检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2025年第5期 1207-1215页

作者：朱海婷孙虎何高峰张璐李男南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略，导致难以快速缓解网络拥塞等问题，本文在PIE算法的基础上，提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE,改善PIE对数据流的细粒度处理，加强拥塞控制效... 详细信息

针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略，导致难以快速缓解网络拥塞等问题，本文在PIE算法的基础上，提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE,改善PIE对数据流的细粒度处理，加强拥塞控制效果.C-PIE利用布谷鸟哈希表的快速查询和高负载率特性，并根据应用需求将其改进为布谷鸟计数器，作为流量测量模块引入到PIE中.这一变化使得数据流的关键信息能够被有效存储并实现高效频次查询，从而实现了对数据流的细粒度识别，并在网络拥塞时执行差异化丢包策略.NS3仿真平台上的实验结果表明，C-PIE算法在保持近似吞吐量性能的同时，相较于RED、CoDel和PIE算法，表现出更低的平均队列长度和数据包往返时延，并维护了更高的公平性和更好的稳定性.

关键词：主动队列管理拥塞控制比例积分控制器布谷鸟哈希差异化丢包

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基于多模态数据对比学习的重度抑郁症表征学习方法

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 12-21页

作者：顾恒马迪马越邵伟张礼南京林业大学信息科学技术学院/人工智能学院江苏南京210042 江苏卫生健康职业学院中西医结合学院江苏南京210018 南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院江苏南京210016

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与... 详细信息

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与昂贵的标注成本,构建能够利用多模态数据的无监督学习方法十分必要。为了满足上述需求,提出了一种基于影像与基因多模态表格数据对比学习的表征学习方法(multimodal tabular data with contrastive learning,MTCL),该模型利用了静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)和单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)数据,无需数据的任何标签信息。为了增强可解释性,模型先通过特征提取模块将rs-fMRI和SNP数据转换为表格类型结构,再通过多模态表格数据对比学习模块对多模态数据进行融合,并获得融合后的数据表征。在重度抑郁症(major depression disorder,MDD)数据上,文中提出的方法能够有效提升MDD诊断性能。此外,MTCL方法结合了模型归因方法挖掘与MDD相关的影像和遗传生物标记物,提高了模型的可解释性,有助于研究人员对疾病发病机制的理解。

关键词：对比学习多模态数据模型归因重度抑郁症诊断模型

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车辆边缘计算中基于最小化成本的任务卸载算法

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软件导刊 2025年第2期24卷 107-113页

作者：万家欢鲁蔚锋仲峰磊贾建刚南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023 国铁吉讯科技有限公司北京100081

受益于物联网技术和边缘计算技术的快速发展,车辆边缘计算逐渐成为研究热点。然而在车联网中,终端车辆受限于自身计算能力和通信资源,难以执行计算密集或低延迟要求的应用程序,因而有效的车辆边缘任务卸载策略至关重要。此外,虽然任务... 详细信息

受益于物联网技术和边缘计算技术的快速发展,车辆边缘计算逐渐成为研究热点。然而在车联网中,终端车辆受限于自身计算能力和通信资源,难以执行计算密集或低延迟要求的应用程序,因而有效的车辆边缘任务卸载策略至关重要。此外,虽然任务卸载可以为用户带来收益,但是也会产生额外的任务卸载成本,而任务卸载成本是服务购买者最关心的问题之一。考虑了任务卸载成本问题,采用李雅普诺夫优化方法保证了任务队列的稳定性,在最终求解过程中,将任务卸载成本问题转化为TSP问题,并基于模拟退火算法,提出了最小化成本的任务卸载算法,并进行求解。实验结果表明,相比于其他卸载算法,MCTOA可降低25%的任务卸载成本,同时增加了近20%的系统吞吐量,在车联网任务卸载成本问题上,该算法能够保证任务队列的稳定性,最小化任务卸载成本。

关键词：车辆边缘计算任务卸载李雅普诺夫优化模拟退火算法

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基于相机感知的域自适应行人重识别模型

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模式识别与人工智能 2024年第5期37卷 383-397页

作者：杨章静吴数立黄璞杨国为南京审计大学计算机学院南京211815

针对行人重识别在损坏场景下训练集和测试集分布差距过大、背景复杂度过高和噪声种类过多导致识别性能过低的问题,提出基于相机感知的域自适应行人重识别模型,引入并充分利用相机信息,在训练阶段对齐不同摄像机的图像分布,在测试阶段利... 详细信息

针对行人重识别在损坏场景下训练集和测试集分布差距过大、背景复杂度过高和噪声种类过多导致识别性能过低的问题,提出基于相机感知的域自适应行人重识别模型,引入并充分利用相机信息,在训练阶段对齐不同摄像机的图像分布,在测试阶段利用时序信息进行排序优化,减少训练集和测试集分布差异带来的影响,有效应对背景复杂度和噪声种类的问题.模型不仅从数据集处理角度有效减轻损坏图像的影响,还对排序优化进行二次加权,显著提高其在损坏场景中的性能.在Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03数据集上的实验表明文中模型的有效性.

关键词：行人重识别损坏场景时序信息批量标准化

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基于树莓派的智能化垃圾分类系统

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物联网技术 2025年第6期15卷 113-115,119页

作者：谭瑞鸿刘宇杰刘杭江畅南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210003

随着人们环境保护意识的提升和对资源可持续利用需求的增加,垃圾分类成为了社会发展的必要环节。文中提出了基于树莓派的智能化垃圾分类系统,利用树莓派4B作为核心控制单元,结合定制的CSI摄像头进行图像识别,通过GPIO接口驱动舵机完成... 详细信息

随着人们环境保护意识的提升和对资源可持续利用需求的增加,垃圾分类成为了社会发展的必要环节。文中提出了基于树莓派的智能化垃圾分类系统,利用树莓派4B作为核心控制单元,结合定制的CSI摄像头进行图像识别,通过GPIO接口驱动舵机完成自动分拣,并且根据实际的垃圾产生数据合理节省材料。该设计较好地实现了垃圾分类系统的小型化与低成本,实现了智能化的垃圾分类。实验结果表明,该设计能够成功完成垃圾自动分类,且分类准确度高,成本较低,使用便捷,拥有较好的实际应用价值。

关键词：图像识别垃圾分类树莓派深度残差网络智能垃圾桶物联网

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基于多层感知机模型的长三角水稻种植区净生态系统碳通量模拟

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高原气象 2025年第1期44卷 191-200页

作者：席闻阳何建军王智麟郭立峰李亚荣中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室/中国气象局大气化学重点开放实验室北京200081 海南大学海洋科学与工程学院海南海口570228 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 兰州大学大气科学学院甘肃兰州730000

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的... 详细信息

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的相关性最强,其次与湿度相关参量(饱和水汽压差、相对湿度)等呈现较强的相关性。同时,NEE与太阳辐射、气温、湿度因子、风速和摩擦速度的相关性呈现明显的昼夜变化。基于上述分析,本文利用NEE和气象观测数据构建了长三角水稻下垫面多层感知机(Multilayer perceptron,MLP)NEE模拟模型,评估了模型的模拟效果及其时空稳定性。构建的MLP模型能较好地拟合NEE,训练集模拟的NEE与观测值的相关系数达到0.88,均方根误差为5.34μmol·m^(-2)·s^(-1);MLP模型在模拟长三角水稻季NEE时表现良好,在东台和寿县站点的模拟NEE结果与观测值的相关系数均高于0.78,模型具有较好的时空稳定性;MLP模型模拟白天平均NEE的效果好于夜间平均NEE的效果。研究结果揭示了影响水稻碳循环的主要气象因子,为认识长三角水稻种植区碳循环时空分布特征提供支撑,对准确评估全球和区域碳通量具有重要意义。

关键词：机器学习 MLP模型 NEE 长江三角洲地区水稻种植区

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基于大语言模型的重大慢病健康管理信息系统构建

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计算机研究与发展 2025年

作者：吴天星曹旭东毕胜陈亚蔡平强沙航宇漆桂林王昊奋东南大学计算机科学与工程学院新一代人工智能技术与交叉应用教育部重点实验室(东南大学) 东南大学法学院江苏亚寰软件股份有限公司南京大学医学院同济大学创意设计学院

随着全球人口老龄化和生活方式的变化，慢性病（慢病）的管理和治疗变得日益重要.慢病包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等，它们通常需要长期甚至终身的健康管理，其核心在于制定和执行长期的健康计划，包括合理饮食、适量运... 详细信息

随着全球人口老龄化和生活方式的变化，慢性病（慢病）的管理和治疗变得日益重要.慢病包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等，它们通常需要长期甚至终身的健康管理，其核心在于制定和执行长期的健康计划，包括合理饮食、适量运动、定期检查和用药管理等.近年来，大语言模型在医疗领域取得了一定的进展，但并未关注慢病健康管理领域，因此在个性化健康管理建议方面缺乏对中国特定饮食习惯和文化背景的深入理解，在处理数字信息方面的能力有限.为解决这些问题，构建了基于大语言模型的重大慢病健康管理信息系统.其中，通过整合慢病基础知识、健康管理指导原则以及实际的健康管理计划作为领域数据，训练蜻蜓大模型作为系统的核心，用于健康相关问题的有效回答.此外，系统引入了工具增强策略，通过调用工具增强蜻蜓大模型对健康数据中数字信息的处理能力.同时，系统采用了基于不确定性知识图谱的检索增强生成技术，进一步提升蜻蜓大模型在答复慢性病管理相关问题时的精确性和可信度.对基于大语言模型的重大慢病健康管理信息系统的测试实验显示，蜻蜓大模型在健康管理对话中的表现明显优于其他大语言模型，并验证了工具增强与检索增强方法的有效性.

关键词：信息系统大语言模型健康管理慢病检索增强生成

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变压器温度预测模型的开发和部署研究

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电脑与信息技术 2025年第2期33卷 91-95页

作者：杨超姚瑶颜宇鸿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邮电大学高性能计算与大数据处理研究所南京邮电大学外国语学院

随着人工智能技术的发展，电力行业借助技术手段实现变压器温度预测成为现实。电力设备中变压器是十分重要的设备，对变压器进行温度检测和预测得到越来越多的重视。通过数据分析，发现变压器温度随时间呈现有规律的波动，这符合深度学... 详细信息

随着人工智能技术的发展，电力行业借助技术手段实现变压器温度预测成为现实。电力设备中变压器是十分重要的设备，对变压器进行温度检测和预测得到越来越多的重视。通过数据分析，发现变压器温度随时间呈现有规律的波动，这符合深度学习中循环神经网络的应用场景，选取深度学习中长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络模型对变压器温度变化进行建模。为了实现模型服务化，设计并开发了基于Kubernetes和容器的通用深度学习模型部署平台，可对多个深度学习模型进行部署和管理。实验结果表明，LSTM网络模型在实验数据集上的多项评估指标均优于BP神经网络模型，这说明LSTM网络模型能够更深入地挖掘样本长时空序列中温度变化的规律，深度学习模型部署平台可以有效完成变压器温度预测模型部署。

关键词：变压器温度预测深度学习 LSTM 模型部署 Kubernetes

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针对煤岩体稳定性预测的声发射分形特征研究

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电子器件 2025年第1期48卷 218-222页

作者：李晶杨勇南京审计大学计算机学院江苏南京211815 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221140 东南大学水声信号处理教育部重点实验室江苏南京210096

根据煤岩体失稳产生的声发射(AE)信号的混沌特性,提出了一种对信号波形分形(WFD)的分析方法,推导了波形分形维数的计算公式,采用混合蛙跳算法(WFD-SFLA)对公式参数进行优化。结合两种典型破裂模式下声发射实验数据,探讨了波形分形维数... 详细信息

根据煤岩体失稳产生的声发射(AE)信号的混沌特性,提出了一种对信号波形分形(WFD)的分析方法,推导了波形分形维数的计算公式,采用混合蛙跳算法(WFD-SFLA)对公式参数进行优化。结合两种典型破裂模式下声发射实验数据,探讨了波形分形维数与短时释放能量的指数关系,采用支持向量机训练44种特征向量,建立煤岩稳定性评价模型。理论分析和实验结果表明:该声发射信号的分形特征实现了对岩体破裂过程的全面详细描述,明显提高了煤岩稳定性预测的精确度和降低了复杂度。

关键词：分形维数声发射失稳破裂岩体稳定性

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纹影法探究液体流场的压缩系数

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大学物理实验 2025年第2期38卷 25-31页

作者：曲蔚淳金佳贤杨光辉陈睿佳孟文娟李斌南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023 南京邮电大学理学院江苏南京210023

为了克服传统测量技术的局限性,实现液体压缩系数的定量测量,通过结合超声波表征技术和纹影成像技术,设计并实现了一套高精度、非接触式的液体压缩系数测量系统。该系统利用计算机图像处理技术,显著提升了实验数据的精度,并有效排除了... 详细信息

为了克服传统测量技术的局限性,实现液体压缩系数的定量测量,通过结合超声波表征技术和纹影成像技术,设计并实现了一套高精度、非接触式的液体压缩系数测量系统。该系统利用计算机图像处理技术,显著提升了实验数据的精度,并有效排除了测量过程中的外界干扰。引入了机器学习,基于神经网络算法深入分析了化学溶液的压缩系数与其密度和超声波波长之间的内在联系,并构建了相应的预测模型。研究结果为液体物理性质的精密测量提供了新的实验方法,同时为相关领域的进一步研究和实际应用提供了坚实的数据支撑和理论基础。

关键词：纹影成像法液体压缩系数非接触式测量机器学习算法

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