检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年

作者：杨春霞蒋耀翟雪彤周媛媛南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析与技术重点实验室

在多视图时间序列预测领域，如何有效融合来自不同视图的信息，是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限，同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题，本研究基于功能性... 详细信息

在多视图时间序列预测领域，如何有效融合来自不同视图的信息，是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限，同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题，本研究基于功能性神经过程（Functional Neural Processes， FNP）框架，提出了一种的一致性功能性神经过程（Consistent Functional Neural Process， CFNP）框架。CFNP框架设计了两个核心模块：视图随机相关图模块和视图分布对齐模块。视图随机相关图模块通过分析历史数据的分布，辅助对当前数据的理解和预测；而视图分布对齐模块致力于缩减不同视图间的概率分布差异，通过在潜在空间中施加约束，提高了模型对时间序列内在关联性的捕捉能力。在两个公开数据集上的实验表明，相比于现有方法，CFNP在RMSE上效果提升分别为14%和5%，证明此框架能够更准确地预测多视图时间序列。

关键词：多视图学习时序预测概率预测功能神经过程一致性正则化

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基于爆破阀的微流体引流控制芯片研究

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仪器仪表学报 2022年第1期43卷 54-61页

作者：杨明鹏刘佳李言杰葛静南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工... 详细信息

微量流体的收集与控制是微流控领域的关键技术,微流体引流控制不仅需要对流速、时间等参数进行精确控制,而且要避免流体在多个检测区的交叉混染。本文设计一种基于爆破阀的微流体引流控制芯片。首先,对爆破阀机理进行分析,并采用MEMS工艺制备微流控芯片;然后,对影响爆发阀特性的材料亲水性进行跟踪测量,对微流控芯片的引流特性进行宏观和微观观测;更进一步地,对爆破阀的爆破压力进行理论计算和实验实测,3种爆破阀的实测爆破压力分别为90、690、2440 Pa;最后,对不同进样速率下爆破阀的爆破特性进行测试。实验结果表明,通过爆破阀的合理设计,可实现微流体的引流控制,使其按预定次序、预定时间流入检测区,进而有效避免流体的交叉混染。

关键词：微流体爆破阀引流控制等离子处理微压力测量

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融合属性特征的行人重识别方法

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自动化学报 2022年第2期48卷 564-571页

作者：邵晓雯帅惠刘青山南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络... 详细信息

行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络中,进行端到端的多任务学习.此外,对于每张输入图片,网络自适应地生成对应于每个属性的权重,并将所有属性的特征以加权求和的方式结合起来,与全局特征一起用于行人重识别任务.全局特征关注行人的整体外观,而属性特征关注细节区域,两者相互补充可以对行人进行更全面的描述.在行人重识别的主流数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上的实验结果表明了本文方法的有效性,平均精度均值(Mean average precision,mAP)分别达到了74.2%和83.5%,Rank-1值分别达到了87.1%和93.6%.此外,在这两个数据集上的属性识别也得到了比较好的结果.

关键词：行人重识别属性识别深度学习自适应权重

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考虑不确定性的多情景应急车辆综合调度模型

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中国安全科学学报 2023年第11期33卷 156-164页

作者：许钧李筱王修来南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学人才大数据研究院江苏南京210044 东部战区总医院博士后科研工作站江苏南京210028

为提升不同应急情景下各救援力量的联合应急救援效率,降低救援风险,减少财产损失,采用情景分析的方法对应急状态不确定性进行参数估计,引入风险厌恶水平,构建一种以总调度成本和风险最小化为目标的应急车辆综合调度模型;运用非支配排序... 详细信息

为提升不同应急情景下各救援力量的联合应急救援效率,降低救援风险,减少财产损失,采用情景分析的方法对应急状态不确定性进行参数估计,引入风险厌恶水平,构建一种以总调度成本和风险最小化为目标的应急车辆综合调度模型;运用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解目标函数值,通过仿真案例对比分析考虑情景与不考虑情景2种情况下的求解结果;利用模型分析不同情景下惩罚成本与风险厌恶水平的关系,给出合理风险厌恶水平值,选定最终调度方案。结果表明:该模型与方案能够有效满足不同应急情景下需求点的需求,提高救援效率,解决在情景与风险共同作用下的应急车辆综合调度问题。

关键词：不确定性应急情景应急车辆综合调度模型调度方案风险厌恶水平救援效率

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考虑新技能学习机制的软件项目调度人工蜂群算法

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控制与决策 2023年第3期38卷 790-796页

作者：申晓宁姚铖滨徐继勇宋丽妍王玉芳南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学、江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南方科技大学、广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解... 详细信息

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法.将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力.在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力.实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中均能够搜索到更优的分配方案.

关键词：软件项目调度新技能学习机制熟练度人工蜂群算法多元学习启发信息

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低光照环境下基于定制椭圆的无人船姿态视觉测量

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智能系统学报 2025年第2期20卷 486-494页

作者：邓冬进葛泉波戴跃伟南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室江苏南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京应用数学中心江苏南京210044

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题,提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先,通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次,设计八邻域... 详细信息

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题,提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先,通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次,设计八邻域跟踪与弧弦比方法去除低光照图像噪声引起的伪弧,并结合改进的圆弧特征映射技术进一步区分伪弧段,以减少参数拟合的计算负担。最后,利用椭圆平面法向量和矩形法向量的平行性消除椭圆姿态角计算的二义性,以提高算法在低光照环境下的鲁棒性。实验表明,提出的无人船姿态估计算法具有更快的检测速度,同时保持更高的估计精度。

关键词：阈值分割弧弦比特征映射二义性八邻域跟踪姿态视觉椭圆平面法快速椭圆检测

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第三方数据共享中企业的个人数据保护义务构建

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科技与法律（中英文） 2023年第4期 32-42页

作者：许娟罗熠琛南京信息工程大学法政学院南京210044 南京信息工程大学大数据法治研究院南京210044

企业利用个人数据的技术不断迭代引发第三方数据呈现公共性和共享性特点,个人数据相关的隐私与安全问题在第三方数据共享下面临网络空间乃至于国家主权的挑战,国家需要创建数据管理机构统筹协调,应对数据安全问题。根据《个人信息保护... 详细信息

企业利用个人数据的技术不断迭代引发第三方数据呈现公共性和共享性特点,个人数据相关的隐私与安全问题在第三方数据共享下面临网络空间乃至于国家主权的挑战,国家需要创建数据管理机构统筹协调,应对数据安全问题。根据《个人信息保护法》第二十一条、第二十三条关于第三方数据共享制度的分类规定,提出中介服务与委托服务两种类型,并将确保安全原则置于在国家安全、网络安全、数据安全等三个方面全方位考量,拓展并完善企业安全保障义务制度。企业为回应国家数据管理的需求,不断创新技术,以增强国家对高科技企业的信任。企业自我答责包括:增强透明义务、通知义务和风险管理义务等安保义务,通过技术确保数据保密的经济、完整和可用。数据企业应当自我完善并形成以技术为基础,以义务为导向的第三方数据共享的数据安全保障体系。

关键词：第三方数据数据共享个人信息保护法企业义务

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不需要被记录的童年:儿童信息被遗忘权的证成与内容

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学前教育研究 2022年第5期 69-78页

作者：姜金良李丽南京信息工程大学大数据法治研究院南京210006 扬州市职业大学师范学院扬州225009

在全民自媒体时代,儿童成为信息网络中的重要群体。对还处于懵懂状态的儿童来说,其个人信息应得到专门保护。如为防止对儿童正常行为的记录演化为成长中的羞赧,对儿童不良行为的记录成为“恶童”标签,有必要建立儿童信息被遗忘权,以消... 详细信息

在全民自媒体时代,儿童成为信息网络中的重要群体。对还处于懵懂状态的儿童来说,其个人信息应得到专门保护。如为防止对儿童正常行为的记录演化为成长中的羞赧,对儿童不良行为的记录成为“恶童”标签,有必要建立儿童信息被遗忘权,以消除“信息童年”梦魇。这种权利在种类上属于请求权,具体包括儿童信息删除权和儿童信息免于推送权,其本质是信息控制权益,可由儿童的监护人代为行使,在儿童成长为适龄未成年人或者成年后则应由其本人自主行使。儿童信息被遗忘权并不是要让儿童信息从网络环境中消失,而是希望通过对儿童信息的社会记忆管理,避免网络信息的持久性、固着性、广泛关联性等可能对儿童发展造成的误导与伤害,还儿童以快乐、自由的成长空间。

关键词：儿童信息被遗忘权儿童权利

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三参数冰相云微物理方案的构建及在单柱大气模式中的应用

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科学通报 2023年第15期68卷 1971-1984页

作者：贺欣陆春松史湘军张文韬朱磊徐晓齐李君俊李丹南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 南京气象科技创新研究院南京210008 北京大学重庆大数据研究院重庆400000

云微物理的参数化对天气及气候的准确模拟至关重要,其中云粒子谱分布特征通过改变云演化发展和云辐射效应,必然进一步影响气候模拟.目前广泛使用的双参数云微物理方案,无法预报云粒子谱分布的谱形参数,阻碍了气候模式对云物理过程的准... 详细信息

云微物理的参数化对天气及气候的准确模拟至关重要,其中云粒子谱分布特征通过改变云演化发展和云辐射效应,必然进一步影响气候模拟.目前广泛使用的双参数云微物理方案,无法预报云粒子谱分布的谱形参数,阻碍了气候模式对云物理过程的准确描述.鉴于此,本文在单柱大气模式SCAM5.3(Single Column Atmosphere Model,Version 5.3)中增加雷达反射率因子的预报方程,构建了三参数冰相云微物理方案,实现了冰晶粒子谱分布谱形参数的预报.利用该模式,模拟了大气辐射观测计划在1997年夏季实施的为期29 d的观测个例(ARM97),分析了双、三参数方案对云量和辐射的模拟差异.结果表明:首先,三参数方案预报的冰晶粒子谱的谱形参数主要集中在0~4,峰值在2左右,至少有85%的μ都大于默认的0.其次,与双参数方案相比,三参数方案对云量的模拟更接近观测;利用辐射通量密度的观测值进行评估,发现无论是短波还是长波辐射通量密度,三参数方案的误差都比双参数方案小.最后,揭示了三参数方案对云量和辐射模拟效果的改进机理:主要是因为三参数方案减弱了冰晶到雪的自动转化过程,增强了冰晶凝华增长过程,从而增大了冰晶浓度和冰云云量.本文构建的三参数冰相云微物理方案,将有利于增强模式对云-气候反馈等过程的模拟能力.

关键词：谱形参数三参数方案微物理单柱大气模式

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深度信号引导学习混合变换器的高性能无监督视频目标分割

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电子学报 2023年第5期51卷 1388-1395页

作者：苏天康宋慧慧樊佳庆张开华南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京航天航空大学计算机与科学技术学院江苏南京211106

现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不... 详细信息

现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不同模态数据,以学习更加鲁棒的特征表达,从而减轻模型对噪声的过拟合.首先,设计一个新颖的混合注意力模块来获得全局感受野并对不同模态的特征进行充分交互,以增强特征的全局语义信息来提升模型的抗干扰能力.接着,为了进一步感知精细化的目标边缘,设计了一个局部-非局部语义增强模块,将局部语义的归纳偏置引入补充学习非局部语义特征,在提升模型抗干扰力的同时突出更精细化的目标区域.最后,增强后的特征输入变换器的解码器,预测得到高质量的分割结果 .与最先进的方法相比,本文所提算法在四个标准数据集上都获得了领先的性能,充分表明了本文所提方法的有效性.

关键词：无监督视频目标分割混合变换器混合注意力多模态深度估计鲁棒特征

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