检索结果-内蒙古大学图书馆

汽车安全与节能学报 2022年第1期13卷 122-130页

作者：丁飞米冠宇童恩张楠暴建民张登银南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003 中国移动通信集团江苏有限公司南京210029

为改善道路交通监测和保证智能网联交通系统的安全、可靠与稳定运行,提出了在路侧边缘平台中基于多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型MCHRANet。该模型采用多通路的高分辨率网络的结构设计,保留高分辨率特征并保障识别准... 详细信息

为改善道路交通监测和保证智能网联交通系统的安全、可靠与稳定运行,提出了在路侧边缘平台中基于多通路高分辨率网络与注意力机制融合的车辆检测模型MCHRANet。该模型采用多通路的高分辨率网络的结构设计,保留高分辨率特征并保障识别准确率。融入注意力机制的特征融合方法,通过特征连接权重自学习实现多尺度特征的深度融合。各通路网络采用跳跃连接促进跨层特征融合,加速网络收敛,并利用公开数据集对车辆检测性能进行评估并验证。结果表明:所提模型的车辆检测性能优于3个传统模型,改进后的网络识别平均精度均值(mAP)指标接近95%,且对于不同场景下的检测具有良好的鲁棒性。

关键词：车辆检测高分辨率网络注意力机制特征融合跳跃连接

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说话人音频攻击与对抗技术研究综述

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 17-29页

作者：孙知信赵杰王恩良刘晨磊范连成刘畅南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心江苏南京210003 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 安徽南陵县邮政业发展中心安徽芜湖241399

文中概括了说话人音频攻击与对抗技术的最新进展。由于说话人音频攻击已经成为语音应用安全的严重威胁,以WaveNet、Transformer和GAN三种模型在音频攻击技术中的应用作为节点,分别介绍以其为基础的音频攻击技术。音频对抗技术则以涵盖... 详细信息

文中概括了说话人音频攻击与对抗技术的最新进展。由于说话人音频攻击已经成为语音应用安全的严重威胁,以WaveNet、Transformer和GAN三种模型在音频攻击技术中的应用作为节点,分别介绍以其为基础的音频攻击技术。音频对抗技术则以涵盖的攻击技术分为3类,分别是基础音频攻击、重放攻击和深度伪造攻击。系统地阐述了音频攻击与对抗技术的最新研究成果,并分析比较了各算法在不同条件下的优劣,同时还介绍了音频技术常用的数据集。最后结合该领域目前的研究现状,提出了说话人音频攻防对抗技术研究中亟待关注与研究的问题。

关键词：说话人音频音频伪造音频鉴伪音频数据集深度学习

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基于部分中继选择的能量收集双跳网络信息年龄优化

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信号处理 2023年第3期39卷 561-570页

作者：殷家祥贾向东颉满刚西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 中山大学计算机学院广东广州510006

针对传统中继协作网络传感器节点能量受限导致信息传输延迟较高的问题,将短包通信(SPC)和能量收集技术相结合,构建了一种双跳中继无线传感器网络模型。网络中源节点和中继均需从专用能量基站收集射频信号能量以保证信息的持续传输,中继... 详细信息

针对传统中继协作网络传感器节点能量受限导致信息传输延迟较高的问题,将短包通信(SPC)和能量收集技术相结合,构建了一种双跳中继无线传感器网络模型。网络中源节点和中继均需从专用能量基站收集射频信号能量以保证信息的持续传输,中继采用半双工解码转发协议将源节点发送的状态更新信息以短包形式传递到目的节点,利用中继选择策略与最大比合并技术提出了基于时效性的最早部分中继选择方案。考虑该网络信息的新鲜度,首先,分析了SPC传输性能,推导了中继和目的节点处的平均包错误率。其次,利用顺序统计量描述了源节点到中继端数据包的重传次数,基于更新过程理论推导了网络的平均信息年龄(AoI)表达式,并采用梯度下降方法优化了影响网络平均AoI的部分参数。最后,仿真分析结果表明,优化中继数量和数据包长度可以有效提高网络信息新鲜度,同时,通过对比优化部分参数得到的最优值与贪婪方法得到的最小化平均AoI理论值,可以验证部分中继协作方案在双跳状态更新网络中的可行性。

关键词：短包通信能量收集中继协作最早部分中继选择信息年龄

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基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

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信号处理 2022年第9期38卷 1912-1921页

作者：杨真真孙雪邵静杨永鹏南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学理学院江苏南京210023 南京信息职业技术学院网络与通信学院江苏南京210023

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并... 详细信息

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。

关键词：卷积神经网络医学图像分割偶数卷积多尺度注意力模块

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单光子成像技术研究进展综述

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计测技术 2025年

作者：王琴赵铎涵曹璐许韶峰刘家宁李剑南京邮电大学量子信息技术研究所南京邮电大学宽带无线通信与传感网教育部重点实验室

介绍了单光子成像技术的基本原理，分析了单光子成像技术高灵敏度、高时间分辨力与高光子利用率的优势。阐述了单点扫描单光子成像、多像素单光子成像的技术特点，论述了其在远距离成像、水下成像、复杂环境成像等领域的应用情况。介绍... 详细信息

介绍了单光子成像技术的基本原理，分析了单光子成像技术高灵敏度、高时间分辨力与高光子利用率的优势。阐述了单点扫描单光子成像、多像素单光子成像的技术特点，论述了其在远距离成像、水下成像、复杂环境成像等领域的应用情况。介绍了传统单光子成像算法、基于深度学习的单光子成像算法的原理，对比分析了不同算法在稀疏回波、强噪声、多峰信号条件下的应用效果。对单光子成像技术的未来发展方向进行展望，指出可通过应用创新性硬件系统、优化成像算法与跨学科技术融合等手段，进一步推动单光子成像技术向高准确性、高效率、智能化方向发展。

关键词：单光子成像计算成像深度学习三维重建

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AI预训练大模型发展综述

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2327-2337页

作者：蔡睿葛军孙哲胡冰徐玉华孙知信南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心南京210003 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室南京210003

本文首先介绍了AI预训练大模型相关的部分核心技术,其中包括Transformer架构和人类反馈强化学习技术以及近端策略优化技术;研究了通用大模型的发展,重点关注了基于Transformer-Decoder架构的GPT系列、LLaMA系列模型与基于Transformer-En... 详细信息

本文首先介绍了AI预训练大模型相关的部分核心技术,其中包括Transformer架构和人类反馈强化学习技术以及近端策略优化技术;研究了通用大模型的发展,重点关注了基于Transformer-Decoder架构的GPT系列、LLaMA系列模型与基于Transformer-Encoder架构的BERT、ALBERT、DeBERTa与RoBERTa模型,深入研究了它们的架构和训练方法,总结了它们的特点,探讨了其在不同领域中的应用;关注了垂直领域的大模型发展,如金融、医学、法学、自然科学和代码编程等领域.在金融领域,研究了BloombergGPT、GPT-InvestAR和TradingGPT模型;在医学领域,探讨了Med-PaLM和PMC-LLaMA等模型;在法学领域,分析了Lawformer和Chatlaw模型;在自然科学领域,介绍了华为云盘古气象大模型和FLUID-GPT模型;在代码编程领域,研究了CodeGeex和PanGu-Coder2模型.最后,对当前AI预训练大模型在知识产权、歧视、成本等方面的局限性与未来发展进行了讨论.

关键词：人工智能 AI大模型通用大模型垂直大模型

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基于多模态自适应融合的短视频虚假新闻检测

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计算机科学 2024年第11期51卷 39-46页

作者：朱枫张廷辉李鹏徐鹤南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

随着互联网和社交媒体的迅速发展,新闻的传播途径不再局限于传统的媒体渠道。语义丰富的多模态数据成为新闻的载体,虚假新闻也随之得到了广泛的传播。由于虚假新闻的泛滥会对个人以及社会产生难以预估的影响,针对虚假新闻的检测已经成... 详细信息

随着互联网和社交媒体的迅速发展,新闻的传播途径不再局限于传统的媒体渠道。语义丰富的多模态数据成为新闻的载体,虚假新闻也随之得到了广泛的传播。由于虚假新闻的泛滥会对个人以及社会产生难以预估的影响,针对虚假新闻的检测已经成为目前的研究热点。现有的多模态虚假新闻检测方法仅针对文本和图像数据,无法充分利用短视频中的多模态信息,且忽略了不同模态间的一致性和差异性特征,难以充分发挥多种模态融合的优势。为解决该问题,提出一种基于多模态自适应融合的短视频虚假新闻检测模型。首先对短视频中多模态数据进行特征提取,采用跨模态对齐融合获取不同模态间的一致性和互补性特征;然后根据不同模态特征对最终融合结果的贡献实现自适应融合;最后利用分类器实现虚假新闻检测。在公开的短视频数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、精确率、召回率和F1分数都高于当前的先进基线模型。

关键词：虚假新闻检测多模态短视频跨模态融合自适应融合

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基于可编辑医疗联盟链的数据安全管理方案

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计算机科学 2024年第S01期51卷 967-974页

作者：谭婧颀薛凌妍黄海平陈龙李逸轩南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

医疗数据的安全管理是确保患者隐私安全、有效开展医学诊疗与相关研究的关键。然而,现有的医疗数据管理方案大多存在透明度低、共享性差和无法保证患者隐私数据安全性的问题。通过设计一种“主-侧”链结构的可编辑区块链模型,提出了面... 详细信息

医疗数据的安全管理是确保患者隐私安全、有效开展医学诊疗与相关研究的关键。然而,现有的医疗数据管理方案大多存在透明度低、共享性差和无法保证患者隐私数据安全性的问题。通过设计一种“主-侧”链结构的可编辑区块链模型,提出了面向医疗联盟链的安全、可追责的医疗数据管理方案。该模型主链保存患者电子病历的最新信息,侧链记录历史修改证明,实现了数据管理的透明性和可追责性。引入变色龙哈希函数、秘密共享和可验证签名技术,只有通过验证的医疗机构的系统管理员才能够参与构建完整陷门,确保了医疗数据修改过程的正确性与安全性。经过安全性分析和相关实验模拟,该方案在计算开销、通信负载方面的性能较好,且在存储开销方面存在优势,表明了该方案的有效性和可行性。

关键词：数据管理联盟链可编辑区块链秘密共享数字签名

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基于更新质量检测和恶意客户端识别的联邦学习模型

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计算机科学 2024年第11期51卷 368-378页

作者：雷诚张琳南京邮电大学计算机学院南京210003 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210003

作为分布式机器学习,联邦学习缓解了数据孤岛问题,其在不共享本地数据的情况下,仅在服务器和客户端之间传输模型参数,提高了训练数据的隐私性,但也因此使得联邦学习容易遭受恶意客户端的攻击。现有工作主要集中在拦截恶意客户端上传的... 详细信息

作为分布式机器学习,联邦学习缓解了数据孤岛问题,其在不共享本地数据的情况下,仅在服务器和客户端之间传输模型参数,提高了训练数据的隐私性,但也因此使得联邦学习容易遭受恶意客户端的攻击。现有工作主要集中在拦截恶意客户端上传的更新。对此,研究了一种基于更新质量检测和恶意客户端识别的联邦学习模型umFL,以提升全局模型的训练表现和联邦学习的鲁棒性。具体而言,通过获取每一轮客户端训练的损失值来计算客户端更新质量,进行更新质量检测,选择每一轮参与训练的客户端子集,计算更新的本地模型与上一轮全局模型的相似度,从而判定客户端是否做出积极更新,并过滤掉负面更新。同时,引入beta分布函数更新客户端信誉值,将信誉值过低的客户端标记为恶意客户端,拒绝其参与随后的训练。利用卷积神经网络,分别测试了所提算法在MNIST和CIFAR10数据集上的有效性。实验结果表明,在20%~40%恶意客户端的攻击下,所提模型依旧是安全的,尤其是在40%恶意客户端环境下,其相比传统联邦学习在MNIST和CIFAR10上分别提升了40%和20%的模型测试精度,同时分别提升了25.6%和22.8%的模型收敛速度。

关键词：联邦学习客户端更新质量客户端信誉值恶意客户端识别客户端选择

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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第2期41卷 20-28页

作者：邓扬鑫赵夙朱晓荣南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数... 详细信息

随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗,用于将杂乱的数据转换成有用数据集;然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型;最后,以信号预测模型为基础,采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明,该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。

关键词： LTE 数据挖掘加权KNN 粒子群算法基站部署

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