检索结果-内蒙古大学图书馆

信息技术与信息化 2025年第4期 66-69页

作者：倪佳成南京审计大学计算机学院江苏南京211815

文本可读性用于评估一段文本的阅读难度,这一概念在教育和出版领域发挥着重要作用。针对目前中文文本可读性评估模型在捕捉文本深层次语义信息方面的不足,文章提出了一种基于XLNet-TB分层网络架构的中文文本可读性评估模型,该模型利用Ch... 详细信息

文本可读性用于评估一段文本的阅读难度,这一概念在教育和出版领域发挥着重要作用。针对目前中文文本可读性评估模型在捕捉文本深层次语义信息方面的不足,文章提出了一种基于XLNet-TB分层网络架构的中文文本可读性评估模型,该模型利用Chinese-XLNet预训练模型生成文本词向量表示,然后联合使用TextCNN与BiGRU模型提取文本语义特征,最终输入全连接层获得文本可读性评估分级结果。实验证明,该模型在汉语水平考试HSK真题数据集上的准确率达到了89.5%,验证了模型的有效性。

关键词：可读性评估深度学习 XLNet预训练模型卷积神经网络双向门控递归单元

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基于特征的社交网络恶意用户检测

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信息技术与信息化 2025年第2期 113-116页

作者：施雯青南京审计大学计算机学院江苏南京210000

近年来,恶意用户的检测问题已成为社交网络安全领域的研究热点。当前的恶意用户检测方法多依赖基于内容特征的构建,但随着用户隐私保护需求的日益增加以及恶意用户行为的隐蔽性,这种依赖单一特征的检测方法面临诸多挑战。为此,文章从多... 详细信息

近年来,恶意用户的检测问题已成为社交网络安全领域的研究热点。当前的恶意用户检测方法多依赖基于内容特征的构建,但随着用户隐私保护需求的日益增加以及恶意用户行为的隐蔽性,这种依赖单一特征的检测方法面临诸多挑战。为此,文章从多个角度利用节点交互行为、节点拓扑分布以及邻居聚合来进行特征构建;并且,创新性地提出了一个边缘检测模型,将边作为整体进行特征构建,通过利用节点之间边缘的特征来识别节点标签,有效提高了恶意用户检测的准确性。并基于真实数据集构建了多个分类器模型并进行评估,验证了不同特征构建方法的有效性。

关键词：社交网络拓扑分布邻居聚合边缘检测恶意用户检测

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一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法

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信息技术与信息化 2025年第4期 87-91页

作者：周少杰南京审计大学计算机学院江苏南京210000

随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混... 详细信息

随着移动应用功能迅速增长,安装包的体积也不断增大,导致手机经常因内存空间不足从而无法正常安装应用。代码混淆技术通过对Java字节码进行重构和修改,在提高程序安全性的同时也有利于减少应用体积。然而,目前主流的R8和ProGuard代码混淆器,其混淆规则众多,不同应用在不同混淆策略下,体积优化差距较大。为此,文章设计了一种基于粒子群算法的安卓应用体积优化方法。该方法以应用体积优化为目标,通过粒子群算法的速度更新和位置更新,搜索最佳策略,为Java字节码提供最合适的混淆规则组合。实验结果表明,该方法相对于R8和ProGuard混淆器的核心规则,能够获得8.3%的体积优化效果,有利于生成更小的安卓应用。

关键词：体积优化 R8 ProGuard 粒子群优化算法安卓应用

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在线开放式课程混合式教学模式探索与实践

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中国现代教育装备 2025年第1期 84-87页

作者：贺小容南京审计大学计算机学院江苏南京211815

混合式教学实现了线上学习与线下教学模式的优势互补。对数据库原理与应用课程开展混合式教学改革实践,从课程本身、教师、学生三个维度对既往的教学过程进行分析和总结,以教学改革、课程思政、信息技术等为手段,基于“共述、共景、共... 详细信息

混合式教学实现了线上学习与线下教学模式的优势互补。对数据库原理与应用课程开展混合式教学改革实践,从课程本身、教师、学生三个维度对既往的教学过程进行分析和总结,以教学改革、课程思政、信息技术等为手段,基于“共述、共景、共情”的“三共”课堂开展混合式教学改革并取得了相应成效。

关键词：混合式教学数据库原理与应用教学改革

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新质生产力背景下数智化审计人才培养的道、法、术

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会计之友 2025年第8期 102-106页

作者：徐超刘海燕南京审计大学计算机学院

随着新质生产力的发展,经济社会的数智化转型,高校审计人才培养正面临着新机遇与新挑战。文章基于“道、法、术”视角探讨了在新质生产力背景下数智化审计人才培养的底层逻辑和实践路径。在“道”的层面,要坚持立德树人,以学生全面发展... 详细信息

随着新质生产力的发展,经济社会的数智化转型,高校审计人才培养正面临着新机遇与新挑战。文章基于“道、法、术”视角探讨了在新质生产力背景下数智化审计人才培养的底层逻辑和实践路径。在“道”的层面,要坚持立德树人,以学生全面发展为根本,以解决审计行业面临的重大问题为依托,构建新质生产力背景下“三位一体”的数智化审计人才培养目标。在“法”的层面,重新审视三个关键“关系”,包括计算机与审计的关系定位、计算机学科知识和审计知识的实质性融合、学科知识学习与解决现实问题的关系。在“术”的层面,着力探索“五维融合”的数智化审计人才培养新体系,包括构建“横向破壁、交叉融合”的课程教学体系,探索“逐层进阶、多维融合”的实践教学体系,推进“产教融合、互利共赢”的协同育人机制,打造“理实融合、复合交叉”的跨学科师资队伍,完善“融合共享、弹性开放”的教学管理模式,为新质生产力发展提供高水平人才支撑。

关键词：新质生产力数智化审计人才培养教学改革

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审计知识图谱的自动化构建——基于实体关系抽取的方法改进

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财会月刊 2025年第10期46卷 34-39页

作者：徐超刘子硕周立云黄佳佳南京审计大学计算机学院中国石油化工集团

本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析，通过优化OneRel模型架构，创新性引入审计语义特征处理机制，形成审计实体关系抽取（Audit-OneRel）模型，突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数... 详细信息

本文聚焦于非结构化审计文本的智能分析，通过优化OneRel模型架构，创新性引入审计语义特征处理机制，形成审计实体关系抽取（Audit-OneRel）模型，突破了传统实体关系识别技术瓶颈。实验采用DuIE通用数据集与面向审计领域的指令评测数据集进行双重验证，发现改进模型对复杂文本的三元组提取能力显著增强。研究表明，改进模型通过结构化特征增强与审计领域的语义适配性，能有效提升审计知识图谱的构建质量，为风险预警与决策分析提供可靠数据支撑。基于上市公司财务数据的案例实证表明，该模型在审计线索发现与异常关联识别方面具有实践优势，为推进审计智能化转型提供了创新路径。

关键词：审计知识图谱实体关系抽取 OneRel 改进模型

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基于注意力网络的小样本高速铁路接触网异常检测

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铁道技术标准(中英文) 2025年第1期7卷 47-53,60页

作者：秦加辉陈圣堂吴泽彬徐洋詹天明章来胜丁道华舒青青王静怡南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段江苏南京210011 南京审计大学计算机学院江苏南京211815

针对高速铁路接触网异常检测的问题,提出基于注意力网络的小样本高速铁路接触网异常检测方法。该方法能够在有限的缺陷标注数据情况下,通过有效利用大规模非高速铁路领域数据来提升模型的泛化能力,并通过接触网数据进行迁移学习从而达... 详细信息

针对高速铁路接触网异常检测的问题,提出基于注意力网络的小样本高速铁路接触网异常检测方法。该方法能够在有限的缺陷标注数据情况下,通过有效利用大规模非高速铁路领域数据来提升模型的泛化能力,并通过接触网数据进行迁移学习从而达到接触网异常检测的目的。在实际检测过程中,证明了小样本检测方法的可行性和有效性。这一方法将为高速铁路接触网异常检测提供强大支撑,在缺陷样本稀少的情况下,提高接触网异常检测的精度和效率。

关键词：注意力网络小样本学习接触网异常检测迁移学习

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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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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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基于多角度对比学习的属性网络异常检测

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计算机工程与应用 2024年第19期60卷 167-177页

作者：李保珍孔倩文苏雨薇南京审计大学计算机学院南京211815

传统属性网络的异常检测多基于自监督对比学习,存在着异常节点类型较少、对比学习角度单一等不足。基于“节点-节点”对比和“节点-子图”对比,提出了一种多角度对比学习属性网络异常检测的ADMC(anomaly detection on attribute network... 详细信息

传统属性网络的异常检测多基于自监督对比学习,存在着异常节点类型较少、对比学习角度单一等不足。基于“节点-节点”对比和“节点-子图”对比,提出了一种多角度对比学习属性网络异常检测的ADMC(anomaly detection on attribute network by multi-angle contrastive learning)模型。主要创新工作有:在原有结构和属性异常的基础上,进一步细化为四种节点异常类型,并在属性网络中对其进行量化测度;利用“节点-节点”的节点级对比获得二重联接信息,利用“节点-子图”的跨节点级对比获得局部连接信息,并构建了二者互为补充的多角度对比学习模型。基于社交媒体及引文文献等数据集,与基于自监督对比学习(CoLA)模型相比较的实验结果表明,ADMC模型能够丰富异常数据的类型,提升属性网络异常检测的精确性。

关键词：属性网络异常检测对比学习

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