检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第2期10卷 333-338页

作者：刘文峰方滨兴张文佳哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为进一步满足发展互联网空间的需要,2011年互联网名称与数字地址分配机构(ICANN)通过新顶级域批案[1](New gTLD),宣布放开通用顶级域名的注册限制,允许企业和机构使用自创名称注册通用顶级域名。截至17年6月,全球范围内顶级域的数量已... 详细信息

为进一步满足发展互联网空间的需要,2011年互联网名称与数字地址分配机构(ICANN)通过新顶级域批案[1](New gTLD),宣布放开通用顶级域名的注册限制,允许企业和机构使用自创名称注册通用顶级域名。截至17年6月,全球范围内顶级域的数量已经增长到1563个。本文提出一种对新顶级域名在Web浏览器中的行为进行测试和分析的方法,设计和实现了基于UIA的浏览器自动测试系统,应用该系统在根据百度统计的浏览器市场份额排名前十的浏览器中进行了测试。测试对象包含真实新顶级域和虚拟新顶级域。测试发现,浏览器行为特征主要表现为3种类型:跳转搜索并解析;跳转搜索不解析;不跳转搜索且解析。根据内核分类的不同,浏览器在针对不同类型顶级域的2次测试表现出的行为特征有明显的差异。对于测试浏览器中70%无法正常显示国际域名的浏览器,本工作统计了其显示异常的数量。

关键词：新顶级域名 Web浏览器行为 GUI自动化测试

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基于神经网络的HEVC帧间预测

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 386-391页

作者：王洋高文哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

高效视频编码标准HEVC是最新的数字视频编码标准,其中,帧间预测在去除时域相关性方面扮演重要角色。在传统的帧间预测方法中,因为仅仅利用了时域信息,所以帧间预测的准确性是有限的。在本文中,提出了利用时域-空域信息的基于神经网络的H... 详细信息

高效视频编码标准HEVC是最新的数字视频编码标准,其中,帧间预测在去除时域相关性方面扮演重要角色。在传统的帧间预测方法中,因为仅仅利用了时域信息,所以帧间预测的准确性是有限的。在本文中,提出了利用时域-空域信息的基于神经网络的HEVC帧间预测算法。具体来讲,在本文提出的算法中,首先设计了一个包含全连接网络(fully connected netw ork,FCN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的神经网络结构。其次,时域相邻像素和空域相邻像素输入到FCN网络,FCN网络输出的结果和当前预测块输入到CNN网络中,CNN网络生成最终的当前块的更准确的预测块。实验结果表明,与HEVC参考软件HM 16.9在通用测试条件Low Delay P(LDP)下编码,本文提出的算法能够带来平均1.7%(高达8.6%)的BD-rate节省。

关键词： HEVC 帧间预测神经网络卷积神经网络全连接网络

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车载CAN总线脱离攻击及其入侵检测算法

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计算机应用 2020年第11期40卷 3224-3228页

作者：李中伟谭凯关亚东姜文淇叶麟哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学网络空间安全学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

CAN总线脱离攻击作为一种新型的攻击方式,通过CAN总线通信的错误处理机制,可以使节点不断产生通信错误并从CAN总线上脱离。针对上述攻击所引发的车载CAN总线通信安全问题,提出了一种车载CAN总线脱离攻击入侵检测算法。首先,总结了车载CA... 详细信息

CAN总线脱离攻击作为一种新型的攻击方式,通过CAN总线通信的错误处理机制,可以使节点不断产生通信错误并从CAN总线上脱离。针对上述攻击所引发的车载CAN总线通信安全问题,提出了一种车载CAN总线脱离攻击入侵检测算法。首先,总结了车载CAN总线脱离攻击发生的条件与特点,指出正常报文与恶意报文的同步发送是实现总线脱离攻击的难点,并利用前置报文满足同步发送的条件来实现总线脱离攻击。其次,提取了CAN总线脱离攻击的特征,通过累计错误帧的发送数量,并根据报文发送频率的变化实现了对CAN总线脱离攻击的检测。最后,利用基于STM32F407ZGT6的CAN通信节点模拟车内电子控制单元(ECU),实现了恶意报文和被攻击报文的同步发送。进行了CAN总线脱离攻击实验和入侵检测算法的验证。实验结果表明,检测算法对高优先级恶意报文的检测率在95%以上,因此可以有效保护车载CAN总线通信网络的安全。

关键词：车载CAN总线总线脱离攻击入侵检测同步发送前置报文

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面向社交媒体的反讽识别

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智能计算机与应用 2020年第2期10卷 301-307页

作者：罗观柱赵妍妍秦兵刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

反讽是社交媒体中常用的一种修辞方法,反讽的存在对传统的情感分析或观点挖掘带来了挑战。反讽修辞中一种常用的表达形式为使用极性相反的情感词来表达"前后情感矛盾"。本文针对该形式的反讽,提出了一种基于注意力机制的神经... 详细信息

反讽是社交媒体中常用的一种修辞方法,反讽的存在对传统的情感分析或观点挖掘带来了挑战。反讽修辞中一种常用的表达形式为使用极性相反的情感词来表达"前后情感矛盾"。本文针对该形式的反讽,提出了一种基于注意力机制的神经网络模型,该模型可以捕捉一句话中的前后情感矛盾的两个词从而推断是否为反讽。该模型不考虑句子的上下文,仅从句子本身的结构出发,计算任意两个词之间的注意力分数从而发现导致反讽的关键词。本模型在多个数据集上取到了很好的效果,并且该模型有较好的可解释性。

关键词：反讽识别注意力机制情感分析社交媒体神经网络

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面向三维人脸重建的自编码体素网络研究

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 303-308,F0003页

作者：董俊呈左旺孟哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在过去的几十年里,单幅人脸图像三维重建技术在计算机视觉和图形学领域中获得了极大的关注。自编码体素网络可以通过一张照片来估计一张人脸的高质量的体素模型,拥有不错的效果。本文从自编码体素网络的模型结构,引导项和损失函数三个... 详细信息

在过去的几十年里,单幅人脸图像三维重建技术在计算机视觉和图形学领域中获得了极大的关注。自编码体素网络可以通过一张照片来估计一张人脸的高质量的体素模型,拥有不错的效果。本文从自编码体素网络的模型结构,引导项和损失函数三个方面对其进行了改进,给出了改进方案和测试结果,证明改进是有效的。

关键词：三维重建自编码体素网络体素模型

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序列-序列模型注意力机制模块基本原理探究

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 1-6页

作者：马春鹏赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

编码器-解码器注意力矩阵一直都被认为是传统的神经机器翻译模型(例如基于循环神经网络的模型)学习到的词对齐。然而,通过实验证明了,对于Transformer这一结论并不成立。通过比较Transformer与基于循环神经网络的模型,研究发现了2种模... 详细信息

编码器-解码器注意力矩阵一直都被认为是传统的神经机器翻译模型(例如基于循环神经网络的模型)学习到的词对齐。然而,通过实验证明了,对于Transformer这一结论并不成立。通过比较Transformer与基于循环神经网络的模型,研究发现了2种模型中注意力机制的本质上的2个区别。基于这个观察,提出了2种能够让Transformer的注意力机制学习到词对齐的方法。实验结果证明了本文提出的方法的有效性,可使Transformer既能学习到很好的词对齐,也能够提升机器翻译的性能。

关键词：序列-序列模型词对齐 Transformer

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生物信息学方法预测增强子及其作用位点综述

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 1-6,13页

作者：章天骄王亚东哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

对于多细胞真核生物来说,细胞的特异性功能是十分重要的。这就要求在相同遗传物质的基础上,细胞能够通过不同的基因表达模式来适应环境的变化。基因表达调控的因素有很多,近年来随着对基因组非编码区的研究,发现了一些非编码的DNA序列... 详细信息

对于多细胞真核生物来说,细胞的特异性功能是十分重要的。这就要求在相同遗传物质的基础上,细胞能够通过不同的基因表达模式来适应环境的变化。基因表达调控的因素有很多,近年来随着对基因组非编码区的研究,发现了一些非编码的DNA序列对于基因表达调控具有重要意义。增强子是对基因表达调控具有重要作用的非编码序列元件之一。一些增强子能够通过转录产生具有调控功能的RNA,也被称为增强子RNA(enhancer RNA,eRNA)。因此对于增强子的序列特征、作用位点以及在特定时间和特定组织中表达模式的研究成为了基因表达调控领域的一个重要问题。

关键词：增强子 eRNA 基因表达调控

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基于深度学习的癫痫发作预测方法研究

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 294-300,303页

作者：闵腾飞臧天仪哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

癫痫是一种常见的神经系统疾病,影响着全世界近1%的人。越来越多的人认识到,采用癫痫发作预警的闭环治疗策略,可以在一定程度上控制癫痫的发作。本文主要基于Kaggle癫痫预测EGG数据集,同时采用深度学习模型,对预测癫痫发作前片段的概率... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,影响着全世界近1%的人。越来越多的人认识到,采用癫痫发作预警的闭环治疗策略,可以在一定程度上控制癫痫的发作。本文主要基于Kaggle癫痫预测EGG数据集,同时采用深度学习模型,对预测癫痫发作前片段的概率问题进行了实验性的研究。研究通过离散傅里叶变换(DFT)对数据集进行了预处理,并提出了利用两层卷积神经网络(CNN)提取频域和时间序列数据特征的模型,最终AUC指标为0.786,在504个队伍中排到第11位。同时,本文采用线性判别分析(LDA)和基本的递归神经网络(RNN)模型对此数据集进行了对比实验与分析。

关键词：癫痫离散傅里叶变换(DFT) 卷积神经网络(CNN) 递归神经网络(RNN)

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面向数据集覆盖问题的优化算法研究

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 79-85页

作者：刘荣鑫哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

数据科学时代,基于某些数据集训练机器学习算法是常见的。通过调查或科学实验,可以前瞻性地收集到数据集。最近,已经认识到训练数据集只具有代表性是不够的,如果受训练的系统要很好地处理一些不太流行的类别,则必须包括来自这些类别的... 详细信息

数据科学时代,基于某些数据集训练机器学习算法是常见的。通过调查或科学实验,可以前瞻性地收集到数据集。最近,已经认识到训练数据集只具有代表性是不够的,如果受训练的系统要很好地处理一些不太流行的类别,则必须包括来自这些类别的足够的例子,这便是数据集覆盖问题。本文在已有的处理数据集覆盖问题的方法的基础上,结合关联规则挖掘相关算法的思想,提出了获取MUP的优化算法,提高了获取MUP的运行效率;另外还提出了计算coverage算法面对数据稀疏问题以及位图过大、内存不足问题的解决思路,最后通过理论分析以及对实际数据集的综合实验,验证了获取MUP优化算法的优越性。

关键词：机器学习数据集覆盖问题 MUP 关联规则挖掘

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视频中动作识别任务综述

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 406-411页

作者：卢修生姚鸿勋哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表... 详细信息

随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表达模型,也能够促进其它视频相关任务的进展。在本文中,首先给出了视频中动作识别任务的定义,并区分了短时动作、动作、行为、事件等概念。其次,从传统方法和深度学习方法两方面介绍了动作识别任务的研究进展,其中传统方法又包括了基于全局表示与局部表示的识别方法。最后,介绍了具有代表性的动作识别数据集,并着重阐述了数据集的发展趋势。

关键词：视频理解动作识别行为分析深度学习

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