检索结果-内蒙古大学图书馆

面向专业领域的软件设计与开发实践课程教学探索

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计算机教育 2025年第2期 209-212页

作者：廖清夏文高翠芸刘川意蒋琳哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

针对我国“新工科”人才培养目标,分析软件实践课程教学面临的问题,提出面向专业领域的软件实践课程建设思路,从前期准备、课程教学设计、结题验收及答辩3个方面介绍面向专业领域的软件实践课程建设实践,最后说明课程实施效果。

关键词：新工科软件工程软件综合实践教学研究

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图像分割述评:基本概貌、典型算法及比较分析

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计算机技术与发展 2024年第1期34卷 1-8页

作者：张婧张策张茹王宇彬张展苏子旸吕为工哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 哈尔滨商业大学管理学院黑龙江哈尔滨150076 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

图像分割作为计算机视觉领域的一个重要分支,在可穿戴计算、自动驾驶、医学图像分析等方面都发挥着重要作用,并有着广泛应用。为了更好地了解图像分割领域的发展以及研究现状,该文对图像分割进行了深入梳理和系统述评。首先,对图像分割... 详细信息

图像分割作为计算机视觉领域的一个重要分支,在可穿戴计算、自动驾驶、医学图像分析等方面都发挥着重要作用,并有着广泛应用。为了更好地了解图像分割领域的发展以及研究现状,该文对图像分割进行了深入梳理和系统述评。首先,对图像分割的含义以及其工作流程、指标等进行阐释;然后,对图像分割方法按照时间的跨度进行分类——基于阈值和区域、基于图论和聚类,以及基于深度学习的图像分割,对每类方法的代表性算法进行分析介绍,较为全面地总结了每类方法的基本思想和优缺点;最后,对该领域目前存在的问题和未来的发展方向进行展望,提出实时图像语义分割、弱监督或非监督语义分割和三维场景的语义分割是目前研究中的主要挑战。

关键词：图像分割分割算法语义分割深度学习像素分类

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面向大类招生的计算机专业人才培养的探索

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计算机教育 2025年第6期 8-10页

作者：王鸿鹏哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

0 引言生成式人工智能、具身智能等领域的突破性发展正在重塑计算机技术的应用边界,国产技术的自主创新需求,也对芯片架构、AI框架开发等“卡脖子”领域的基础研发人才需求持续攀升。“技术纵深、领域交叉、自主可控”,驱动计算机专业... 详细信息

0 引言生成式人工智能、具身智能等领域的突破性发展正在重塑计算机技术的应用边界,国产技术的自主创新需求,也对芯片架构、AI框架开发等“卡脖子”领域的基础研发人才需求持续攀升。“技术纵深、领域交叉、自主可控”,驱动计算机专业知识体系向智能化、泛在化、交叉化方向演进。“AI+”产业升级战略推动人才需求从通用型向“垂直领域深度结合”转变;智能终端、元宇宙等新兴领域的发展,使计算机专业人才须具备“计算+X”的复合能力。

关键词：人才培养生成式人工智能计算机专业

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深度伪造及其取证技术综述

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中国图象图形学报 2024年第2期29卷 295-317页

作者：丁峰匡仁盛周越孙珑朱小刚朱国普南昌大学软件学院南昌330047 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006 南昌大学公共政策与管理学院南昌330047 江西省物联网产业技术研究院鹰潭335003

深度学习作为机器学习的一个具有前景的重要分支,在计算机视觉方面取得了重大突破。深度伪造(Deepfake)通常指的是使用深度学习(deep learning)进行涉及人脸和人声的多媒体伪造技术,如果被恶意滥用会给社会带来灾难。深度伪造不仅限于... 详细信息

深度学习作为机器学习的一个具有前景的重要分支,在计算机视觉方面取得了重大突破。深度伪造(Deepfake)通常指的是使用深度学习(deep learning)进行涉及人脸和人声的多媒体伪造技术,如果被恶意滥用会给社会带来灾难。深度伪造不仅限于面部的替换,还有修改面部特征、修改表情、唇形同步、姿势变换、完整脸生成、篡改音频到视频以及文本到视频等方式。人类面部在社会、政治、经济等方面的敏感性,使得深度伪造技术威胁着社会和个人的安全。对深度伪造产物进行检测也成为数字取证领域的一个重要研究课题。为了提供对Deepfake检测研究工作的最新概述,本文描述了各种针对解决Deepfake相关问题的处理方法。本文主要参考了谷歌学术检索2018—2022共5年的深度伪造论文,分为不同类别进行分析比较,并且详细介绍了深度伪造数据集的特点以及伪造方法,简述了深度伪造技术及其基本原理,介绍了检测器在深度伪造技术数据集上的性能效果,分别从输入维度、浅层特征和深层特针对深度伪造检测技术进行分类,并对未来发展前景进行展望。

关键词：深度造假机器学习人工智能深度学习数字取证数字反取证

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禁忌搜索和NSGA-Ⅱ算法融合求解多车间作业任务协同调度问题

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计算机工程 2025年

作者：付威纪青然陈录城初佃辉涂志莹秦承刚董李扬哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院大规模个性化定制系统与技术全国重点实验室卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司

面向多工艺式布局车间，针对不同工艺之间存在共有工序会导致资源浪费的问题，建立以最小化最大完工时间、最小化总加工成本以及最小化总加工能耗为目标的多车间作业任务协同调度多目标优化模型，旨在提高车间资源利用率，实现降本增效... 详细信息

面向多工艺式布局车间，针对不同工艺之间存在共有工序会导致资源浪费的问题，建立以最小化最大完工时间、最小化总加工成本以及最小化总加工能耗为目标的多车间作业任务协同调度多目标优化模型，旨在提高车间资源利用率，实现降本增效。提出一种新的禁忌搜索与快速非支配排序遗传融合算法TSNSGA-Ⅱ，将遗传算法交叉后的染色体采用禁忌搜索变异策略产生新个体，增强搜索空间的探索能力，最后采用层次分析法从工厂角度权衡三个目标以选择最优调度方案。实验部分首先在模拟数据集上验证了TSNSGA-Ⅱ算法的有效性，然后在不同规模的标准数据集上对比了TSNSGA-Ⅱ算法与MOGWO、ENSGA-Ⅱ元启发式算法的性能，并与单独的NSGA-Ⅱ和单独的TS模块进行消融对比。结果表明，该算法在以总加工成本为最高优先级时，该算法在Brandimarte中90%的mk数据集上都获得了最低的总加工成本，与ENSGA-Ⅱ算法相比求解时间更短，与改进前的NSGA-II算法相比提高了1.6%；在以最大完工时间为最高优先级的情况下，该算法在80%数据集上获得了最小的最大完工时间，与改进前的NSGA-Ⅱ算法相比提高了2.2%。

关键词：工艺式布局车间作业任务协同多目标优化禁忌搜索 NSGA-Ⅱ算法

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基于国产DCU异构平台的图匹配算法移植与优化

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计算机科学 2024年第4期51卷 67-77页

作者：郝萌田雪洋鲁刚钊刘义张伟哲何慧哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150001 中国电子科技南湖研究院浙江嘉兴314001 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

子图匹配是一种基础的图算法,被广泛应用于社交网络、图神经网络等众多领域。随着图数据规模的增长,人们迫切需要高效的子图匹配算法。GENEVA是一种基于GPU的并行子图匹配算法,其利用区间索引的图存储结构和并行匹配优化方法,能够大幅... 详细信息

子图匹配是一种基础的图算法,被广泛应用于社交网络、图神经网络等众多领域。随着图数据规模的增长,人们迫切需要高效的子图匹配算法。GENEVA是一种基于GPU的并行子图匹配算法,其利用区间索引的图存储结构和并行匹配优化方法,能够大幅度减少存储开销,提升子图匹配性能。但由于平台底层硬件架构和编译环境的不同,GENEVA无法直接应用到国产DCU异构平台。为了解决该问题,提出了GENEVA面向国产DCU的移植和优化方案。IO时间开销是GENEVA算法主要的性能瓶颈,文中采用锁页内存、预加载、调度器3种优化策略来突破该瓶颈。其中,锁页内存技术避免了从可分页内存到临时锁页内存的额外数据传输,在DCU平台上大幅度减少了IO传输的时间开销;预加载技术将IO数据传输与DCU核函数计算重叠,掩盖了IO时间开销;调度器在满足预加载需求的同时,减少了冗余数据的传输。在3个不同规模的真实数据集上进行实验,结果表明,采用优化策略后算法性能显著提高。在92.6%的测试用例上,经过优化的GENEVA-HIP算法在国产DCU平台的执行时间比移植前的GENEVA算法在GPU服务器的执行时间短。在较大规模的数据集上,优化的GENEVA-HIP算法在DCU平台上的执行时间相比移植前的GENEVA算法在GPU服务器的执行时间减少了52.73%。

关键词：子图匹配 DCU 异构平台 HIP 移植和优化

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面向医学图像融合的多尺度特征频域分解滤波

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软件学报 2024年第12期35卷 5687-5709页

作者：刘慧朱积成王欣雨盛玉瑞张彩明聂礼强山东财经大学计算机科学与技术学院山东济南250014 山东省数字媒体技术重点实验室(山东财经大学) 山东济南250014 山东第一医科大学第一附属医院山东济南250014 山东大学软件学院山东济南250101 哈尔滨工业大学(深圳)计算机学院广东深圳518055

多模态医学图像融合技术可以实现不同模态数据反映的组织结构与病变信息的融合,为后续医疗诊断、手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像分析.针对现有融合方法中存在的部分光谱退化、黏连病变侵袭区域边缘和细节缺失和色彩还... 详细信息

多模态医学图像融合技术可以实现不同模态数据反映的组织结构与病变信息的融合,为后续医疗诊断、手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像分析.针对现有融合方法中存在的部分光谱退化、黏连病变侵袭区域边缘和细节缺失和色彩还原不足等问题,提出一种在多尺度特征频域分解滤波域内实现图像多特征增强和色彩保留的多模态医学图像融合方法.该方法将源图像分解为平滑、纹理、轮廓和边缘这4个特征层,分别利用特定融合规则并通过图像重构产生融合结果.特别地,鉴于平滑层所含潜在特征信息,提出视觉显著性分解策略,多尺度多维度地挖掘平滑层图像能量、部分纤维纹理等特征,提升源图像信息利用率;在纹理层中,提出纹理增强算子,通过空间结构和信息度量提取细节及其层次信息,解决现有融合方法中对黏连病变区域侵袭状态难以区分等问题.此外,针对缺乏公开腹部数据集的问题,配准403组腹部图像可供公开访问和下载.在Atlas公开数据集和腹部数据集上与6种基准方法对比及消融实验结果表明,所提方法相较于最先进的方法在融合图像与源图像相似度提升22.92%,边缘保持度提升35.79%,空间频率提升28.79%,对比度提升32.92%,并在视觉和计算效率方面有较好的效果,明显优于其他方法.

关键词：医学图像融合多尺度特征频域分解滤波视觉显著性分解策略纹理增强算子多模态腹部数据集

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基于域自适应NWD-YOLOv5的复杂环境下水稻幼苗计数

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计算机工程 2025年第3期51卷 320-333页

作者：崔金荣叶伟浩郑鸿刘同来齐龙徐勇华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510550 华南农业大学水利与土木工程学院广东广州510642 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于... 详细信息

水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于平均教师的域自适应NWD-YOLOv5模型,以解决无人机视角下的复杂环境微小水稻幼苗计数问题。为了提高模型对复杂背景下微小幼苗的检测计数能力,将基于平均教师模型的半监督域自适应训练策略集成到YOLOv5网络中,并且在YOLOv5的损失中使用基于归一化高斯Wasserstein距离(NWD)的预测框度量方法,来提高微小目标的正负样本分配准确性。实验结果表明:与原始的YOLOv5模型相比,改进模型泛化性能大幅提升,mAP@0.5值从60.0%提升到95.9%;与经典目标检测模型相比,所提的域自适应模型在mAP、模型大小和检测速度等指标上均有着较大优势;与传统人工方法相比,所提水稻幼苗计数方法准确率达到98.6%,计数时间仅为人工方法的1/5,决定系数R 2达到了0.9003;所提域自适应模型与监督学习方法Oracle性能接近,并且性能明显优于基准方法Source Only。所提方法可以大幅提高复杂多变环境下水稻植株计数的精度,能够作为水稻作物管理方法的技术支撑。

关键词：水稻幼苗计数平均教师模型目标检测 YOLOv5 多目标跟踪

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线上线下相关联的混合式教学--内涵、类型、关联、原则、特征与把握要点

线上线下相关联的混合式教学--内涵、类型、关联、原则、特征与把...

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2024中国高校计算机教育大会

作者：张策初佃辉刘晓颖王峥李剑雄吕为工哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海 264209 哈尔滨工业大学(威海)继续教育学院威海 264209 哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海 264209

随着我国在线开放课程取得的显著成就，以及高等教育教学数字化转型的深入，利用网络优质教学资源服务高校课程建设与教学改革已经成为广泛共识，开展线上与线下相关联的混合式教学是高校当前教学模式的主要创新方向。剖析了混合式教学... 详细信息

随着我国在线开放课程取得的显著成就，以及高等教育教学数字化转型的深入，利用网络优质教学资源服务高校课程建设与教学改革已经成为广泛共识，开展线上与线下相关联的混合式教学是高校当前教学模式的主要创新方向。剖析了混合式教学的内涵，给出了三种划分类型并进行比较;指出了线上教学与线下教学的区别及关联，提出了混合式教学三个基本原则，分析了混合式教学基本特征;论述了混合式教学设计，阐述了混合式教学的组织与实施，分析了混合式教学的难点与解决办法。混合式教学是高校当前利用网络资源进行教学的主要形式，对教师提出了较高的要求，还需要从多个方面进行提升，推动教学模式更好地服务高校教学与人才培养。

关键词： MOOC 教学模式混合式教学融合式教学翻转课堂

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跨模态表征与生成技术

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中国图象图形学报 2023年第6期28卷 1608-1629页

作者：刘华峰陈静静李亮鲍秉坤李泽超刘家瑛聂礼强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 复旦大学计算机科学技术学院上海200438 中国科学院计算技术研究所北京100190 南京邮电大学通信与信息工程学院南京230001 北京大学王选计算机研究所北京100871 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

多媒体数据持续呈现爆发式增长并显现出异源异构的特性,因此跨模态学习领域研究逐渐引起学术和工业界的关注。跨模态表征与生成是跨模态学习的两大核心基础问题。跨模态表征旨在利用多种模态之间的互补性剔除模态之间的冗余,从而获得更... 详细信息

多媒体数据持续呈现爆发式增长并显现出异源异构的特性,因此跨模态学习领域研究逐渐引起学术和工业界的关注。跨模态表征与生成是跨模态学习的两大核心基础问题。跨模态表征旨在利用多种模态之间的互补性剔除模态之间的冗余,从而获得更为有效的特征表示;跨模态生成则是基于模态之间的语义一致性,实现不同模态数据形式上的相互转换,有助于提高不同模态间的迁移能力。本文系统地分析了国际与国内近年来跨模态表征与生成领域的重要研究进展,包括传统跨模态表征学习、多模态大模型表示学习、图像到文本的跨模态转换和跨模态图像生成。其中,传统跨模态表征学习探讨了跨模态统一表征和跨模态协同表征,多模态大模型表示学习探讨了基于Transformer的模型研究,图像到文本的跨模态转换探讨了图像视频的语义描述、视频字幕语义分析和视觉问答等领域的发展,跨模态图像生成从不同模态信息的跨模态联合表示方法、图像的跨模态生成技术和基于预训练的特定域图像生成阐述了跨模态生成方面的进展。本文详细综述了上述各个子领域研究的挑战性,对比了国内外研究方面的进展情况,梳理了发展脉络和学术研究的前沿动态。最后,根据上述分析展望了跨模态表征与生成的发展趋势和突破口。

关键词：多媒体技术跨模态学习大模型跨模态表征跨模态生成深度学习

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