检索结果-内蒙古大学图书馆

医学与哲学 2022年第1期43卷 1-4页

作者：马婷陈清财哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

医疗人工智能(artificial intelligence,AI)的发展离不开大数据的汇聚与标注,同时也引发了医疗大数据及其标注标准如何统一的问题。从AI发展对医疗大数据需求出发,指出建立医疗大数据统一标准的重要性与必要性,分析当前医疗AI技术的开... 详细信息

医疗人工智能(artificial intelligence,AI)的发展离不开大数据的汇聚与标注,同时也引发了医疗大数据及其标注标准如何统一的问题。从AI发展对医疗大数据需求出发,指出建立医疗大数据统一标准的重要性与必要性,分析当前医疗AI技术的开发过程缺乏数据统一标准和临床共识,提出“以开放换取共识”的医疗大数据平台方案——素问系统,实现“算法工程师开发技术—临床医生编辑知识—伦理专家监控伦理”的一体化AI生产流程。最后,以素问系统中第一个开源项目——医学知识图谱,作为大数据抽取标准知识的案例,解析了如何以开放换取共识,让AI技术专家与临床专家共同打造可落地的医疗AI技术。

关键词：医疗大数据人工智能临床共识医学知识图谱

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基于多语义线索的跨模态视频检索算法

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北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 596-604页

作者：丁洛李逸凡于成龙刘洋王轩漆舒汉哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055 深圳信息职业技术学院数字媒体学院深圳518172 鹏城实验室深圳518055

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择... 详细信息

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。

关键词：跨模态视频检索多语义线索多头目注意力机制距离度量损失函数多模态

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网络威胁情报共享与融合技术综述

网络空间安全科学学报

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网络空间安全科学学报 2024年第2期2卷 2-17页

作者：向夏雨顾钊铨曾丽仪鹏城实验室新型网络研究部深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

随着网络空间新生威胁日趋复杂多变,攻击方式从单一化向协作化、隐蔽化发展,传统被动式网络安全防御体系受到极大挑战,其面临的一个主要难题是信息获取能力的不对称,导致防御方难以及时掌握和检测协作形式的规模化网络攻击。网络威胁情... 详细信息

随着网络空间新生威胁日趋复杂多变,攻击方式从单一化向协作化、隐蔽化发展,传统被动式网络安全防御体系受到极大挑战,其面临的一个主要难题是信息获取能力的不对称,导致防御方难以及时掌握和检测协作形式的规模化网络攻击。网络威胁情报(Cyber Threat Intelligence,CTI)记录攻击者的行为特征,通过对攻击线索进行关联分析能够有效地检测和研判复杂网络攻击,是主动协同网络安全防御体系的关键。然而,在威胁情报应用过程中需要提高情报共享的安全性和性能,并解决多源情报格式异构和概念冲突等问题,这引起了学术界和产业界的众多关注。深入调研近年来的相关成果,从情报共享和情报融合两个角度整理已有工作并进行总结,最后指出该领域未来的研究方向。通过梳理和分析现有威胁情报共享和融合的研究概况,推进我国威胁情报应用工作的发展,进一步提升网络空间主动协同防御的能力。

关键词：网络威胁情报情报共享情报融合区块链威胁情报本体

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虚拟GDB远程调试技术及其在硬件仿真器中的应用

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河北科技大学学报 2023年第3期44卷 211-218页

作者：黄侃徐勇李艳荣哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000 国微集团(深圳)有限公司广东深圳518000 深圳国微晶锐技术有限公司广东深圳518000

为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信... 详细信息

为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信息交互,实现计算机与硬件仿真器的通信;然后,通过VPI接口实现GDB与JTAG代理器的软件信息交互,完成虚拟GDB调试;最后,在硬件仿真器中进行应用实验。结果表明,虚拟GDB远程调试系统可支持断点插入、单步运行、寄存器读写等功能,与插入探针的调试方法相比,使用虚拟GDB调试提速近百倍。虚拟GDB远程调试技术丰富了硬件仿真器的软件调试手段,增强了硬件仿真器的调试能力,提升了芯片设计验证效率。

关键词：计算机仿真远程调试技术硬件仿真加速器 SCEMI JTAG事务器 OpenOCD

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基于“自主可控”导向的操作系统课程思政教学设计

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计算机教育 2025年第6期 51-54,60页

作者：夏文仇洁婷陈俊杰王鸿鹏刘川意陈斌陈芳林周彬哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)实验与创新实践教育中心广东深圳518055

为了更好地服务于“卡脖子”技术人才培养战略的需要,提出基于自主可控导向的操作系统课程思政设计思路,从理论课程、实验实践和创新竞赛3个方面阐述课程建设过程,最后通过学生反馈情况和参加大赛成绩分析,说明该课程设计通过融入方法... 详细信息

为了更好地服务于“卡脖子”技术人才培养战略的需要,提出基于自主可控导向的操作系统课程思政设计思路,从理论课程、实验实践和创新竞赛3个方面阐述课程建设过程,最后通过学生反馈情况和参加大赛成绩分析,说明该课程设计通过融入方法论、价值观、世界观等各种思政元素,能够实现潜移默化培养大学生技术自主可控意识和家国情怀以及投身基础研究的目的。

关键词：课程思政操作系统自主可控 “卡脖子”事件

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形式语言与自动机理论课程的教学方法探索

形式语言与自动机理论课程的教学方法探索

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2024中国高校计算机教育大会

作者：王伟杨翰霖孙鑫哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海市 264209 华中师范大学计算机学院武汉市 430079

形式语言与自动机理论是计算机科学与技术专业本科教学中一门重要的专业基础课。该课程旨在使学生理解形式化描述的概念，掌握形式化描述的方法，培养抽象化思维的能力。然而，该课程内容高度抽象、知识量多、教学难度大，为学生深刻理... 详细信息

形式语言与自动机理论是计算机科学与技术专业本科教学中一门重要的专业基础课。该课程旨在使学生理解形式化描述的概念，掌握形式化描述的方法，培养抽象化思维的能力。然而，该课程内容高度抽象、知识量多、教学难度大，为学生深刻理解内在原理带来了不小的挑战。本文以形式语言与自动机理论课程中有穷状态自动机和正则文法的相互转换这一知识点为例，创造性地提出了一套包含两个模型的模型化教学方法，其中“5-1=4”模型用于有穷状态自动机向正则文法转换，“4+1=5”模型用于正则文法向有穷状态自动机转换。通过具体生动的案例，本文的方法能够对复杂抽象的知识点进行模型化和具体化，有助于教师以通俗易懂的语言引导学生理解这一知识点。

关键词：形式语言与自动机理论模型化教学方法右线性文法左线性文法

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可靠性模型中故障检测率研究述评

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软件学报 2020年第9期31卷 2802-2825页

作者：张策刘宏伟白睿王瞰宇王金勇吕为工孟凡超哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 山西大学软件学院山西太原030006

故障检测率FDR(fault detection rate)是可靠性研究的关键要素,对于测试环境构建、故障检测效率提升、可靠性建模和可靠性增长具有重要作用,对于提高系统可靠性与确定发布时间具有重要现实意义.首先,对基于NHPP(non-homogeneous poisson... 详细信息

故障检测率FDR(fault detection rate)是可靠性研究的关键要素,对于测试环境构建、故障检测效率提升、可靠性建模和可靠性增长具有重要作用,对于提高系统可靠性与确定发布时间具有重要现实意义.首先,对基于NHPP(non-homogeneous poisson process,非齐次泊松过程)类的软件可靠性增长模型SRGM(software reliability growth mode)进行概述,给出了建模本质、功用与流程.基于此,引出可靠性建模与研究中的关键参数——FDR,给出定义,对测试环境描述能力进行分析,展示不同模型的差异.着重剖析了FDR与失效强度、冒险率(风险率)的区别,得出三者之间的关联性表述.全面梳理了FDR的大类模型,分别从测试覆盖函数视角、直接设定角度、测试工作量函数参与构成方式这3个方面进行剖析,继而提出统一的FDR相关的可靠性模型.考虑到对真实测试环境描述能力的需要,建立不完美排错框架模型,衍生出不完美排错下多个不同FDR参与的可靠性增长模型.进一步,在12个真实描述应用场景与公开发表的失效数据集上进行实验,验证不同FDR模型相关的可靠性模型效用,对差异性进行分析与讨论.结果表明,FDR模型自身的性能可以支撑可靠性模型性能的提升.最后,指出了未来研究趋势和需要解决的问题.

关键词：可靠性故障检测率测试覆盖率不完美排错效用分析

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动态信息网关键技术的研究进展

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智能计算机与应用 2022年第10期12卷 234-238,F0003页

作者：王芯蕊高宏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

信息网,表示了真实世界中众多的对象和对象之间的联系,在多种现实应用中广泛存在。对信息网的分析研究具有重要的实际意义和广阔的应用前景。在实际中,信息网上的对象和联系常常随着时间的推移不断发生变化,这样的信息网被称为动态信息... 详细信息

信息网,表示了真实世界中众多的对象和对象之间的联系,在多种现实应用中广泛存在。对信息网的分析研究具有重要的实际意义和广阔的应用前景。在实际中,信息网上的对象和联系常常随着时间的推移不断发生变化,这样的信息网被称为动态信息网。近年来,动态信息网受到了很多的关注。目前对于动态信息网关键技术的研究主要集中在社区探测和社区搜索、离群点探测、影响力最大化、链接预测。本文详细介绍了这些关键技术的概念、发展和在动态信息网上的研究进展,之后讨论了动态信息网关键技术研究仍然面临的挑战,以及未来可能的研究方向。

关键词：动态信息网社区探测和社区搜索离群点探测影响力最大化链接预测

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道路网环境下K-支配空间Skyline查询方法

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计算机研究与发展 2020年第1期57卷 227-239页

作者：李松窦雅男郝晓红张丽平郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了弥补已有的研究成果无法直接处理道路网环境下K-支配空间Skyline查询问题的不足,提出了基于网络Voronoi图的道路网环境下K-支配空间Skyline查询方法.该方法将K-支配应用到道路网Skyline查询中以处理多属性数据对象,在实际应用中可... 详细信息

为了弥补已有的研究成果无法直接处理道路网环境下K-支配空间Skyline查询问题的不足,提出了基于网络Voronoi图的道路网环境下K-支配空间Skyline查询方法.该方法将K-支配应用到道路网Skyline查询中以处理多属性数据对象,在实际应用中可以用来解决道路网环境下多目标查询和决策问题.方法主要包括道路网中约减数据集过程和K-支配检查过程.首先基于空间数据点构建网络Voronoi图,并对查询点建立查询凸包,通过网络Voronoi图的性质与查询区域的位置关系对数据集约减,从而优化数据集并且有效地减少查询点重复搜索的现象;然后对候选集的非空间属性进行K-支配检查得到道路网精炼集合;最后对精炼集合进行支配检查得到最终的空间Skyline集合.理论研究和实验表明所提出的方法具有较高的效率,可较好地处理道路网环境下K-支配空间Skyline查询问题.

关键词：空间Skyline查询多目标决策 Voronoi图道路网空间属性

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基于低秩表示的鲁棒判别特征子空间学习模型

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电子与信息学报 2020年第5期42卷 1223-1230页

作者：李骜刘鑫陈德运张英涛孙广路哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

特征子空间学习是图像识别及分类任务的关键技术之一,传统的特征子空间学习模型面临两个主要的问题。一方面是如何使样本在投影到特征空间后有效地保持其局部结构和判别性。另一方面是当样本含噪时传统学习模型所发生的失效问题。针对... 详细信息

特征子空间学习是图像识别及分类任务的关键技术之一,传统的特征子空间学习模型面临两个主要的问题。一方面是如何使样本在投影到特征空间后有效地保持其局部结构和判别性。另一方面是当样本含噪时传统学习模型所发生的失效问题。针对上述两个问题,该文提出一种基于低秩表示(LRR)的判别特征子空间学习模型,该模型的主要贡献包括:通过低秩表示探究样本的局部结构,并利用表示系数作为样本在投影空间的相似性约束,使投影子空间能够更好地保持样本的局部近邻关系;为提高模型的抗噪能力,构造了一种利用低秩重构样本的判别特征学习约束项,同时增强模型的判别性和鲁棒性;设计了一种基于交替优化技术的迭代数值求解方案来保证算法的收敛性。该文在多个视觉数据集上进行分类任务的对比实验,实验结果表明所提算法在分类准确度和鲁棒性方面均优于传统特征学习方法。

关键词：图像分类子空间学习特征提取低秩表示

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