检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第4期36卷 1435-1460页

作者：沈阚黄凯锋陈碧欢彭鑫复旦大学计算机科学技术学院上海200433

Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库,极大地提高了开发者的开发效率和质量.第三方库开发者通过对代码底层的封装,使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能,从而快速完成开发任务.然而,第三方库API不会保持恒定不变... 详细信息

Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库,极大地提高了开发者的开发效率和质量.第三方库开发者通过对代码底层的封装,使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能,从而快速完成开发任务.然而,第三方库API不会保持恒定不变.由于缺陷修复、代码重构、功能新增等,第三方库代码会不断更新.更新后部分API发生了不兼容的更改,从而导致上层应用运行异常终止或者产生不一致的结果.因此,Python第三方库API的兼容性问题已成为目前开源生态中亟需解决的问题之一.目前已有相关研究工作对Python第三方库API兼容性问题展开研究,但兼容性问题原因的分类覆盖不够完全,无法输出兼容性问题的细粒度原因.为此,对Python第三方库API兼容性问题的表现形式和产生原因开展了实证研究,并针对性提出了Python不兼容API的静态检测方法.首先,针对flask库和pandas库的总共6个版本对,通过收集版本更新日志、运行回归测试相结合的方法,共收集108个不兼容API对.接着,对收集到的数据开展实证研究,总结了Python第三方库API兼容性问题的表现形式和产生原因.最后,提出了一种基于静态分析技术的Python不兼容API的检测方法,输出句法层面的不兼容API问题产生原因.在4个常用Python第三方库的共计12个版本对上进行了实验评估,结果表明检测方法具有良好的有效性、泛化性、时间性能、空间性能以及易用性.

关键词： Python 静态分析第三方库 API兼容性问题版本演化

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磁共振无线充电技术:进展与展望

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 232-255页

作者：王馨语周王球周颢李向阳中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线... 详细信息

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线充电领域的研究热点,拥有更为广阔的应用前景.为此,大致回顾了磁共振无线充电技术的发展历程并对其相关背景概念进行了简要概述.对近年的磁共振无线充电技术相关研究进行了系统梳理,并基于设计动机和技术实现从反馈通信、优化调度、感知应用、安全保障4个角度出发,详细总结了对应工作的基本原理、实施方法等核心内容,为后续的研究提供了有效参考.其中,根据传输方式将反馈通信方面工作分为两大类,根据系统结构将优化调度方面工作分为两大类,根据应用场景从三大类介绍感知应用方面工作,根据保障对象将安全保障方面工作分为三大类.最后在上述工作的基础上,讨论了磁共振无线充电技术现有工作的可改进之处,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：磁共振无线充电反馈通信优化调度感知应用安全保障

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基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统研究与实现

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情报科学 2025年

作者：胡智鹏刘颖王静茹北华大学计算机科学技术学院

【目的/意义】社交媒体中蕴含大量预警情报，但其杂乱无序的数据使情报挖掘具有挑战。智能技术的应用为社交媒体挖掘预警情报提供了可能。【过程/方法】本文构建一套基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统，通过多源异构数据采集、文... 详细信息

【目的/意义】社交媒体中蕴含大量预警情报，但其杂乱无序的数据使情报挖掘具有挑战。智能技术的应用为社交媒体挖掘预警情报提供了可能。【过程/方法】本文构建一套基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统，通过多源异构数据采集、文本特征建模、事件检测识别、情感计算、传播预测等技术实现对社交媒体中预警情报的智能化挖掘。【结果/结论】研究验证了所构建系统的有效性，智能技术可以赋能社交媒体预警情报的主动发现和利用，为危机事件的预警提供新途径。【创新/局限】该研究的创新之处在于将人工智能技术融入情报挖掘流程，实现了社交媒体大数据向情报资产的高效转化。目前核心算法效果仍有提升空间，可视化呈现手段有待加强。

关键词：智能技术社交媒体预警情报情报挖掘人工智能

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一种双视角下的社区检测算法

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复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：骆凯宾晟孙更新青岛大学计算机科学技术学院

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多... 详细信息

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多尺度的社区结构，更精确地识别社区边界。实验表明，与多种现有的社区检测模型相比，MBCD模型在处理非重叠与重叠社区检测任务时展现出显著性能提升，证实了其在提升社区检测效能方面的有效性和优越性。

关键词：社区检测图卷积网络社区结构稳定性节点相似性

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素阶数域上的高效格基数字签名方案

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软件学报 2025年第2期36卷 776-804页

作者：董怡帆方博越梁志闯赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 密码科学技术全国重点实验室北京100878

随着量子计算的快速发展,特别是Shor量子算法及其变体的优化进步,当前基于大整数分解和离散对数问题的经典公钥密码体制将面临颠覆性的影响.为了应对量子攻击,学界开始对后量子密码学的研究,其中基于格的后量子密码方案因其在安全、效... 详细信息

随着量子计算的快速发展,特别是Shor量子算法及其变体的优化进步,当前基于大整数分解和离散对数问题的经典公钥密码体制将面临颠覆性的影响.为了应对量子攻击,学界开始对后量子密码学的研究,其中基于格的后量子密码方案因其在安全、效率、带宽等方面的均衡表现和良好的可扩展性而成为后量子密码的主流技术路线.目前,基于格的后量子密码方案大多使用分圆环,尤其是二次幂分圆环作为底层代数结构.但分圆环中具有丰富的子域、自同构、环同态等代数结构,容易遭受针对性攻击.基于具有“高安全性、素数阶、大Galois群和惰性模数”特点的素阶数域,设计出后量子数字签名方案Dilithium-Prime,并给出推荐参数集.然而,素阶数域的一个显著缺点是无法直接使用快速数论变换(NTT)算法进行高效的多项式乘法,导致素阶数域上的密码方案性能较差.为此,设计素阶数域上的NTT算法和小多项式乘法,实现素阶数域上高效的多项式乘法.最后,为方案的关键算法设计常数时间无分支实现方法,给出方案的C语言实现,并与其他方案进行对比.实验结果表明,在同一安全等级下,与分圆环上的数字签名方案CRYSTALS-Dilithium推荐参数相比,Dilithium-Prime方案的公钥尺寸、私钥尺寸、签名尺寸分别降低1.8%、10.2%、1.8%,签名算法效率提高11.9%,密钥生成算法、验证算法所需时间分别为CRYSTALS-Dilithium方案的2.0倍和2.5倍,但不同于CRYSTALS-Dilithium,Dilithium-Prime方案具有抵抗针对分圆环的密码攻击的优越特性;与2023年韩国后量子密码算法竞赛中提出的基于素阶数域的签名方案NCC-Sign推荐参数相比,在相同的安全等级和带宽条件下,Dilithium-Prime方案的密钥生成算法、签名算法、验证算法的速度分别提升至4.2倍、35.3倍、7.2倍,实现兼顾高效性和安全性的素阶数域签名算法.

关键词：后量子密码格密码素阶数域数字签名方案快速数论变换小多项式乘法

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素阶数域上的高效紧凑NTRU密钥封装方案

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软件学报 2025年第2期36卷 747-775页

作者：梁志闯赵旭阳方博越赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 密码科学技术国家重点实验室北京100036

基于格(特别是NTRU格)设计后量子密钥封装方案是格密码领域的主流方向之一.现有多数格密码方案基于分圆环构造,但分圆环饱含丰富的代数结构导致这些方案容易遭受相关攻击.一个可选的且更安全的代数结构是大Galois群、素数阶、基于素理... 详细信息

基于格(特别是NTRU格)设计后量子密钥封装方案是格密码领域的主流方向之一.现有多数格密码方案基于分圆环构造,但分圆环饱含丰富的代数结构导致这些方案容易遭受相关攻击.一个可选的且更安全的代数结构是大Galois群、素数阶、基于素理想的数域(简称为素阶数域).NTRU-Prime是一个基于素阶数域的备受青睐的NTRU密钥封装方案,且早已经在国际标准OpenSSH中默认应用.旨在设计出比NTRU-Prime性能更优的素阶数域上NTRU密钥封装方案.首先,梳理分圆环的安全隐患,特别是针对2次幂分圆环的系列攻击,同时展示出素阶数域在抵御这些攻击方面的安全优势.接着,基于素阶数域提出NTRU密钥封装方案CNTR-Prime,并给出详细的相关分析和参数集.然后,提出一种伪梅森数不完整NTT,它能有效计算CNTR-Prime中关于素阶数域的多项式乘法.此外,还提出一种改进的伪梅森数约减算法,并将它应用在伪梅森数不完整NTT中.它在软件实现方面比Barrett约减快2.6%,在硬件实现方面比Montgomery约减和Barrett约减快2–6倍.最后,提供CNTR-Prime的C语言实现,并与其他同类方案进行全面对比.结果表明,与SNTRU-Prime相比,CNTR-Prime在安全强度、带宽和实现效率上有优势,其中CNTR-Prime-761的经典和量子安全强度都比SNTRU-Prime-761的高19 bit,密文尺寸降低8.3%,密钥生成算法、密钥封装算法和解封装算法分别快25.3倍、10.8倍和2.0倍.实际上,CNTR-Prime-653的经典和量子安全强度已可与SNTRU-Prime-761相媲美,且CNTR-Prime-653的带宽降低13.8%,密钥生成算法、密钥封装算法和解封装算法分别快33.9倍、12.6倍和2.3倍.所提工作可为后续同类型的格密码方案的设计、分析和优化实现提供重要参考.

关键词：格密码后量子密码数论研究单元(NTRU) 素阶数域密钥封装方案数论变换模约减软件实现

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ViTAU:基于Vision transformer和面部动作单元的面瘫识别与分析

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工程科学学报 2025年第2期47卷 351-363页

作者：高嘉蔡文浩赵俊莉段福庆青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 北京师范大学人工智能学院北京100875

面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可... 详细信息

面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可行,为诊断提供了一种更准确和客观的方式.目前的研究主要集中关注面部的整体变化,而忽略了面部细节的重要性.面部不同部位对识别结果的影响力并不相同,这些研究尚未对面部各个区域进行细致区分和分析.本项研究引入结合Vision transformer(ViT)模型和动作单元(Action unit,AU)区域检测网络的创新性方法用于面瘫的自动识别及区域分析.ViT模型通过自注意力机制精准识别是否面瘫,同时,基于AU的策略从StyleGAN2模型提取的特征图中,利用金字塔卷积神经网络分析受影响区域.这一综合方法在YouTube Facial Palsy(YFP)和经过扩展的Cohn Kanade(CK+)数据集上的实验中分别达到99.4%的面瘫识别准确率和81.36%的面瘫区域识别准确率.通过与最新方法的对比,实验结果展示了所提的自动面瘫识别方法的有效性.

关键词： Transformer 面部动作单元多分辨率特征图生成器热力图回归

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图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 30-44页

作者：郭佳霖智敏殷雁君葛湘巍内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022

卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存... 详细信息

卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项,高效地发挥出各自的亮点,在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点,并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展,并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析,从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究,展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向,并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。

关键词：卷积神经网络(CNN) 视觉Transformer 混合模型图像处理深度学习

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神经机器翻译中课程学习研究综述

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 334-343页

作者：胡春月斯琴图王斯日古楞内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022

课程学习作为一种新兴技术,近年来逐渐受到关注,它符合人类的学习习惯,由简到难、由浅至深。其核心思想是让模型从简单的、基础的概念开始学习,逐渐过渡到更复杂、更高层次的内容。在神经机器翻译中,课程学习作为一种训练策略,旨在帮助... 详细信息

课程学习作为一种新兴技术,近年来逐渐受到关注,它符合人类的学习习惯,由简到难、由浅至深。其核心思想是让模型从简单的、基础的概念开始学习,逐渐过渡到更复杂、更高层次的内容。在神经机器翻译中,课程学习作为一种训练策略,旨在帮助模型按照一定规律学习。课程学习现已被证明可以加速模型收敛,提高模型翻译质量和稳定性。从机器学习的角度介绍了课程学习的定义及其基础框架,并进一步探讨了课程学习在神经机器翻译领域中的应用。从样本难度评估与模型训练调度策略两个方面,详细阐述了预定义课程学习和动态课程学习两种方法。预定义课程学习通过事先确定样本的难度顺序,引导模型从简单到复杂的任务逐步学习;而动态课程学习则依据模型当前的学习状态动态调整样本的难度,提供了更灵活的训练方式。分析了课程学习在神经机器翻译领域的未来研究趋势,并提出了三个值得进一步探索的研究方向。

关键词：课程学习神经机器翻译难度评估训练调度

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用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 250-260页

作者：连哲殷雁君米增智敏徐巧枝内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022

场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文... 详细信息

场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络AIRPNet。模型基于ResNet50特征提取网络,将常规卷积替换为可变形卷积以适应不规则文本特征,并调整block堆叠数使得各层携带的特征更加合理。采用RFP的递归思想更充分地融合多层特征,设计非对称迭代细化预测模块构建更为准确的概率图,可微分二值化后处理重构文本实例边界。针对非对称迭代细化预测模块,设计多种结构进行探究。为评估提出模型的有效性,在三个数据集上与最先进的主流模型进行对比,在ICDAR2015、MSRA-TD500和CTW1500数据集中,分别取得88.7%、88.4%和84.9%的F-measure,实现或接近SOTA性能。实验结果表明,提出模型能够捕获较为准确的概率图,从而构建较为完整的文本边界框。

关键词：文本检测递归金字塔非对称卷积迭代细化预测可微分二值化

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