检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第11期35卷 1731-1742页

作者：李子宽魏明强吴巧云郭延文徐凯李嘉汪俊南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 安徽大学人工智能学院合肥230601 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210016 国防科技大学计算机学院长沙410073 河海大学地球科学与工程学院南京211100

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结... 详细信息

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结合SHE和SHZE的优势,通过两步搜索提出一种三维激光SLAM闭环检测算法SH-LCD,在提高信息丰富度的同时降低了闭环检测计算的复杂度,具有较强的特征提取能力与普适性.在KITTI,NCLT和Complex Urban这3个公共基准数据集上的闭环检测实验结果表明,SH-LCD算法的闭环检测精度优于最新的闭环检测方法,包括Scan Context,M2DP,OverlapNet等;此外,该算法闭环检测效率高,计算算子与算子匹配消耗的时间仅需约12.0 ms和2.3 ms,满足SLAM实时性的要求.

关键词：三维激光SLAM 闭环检测全局算子球谐函数球谐变换

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局部协同视角下的鲁棒标记分布学习

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模式识别与人工智能 2021年第1期34卷 44-57页

作者：徐苏平商琳周宇杰南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分... 详细信息

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分布学习算法(LCR-LDL).在LCR-LDL中,一个未标记样本可被视作由该未标记样本邻域构建的局部字典的协同表达,表达系数中的鉴别信息可用于重构未标记样本的标记分布.在15个真实的LDL数据集上的实验表明,LCR-LDL不仅可有效提升LDL的预测性能,而且具有较强的鲁棒性和轻量级的计算开销.

关键词：标记分布学习(LDL) 多标记学习标记多义性稀疏字典学习鲁棒性

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区块链互操作性及跨链技术研究

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计算机科学与探索 2023年第8期17卷 1749-1775页

作者：王群李馥娟倪雪莉夏玲玲梁广俊马卓江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链是一项多方共识、可溯源、防篡改的分布式账本技术,为构建高效、可信、安全的数据共享机制和优化业务流程提供了广阔的应用前景。然而,当区块链正处于百花齐放的快速发展阶段时,如何实现信息的跨链交互和价值的跨链转移,成为区块... 详细信息

区块链是一项多方共识、可溯源、防篡改的分布式账本技术,为构建高效、可信、安全的数据共享机制和优化业务流程提供了广阔的应用前景。然而,当区块链正处于百花齐放的快速发展阶段时,如何实现信息的跨链交互和价值的跨链转移,成为区块链向纵深伸延过程中亟待解决的问题。首先,在综述已有研究成果的基础上,提出了区块链互操作性的概念,并将其分为链间互操作、层间互操作、分叉间互操作、片间互操作和链上链下互操作五方面进行了讨论;其次,通过梳理区块链跨链操作的演进和实现方式,并借鉴TCP/IP体系结构,设计了跨链操作模型,对主要实现步骤进行了功能描述;再次,针对当前区块链跨链操作研究现状,选择了公证人机制、侧链/中继、哈希锁定和分布式私钥控制四类区块链跨链操作关键技术进行了重点分析;然后,结合技术特点和应用场景,突出应用示范,选取了部分典型跨链应用项目进行了介绍,并对区块链跨链操作的安全性进行了分析;最后,总结探索了区块链互操作性和跨链技术的未来发展趋势。

关键词：区块链互操作性跨链技术信息交换价值转移

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基于多特征融合和Stacking的跨站脚本攻击检测方法

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计算机应用与软件 2024年

作者：王铃铜杨少聪王慧玲伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

针对现有深度学习方法不能很好捕捉样本局部与全局信息的综合特征、模型泛化能力弱等问题，提出一种名为AutoStacking的跨站脚本攻击检测方法。AutoStacking包含两个阶段：AutoEncoder特征融合阶段和Stacking模型融合阶段。在第一阶段... 详细信息

针对现有深度学习方法不能很好捕捉样本局部与全局信息的综合特征、模型泛化能力弱等问题，提出一种名为AutoStacking的跨站脚本攻击检测方法。AutoStacking包含两个阶段：AutoEncoder特征融合阶段和Stacking模型融合阶段。在第一阶段，提出基于自编码器的特征融合模块GLEncoder，通过自编码器将Transformer提取的全局特征与CNN提取的局部特征进行融合并去除噪声特征。深度挖掘XSS攻击样本中的潜在特征，实现更全面特征表征的同时减轻了伪相关特征的影响。在第二阶段，通过Stacking策略，将多个深度学习模型的预测结果与逻辑回归模型进行组合学习，降低对单一特征的依赖，进一步削弱伪相关特征。实验结果表明，AutoStacking方法在准确率方面达到了99.54%，相较于现有深度学习方法提升约2%，误报率与漏报率综合降低4%。实验结果验证了AutoStacking在处理XSS攻击检测任务时的优越性，能够有效扩展模型的决策空间，提供更为可靠的检测方案。

关键词：跨站脚本攻击自编码器特征融合全局特征局部特征 Stacking

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基于双分支特征融合的跨站脚本攻击检测方法

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计算机应用与软件 2024年

针对XSS攻击检测传统分词方法对罕见词和未知词覆盖不全面、现有深度学习方法不能很好结合当前样本局部信息与数据集全局信息表征能力等问题，提出一种基于双分支特征融合的深度学习方法NN-Transformer。该方法包含邻近策略分支和Transf... 详细信息

针对XSS攻击检测传统分词方法对罕见词和未知词覆盖不全面、现有深度学习方法不能很好结合当前样本局部信息与数据集全局信息表征能力等问题，提出一种基于双分支特征融合的深度学习方法NN-Transformer。该方法包含邻近策略分支和Transformer分支，二者通过全连接层连接，实现了标签信息和特征信息的融合，更好地挖掘XSS攻击特征与标签之间的相关性。具体而言，邻近策略分支利用数据驱动的邻近策略，通过在训练集中找到与当前样本最相似的K个样本的标签，帮助模型做出分类决策；Transformer分支引入字节对编码（BPE）分词器，动态调整分词粒度以覆盖未知词和罕见词，同时保留词形信息和上下文关联，以便更准确的提取XSS攻击特征。实验结果表明，NN-Transformer的准确率为99.35%，比近年来的深度学习方法提高了约2%，表明该模型的双分支特征融合能够有效应对XSS攻击。

关键词： XSS攻击特征融合 BPE 标签信息特征信息 Transformer

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基于动态自选择参数共享的合作多智能体强化学习算法

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智能科学与技术学报 2022年第1期4卷 75-83页

作者：王涵俞扬姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在多智能体强化学习的研究中,参数共享作为学习过程中一种信息集中的方式,可以有效地缓解不稳定性导致的学习低效性。但是,在实际应用中智能体使用同样的策略往往会带来不利影响。为了解决此类过度共享的问题,提出了一种新的方法来赋予... 详细信息

在多智能体强化学习的研究中,参数共享作为学习过程中一种信息集中的方式,可以有效地缓解不稳定性导致的学习低效性。但是,在实际应用中智能体使用同样的策略往往会带来不利影响。为了解决此类过度共享的问题,提出了一种新的方法来赋予智能体自动识别可能受益于共享参数的智能体的能力,并且可以在学习过程中动态地选择共享参数的对象。具体来说,智能体需要将历史轨迹编码为可表示其潜在意图的隐信息,并通过与其余智能体隐信息的对比选择共享参数的对象。实验表明,提出的方法在多智能体系统中不仅可以提高参数共享的效率,同时保证了策略学习的质量。

关键词：多智能体系统强化学习参数共享

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异构多链场景下跨境海产品供应链平台的架构设计与实现

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应用科学学报 2022年第4期40卷 539-554页

作者：吴欧张贺王岩泽李昊明李杉杉南京大学软件学院江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

对于传统海产品供应链中存在的数据造假、透明度低、难以追踪等问题,可以使用区块链技术解决;如果供应链上各组织采用无法进行数据交换和功能互补的异构区块链,就会带来价值孤岛问题。为此,选择基于中继机制的BitXHub跨链解决方案,设计... 详细信息

对于传统海产品供应链中存在的数据造假、透明度低、难以追踪等问题,可以使用区块链技术解决;如果供应链上各组织采用无法进行数据交换和功能互补的异构区块链,就会带来价值孤岛问题。为此,选择基于中继机制的BitXHub跨链解决方案,设计并实现了一个支持主流区块链Hyperledger Fabric和Ethereum互操作的跨境海产品供应链平台。实验结果表明:该设计方案可以使系统每秒处理的交易数量达到937,能够满足实际场景下的业务需求。

关键词：区块链跨链供应链智能合约

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面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

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应用科学学报 2023年第3期41卷 391-404页

作者：彭凯刘培琛许小龙周星宇华侨大学工学院福建泉州362021 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化... 详细信息

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。

关键词：智慧城市计算迁移时延敏感型任务多依赖任务深度强化学习

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基于区块链的协作式位置隐私保护机制

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小型微型计算机系统 2023年第2期44卷 413-421页

作者：汪悦沈航田一博南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

传统协作式位置隐私保护方案大多假设在协作组构造过程中用户是诚实可信.然而现实环境下,用户协作过程中存在自利(如:请求用户泄露协作用户的真实位置给不诚信实体)或者欺骗(如:协作用户提供虚假位置导致服务提供商能够识别出请求用户... 详细信息

传统协作式位置隐私保护方案大多假设在协作组构造过程中用户是诚实可信.然而现实环境下,用户协作过程中存在自利(如:请求用户泄露协作用户的真实位置给不诚信实体)或者欺骗(如:协作用户提供虚假位置导致服务提供商能够识别出请求用户的真实位置)行为,从而带来用户位置隐私信息泄露等问题,严重威胁用户的生命财产安全.区块链作为一种分布式的存储框架,存在以下优点:可追溯性、透明公开及不可篡改等,正因为如此,本文提出基于区块链的用户协作式位置隐私保护方案.考虑群组内用户通过协作转发和空间伪装保护位置隐私需求的场景.本文首先基于博弈理论分析协作过程中请求发起者与协作者的行为;其次,构建信誉机制将用户行为与收益结合;再次,利用区块链记录用户间的转发行为及信誉值并以此作为证据,惩罚有恶意行为的用户,使其作为请求发起者时不能得到其他用户的协作来约束用户的自利性.最后,设计奖励激励机制,保证用户的诚实转发行为,形成互利且公平的生态.安全分析表明,所提出的方案能够有效阻止用户的恶意行为,促进群组内用户的诚信合作.此外,通过与基准方案相比较,本方案位置隐私泄露概率降低了50%,具有较好的隐私保护效果.

关键词：位置隐私保护区块链激励机制协作博弈信誉值

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基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法

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计算机应用研究 2023年第1期40卷 122-128页

作者：陶玉合高榕邵雄凯吴歆韵李晶湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 武汉大学计算机学院武汉430068

针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法(CGCD)。具体来说,采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入,利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后,... 详细信息

针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法(CGCD)。具体来说,采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入,利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后,利用胶囊动态融合策略聚合不同的因子获得新的项目嵌入。此外,采用多头注意力机制为会话中每个项目分配权重。最后,根据分配的权重将项目嵌入与当前会话中的其他项目进行聚合,进而生成准确的会话表示,实现项目推荐。在两个公开真实数据集上的实验表明,所提模型在推荐的Pre@10,Pre@20,MRR@10和MRR@20上平均提高了5.17%、2.99%、6.56%和2.94%,验证了其有效性与高效性。

关键词：推荐系统深度学习图卷积网络注意力机制胶囊网络用户意图

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