检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2024年第4期34卷 70-75页

作者：仲林伟陈丹伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

在深度学习时代,目标检测方法不断发展,且在良好的视觉环境中已经具有较高的水平。但是,在特殊天气下,常规的目标检测方法的检测性能大幅下降,甚至失效,而特殊天气环境的行车安全一直是社会广泛关注的问题。为了解决上述问题,该文主要... 详细信息

在深度学习时代,目标检测方法不断发展,且在良好的视觉环境中已经具有较高的水平。但是,在特殊天气下,常规的目标检测方法的检测性能大幅下降,甚至失效,而特殊天气环境的行车安全一直是社会广泛关注的问题。为了解决上述问题,该文主要设计了一个目标检测器的模型,即引入循环解纠缠、自蒸馏方法的改进YOLO模型。在循环解纠缠模块,从输入图像中循环提取域不变特征,通过循环操作,可以在不依赖域相关注释的情况下,提高图像域特征和域不变特征的解缠能力;在自蒸馏模块,以提取到的域不变特征为教师对象,进一步提高泛化能力。并且该检测器在只有一个源域进行训练的情况下,面对许多未曾训练过的目标域上仍然表现良好,提高了检测器在未知域的鲁棒性。实验验证了模型在各种天气下城市场景目标检测的效果,实验数据表明,该方法优于基线约8百分点,相比基线方法获得了性能提升。

关键词：深度学习目标检测特殊天气循环解纠缠自蒸馏域不变特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于更新质量检测和恶意客户端识别的联邦学习模型

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

共性化和个性化有机融合的课程思政教育研究与实践——以微型计算机接口技术课程为例

引用

大学教育 2024年第23期 72-77页

作者：周宁宁邓玉龙南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

传统的课程思政教育往往侧重于共性化教育,而个性化教育相对不足,影响了课程思政教育的效果。文章研究了共性化和个性化有机融合的课程思政教育,并在信息安全专业微型计算机接口技术课程中进行了实践。课程思政教育改革前后的问卷调查... 详细信息

传统的课程思政教育往往侧重于共性化教育,而个性化教育相对不足,影响了课程思政教育的效果。文章研究了共性化和个性化有机融合的课程思政教育,并在信息安全专业微型计算机接口技术课程中进行了实践。课程思政教育改革前后的问卷调查结果表明,进行课程思政教育改革后,学生对思政话题的兴趣度和满意度都有了很大提高,同时学生关注的思政元素范围更广,思考问题更加全面,对信息安全专业的认可度有了很大的提升。

关键词：课程思政教育共性化个性化信息安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于矩阵补全的智能电网数据隐私保护方案

引用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第2期42卷 103-110页

作者：王德庆许建南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对智能电网中不同信任域间的数据隐私保护问题,提出了一种基于矩阵补全的智能电网数据隐私保护方案。该方案从少量节点产生的模糊值子集中估计出原始数据相关子空间,通过矩阵补全来修复相关矩阵中的缺失元素。为保证数据隐私,通过添... 详细信息

针对智能电网中不同信任域间的数据隐私保护问题,提出了一种基于矩阵补全的智能电网数据隐私保护方案。该方案从少量节点产生的模糊值子集中估计出原始数据相关子空间,通过矩阵补全来修复相关矩阵中的缺失元素。为保证数据隐私,通过添加一种与原始数据具有相同统计特性的噪声来增加随机扰动。仿真结果表明,该方案具有较好的隐私保护效果和数据可用性,同时能够有效降低智能电网中的通信开销。

关键词：智能电网隐私保护矩阵补全数据扰动

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分层立方体网络在NoC线性阵列中的最优嵌入

引用

计算机科学 2023年第4期50卷 249-256页

作者：过汝燕王岩樊建席樊卫北苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京邮电大学计算机学院南京210003

随着大数据时代的到来,大规模计算的需求使得人们对芯片性能的要求日益提高,片上网络(Network-on-Chip,NoC)作为芯片内部以网络通信为中心的互连结构,在通信的各个方面实现了良好的平衡。NoC组件的物理布局及互连方式对芯片的总体性能(... 详细信息

随着大数据时代的到来,大规模计算的需求使得人们对芯片性能的要求日益提高,片上网络(Network-on-Chip,NoC)作为芯片内部以网络通信为中心的互连结构,在通信的各个方面实现了良好的平衡。NoC组件的物理布局及互连方式对芯片的总体性能(如信号延迟、电路成本等)有着很大的影响,因芯片面积有限,最小化连接组件的导线总长度,即最小化线长,被作为芯片设计的重点。分层立方体网络(Hierarchical Cubic Network,HCN)具有通信延迟低、可靠性和扩展性高等优点,而线性阵列是NoC常用的拓扑结构之一,将分层立方体网络移植到线性阵列上,就可以在线性阵列上模拟分层立方体网络的结构和算法。图嵌入是实现网络移植的关键技术。在图嵌入中,最小化导线总长度的目标可以通过求解具有最小线长的最优嵌入来达成。文中主要研究了分层立方体网络在线性阵列中的最优嵌入问题。首先,通过研究分层立方体网络的最优集,提出了分层立方体网络在线性阵列中的一种嵌入方案hel,并证明在嵌入方案hel下的线长相比其他嵌入方案下的线长是最小的,即hel为最优嵌入;然后给出了嵌入hel下线长的精确值以及一个时间复杂度为O(N)的嵌入算法,其中N为n维分层立方体网络的顶点数且N=22n;其次,还给出了分层立方体网络在NoC上的线性物理布局算法;最后,通过对比实验评估了嵌入hel的性能。

关键词：片上网络图嵌入线长分层立方体网络线性阵列

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图神经网络和改进自注意网络的会话推荐

引用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2022年第5期42卷 91-100页

作者：盛强成卫青南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

基于会话推荐旨在根据用户当前会话和历史会话预测用户的下一次点击。现有的会话推荐系统大多数基于当前会话建立局部偏好来预测用户行为,而低估了会话全局序列蕴含的信息。同时多数推荐系统忽略了会话交互序列的相对位置关系。针对这... 详细信息

基于会话推荐旨在根据用户当前会话和历史会话预测用户的下一次点击。现有的会话推荐系统大多数基于当前会话建立局部偏好来预测用户行为,而低估了会话全局序列蕴含的信息。同时多数推荐系统忽略了会话交互序列的相对位置关系。针对这些问题,提出了一种基于图神经网络与改进自注意力网络融合的会话推荐模型(GNN-SAP)。GNN-SAP通过GNN与注意力机制来提取当前会话节点的局部偏好,通过改进自注意网络来捕获会话节点的全局偏好;同时在会话节点中加入可学习的位置嵌入,来更好地把握用户兴趣变化的过程。最终,通过线性融合全局偏好和局部偏好的方式来预测行为。通过大量的实验验证了GNN-SAP模型在常用的稀疏、密集数据集和不同评价指标上都优于现有的会话推荐方法,并且通过对GNN-SAP不同组件的消融实验验证了通过将基于GNN短期偏好和基于改进自注意力的全局偏好融合的有效性。

关键词：基于会话推荐图神经网络自注意力机制可学习的位置嵌入

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于主动式混合教学模式的程序设计类课程改革

引用

计算机教育 2025年第5期 201-205页

作者：许棣华南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

针对当前混合式教学中面临的问题,分析主动式混合教学的理论基础和核心要素,提出基于主动式混合教学模式的程序设计类课程改革思路,以高级语言程序设计课程为例,从教学设计、组织与评价、资源与学习空间建设、课程思政考核等方面介绍具... 详细信息

针对当前混合式教学中面临的问题,分析主动式混合教学的理论基础和核心要素,提出基于主动式混合教学模式的程序设计类课程改革思路,以高级语言程序设计课程为例,从教学设计、组织与评价、资源与学习空间建设、课程思政考核等方面介绍具体改革实践过程,最后说明课程改革效果。

关键词：主动式混合教学教学模式程序设计类课程课程改革

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

联邦学习中防御投毒攻击的客户端筛选策略

引用

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第6期44卷 53-64页

作者：徐鹤张迪李鹏季一木南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学网络安全与可信计算研究所江苏南京210023 江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心江苏南京210023

联邦学习是一种解决数据孤岛问题的方法,但随着攻击模型的不断进化,敌手可能在训练过程中注入有害参数,导致模型训练效果下降。为了增强联邦学习模型训练过程的安全性,设计了一种面向联邦学习投毒攻击的客户端筛选策略。在该策略中,利... 详细信息

联邦学习是一种解决数据孤岛问题的方法,但随着攻击模型的不断进化,敌手可能在训练过程中注入有害参数,导致模型训练效果下降。为了增强联邦学习模型训练过程的安全性,设计了一种面向联邦学习投毒攻击的客户端筛选策略。在该策略中,利用基于差分隐私指数机制的评分函数来动态更新权重参数。首先,为每个客户端分配一致的权重参数;然后,将每一轮训练的效果作为评估标准进行量化,并将量化结果传递至所构建的更新函数中;接着,服务器根据这些更新后的权重参数,筛选出适合参与本轮训练的客户端,并对这些客户端上传的训练模型进行聚合。整个流程反复进行多轮次,最终得出一个有效可靠的训练模型。最后,通过实验验证了所提策略在面对敌手投毒攻击下的可行性。

关键词：联邦学习投毒攻击差分隐私指数机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

带鲁棒性的子分组多重Schnorr签名方案

引用

网络与信息安全学报 2024年第4期10卷 132-142页

作者：张振琦朱秋池王志伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

共识机制是区块链系统的核心技术,但是目前的共识机制存在3个问题,即共识效率低、可靠性和安全性低、计算复杂度高。针对这些问题,提出了一种新的子分组多重Schnorr签名方案,该方案既拥有Schnorr数字签名密码体制的计算复杂度低优势,又... 详细信息

共识机制是区块链系统的核心技术,但是目前的共识机制存在3个问题,即共识效率低、可靠性和安全性低、计算复杂度高。针对这些问题,提出了一种新的子分组多重Schnorr签名方案,该方案既拥有Schnorr数字签名密码体制的计算复杂度低优势,又拥有子分组多重签名的优势(它可以从集合的全体成员中选择不定数量的成员组成子分组,以代替群组产生多重签名,由于子分组是不可预知的,因此可以有效避免出现Byzantine叛徒,提高了方案的安全性,解决了共识机制存在的可靠性和安全性低、计算复杂度高的问题)。该方案引入了公共第三方(PTP,public third party),PTP由可自动公开执行的智能合约充当,完全公开透明,不仅可以抵御流氓密钥攻击,还减少了签名过程的总通信轮次和时间开销,解决了共识机制存在的共识效率低问题。同时,详细证明了该方案具有鲁棒性,可以提高共识机制的安全性;基于离散对数假设,该方案在随机预言模型下具有不可伪造性。理论分析和实验结果证明,该方案拥有更小的公钥长度、私钥长度、单签名长度和多重签名长度,拥有更少的通信轮次,签名生成算法和验证签名算法的时间开销更小,应用在共识机制上具有更优越的性能。

关键词： Schnorr签名多重签名鲁棒性离散对数假设随机预言模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

IRS辅助的UAV无线传感网络数据采集优化方案

引用

信号处理 2024年第6期40卷 1041-1051页

作者：贾向东张鑫原帅前李月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

针对无线传感网络海量数据采集导致的信息低时效与系统高能耗问题,提出一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)数据采集优化方案。其中,多个带有缓冲区的地面传感器收集环境信息... 详细信息

针对无线传感网络海量数据采集导致的信息低时效与系统高能耗问题,提出一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)数据采集优化方案。其中,多个带有缓冲区的地面传感器收集环境信息,能量受限的UAV在IRS协助下采集传感器的状态更新。通过联合考虑系统信息新鲜度与UAV的推进能耗,对UAV的3D飞行轨迹、地面传感器调度与IRS配置进行联合优化,构建平均信息年龄(Age of Information,AoI)与推进能耗加权和优化问题;然后将该非凸优化问题建模为马尔可夫决策过程,并提出基于深度强化学习算法对基于曼哈顿城市模拟环境下的UAV数据采集过程进行优化训练。最终得到UAV的优化3D飞行轨迹与IRS的优化配置。仿真结果表明,所提优化算法可在提高信息新鲜度的同时有效降低系统能耗。当IRS反射单元数量相同时,系统性能相较基准方案最高提升约50.64%。证明了所提数据采集方案的优越性与IRS提高系统性能的有效性。

关键词：信息年龄无人机 3D轨迹优化智能反射面深度强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：