检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2024年第1期18卷 75-92页

作者：陈先意王康丁思哲付章杰南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710126

区块链技术因其去中心化、高透明度等优良特性引领了新一代数据存储技术的发展,近年来广泛应用于社会治理、金融保险、数字版权等领域。然而,作为一个基于规范和协议的自封闭系统,区块链不同链间无法直接实现数据通信,难以满足跨领域应... 详细信息

区块链技术因其去中心化、高透明度等优良特性引领了新一代数据存储技术的发展,近年来广泛应用于社会治理、金融保险、数字版权等领域。然而,作为一个基于规范和协议的自封闭系统,区块链不同链间无法直接实现数据通信,难以满足跨领域应用的数据共享需求,区块链互操作性技术应运而生。目前,该技术的项目实例分析较少。基于区块链互操作性最新研究成果,系统性总结了近年来互操作技术的代表性方案,并归纳展望了发展前景。首先,按照通信各链的结构差异,将区块链互操作方法划分成同构扩容和异构互操作两种类型;其次,按照技术发展脉络和区块链分层架构,分别介绍两种类型的代表性方法,分析比较了各方法的实现原理和技术细节,归纳总结它们的优缺点;再次,介绍了目前已经实施的区块链互操作性项目研发进展,重点介绍其实现思路、运营模式和现状,并在吞吐量、安全性等多个指标上对比分析其性能;最后,展望了区块链互操作性技术各方向的发展趋势。

关键词：区块链互操作性跨链区块链生态系统

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场景化学习服务模式构建研究

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电化教育研究 2021年第1期42卷 87-92,114页

作者：刘铭武法提南京信息工程大学教师教育学院江苏南京210044 数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心北京100875

为解决“互联网+”时代学习路径辨识难、个性化学习信息过滤难、学习碎片化等“富信息时代”典型学习问题,文章以构建学习服务模式作为问题解决的切入点,采用系统论方法以学习场景作为分析单位,探究了场景化理念的内涵,发现“互联网+”... 详细信息

为解决“互联网+”时代学习路径辨识难、个性化学习信息过滤难、学习碎片化等“富信息时代”典型学习问题,文章以构建学习服务模式作为问题解决的切入点,采用系统论方法以学习场景作为分析单位,探究了场景化理念的内涵,发现“互联网+”时代信息传播具有基于用户场景的个性化信息服务特性和信息增值效用;构建了学习场景模型,由学习者、学习时间、学习空间和学习活动四要素及其各自构成元素组成;以场景化信息传播模式为基本框架推演出场景化学习服务模式的结构模型,由学习需求分析、学习资源推荐、潜在交互场景生成、学习场景切换、交互场景生成、学习服务效果评价以及修改七个模块构成;确立了场景化学习服务学习延续性、学习资源推荐强度和场景边界划分三项原则。

关键词：场景化理念学习服务模式构建

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高判别精度的区块链交易合法性检测方法

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 271-280页

作者：蔡元海宋甫元黎凯陈彦宇付章杰南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071

区块链上的交易合法性检测对于加密数字货币的监管具有重大意义。针对现有交易合法性检测方法存在的检测精度低下、判别过程中难以有效兼顾交易本身信息与前后拓扑信息的问题,提出融合可信深度森林的多角度高精度合法性检测方法。设计... 详细信息

区块链上的交易合法性检测对于加密数字货币的监管具有重大意义。针对现有交易合法性检测方法存在的检测精度低下、判别过程中难以有效兼顾交易本身信息与前后拓扑信息的问题,提出融合可信深度森林的多角度高精度合法性检测方法。设计基于可信生成特征的可信深度森林TForest,以特征重排序的方式赋予子样本足够的区分度,结合可变滑动窗口以均衡无混淆的方式提取可信子样本,在大幅度降低生成特征维度的基础上,提高了深度森林的判别精度。提出一种集成策略,基于不同基模型对于正负样本识别能力的差异性,采用双阶段逐层优化的方式有效融合可信深度森林与Transformer图网络及残差网络三类基判别器,兼顾两方面信息,构成高精度的多角度分析模型T2Rnet。在Elliptic数据集上的实验结果显示,该模型的F1-score达到83.11%,相比基准图卷积方法提升31.6%,具备可靠的交易合法性检测性能。

关键词：区块链合法性检测可信深度森林神经网络双阶段集成

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部分域适应研究综述

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软件学报 2023年第12期34卷 5597-5613页

作者：田青储奕孙赫阳吴一昕陈松灿南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 教育部数字取证工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 江苏南京210016

域适应通过将源域知识迁移到任务相似的目标域,旨在辅助后者更好地学习.当目标域的数据标签集为源域标签的子集时,该类场景的域适应称为部分或偏域适应(partial domain adaption,PDA).相比一般的域适应,尽管PDA更具普遍性,但也更具挑战... 详细信息

域适应通过将源域知识迁移到任务相似的目标域,旨在辅助后者更好地学习.当目标域的数据标签集为源域标签的子集时,该类场景的域适应称为部分或偏域适应(partial domain adaption,PDA).相比一般的域适应,尽管PDA更具普遍性,但也更具挑战性,相关研究较少,尤其缺少系统的综述.为此,旨在弥补这一欠缺,对现有PDA方法进行全面回顾、分析和总结,为相关社区提供主题研究概貌和参考.首先针对PDA背景、概念和应用领域进行概况总结.其次,根据方法的建模特点,PDA被划分为促进正迁移和抑制负迁移两大类,进而分别作出回顾和分析.然后,对常用的实验基准数据集进行归类和总结.最后,对现有PDA工作存在的问题进行了分析,并提出了其未来可能的发展方向.

关键词：域适应部分域适应促进正迁移抑制负迁移

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元宇宙:概念、技术及应用研究综述

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2024年第1期16卷 30-45页

作者：方巍伏宇翔南京信息工程大学计算机学院/数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度... 详细信息

网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度深度剖析元宇宙.首先,从定义、起源与发展、特征和关键技术(网络及运算技术、物联网技术、人机交互技术、电子游戏技术、区块链技术、数字孪生技术和其他技术)等多方面对元宇宙的概念及内涵进行论述;然后,讨论了当下布局元宇宙的企业和应用实例;最后,剖析了目前元宇宙发展存在的问题和机遇,并对未来研究与应用进行了展望.通过对元宇宙当前的发展状况、研究趋势进行归纳分析以及科学地评估元宇宙的落地应用,为元宇宙研究人员提供有益的参考和借鉴.

关键词：元宇宙数字孪生人工智能虚拟现实边缘计算 6G 区块链

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基于少样本学习的区块链地址身份推断方法研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：陈彦宇黎凯付章杰南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心综合业务网理论及关键技术国家重点实验室

由于区块链的匿名性，钓鱼诈骗、黑客攻击等安全威胁层出不穷，造成了巨大经济损失。区块链身份推断可有效分析匿名地址的交易行为特征，推断地址的身份类型，以加强区块链监管治理。现有的身份推断模型大多依赖大量标记样本进行训练，... 详细信息

由于区块链的匿名性，钓鱼诈骗、黑客攻击等安全威胁层出不穷，造成了巨大经济损失。区块链身份推断可有效分析匿名地址的交易行为特征，推断地址的身份类型，以加强区块链监管治理。现有的身份推断模型大多依赖大量标记样本进行训练，但是现实中往往难以获取足量的标签地址，对于少量标签的身份类型的检测能力不足。因此，本文首次提出在少样本环境下的进行区块链地址身份推断，提出了基于少样本学习的区块链地址身份推断方案。首先，为了实现对交易图的深入特征提取，设计了改进的三元组损失函数，该函数在嵌入空间中有效聚集同类样本，同时分离异类样本，显著提升了特征嵌入表示在不同身份类型间的区分度。其次，本文创新性的提出了一种基于距离加权的原型网络，能够根据样本与均值中心的距离动态调整注意力权重，有效减少异常值和噪声值的干扰，增强类原型计算的准确性。最后，使用度量学习模块将每个样本与各类原型进行距离度量来得到最终的预测结果。这些改进不仅提升了模型在少样本条件下的性能，还增强了模型对未知身份类型推断的泛化能力。实验结果表明，该模型在真实以太坊的交易数据集上测试取得了优异性能，证明了方法的有效性。

关键词：区块链以太坊少样本学习身份推断

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图像情感分析的层次图卷积网络模型

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计算机科学 2023年第12期50卷 203-211页

作者：谈钱辉温佳璇唐继辉孙玉宝南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

图像情感分析任务旨在运用机器学习模型自动预测观测者对图像的情感反应。当前基于深度网络的情感分析方法广受关注,主要通过卷积神经网络自动学习图像的深度特征。然而,图像情感是图像全局上下文特征的综合反映,由于卷积核感受野的尺... 详细信息

图像情感分析任务旨在运用机器学习模型自动预测观测者对图像的情感反应。当前基于深度网络的情感分析方法广受关注,主要通过卷积神经网络自动学习图像的深度特征。然而,图像情感是图像全局上下文特征的综合反映,由于卷积核感受野的尺寸限制,无法有效捕捉远距离情感特征间的依赖关系,同时网络中不同层次的情感特征间未能得到有效的融合利用,影响了图像情感分析的准确性。为解决上述问题,文中提出了层次图卷积网络模型,分别在空间和通道维度上构建空间上下文图卷积(SCGCN)模块和动态融合图卷积(DFGCN)模块,有效学习不同层次情感特征内部的全局上下文关联与不同层级特征间的关系依赖,能够有效提升情感分类的准确度。网络结构由4个层级预测分支和1个融合预测分支组成,层级预测分支利用SCGCN学习单层次特征的情感上下文表达,融合预测分支利用DFGCN自适应聚合不同语义层次的上下文情感特征,实现融合推理与分类。在4个情感数据集上进行实验,结果表明,所提方法在情感极性分类和细粒度情感分类上的效果均优于现有的图像情感分类模型。

关键词：图像情感分析图卷积全局上下文关联层次特征关联融合分类

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基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测研究

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 155-164页

作者：方巍李佳欣陆文赫数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学计算机学院南京210044 气象灾害国家重点实验室北京100081 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学南京210044

卫星云图是气象预报的重要资源之一,可以显示云层的生消变化,对气象分析和预报工作有极大的作用.对云图进行一定时间段的预测有助于及时掌握云层的移动轨迹和变化情况,提高卫星云图资料的实用性.然而,当前卫星云图的预测面临诸多困难,例... 详细信息

卫星云图是气象预报的重要资源之一,可以显示云层的生消变化,对气象分析和预报工作有极大的作用.对云图进行一定时间段的预测有助于及时掌握云层的移动轨迹和变化情况,提高卫星云图资料的实用性.然而,当前卫星云图的预测面临诸多困难,例如,云团的变化大多是非平稳、非线性的;云图数据量小,实时性差等.因此,从时空序列的角度出发,提出一种基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测模型,该模型在ST-LSTM(Spatiotemporal Long ShortTerm Memory)的基础上,在其单元内部引入3D卷积和自注意力机制,使模型能同时提取时间信息和空间特征,进一步增强云层短期趋势和长期依赖的联系;同时,在其外部框架使用空间和通道注意力机制,促进对云图空间特征的提取.在风云四号的卫星云图上进行评估,实验结果证明,该模型能够较准确地预测云层的形态变化和运动轨迹,各项评价指标均优于现有模型.

关键词：风云四号云图预测 3D卷积注意力机制

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强化学习中动态ε的贪婪探索策略

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信息技术 2024年第7期48卷 60-64,70页

作者：孔燕曹俊豪杨智超芮烨锋南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

随着强化学习领域的成熟,ε-贪婪方法被广泛运用在强化学习中,例如深度Q网络。但是,对于ε-贪婪方法每次选择动作,它有一定概率选择非最优的动作,导致不断探索。在此背景下,提出了一种动态ε-贪婪方法(DEG)和Dueling Actor-Critic框架(A... 详细信息

随着强化学习领域的成熟,ε-贪婪方法被广泛运用在强化学习中,例如深度Q网络。但是,对于ε-贪婪方法每次选择动作,它有一定概率选择非最优的动作,导致不断探索。在此背景下,提出了一种动态ε-贪婪方法(DEG)和Dueling Actor-Critic框架(ACDD),能够平衡强化学习中的探索和利用问题。DEG将状态输入到ACDD框架得到优势值来自动调整ε的值,从而保持探索和利用之间的更好平衡。该实验在多臂老虎机任务中对DEG进行测试,将累计平均奖励和最优动作选择率作为评估标准。与一些广泛使用的方法相比,DEG可以达到更高的平均累积奖励和最优动作选择率,并提高了性能。

关键词：深度强化学习探索和利用动态化ε Dueling Actor-Critic框架多臂老虎机

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基于DDQN改进方法的“斗地主”策略

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信息技术 2024年第5期48卷 66-72,80页

作者：孔燕吴晓聪芮烨锋史鸿远南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044

基于当前一些已有方法在牌类博弈中训练时间长、动作空间大、胜率低等问题,提出了针对DDQN算法网络架构、编码方式的改进方法。采用二进制对手牌特征进行编码,采用手牌拆分的方法把神经网络分为主牌神经网络和副牌神经网络,并且增加GRU... 详细信息

基于当前一些已有方法在牌类博弈中训练时间长、动作空间大、胜率低等问题,提出了针对DDQN算法网络架构、编码方式的改进方法。采用二进制对手牌特征进行编码,采用手牌拆分的方法把神经网络分为主牌神经网络和副牌神经网络,并且增加GRU神经网络处理序列动作。经实验表明,该算法训练时间比传统DQN算法缩短了13%,在“地主”和“农民”位置上的平均胜率为70%和75%,高于DQN算法的28%和60%,证明了改进算法在上述部分指标方面的优势。

关键词：深度强化学习 Double deep Q-learning 计算机博弈 Gate Recurrent Unit神经网络大规模离散动作空间

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