检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2020年第10期60卷 814-821页

作者：宋欣瑞张宪琦张展陈新昊刘宏伟哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

基于传感器的人体活动识别被广泛应用到各个领域,但利用多种异构传感器识别日常的复杂人体活动,仍然存在很多问题。对多个异构传感器数据进行数据融合时,存在兼容性问题,导致对并发复杂活动识别准确率较低。该文提出基于多传感器决策级... 详细信息

基于传感器的人体活动识别被广泛应用到各个领域,但利用多种异构传感器识别日常的复杂人体活动,仍然存在很多问题。对多个异构传感器数据进行数据融合时,存在兼容性问题,导致对并发复杂活动识别准确率较低。该文提出基于多传感器决策级数据融合的多任务深度学习模型。该模型利用深度学习自动地从每个传感器原始数据中进行特征提取。利用多任务学习的联合训练方法将并发复杂活动分为多个子任务,多个子任务共享网络结构,相互促进学习,提高模型的泛化性能。实验表明:该模型对周期性活动的识别准确率可达到94.6%,非周期性活动可达到93.4%,并发复杂活动可达到92.8%。该模型比3个基线模型的识别准确率平均高出8%。

关键词：复杂人体活动识别多传感器数据融合深度学习多任务学习

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面向非平衡数据集的金融欺诈账户检测研究

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计算机工程 2021年第6期47卷 312-320页

作者：吕芳汤丰赫黄俊恒王佰玲哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 哈尔滨工业大学(威海)网络空间安全研究院山东威海264209

针对非平衡金融数据集,提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点,从统计、时序、监督信息维度抽取账户交易行为特征。针对过采样技术ADASYN在金融账户数据集中存在的跨区域样本合成问题,提出一种基于iFores... 详细信息

针对非平衡金融数据集,提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点,从统计、时序、监督信息维度抽取账户交易行为特征。针对过采样技术ADASYN在金融账户数据集中存在的跨区域样本合成问题,提出一种基于iForest算法的数据集均衡预处理策略,通过iForest算法对数据进行混合采样,在去除多数类噪声数据的同时降低分类器对少数类的学习难度。在此基础上,设计随机森林分类器实现金融欺诈账户检测。在真实金融账户交易数据集上进行实验,结果表明,与ADASYN、SMOTE等采样技术相比,iForest-SMOTE在召回率和准确率方面具有明显优势,F-value值至少能够提升2.13个百分点。

关键词：隔离森林非平衡分类欺诈账户检测随机森林特征挖掘

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分布式流处理系统的时间感知分组算法

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清华大学学报（自然科学版） 2020年第10期60卷 822-828页

作者：杨李杨陈思远张展朱和一左德承哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着对实时数据流处理需求的增加,分布式流处理系统的发展也越来越受到关注。大量的倾斜的数据流以及复杂分布式系统的异构性对当前的分布式流处理系统的分组策略提出了挑战。目前已有的分布式流处理分组策略通常关注并行实例之间元组... 详细信息

随着对实时数据流处理需求的增加,分布式流处理系统的发展也越来越受到关注。大量的倾斜的数据流以及复杂分布式系统的异构性对当前的分布式流处理系统的分组策略提出了挑战。目前已有的分布式流处理分组策略通常关注并行实例之间元组数量的均衡性,而忽视了系统异构性对分组策略造成的影响。该文提出了一种时间感知分组算法,通过对分布式流处理系统存在的网络异构性和处理能力异构性的分析,综合考虑流处理系统中各下游算子实例的处理时间以及上游算子与下游算子之间的通信时间,并根据键值的频率不同制定不同的路由策略,在较小的开销下使系统达到负载均衡。在Apache Flink分布式流处理系统上进行的实验结果表明:时间感知分组算法比已有的分组算法在系统吞吐量上提高了10%,在平均处理延迟上降低了33%。

关键词：流处理分组算法时间感知

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故障检测率对软件可靠性影响实证分析

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计算机工程与科学 2022年第12期44卷 2162-2172页

作者：孙智超张策江文倩刘凯卫范苗苗李文毓温雅菲哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 华为技术有限公司南京研究所江苏南京210012

故障检测率是软件可靠性模型的主要参数之一,不同形式的故障检测率具有不同的作用。聚焦于故障检测率对软件可靠性的影响,提出基于信息熵与优劣距离决策算法的单可靠性模型单失效数据集多故障检测率与多可靠性增长模型多失效数据集多故... 详细信息

故障检测率是软件可靠性模型的主要参数之一,不同形式的故障检测率具有不同的作用。聚焦于故障检测率对软件可靠性的影响,提出基于信息熵与优劣距离决策算法的单可靠性模型单失效数据集多故障检测率与多可靠性增长模型多失效数据集多故障检测率2种实证分析方案,旨在全面地分析故障检测率的影响。经过实验分析,对于单一可靠性模型单一数据集,故障检测率对软件可靠性的影响主要与失效数据集相关,在不同数据集上不同故障检测率函数的性能差异较大;在多可靠性模型多数据集上,幂函数与S型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较好,指数型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较差。本文的研究对于软件可靠性建模中的模型参数选择、最优发布时间的确定等具有较强的指导作用。

关键词：故障检测率可靠性建模软件可靠性增长模型实证分析

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融合多模态数据的药物合成反应的虚拟筛选

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计算机应用 2023年第2期43卷 622-629页

作者：孙晓飞朱静远陈斌游恒志中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)理学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)人工智能研究院广东深圳518055

药物合成反应,特别是不对称反应是现代药物化学的重要组成部分。化学家们投入了巨大的人力和资源来识别各种化学反应模式,以实现高效合成和不对称催化。量子力学计算和机器学习算法在这一领域的最新研究证明了通过计算机学习现有药物合... 详细信息

药物合成反应,特别是不对称反应是现代药物化学的重要组成部分。化学家们投入了巨大的人力和资源来识别各种化学反应模式,以实现高效合成和不对称催化。量子力学计算和机器学习算法在这一领域的最新研究证明了通过计算机学习现有药物合成反应数据并进行精确虚拟筛选的巨大潜力。然而,现有方法局限于单一模态的数据来源,并且由于数据少的限制,只能使用基本的机器学习方法,使它们在更广泛场景中的普遍应用受到阻碍。因此,提出两种融合多模态数据的药物合成反应的筛选模型来进行反应产率和对映选择性的虚拟筛选,并给出了一种基于Boltzmann分布进行加权的3D构象描述符,从而将分子的立体空间信息与量子力学性质结合起来。这两种多模态数据融合模型在两个代表性的有机合成反应(C-N偶联反应和N,S-缩醛反应)中进行了训练和验证,结果表明前者的R2相对于基线方法在大多数据划分上的提升超过了1个百分点,后者的平均绝对误差(MAE)相对于基线方法在大多数据划分上的下降超过了0.5个百分点。可见,在有机反应筛选的不同任务中采用基于多模态数据融合的模型都会带来好的性能。

关键词：药物合成反应不对称反应机器学习多模态数据 3D分子描述符虚拟筛选

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融合课程思政的《软件安全》课程深度学习模型研究

融合课程思政的《软件安全》课程深度学习模型研究

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2023中国高校计算机教育大会(CCEC2023)

作者：张淼张华佟晓筠董开坤周广禄张振宇哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海 264209 哈尔滨工业大学(威海)教务处威海 264209

针对软件安全课程的知识点庞大和实践性强及多样性特点，本文基于深度学习理论，融合课程思政，提出“课前两备、课中五通道、课后四追踪”的软件安全课程深度学习模型，以实现高质量的教学。实践证明，该模型能够有效解决有限学时内完... 详细信息

针对软件安全课程的知识点庞大和实践性强及多样性特点，本文基于深度学习理论，融合课程思政，提出“课前两备、课中五通道、课后四追踪”的软件安全课程深度学习模型，以实现高质量的教学。实践证明，该模型能够有效解决有限学时内完成大量知识讲授，提高学生的动手实践能力，增强课堂教学效果。

关键词：课程思政软件安全深度学习学习成果导向个人社会价值

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基于KT-SQEP方法的协同实验教学设计方法——以数字电路与逻辑设计课程为例

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中国多媒体与网络教学学报(上旬刊) 2024年第1期 203-206页

作者：崔金荣李颖华黄琼文杰华南农业大学数学与信息学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院

数字电路与逻辑设计实验课程目前存在着与理论课脱节、联系不紧密、理解困难、上手困难等问题。如何将困难的问题简单化，抽象的问题形象化，加强实验课与理论课的联系，仍是该实验课程中值得深思的问题。本文提出基于KT-SQEP方法的协... 详细信息

数字电路与逻辑设计实验课程目前存在着与理论课脱节、联系不紧密、理解困难、上手困难等问题。如何将困难的问题简单化，抽象的问题形象化，加强实验课与理论课的联系，仍是该实验课程中值得深思的问题。本文提出基于KT-SQEP方法的协同实验教学设计方法，重点阐述如何引导学生在实验中多思考多创新，强化理论知识与实践教学之间的紧密联系的过程。

关键词：数字电路与逻辑设计实验教学改革 KT-SQEP方法实验课程

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计算机视觉中的终身学习综述

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计算机应用 2023年第6期43卷 1785-1795页

作者：陈一驰陈斌中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

终身学习(LLL)作为一种新兴方法打破了传统机器学习的局限性,并赋予了模型能够像人类一样在学习过程中不断积累、优化并转移知识的能力。近年来,随着深度学习的广泛应用,越来越多的研究致力于解决深度神经网络中出现的灾难性遗忘问题和... 详细信息

终身学习(LLL)作为一种新兴方法打破了传统机器学习的局限性,并赋予了模型能够像人类一样在学习过程中不断积累、优化并转移知识的能力。近年来,随着深度学习的广泛应用,越来越多的研究致力于解决深度神经网络中出现的灾难性遗忘问题和摆脱稳定性-可塑性困境,并将LLL方法应用于各种各样的实际场景中,以推进人工智能由弱向强的发展。针对计算机视觉领域,首先,在图像分类任务中将LLL方法归纳为四大类型:基于数据驱动的方法、基于优化过程的方法、基于网络结构的方法和基于知识组合的方法;然后,介绍了LLL方法在其他视觉任务中的典型应用和相关评估指标;最后,针对现阶段LLL方法的不足之处进行讨论并提出了LLL方法未来发展的方向。

关键词：深度学习终身学习计算机视觉灾难性遗忘稳定性-可塑性困境

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基于深度对比网络的印刷缺陷检测方法

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计算机应用 2023年第1期43卷 250-258页

作者：王佑芯陈斌中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401100

基于传统图像处理技术的印刷缺陷检测方法鲁棒性差,而基于深度学习的目标检测方法则不完全适用于印刷缺陷检测任务的问题。为解决上述问题,将模板匹配方法中的对比思想与深度学习中的语义特征结合,提出用于印刷缺陷检测任务的深度对比网... 详细信息

基于传统图像处理技术的印刷缺陷检测方法鲁棒性差,而基于深度学习的目标检测方法则不完全适用于印刷缺陷检测任务的问题。为解决上述问题,将模板匹配方法中的对比思想与深度学习中的语义特征结合,提出用于印刷缺陷检测任务的深度对比网络(CoNet)。首先,提出基于孪生结构的深度对比模块(DCM)在语义空间提取并融合检测图像与参考图像的特征图,挖掘二者间的语义关系;然后,提出基于非对称双通路特征金字塔结构的多尺度变化检测模块(MsCDM),定位并识别印刷缺陷。在公开的印刷电路板缺陷数据集DeepPCB与立金缺陷数据集上,CoNet的平均精度均值(mAP)分别为99.1%和69.8%,与同样采用变化检测思路的最大分组金字塔池化(MP-GPP)和变化检测单次检测器(CD-SSD)相比,分别提升了0.4、3.5个百分点和0.7、2.4个百分点,CoNet的检测精度更高。此外,当输入图像分辨率为640×640时,CoNet的平均耗时为35.7 ms,可见其完全可以满足工业检测任务的实时性要求。

关键词：印刷缺陷检测深度学习孪生卷积神经网络特征金字塔变化检测

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异构服务器数据中心任务调度策略

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哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：王伟李鑫李晨霞王芳丁博内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古工业大学能源与动力工程学院哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

针对当前我国数据中心面临的节能、节碳的挑战，以及任务调度和资源分配问题，本文首先根据用户需求分类，然后构建了两阶段的任务调度模型：作业调度和资源分配。本文依据用户需求的层次化，采用深度神经网络将多个不同的作业系统空间... 详细信息

针对当前我国数据中心面临的节能、节碳的挑战，以及任务调度和资源分配问题，本文首先根据用户需求分类，然后构建了两阶段的任务调度模型：作业调度和资源分配。本文依据用户需求的层次化，采用深度神经网络将多个不同的作业系统空间输入，根据所需资源调度到多个异构服务器中，目的是寻找最优调度策略。此外，资源分配部分引入双重深度Q网络，以实现高效且灵活的资源分配。在此基础上，建立了一个优化框架，用以解决异构服务器数据中心的任务调度问题。实验结果表明，与传统的任务调度和资源分配方法相比，本文方法提出的两阶段异构服务器的任务调度和资源分配模型有显著优势。该模型将任务调度和资源分配独立并行处理，能够更好地调度用户任务，实验结果显示，与MLF和FERPTS相比，本文方法分别降低了能耗5.7%和9.7%，展示出了显著的优势。

关键词：数据中心任务调度异构服务器双重深度Q网络

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