分析表明,参照传统方法设计小而轻且泛化性能好的深度光流网络是未来的研究方向.在此基础上,进一步分析和介绍了当下光流估计与视频分析任务联合学习的一系列代表性方法,指出了设计由任务驱动的深度光流网络是很有应用价值的研究方向.最后,总结了深度光流估计存在的问题和挑战,并对未来工作进行展望.

关键词：光流光流估计深度学习视频分析

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基于区块链的边缘服务安全机制研究

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信息安全研究 2022年第6期8卷 613-621页

作者：李小娟臧义华吴楫捷华北计算技术研究所北京100083 地理信息工程国家重点实验室西安710054

边缘服务节点具备多样化保障能力,对于末端网络通信、数据采集、信息处理及控制等方面能力提升发挥着重要的作用,针对复杂环境中边缘服务节点易受攻击,安全信息共享手段缺乏的问题,基于DAG数据结构,设计了一个由主链、安全密钥链和业务... 详细信息

边缘服务节点具备多样化保障能力,对于末端网络通信、数据采集、信息处理及控制等方面能力提升发挥着重要的作用,针对复杂环境中边缘服务节点易受攻击,安全信息共享手段缺乏的问题,基于DAG数据结构,设计了一个由主链、安全密钥链和业务链组成的安全区块链网络架构,采用硬件私钥存储、链上动态审计、数据安全传输和网络动态调整等多策略安全控制技术,为边缘服务节点建立了完备的安全机制.实验结果表明,提出的多策略安全机制能够确保边缘服务节点设备、数据存储、数据访问、数据传输、数据服务等各方面的安全,为工业互联网的发展奠定安全的基石.

关键词：边缘服务区块链密钥链数据安全动态审计

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6G移动通信网络数据服务与数据面

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物联网学报 2023年第1期7卷 60-72页

作者：严学强程冠杰邓水光吴建军陆璐赵明宇习燕刘超李唯源丰雷张童华为技术有限公司无线技术实验室上海201206 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 中国移动通信研究院基础网络技术研究所北京100053 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

以5G为代表的现有通信网络作为通信会话类数据传输的“管道”,是终端设备和网络之间建立信息交互的通路。不同于通信会话类数据的点到点传输,6G网络中智能、感知,以及网络运营自身产生和消费的数据需要以一种分布式的方法进行数据采集... 详细信息

以5G为代表的现有通信网络作为通信会话类数据传输的“管道”,是终端设备和网络之间建立信息交互的通路。不同于通信会话类数据的点到点传输,6G网络中智能、感知,以及网络运营自身产生和消费的数据需要以一种分布式的方法进行数据采集、预处理、存储和分析。为此,提出了一种独立于传统用户面的数据面架构,系统性地解决6G移动通信网络对非用户面数据的管控和价值变现的挑战。给出了6G网络数据和数据服务的分类和特征。并在对比分析5G用户面以及现有数据驱动的技术架构基础上,提出了一种以数据编排器和数据代理为核心的独立的6G数据面框架,详细阐述了数据面功能架构。此外,设计了3种支持随路计算和支持任意拓扑数据管道的数据转发控制机制,实现了动态可编程数据管道的构建与维护,以及路由算法和数据转发的彻底分离。

关键词： 6G 数据服务数据面数据编排数据转发控制协议

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基于顶点度数的图数据分区域重排序

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高技术通讯 2022年第9期32卷 903-913页

作者：李策章隆兵计算机体系结构国家重点实验室(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学院北京100190

图计算在机器学习、数据挖掘、网络安全等领域都有着重要应用。而图数据结构不规则且规模巨大,导致访存成为图应用运行时的瓶颈。由于图数据的顶点度数服从幂律分布,许多研究通过重排序图数据使高度数顶点连续储存在相邻位置,从而提升... 详细信息

图计算在机器学习、数据挖掘、网络安全等领域都有着重要应用。而图数据结构不规则且规模巨大,导致访存成为图应用运行时的瓶颈。由于图数据的顶点度数服从幂律分布,许多研究通过重排序图数据使高度数顶点连续储存在相邻位置,从而提升图数据被访问时的时间与空间局部性。然而重排序会破坏原始图数据中存在的群落结构,导致目前基于顶点度数信息的重排序算法在高结构性图数据集上无法产生性能提升。本文针对上述问题提出了一种新的保护图数据结构性的重排序算法,通过对自然图数据集中存在的群落结构进行研究,结合处理器访存结构特性,将图数据集合理划分成不同区域后进行重排序,保护其群落存储顺序以提高重排序后访存时的局部性。本文在通用处理器平台上,对6个不同结构性图数据集和3种图计算应用共18个测试点进行了验证,实验结果表明,该重排序方法相对于原始图数据集实现了平均18.86%的性能提升,相对于目前最优的基于顶点度数信息的轻量级重排序算法实现了平均11.3%的性能提升。

关键词：图数据重排序顶点度数访存局部性幂律分布群落结构

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迭代式的深度PU学习与类别先验估计框架

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计算机学报 2022年第12期45卷 2667-2686页

作者：赵昀睿许倩倩姜阳邦彦黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室北京101408 鹏城实验室广东深圳518055

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.... 详细信息

近年来,深度学习在诸多任务上展现了优异的性能,其一般基于海量数据并采用有监督的学习方式,依赖于完整的数据标签信息.然而在现实应用场景中,收集大量标签往往成本高昂.因此,如何利用未经充分标注的数据进行学习成为了当下的主要挑战.二分类问题中的从正例和无标签(Positive-Unlabeled,PU)样本数据进行学习,简称PU学习,即为其一.当前主流的PU学习算法需要准确无误的类别先验知识,但实际上类别先验通常难以获得,需要估计.已有的类别先验估计算法则主要面向传统的机器学习分类器进行设计,无法直接运用在大规模数据集上,因而不利于发挥深度学习在大规模数据集上的优势.为克服以上问题,本文提出了一个基于无监督混合模型的迭代式深度PU学习与类别先验估计框架.它利用了深度神经网络对正例和负例给出的预测分数具有不同的分布这一特性,使用双高斯成分的混合模型近似拟合预测分数的混合分布.其中,各个高斯分量分别代表了正类和负类的条件概率分布,混合权重系数代表了类别先验.结合半监督学习中的平均教师和温度锐化技术,所提框架在类别先验未知以及数据缺失负例监督的条件下,估计类别先验的同时进行PU数据上的深度学习,二者相互促进.在基准数据集MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10和实际应用数据集Alzheimer上的实验结果验证了所提框架的有效性,准确率分别为94.66%、95.16%、89.98%和73.20%,该结果不仅超越了现有基于类别先验估计的PU学习算法,更可与基于真实类别先验的最前沿算法相媲美.

关键词： PU学习类别先验估计半监督学习弱监督学习深度学习

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基于大模型的非均衡样本文本分类优化方法

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软件工程 2025年第3期28卷 47-50,78页

作者：张大伟秘蓉新周培姚靳大为张漫漫宋天航江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100190

针对文本分类数据非均衡问题,在数据层面提出一种新的基于大模型的样本平衡算法——LMSBA算法(Based on Large Model Sample Balancing Algorithm)。LMSBA算法是一种新型的样本平衡方法,旨在解决文本分类中的类别不平衡问题。该算法通... 详细信息

针对文本分类数据非均衡问题,在数据层面提出一种新的基于大模型的样本平衡算法——LMSBA算法(Based on Large Model Sample Balancing Algorithm)。LMSBA算法是一种新型的样本平衡方法,旨在解决文本分类中的类别不平衡问题。该算法通过生成少数类样本和筛选多数类样本,有效实现样本均衡化,同时利用特定提示词引导模型结合样本的生成与筛选。实验结果显示,在FastText、TextCNN、TextRNN和TextRCNN 4种文本分类模型上,LMSBA算法使宏平均F 1分数平均提高约37.37百分点,证明了其在处理非均衡样本问题上的有效性。

关键词：大模型文本分类样本不平衡

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融合神经网络与数值计算的人体逆向运动学求解

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中国科学：数学 2021年第1期51卷 137-152页

作者：胡磊张子豪夏时洪中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408

人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能... 详细信息

人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域.

关键词：逆向运动学人体姿态构建自编码神经网络

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军事目标关系的拟合地势及双重保凸可视建模

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计算机工程与应用 2020年第5期56卷 270-278页

作者：王家润孙禹楠尹辉杨志龙华北计算技术研究所基础三部

在三维虚拟战场中,由于地球曲率及地形起伏的影响,军事目标之间的连线会出现"穿山入地"现象。针对该问题,结合网络可视化美学原则,提出了一个军事目标关系的保凸可视化算法。在目标之间进行剖面分析,获取表达地形起伏的高程... 详细信息

在三维虚拟战场中,由于地球曲率及地形起伏的影响,军事目标之间的连线会出现"穿山入地"现象。针对该问题,结合网络可视化美学原则,提出了一个军事目标关系的保凸可视化算法。在目标之间进行剖面分析,获取表达地形起伏的高程采样数据;提出了与目标等的融合、替换及剔除策略,基于Graham凸包算法,优选出反映地形整体变化趋势的保凸特征点集;提出了保凸的贝塞尔(Bézier)曲线控制点的几何构造方法,通过逐段光滑插值,实现了整条曲线的保凸可视化。实验结果表明:消除了目标连接直线"穿山入地"的现象,具有较好的视觉美感:拟合地势、整体保凸、整体光滑。

关键词：虚拟战场网络可视化拟合地势高程采样凸包保凸贝塞尔曲线控制点

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基于高层次综合的FPGA循环神经网络加速器设计

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信息技术与信息化 2022年第1期 151-153页

作者：石添介刘飞阳田径赵一煊航空工业西安航空计算技术研究所十六室陕西西安710065 航空工业西安航空计算技术研究所陕西西安710065

嵌入式环境下使用FPGA作为协处理器进行算法加速已经被业界广泛使用,但传统FPGA逻辑设计的流程复杂,开发难度大,无法快速重构,不能满足算法模型快速迭代的需求,采用半自动化的FPGA优化部署方案是较为合适的技术路线。面向下一代航空电... 详细信息

嵌入式环境下使用FPGA作为协处理器进行算法加速已经被业界广泛使用,但传统FPGA逻辑设计的流程复杂,开发难度大,无法快速重构,不能满足算法模型快速迭代的需求,采用半自动化的FPGA优化部署方案是较为合适的技术路线。面向下一代航空电子系统微型化智能化的需求,使用FPGA作为深度学习加速协处理器,针对典型机载任务中涉及的空战决策算法,使用高层次综合技术完成深度学习算法在FPGA上部署、优化、加速的全流程设计,收获了明显的加速效果,并为FPGA循环神经网络加速器设计和快速开发提供详细的技术支撑。

关键词： FPGA 深度学习高层次综合嵌入式智能计算

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