检索结果-内蒙古大学图书馆

电子产品世界 2023年第2期30卷 70-75页

作者：刘波南京工业职业技术大学计算机与软件学院南京210023

针对当前在线教学过程中缺乏交流互动的问题,本文设计了一套基于私有云的高校在线学习交流平台。系统通过OpenStack搭建私有云服务,使用SpringBoot和Vue框架实现前后端分离并开发了在线学习交流平台系统。通过用户自主上传学习资源、自... 详细信息

针对当前在线教学过程中缺乏交流互动的问题,本文设计了一套基于私有云的高校在线学习交流平台。系统通过OpenStack搭建私有云服务,使用SpringBoot和Vue框架实现前后端分离并开发了在线学习交流平台系统。通过用户自主上传学习资源、自由标记知识点问题和自由加入讨论组,实现学习过程中的实时交流。通过本平台,一方面解决了部分高校信息化建设基础条件受限的问题;另一方面解决了在线教学过程中无人交流和无法实时解惑的问题。

关键词：在线教学 OpenStack 前后端分离讨论组交流

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机器学习公平性指标:现状、挑战和展望

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计算机科学 2024年第1期51卷 266-272页

作者：张文琼李云南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

随着机器学习应用的日益普及,机器学习公平性问题引起了学术界和工业界的广泛关注,成为了可信人工智能的重要组成部分。为了评估和改善机器学习应用的公平性,研究人员提出了一系列公平性指标,这些指标有助于保障机器学习模型在不同个体... 详细信息

随着机器学习应用的日益普及,机器学习公平性问题引起了学术界和工业界的广泛关注,成为了可信人工智能的重要组成部分。为了评估和改善机器学习应用的公平性,研究人员提出了一系列公平性指标,这些指标有助于保障机器学习模型在不同个体、群体间的公平决策,并为改善和优化模型提供指导。但各界对于指标之间的区别与联系仍没有形成共识,对不同场景、不同任务的公平性定义没有明确的划分,公平性指标缺乏完善的分类体系。文中对公平性指标进行了全面的整理和归类,从指标的数学定义出发,根据是否基于概率统计将公平性指标分为两类,然后分别对这两类指标进行进一步的细粒度划分和阐述。为了便于读者理解和运用,结合一个实际案例,从适用场景和实现条件等方面指出各类指标的优势和面临的挑战,还结合数学定义讨论了指标之间的关系,并对未来趋势进行了展望。

关键词：机器学习机器学习公平性可信人工智能公平性指标公平决策

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彩色图像隐写分析研究进展

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网络与信息安全学报 2024年第4期10卷 49-62页

作者：徐萌罗向阳王金伟王昊数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京理工大学自动化学院江苏南京210014

传统的加密通信技术易被察觉,很难满足安全通信的需求。数字隐写术通过对载体修改来隐藏信息,可以实现隐蔽通信。但是,隐写术也可能被用于非法行为,使检测隐写术的隐写分析技术受到了越来越多的关注,因此隐写分析技术具有重大的研究意... 详细信息

传统的加密通信技术易被察觉,很难满足安全通信的需求。数字隐写术通过对载体修改来隐藏信息,可以实现隐蔽通信。但是,隐写术也可能被用于非法行为,使检测隐写术的隐写分析技术受到了越来越多的关注,因此隐写分析技术具有重大的研究意义。深度学习在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等领域取得了很多研究成果,给隐写分析带来了新机遇,提出了新挑战,促使隐写分析产生新思想、新方法。彩色图像是互联网传输过程中的主流载体。但现有的彩色图像隐写分析特征主要依赖于人工设计,且隐写分析特征将彩色图像当成3个独立的灰度图像,并未充分考虑彩色图像三通道间的内部联系,对载密图像的检测能力有待提高。深度学习在彩色图像隐写分析领域中的应用也处于初步阶段。因此在介绍隐写和隐写分析的概念、分类和研究意义,概述其研究现状后,重点介绍了几种针对彩色图像的隐写分析关键技术,对其进行对比和总结,并分析其发展趋势。

关键词：隐写术隐写分析深度学习彩色图像

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车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法

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计算机学报 2021年第12期44卷 2382-2405页

作者：许小龙方子介齐连永窦万春何强段玉聪南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东曲阜273199 斯威本科技大学计算机科学与软件工程系澳大利亚墨尔本3122 海南大学计算机与网络空间安全学院海口570228

边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户... 详细信息

边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度时空残差网络,D-SOAC在中心云预测出潜在的用户服务需求量,协同各边缘服务器获取本地车联网边缘计算环境的系统状态,输入边缘服务器上的本地行动者网络,得到该状态下的服务卸载策略.然后,本地评论家网络基于时序差分误差评价该服务卸载策略的优劣,并指导本地行动者网络进行网络参数的优化.优化一定步数后,边缘服务器将优化过的本地网络参数上传到位于中心云的全局网络,协同中心云进行网络参数的更新.最后,中心云将最新的参数推送回本地网络,从而不断对行动者评论家网络进行调优,获得服务卸载的最优解.基于来自现实世界的车载用户服务需求数据集的实验结果表明,在各种车联网边缘计算环境中,相比于四种现有的服务卸载算法,D-SOAC能够降低0.4%~20.4%的用户平均服务时延.

关键词：边缘计算车联网服务卸载深度时空残差网络异步优势行动者评论家

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“互联网+智库”的智库协同应急模式研究

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晋图学刊 2024年第2期 32-41页

作者：唐明伟秦宇豪朱翼毛芳芳南京审计大学计算机学院江苏南京211815 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

文章旨在实践解析“多方协同应急”的国家突发事件应急体系战略原则,构建一种联合多个智库,共同应对突发事件的协同应急模式。文章从技术角度剖析“互联网+”跨界融合理念的实现方法,依此创建了“互联网+智库”的智库协同应急模式,从智... 详细信息

文章旨在实践解析“多方协同应急”的国家突发事件应急体系战略原则,构建一种联合多个智库,共同应对突发事件的协同应急模式。文章从技术角度剖析“互联网+”跨界融合理念的实现方法,依此创建了“互联网+智库”的智库协同应急模式,从智库连接、信息协同和智库协同应急决策三个机制设计了该模式的运作方式,并给出了该模式的应用建议。应用该模式,理论上可以联合多个相关智库共同应对突发事件,从而为政府部门的应急工作提供科学有力的支持。

关键词： “互联网+” 智库协同协同应急

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基于DNN模型输出差异的测试输入优先级方法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 818-825页

作者：朱进陶传奇郭虹静南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京210016 计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心南京210016

深度神经网络测试需要大量的测试数据来保证DNN的质量,但大多数测试输入缺乏标注信息,而且对测试输入进行标注会带来高昂的人工代价。为了解决标注成本的问题,研究人员提出了测试输入优先级方法,筛选高优先级的测试输入进行标注。然而,... 详细信息

深度神经网络测试需要大量的测试数据来保证DNN的质量,但大多数测试输入缺乏标注信息,而且对测试输入进行标注会带来高昂的人工代价。为了解决标注成本的问题,研究人员提出了测试输入优先级方法,筛选高优先级的测试输入进行标注。然而,大多数优先级方法都受到有限情景的影响,例如难以筛选出高置信度的误分类输入。为了应对上述挑战,文中将差分测试技术应用于测试输入优先级,并提出了基于DNN模型输出差异的测试输入优先级方法(DeepDiff)。DeepDiff首先构建一个与原始模型具有相同功能的差分模型,然后计算测试输入在原始模型与差分模型之间的输出差异,最后为输出差异较大的测试输入分配更高的优先级。在实验验证中,我们对4个广泛使用的数据集和相应的8个DNN模型进行了研究。实验结果表明,在原始测试集上,DeepDiff的有效性比基线方法平均高出13.06%,在混合测试集上高出39.69%。

关键词：深度神经网络测试测试输入优先级差分测试模型输出差异

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多天线无线充电器的安全布置研究

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计算机科学 2024年第8期51卷 345-353页

作者：任美璇邓鹏赵悦汪笑宇王超戴海鹏吴黎兵武汉大学国家网络安全学院武汉430072 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 郑州大学网络空间安全学院郑州450001

多天线无线充电器的安全布置问题(SPINNER)涉及给定一组无线可充电设备和一组无线充电器,每个充电器都配备了多根有向天线,需确定其功率水平和策略(包括充电器的位置和天线方向),以最大化整体充电效用,并确保目标区域内任意位置均满足... 详细信息

多天线无线充电器的安全布置问题(SPINNER)涉及给定一组无线可充电设备和一组无线充电器,每个充电器都配备了多根有向天线,需确定其功率水平和策略(包括充电器的位置和天线方向),以最大化整体充电效用,并确保目标区域内任意位置均满足电磁辐射安全约束。文中考虑了两种场景,分别是具有给定位置集的多天线无线充电器的安全布置(SPINNER-G)和具有任意点的多天线无线充电器的安全布置(SPINNER-A)。首先,采用分段常数函数近似非线性充电功率函数,并将二维区域划分为有限数量的子区域,使得无限的电磁辐射安全约束减少为有限个。然后,针对SPINNER-G,提出了一种最大覆盖集提取方法,以限制无线充电器的方向。针对SPINNER-A,构造了最大相交情况,以限制充电器的位置和方向。文中提出了两种基于线性规划的贪心方案,分别求解SPINNER-G和SPINNER-A,近似比均为1/2-ε。仿真结果表明,所提算法在充电效用方面相比3种对比算法至少提高了54.2%。

关键词：多天线无线充电器有向充电安全布置充电调度近似算法

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基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型

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广西科学 2024年第5期31卷 1002-1010页

作者：徐雨芯曹建军王保卫翁年凤顾楚梅国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异... 详细信息

为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异性最大为目标,得到基分类器集合和对应特征子集集合。利用聚类方法将验证集划分为若干类,以验证集分类准确率最高为目标,为每簇验证集选择最优的基分类器子集和对应的特征子集。在测试阶段,对测试集进行聚类,仅比较每簇测试样本和每簇验证样本数据分布的最大均值差异值,减少运算时间。每簇测试样本在相似度最高的验证集所对应的特征子集集合和基分类器子集下进行预测,并根据不同权重基分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的必要性和优越性,将本文方法与传统集成学习方法进行对比,结果表明,本文方法在信噪比分别为10、5 dB的条件下,分类准确率均提升约5%,具有更好的分类效果和泛化性能。

关键词：特征选择动态选择性集成支持向量机蚁群优化算法辐射源个体识别二分类问题

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基于项目驱动的Web程序设计基础课程改革研究

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中国教育技术装备 2024年第10期 78-80,90页

作者：孙勇韦伟路红徐逸卿陈小云南京理工大学紫金学院计算机与人工智能学院南京210023 南京工业职业技术大学计算机与软件学院南京210023

针对传统Web程序设计基础教学中存在的理论知识讲授和实践能力培养脱节、教学内容陈旧、缺乏项目工程思维等问题,分析课程改革的必要性,探讨基于项目驱动的Web程序设计基础课程改革思路。通过分析实践项目的案例,详细阐述基于项目驱动的... 详细信息

针对传统Web程序设计基础教学中存在的理论知识讲授和实践能力培养脱节、教学内容陈旧、缺乏项目工程思维等问题,分析课程改革的必要性,探讨基于项目驱动的Web程序设计基础课程改革思路。通过分析实践项目的案例,详细阐述基于项目驱动的Web程序设计基础课程的教学模式和教学方法,并且对该教学模式进行评估和总结。实践结果表明,基于项目驱动的Web程序设计基础课程教学模式是一种有效的教学方法,学生能够深入理解并掌握Web程序设计的基本原理和技术,并且在实践中积累经验,提升综合素质和实际应用能力。

关键词：项目驱动 Web程序设计基础教学改革

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改进U-Net的风云四号卫星降水估计算法研究

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计算机工程与应用 2023年第11期59卷 285-293页

作者：黄杰张永宏马光义朱灵龙田伟南京信息工程大学自动化学院南京210044 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南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

针对强对流天气条件下利用卫星图像进行降水量估计时精度不高、时空分辨率低的问题,提出了一种改进U-Net的降水量估计算法。将U-Net模型的编码器通过残差模块与解码器相结合,使得模型参数可以共享,避免深层网络模型梯度消失的情况。在... 详细信息

针对强对流天气条件下利用卫星图像进行降水量估计时精度不高、时空分辨率低的问题,提出了一种改进U-Net的降水量估计算法。将U-Net模型的编码器通过残差模块与解码器相结合,使得模型参数可以共享,避免深层网络模型梯度消失的情况。在此结构基础上引入了空间金字塔模块进行多尺度特征提取,保留更多的图像特征,加强对细小降水云团信息的特征提取能力;引入了注意力机制模块,提取重要降水特征信息。实验结果表明,该算法在命中率、虚警率、相关系数分别为0.84、0.48、0.59;均方根误差、平均绝对误差分别为1.354 mm/h、0.432 mm/h。与PERSIANN-CNN、U-Net算法相比,有效地提升了降水量估计精度。与其他降水产品对比,能更好地识别出降水区。该算法可以实现近实时的降水估计,能够有效地提升降水估计精度,对低时间分辨率的降水估计研究具有一定的价值。

关键词：降水量估计风云四号卫星卷积神经网络语义分割

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