检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2023年第2期33卷 64-70页

作者：邓辉张洁南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

黑色素瘤的早期诊断对提高患者的五年生存率至关重要。针对临床上使用皮肤镜检查黑色素瘤费时、费力的问题,提出一种基于迁移学习和改进的ResNet50模型的黑色素瘤分类模型MC-Net(Melanoma Classification-Net)。首先,为了降低数据集样... 详细信息

黑色素瘤的早期诊断对提高患者的五年生存率至关重要。针对临床上使用皮肤镜检查黑色素瘤费时、费力的问题,提出一种基于迁移学习和改进的ResNet50模型的黑色素瘤分类模型MC-Net(Melanoma Classification-Net)。首先,为了降低数据集样本分布不均匀以及毛发遮挡信息带来的影响,进行数据增强;对ResNet50的输入主干重新进行了设计,用常规卷积和深度可分离卷积的组合代替原来的7×7大卷积核;对残差块进行了优化,使用GELU函数替代ReLU函数,并将特征相加后的激活层移到残差块内部,同时去除了部分BN层和激活层;向网络中添加CA注意力机制,使得网络更加关注目标的关键信息,从而抑制其他无用信息;结合迁移学习,利用在ImageNet上预训练权重初始化网络并在数据集上进行微调训练,得到最终黑色素瘤分类模型。实验结果表明,所改进的结构对模型性能提升具有显著效果,MC-Net模型在准确率和F1指标上达到94.87%和95.01%,经过迁移学习得到的最终分类模型在数据集上进行测试,获得了95.4%的准确率和95.6%的F1值,均优于其他网络。

关键词：黑色素瘤 ResNet50 注意力机制 GELU 数据增强迁移学习

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基于节点重要性和模块度优化的社团划分算法

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计算机技术与发展 2023年第4期33卷 126-131页

作者：张梦园李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

与无权网络相比,加权网络能够反映节点间关系的强弱,赋予复杂网络更加明确的物理意义,因此加权网络的社团划分具有重要的现实意义。为了提高加权网络社团划分的准确度,设计了一种基于节点重要性和模块度优化的加权网络社团划分算法IMWC... 详细信息

与无权网络相比,加权网络能够反映节点间关系的强弱,赋予复杂网络更加明确的物理意义,因此加权网络的社团划分具有重要的现实意义。为了提高加权网络社团划分的准确度,设计了一种基于节点重要性和模块度优化的加权网络社团划分算法IMWCD。首先,将每个节点初始化为一个社团,并借鉴度中心性和PageRank的评价思想,综合节点自身信息及其邻居节点信息来计算节点重要性;然后,按节点重要性的升序遍历节点,以模块度增益最大为原则将目标节点移入相应社团中,直至各节点不需要再移动;再以各个社团为节点重新构建网络,新网络中边的权重为两个新节点对应社团的权重之和;重复以上过程,直至网络的模块度不再变化。在LFR人工基准网络数据集和High-energy theory、Astrophysics和Condensed matter等真实加权网络上的实验结果表明,IMWCD算法的社团划分质量比同类型的算法有所提升,并且具有线性时间复杂度,能适用于大规模加权网络的社团划分。

关键词：加权网络社团划分节点重要性模块度优化 BGLL算法

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以太坊智能合约的漏洞自动化修复技术研究

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计算机技术与发展 2023年第2期33卷 110-118页

作者：傅紫薇沈子牛陈云芳张伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

以太坊等公链上的智能合约可以实现各种去中心化应用,但频发的安全事件导致用户的财产遭受威胁。智能合约安全问题极大地影响用户对去中心化应用的信任度,且链上信息具有不可篡改的特性,使得智能合约在部署前的安全审计和漏洞修复过程... 详细信息

以太坊等公链上的智能合约可以实现各种去中心化应用,但频发的安全事件导致用户的财产遭受威胁。智能合约安全问题极大地影响用户对去中心化应用的信任度,且链上信息具有不可篡改的特性,使得智能合约在部署前的安全审计和漏洞修复过程必不可少,但当前的安全研究大多聚焦于智能合约漏洞检测技术。文章首先介绍了智能合约相关背景并比较了其与传统应用程序的差异,提出了包含漏洞识别和补丁生成两大关键步骤的智能合约部署前漏洞自动化修复流程,然后分析并阐述了常见的漏洞类型和漏洞检测技术,深入讨论了基于字节码和源码生成智能合约常见漏洞补丁的研究进展,最后对智能合约漏洞补丁生成技术面临的有效性、成本、可扩展性等性能问题以及漏洞自动修复技术的未来方向进行了展望。

关键词：区块链安全以太坊智能合约漏洞检测自动化修复

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一种基于RippleNet模型的推荐精度提高方法

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计算技术与自动化 2023年第4期42卷 125-130页

作者：安文涛陈珊珊南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

RippleNet模型引入向量表示的同时充分利用实体连接关系,挖掘高阶语义,实现精准推荐,但并没有充分考虑到数据的重要性。通过构建概念图谱的最大子网,消除数据的冗余,提高RippleNet模型的推荐精度。利用构建最大子网的思想,通过最大子网... 详细信息

RippleNet模型引入向量表示的同时充分利用实体连接关系,挖掘高阶语义,实现精准推荐,但并没有充分考虑到数据的重要性。通过构建概念图谱的最大子网,消除数据的冗余,提高RippleNet模型的推荐精度。利用构建最大子网的思想,通过最大子网以消除原始数据冗余。处理冗余数据后,对比原始数据,在Top-k场景中不同k值的平均准确率提高1%,在CTR点击率预测场景下所得到的平均AUC值从91.3%提高到91.9%。实验表明,通过提取最大子网可以提高推荐精度。

关键词：知识图谱 RippleNet推荐模型复杂网络子网抽取

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基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法

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软件导刊 2023年第7期22卷 44-50页

作者：马燕楠顾磊南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对食肉植物算法容易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度不高的问题,提出一种基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法。首先,在种群初始化时加入反向学习策略提升初始种群质量,使种群可更快收敛至全局最优解;然后在种群陷入局部... 详细信息

针对食肉植物算法容易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度不高的问题,提出一种基于反向学习与邻域变异的食肉植物优化算法。首先,在种群初始化时加入反向学习策略提升初始种群质量,使种群可更快收敛至全局最优解;然后在种群陷入局部最优时加入邻域变异机制提升种群多样性,达到跳出局部最优的目的。最后,将所提算法与5种群智能优化算法进行比较,并在10种测试函数的10、30和50维上进行相关实验。实验表明,所提算法在求解精度和收敛速度上均具有更好的表现,验证了算法的优越性,以期为食肉植物算法的优化提供参考与借鉴。

关键词：食肉植物优化算法反向学习邻域变异群智能优化混合算法

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基于知识图谱的大数据类课程PBL教学实践

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计算机教育 2023年第12期 325-330页

作者：刘强徐小龙赵龙龙陈明凯南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对大数据课程在教学中面临的内容变化快、学生学习积极性弱等诸多问题,提出融合课程知识图谱和PBL教学模式的大数据课程教学方案,介绍如何基于多种教学资源构建课程知识图谱,以及如何以问题为核心设计基于知识图谱的理论教学和项目驱... 详细信息

针对大数据课程在教学中面临的内容变化快、学生学习积极性弱等诸多问题,提出融合课程知识图谱和PBL教学模式的大数据课程教学方案,介绍如何基于多种教学资源构建课程知识图谱,以及如何以问题为核心设计基于知识图谱的理论教学和项目驱动的教学新模式,并从课程思政、质量评估、反馈优化等方面说明教学实践的效果。

关键词：大数据云计算知识图谱虚拟化 PBL

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传感数据应用于学习分析的研究综述

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现代教育技术 2022年第4期32卷 31-39页

作者：肖婉季一木刘尚东刘强南京邮电大学教育科学与技术学院江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

在智能时代,各种智慧教育场所、移动智能终端和可穿戴设备中内置的传感器可以对教育过程中学习者的生理信息、行为动作、学习场所等数据进行捕捉,为全方位、情境性、过程性的学习分析提供了条件。基于此,文章采用系统性文献综述法,对51... 详细信息

在智能时代,各种智慧教育场所、移动智能终端和可穿戴设备中内置的传感器可以对教育过程中学习者的生理信息、行为动作、学习场所等数据进行捕捉,为全方位、情境性、过程性的学习分析提供了条件。基于此,文章采用系统性文献综述法,对51篇利用传感数据开展学习分析的实证研究文献进行分析,以揭示传感数据应用于学习分析的研究现状,探究基于传感数据的学习分析研究内容及其实证效果,并在此基础上探讨传感数据应用于学习分析的挑战和建议,以期为相关教育研究者与实践者提供教学设计与优化的实证参考。

关键词：传感数据学习分析系统性文献综述

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基于强化学习的自动化Windows域渗透方法

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网络与信息安全学报 2023年第4期9卷 104-120页

作者：占力戈沙乐天肖甫董建阔张品昌南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

Windows域为用户之间的资源共享及信息交互提供统一的系统服务,在便利内网管理的同时带来了巨大的安全隐患.近年来,针对域控制器的各式攻击层出不穷,实现自动化渗透能够灵活检测Windows域中存在的漏洞威胁,保障办公网络安全稳定地持久运... 详细信息

Windows域为用户之间的资源共享及信息交互提供统一的系统服务,在便利内网管理的同时带来了巨大的安全隐患.近年来,针对域控制器的各式攻击层出不穷,实现自动化渗透能够灵活检测Windows域中存在的漏洞威胁,保障办公网络安全稳定地持久运行,其核心是高效挖掘环境内可行的攻击路径.为此,将渗透测试过程进行强化学习建模,通过智能体与域环境的真实交互发现漏洞组合,进而验证有效的攻击序列;基于主机对渗透进程的贡献差异,减少强化学习模型中非必要的状态与动作,优化路径选择策略,提升实际攻击效率;使用状态动作删减、探索策略优化的Q学习算法筛选最优攻击路径,自动验证域环境中所有可能的安全隐患,为域管理员提供防护依据.实验针对典型内网业务场景展开测试,从生成的13种高效攻击路径中筛选最优路径,通过与相关研究成果对比,突出了所提方法在域控权限获取、主机权限获取、攻击步长、收敛性以及时间代价等方面的性能优化效果.

关键词： Windows域渗透测试强化学习攻击路径

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人工智能与高等教育联袂下理工科高等教育反思:认知的确定性与不确定性

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大学教育 2025年第7期 20-26,38页

作者：李德强蒋凌云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 南京邮电大学通达学院江苏扬州225127

人工智能在看似出色的性能表现下极具不确定性,可能对教师教学与学生学习效果产生难以预料的影响,尤其是对抽象思维等能力要求更高的理工类学科。文章通过阐述人工智能认知的确定性与不确定性,分析人工智能数据处理和高效算法的确定性... 详细信息

人工智能在看似出色的性能表现下极具不确定性,可能对教师教学与学生学习效果产生难以预料的影响,尤其是对抽象思维等能力要求更高的理工类学科。文章通过阐述人工智能认知的确定性与不确定性,分析人工智能数据处理和高效算法的确定性对教育的正面与负面影响,分析因人工智能认知边界、决策不可理解等不确定性而造成的教育问题,强调认知不确定性在激发创新思维方面的作用,提出了以提升认知水平为根本、以提高创新力为核心,构建智能化、人性化并重的理工科教学方法,以期有助于人工智能与高等教育的深度融合。

关键词：人工智能理工科教育人工智能认知创新思维

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基于目标规划的定日镜场设计

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数学建模及其应用 2024年第1期13卷 67-75页

作者：刘佳雪姚遥陈锐叶军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

针对定日镜场的优化设计问题,首先通过求解太阳的方位角和高度角,确定各定日镜的俯仰角和方位角,从而计算定日镜在不同时刻的光学效率,重点关注投影法求解阴影遮挡效率、光线追踪法和蒙特卡洛算法求解集热器截断效率等指标,建立了整个... 详细信息

针对定日镜场的优化设计问题,首先通过求解太阳的方位角和高度角,确定各定日镜的俯仰角和方位角,从而计算定日镜在不同时刻的光学效率,重点关注投影法求解阴影遮挡效率、光线追踪法和蒙特卡洛算法求解集热器截断效率等指标,建立了整个定日镜场的年平均输出热功率模型.在此基础上,通过调整吸收塔的位置以及定日镜的位置、数量和尺寸等变量,使单位面积镜面年平均输出热功率最大化,建立了单目标优化模型.由于变量数量庞大,采用遗传算法先只对定日镜的位置进行初步求解,发现定日镜的分布大致呈同心圆形态,在此基础上,利用变步长遍历进一步精确求解,最终得到了定日镜场的最优分布.

关键词：光学效率蒙特卡洛算法单目标优化遗传算法定日镜

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