检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 886-914页

作者：吴建生李艳兰黄冲闵卫东南昌大学数学与计算机学院江西南昌330031 南昌大学软件学院江西南昌330047 南昌大学信息化办公室江西南昌330031 南昌大学元宇宙研究院江西南昌330031 江西省智慧城市重点实验室(南昌大学) 江西南昌330031

多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带... 详细信息

多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带来了许多困难.无监督多视图特征选择无需样本标记信息,从多个视图源的原始高维特征中学习更紧凑、更准确的特征表示以提高数据分析的效果,在多视图数据处理领域起着重要作用.根据已有的无监督多视图特征选择模型的工作机制的异同,对这些模型进行归纳和总结,分析其中存在的不足,并指出未来研究的方向.

关键词：多视图数据无监督特征选择聚类结构保持流数据

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基于生成式人工智能的图像视频生成方法综述及展望

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年第3期37卷 361-384页

作者：张璐瑶杨帅汪文靖高翔刘家瑛北京大学王选计算机研究所北京100871

视觉生成在艺术、娱乐等创意领域,以及医学影像和数字出版等关键领域起到越来越重要的作用,生成式人工智能在视觉生成方面的发展有望彻底改变人们与视觉数据的交互方式.文中首先介绍深度学习时代下经典的生成模型框架,根据视觉生成输入... 详细信息

视觉生成在艺术、娱乐等创意领域,以及医学影像和数字出版等关键领域起到越来越重要的作用,生成式人工智能在视觉生成方面的发展有望彻底改变人们与视觉数据的交互方式.文中首先介绍深度学习时代下经典的生成模型框架,根据视觉生成输入条件的不同,重点梳理了近年来几类重要的图像生成模型和方法,包括无条件图像生成、类别生成图像、文字生成图像和图像转换方法,并介绍了它们在图像编辑方面的应用;然后根据训练数据要求的不同,详细总结近年来以扩散模型为代表的视频生成和编辑模型及相应的优缺点;再介绍目前经典的图像生成和视频生成数据集和常用的评价标准;最后总结现阶段视觉生成面临的数据获取、推理效率、长视频生成、视频可控生成、安全等方面的挑战,展望未来的研究方向.

关键词：生成式人工智能扩散模型图像生成视频生成

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结合轴向增强Transformer与CNN双编码的医学图像分割方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：熊岚堃张桂梅刘晖群马尚可南昌航空大学计算机视觉研究所江西省肿瘤医院胸内科

结合Swin Transformer与CNN的混合模型被证明是医学图像分割的有效方法，但混合模型中2种网络提取的特征存在语义鸿沟，直接融合导致模型的分割精度不理想. 并且Swin Transformer在patch内部的像素层面建模能力不足. 针对上述问题， ... 详细信息

结合Swin Transformer与CNN的混合模型被证明是医学图像分割的有效方法，但混合模型中2种网络提取的特征存在语义鸿沟，直接融合导致模型的分割精度不理想. 并且Swin Transformer在patch内部的像素层面建模能力不足. 针对上述问题，提出结合轴向增强Transformer与CNN双编码的医学图像分割方法. 对于特征间的语义鸿沟问题，在编码阶段引入特征融合模块，使用交叉融合、跨域增强和通道空间注意力模块对2种网络提取的特征进行有效融合，保持语义的一致性和有效性，以增强模型表达能力; 对于Swin Transformer的像素层面建模能力不足问题，使用轴向增强Transformer编码器，从高度和宽度2个维度考虑像素之间的相关性，提高模型在像素层面的建模能力，从而提高分割精度. 在GlaS， MoNuSeg， JSRT和ISIC2018这4个医学图像数据集上进行实验，并与主流分割模型进行比较，结果表明，所提方法在不同的数据集中均获得最优Dice， IoU，精确率和召回率，可用于多种医学图像的分割.

关键词： Transformer 卷积神经网络双编码器图像分割医学图像

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稳定性特征选择研究综述

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 81-95页

作者：刘梓萱杜建强罗计根黄强贺佳李益雯秦紫瑜江西中医药大学计算机学院南昌330004 南昌大学南昌330031 江西中医药大学中医人工智能重点研究室南昌330004

特征选择在高维数据预处理中扮演着重要角色,通过从原始特征集中挑选出最有利于模型性能提升的特征,可以有效地降低数据维数,提高模型的准确性和降低过拟合风险。稳定性是特征选择领域中一个不容忽视的关键研究内容,它指的是特征选择方... 详细信息

特征选择在高维数据预处理中扮演着重要角色,通过从原始特征集中挑选出最有利于模型性能提升的特征,可以有效地降低数据维数,提高模型的准确性和降低过拟合风险。稳定性是特征选择领域中一个不容忽视的关键研究内容,它指的是特征选择方法对训练样本的微小扰动具有一定的鲁棒性。深入剖析了特征选择过程中产生不稳定性的多重成因;系统归纳并对比了多种提升稳定性的方法,详细阐述了各类方法的目标和评估标准及其独特优势和潜在缺陷;详尽介绍了评估特征选择稳定性的指标的性质,并对稳定性指标进行解析和细致分类;探讨了稳定性特征选择领域存在的问题及对未来的展望,以期为后续的研究和实践提供有价值的参考。

关键词：特征选择稳定性度量集成特征选择不稳定性

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面向卫星星座的多地面站系统链路分配策略

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北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1224-1233页

作者：姜逸飞何婉霞刘文正吴树范魏骁莫乾坤上海交通大学航空航天学院上海200240 上海航天计算机技术研究所上海201101 上海航天系统工程研究所上海201101

针对大规模卫星星座开展通信资源的研究,随着多个低轨星座的成功构建,标志着大规模卫星星座的商用化已经开始。这类大规模卫星星座可以同时兼顾低时延、广覆盖和大流量的优点。高效利用地面站资源成为大规模卫星星座研究的技术瓶颈,针... 详细信息

针对大规模卫星星座开展通信资源的研究,随着多个低轨星座的成功构建,标志着大规模卫星星座的商用化已经开始。这类大规模卫星星座可以同时兼顾低时延、广覆盖和大流量的优点。高效利用地面站资源成为大规模卫星星座研究的技术瓶颈,针对该问题,提出多星及多站拓扑结构,并结合链路时间资源,提出星地链路时间模型。同时,提出时隙插入策略,以多地面站的整体链路效能作为优化目标,得到多星及多站链路时间表。通过与随机策略和贪婪策略的性能对比,验证了所提策略的可行性和优越性。

关键词：卫星星座地面站资源分配网络拓扑通信链路

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ACC:一种敏捷的数据中心网络拥塞控制技术

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中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 46-63页

作者：袁郭苑路远周仁杰董德尊彭伟国防科技大学计算机学院长沙410028 西北核技术研究所西安710024

面对日益复杂且随时间迅速变化的数据中心网络流量,基于带内网络遥测(in-network telemetry,INT)信息的拥塞控制技术面临诸多挑战.一方面,现有的较为成熟的算法主要依赖接收方的ACK(acknowledge)包反馈INT信息到发送方来获得链路负载信... 详细信息

面对日益复杂且随时间迅速变化的数据中心网络流量,基于带内网络遥测(in-network telemetry,INT)信息的拥塞控制技术面临诸多挑战.一方面,现有的较为成熟的算法主要依赖接收方的ACK(acknowledge)包反馈INT信息到发送方来获得链路负载信息,由于ACK包的反馈时延是RTT(round trip time)级别的,发送方在流传输的第1个RTT内无法获得INT信息.另一方面,现有的算法普遍缺乏在流传输完成时对网络空闲带宽的抢占,因而网络不可避免地会出现带宽浪费.本文深入探索基于INT信息的拥塞控制技术,有效打破了RTT级别的流控时间屏障,缓和了带宽浪费,提出了一种超精准、高效的拥塞控制算法—ACC(agile congestion control).与现有较为成熟的基于INT信息的拥塞控制算法HPCC(high precision congestion control)相比,ACC格外关注流传输的第1个RTT,在此期间利用交换机将路径拥塞信号传回发送方,能够对网络拥塞做出更敏捷的反应.此外,ACC关注网络中长流对带宽的抢占能力,能够帮助长流提前感知空闲带宽,从而降低网络传输的尾延迟.大量的实验验证了ACC方案的性能,实验结果显示在保持与HPCC一致的高吞吐量的基础上,ACC能够有效降低队列长度和流尾延迟.具体来说,在大规模Clos网络拓扑中,当工作负载为WebServer,负载强度为0.6时,与HPCC相比,ACC能够将平均队列长度减少9.6%,将第95百分位流完成时间减少29.7%.

关键词：数据中心网络拥塞控制带内网络遥测(INT) 带宽抢占交换机主机协同

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基于开源模式的产学研协同新机制探索与实践

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中国科学院院刊 2025年第3期40卷 465-470页

作者：包云岗中国科学院计算技术研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院

DeepSeek通过开源模式在全球大规模快速扩散，让各界审视开源的价值与意义。文章提出开源是一种凝聚共识、组织高密度人才的有效方式，因为开源背后存在客观规律的支撑，包括开源符合打破知识垄断、促进知识传播的社会学规律，开源符合... 详细信息

DeepSeek通过开源模式在全球大规模快速扩散，让各界审视开源的价值与意义。文章提出开源是一种凝聚共识、组织高密度人才的有效方式，因为开源背后存在客观规律的支撑，包括开源符合打破知识垄断、促进知识传播的社会学规律，开源符合“交易成本”“杰文斯效应”等经济学规律；开源也是一种构建产学研高效协同机制的有效方式，并介绍了开源芯片创新联合体与“一生一芯”计划两个具体案例展现开源促进合作的有效性。

关键词： DeepSeek 开源凝聚共识产学研协同

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智能时代公共安全体系面临的技术挑战——兼序《中国科学院院刊》“人工智能与公共安全”专题

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中国科学院院刊 2025年第03期40卷 399-407页

作者：曹娟盛强李国杰中国科学院计算技术研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院

人工智能生成内容（AIGC）技术快速发展，引发新的公共安全隐患，严重威胁国家安全和社会稳定。文章梳理了AIGC技术和检测技术的发展现状，指出了检测技术在实战场景中面临的挑战，提出发展面向公共安全的AIGC检测技术，形成从模型端到... 详细信息

人工智能生成内容（AIGC）技术快速发展，引发新的公共安全隐患，严重威胁国家安全和社会稳定。文章梳理了AIGC技术和检测技术的发展现状，指出了检测技术在实战场景中面临的挑战，提出发展面向公共安全的AIGC检测技术，形成从模型端到平台端的全流程检测技术体系，实现“生成时可赋标、传播中可鉴别、案发后可溯源”。

关键词：人工智能生成内容生成内容检测公共安全全流程治理

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ChannelLink:基于链下状态通道的跨片状态迁移协议

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软件学报 2025年第3期36卷 1327-1354页

作者：贾林鹏孙毅中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础,其效率高低将直接影响分片系统性能.现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段,各阶段依次执行、紧密绑定.利用链下状态通道灵活度高、即时... 详细信息

跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础,其效率高低将直接影响分片系统性能.现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段,各阶段依次执行、紧密绑定.利用链下状态通道灵活度高、即时确认的特点,提出了ChannelLink跨片状态迁移协议,将现有协议中紧密耦合的三阶段处理过程解耦,有效降低了跨片交易平均开销,提升了状态迁移效率.基于此,设计了一种低开销链下通道路由算法.该算法基于状态迁移交易与链下通道拓扑等特征,通过改进遗传算法,求解最优状态路由方案,兼顾迁移效率的同时,降低了用户跨片状态迁移开销.最后,实现了ChannelLink协议原型系统,并基于比特币交易以及闪电网络状态信息构造数据集进行实验验证.实验结果表明,该协议在16个分片、跨片交易比例为5.21%的场景下,分片系统吞吐量提升7.04%,交易确认延迟降低52.51%,跨片状态迁移开销下降45.44%以上,并且随着分片数量与跨片交易比例的上升,该协议的性能优势逐步扩大.

关键词：区块链分片状态迁移状态通道路由算法

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基于注意力机制的翼型反设计方法

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航空动力学报 2025年第1期40卷 285-292页

作者：王超杰何磊李川钱炜祺黄友翔四川大学计算机学院(软件学院) 成都610065 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所四川绵阳621000

为了简化翼型反设计的过程,基于注意力机制设计了一个端到端的,应用于翼型反设计的深度学习模型,该模型可以学习到翼型曲线和压力分布之间的联系,直接输入压力分布图像就可以得到与之对应的翼型图像。生成了6561组样本,其中6000组样本... 详细信息

为了简化翼型反设计的过程,基于注意力机制设计了一个端到端的,应用于翼型反设计的深度学习模型,该模型可以学习到翼型曲线和压力分布之间的联系,直接输入压力分布图像就可以得到与之对应的翼型图像。生成了6561组样本,其中6000组样本用于训练,561组样本用于验证。实验结果表明:该模型在验证集上的方均根误差为0.0023,平均相对偏差为2.53%,训练耗时743.4 s,验证耗时12.18 s,预测一个翼型曲线平均耗时0.0217 s,由此表明该模型具有较高的精度和效率。

关键词：翼型反设计翼型曲线压力分布深度学习注意力机制

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