检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年

作者：张策孙智超纪可行王金勇王宇彬哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院华为南京研究所山西大学自动化与软件学院

挖掘可靠性研究中，软件故障总数对测试资源分配、可靠性变动影响以及最优发布等具有重要意义，但迄今为止鲜有从故障总数的角度进行可靠性研究。针对贴近真实测试环境的不完美排错等问题，对软件中故障总数相关的可靠性增长模型进行深... 详细信息

挖掘可靠性研究中，软件故障总数对测试资源分配、可靠性变动影响以及最优发布等具有重要意义，但迄今为止鲜有从故障总数的角度进行可靠性研究。针对贴近真实测试环境的不完美排错等问题，对软件中故障总数相关的可靠性增长模型进行深入研究和系统述评。首先，对软件可靠性增长模型SRGM(software reliability growth model)进行评述，给出研究主题、本质与技术内涵，引出软件中故障总数分析。从排错的不完全角度下融入不同的引入新故障模型视角，建立不完美排错模型，分类研究多种情况下软件中故障总数与累积检测到的故障数量二者的变动情况；然后，从排错的不完全性与引入新故障的角度，建立统一的二元一阶不完美排错微分方程组描述软件测试过程，求解得到相应的故障总数与累积检测故障数量表达式；对上述两大类情况下不完美排错模型在多个真实计算机工程系统失效数据集上进行验证，从拟合与预测角度分析不同模型的性能，进而分析软件中故障总数对可靠性的变动影响。结果表明，故障总数对可靠性模型具有明显影响，其自身性能能够支撑可靠性的增长与性能提升。最后，指出了下一步研究挑战与亟待解决的问题。

关键词：可靠性软件可靠性增长模型可靠性建模总故障个数不完美排错

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分布共识的联邦增量迁移学习

引用

计算机学报 2024年第4期47卷 821-841页

作者：崔腾张海军代伟中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 中国矿业大学人工智能研究院江苏徐州221116

相同生产工艺的工业过程协同建模是解决工业难测参数在线软测量的有效方法,但因生产原料、设备等因素差异,所形成的分布式数据往往呈现非独立同分布特性(Nonindependent Identically Distribution,Non-IID).同时,受生产环境变化影响,数... 详细信息

相同生产工艺的工业过程协同建模是解决工业难测参数在线软测量的有效方法,但因生产原料、设备等因素差异,所形成的分布式数据往往呈现非独立同分布特性(Nonindependent Identically Distribution,Non-IID).同时,受生产环境变化影响,数据分布特性会随时间发生变化.因此,工业建模场景对模型的个性化配置和自主调整能力提出了更高的要求.为此,本文提出一种结构与参数并行优化的联邦增量迁移学习方法(Federated Incremental Transfer Learning,FITL).所提方法在增量式联邦学习框架下,建立了基于模型输出信息的联邦共识组织,并利用横向联邦进行组内增强;进而,面向联邦共识组织,通过最小化组间共识差异增量迁移不同共识组织信息;最后,结合组内横向增强和跨组织迁移学习,构造增量迁移下的联邦学习模型.在工业数据集和基准数据集上的实验结果表明,与现有方法相比,所提模型能更好地实现不同工况Non-IID情况下的协同建模.在过程工业回归任务和公开数据集的分类任务中,FITL能在多工况环境下相较基线方法提升9%和16%的模型预测精度.

关键词：协同建模分布式数据非独立同分布迁移学习联邦学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于循环交互注意力网络的问答立场分析

引用

清华大学学报（自然科学版） 2021年第9期61卷 913-919页

作者：骆旺达刘宇瀚梁斌徐睿峰哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

针对现有问答立场分析方法未考虑问答文本间交互依赖关系的不足,该文提出一种基于循环交互注意力(recurrent interactive attention,RIA)网络的问答立场分析方法。该方法模拟人类的问答阅读理解机制,采用交互注意力机制和循环迭代策略,... 详细信息

针对现有问答立场分析方法未考虑问答文本间交互依赖关系的不足,该文提出一种基于循环交互注意力(recurrent interactive attention,RIA)网络的问答立场分析方法。该方法模拟人类的问答阅读理解机制,采用交互注意力机制和循环迭代策略,结合问题和回答的相互联系分析问答文本的立场信息。此外,为了处理问题文本无法明确表达自身立场的情况,该方法将问题转换为陈述句。在中文社交问答数据集上的实验结果表明,由于有效地表示了问答对依赖关系,本文方法的性能优于已有方法。

关键词：问答立场分析循环交互注意力问题表示

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

网络靶场研究现状与展望

引用

网络与信息安全学报 2024年第5期10卷 1-22页

作者：邹星胡宁顾钊铨贾焰鹏城实验室新型网络研究部广东深圳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

当今社会各种网络安全事件不断发生,网络安全研究受到世界各国高度重视。为了更好地支撑网络安全技术研究,避免攻防演练和技术验证对真实的网络和生产环境造成不良影响,网络靶场应运而生。作为一种特殊的测试平台,网络靶场可提供逼真、... 详细信息

当今社会各种网络安全事件不断发生,网络安全研究受到世界各国高度重视。为了更好地支撑网络安全技术研究,避免攻防演练和技术验证对真实的网络和生产环境造成不良影响,网络靶场应运而生。作为一种特殊的测试平台,网络靶场可提供逼真、可控、灵活的实验环境,能够有效降低研究成本、缩短研究周期、规避研究风险。因此,网络靶场是支持网络空间安全技术研究的重要基础设施和世界各国高度重视的科学实验平台。随着网络靶场基础支撑技术和计算模型的不断演进,网络靶场正面临新的问题与挑战。因此,介绍网络靶场的发展历程、典型分类及技术架构;分析国内外工业界和学术界的研究现状,归纳各国典型靶场的建设情况,梳理靶场关键技术的研究进展;总结网络靶场面临的挑战问题,并展望网络靶场的未来发展趋势,这项工作对国内网络靶场技术研究和网络靶场项目建设具有参考价值。

关键词：网络安全网络靶场仿真技术建设框架

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多粒度共享语义中心关联的文本到人物检索方法

引用

计算机应用 2025年第3期45卷 808-814页

作者：康斌陈斌王俊杰李昱林赵军智咸伟志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(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入... 详细信息

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先,引入一个多粒度交叉对齐模块,并通过增强图像-句子和局部区域-分词之间的交互,实现跨模态数据在联合嵌入空间的多层次对齐;其次,建立一个共享语义中心,将它作为一个可学习的语义枢纽,并通过全局特征和局部特征的关联,增强不同对齐机制之间的语义一致性,促进全局和局部特征的协同作用。在共享语义中心内,计算图像特征和文本特征之间的局部和全局跨模态相似性关系,提供一种全局视角与局部视角的互补度量,并最大限度地促进多种对齐机制之间的正向效应;最后,在CUHK-PEDES数据集上进行实验。结果表明:所提方法在Rank-1指标上较基线方法显著提升了8.69个百分点,平均精度均值(mAP)提升了6.85个百分点。在ICFG-PEDES和RSTPReid数据集上所提方法也取得了优异的性能,明显超越了所有对比方法。

关键词：视觉-语言模型人物检索全局对齐局部对齐共享语义中心

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

引用

国防科技大学学报 2022年第3期44卷 57-66页

作者：郭茂祖陈加栋张彬赵玲玲李阳北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空... 详细信息

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。

关键词：活动语义识别空间偏好兴趣点语义极限梯度提升树 BERT

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法

引用

计算机应用研究 2022年第7期39卷 2203-2209页

作者：程文涛任冬伟王旗龙天津大学智能与计算学部天津300350 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

近年来,基于深度学习的运动模糊去除算法得到了广泛关注,然而单幅散焦图像去模糊算法鲜有研究。为针对性地解决单幅图像的散焦模糊问题,提出一种基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法。首先级联两个残差网络,分别完成散焦图估计和图像... 详细信息

近年来,基于深度学习的运动模糊去除算法得到了广泛关注,然而单幅散焦图像去模糊算法鲜有研究。为针对性地解决单幅图像的散焦模糊问题,提出一种基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法。首先级联两个残差网络,分别完成散焦图估计和图像去模糊;随后,为了保证散焦图和清晰图像的深度特征可以更好地跨阶段传播以及阶段内相互作用,在残差网络中引入LSTM(long short-term memory)循环层;最后,整个残差网络进行了多次迭代,迭代过程中网络参数共享。为了训练网络,制作了一个合成散焦图像数据集,每一张散焦图像都包含对应的清晰图像和散焦图。实验结果表明,该算法相较于对比算法在主客观图像质量评价上均有显著优势,在复原结果中具有更锐利的边缘和清晰的细节。对于真实双像素图像散焦模糊数据集DPD,该算法相比DPDNet-Single在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上分别提高了0.77 dB、5.6%,因此所提方法可以有效处理真实场景散焦模糊。

关键词：图像去模糊散焦模糊散焦图估计循环神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉变换器的级联多阶层医学影像配准方法

引用

生物医学工程学杂志 2022年第5期39卷 876-886页

作者：潘英杰程远志刘豪史操青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在基于深度学习的图像配准中,图像中具有复杂解剖结构的形变区域是影响网络配准精度的重要因素,然而现有方法很难关注到图像的复杂解剖区域。同时,卷积神经网络的感受野受其卷积核大小的限制,难以学习空间位置距离较远的体素之间的关系... 详细信息

在基于深度学习的图像配准中,图像中具有复杂解剖结构的形变区域是影响网络配准精度的重要因素,然而现有方法很难关注到图像的复杂解剖区域。同时,卷积神经网络的感受野受其卷积核大小的限制,难以学习空间位置距离较远的体素之间的关系,使其难以处理较大区域形变问题。针对以上两个问题,本文提出了一种基于视觉变换器(Transformer)的级联多阶层配准网络模型,并配备了一种基于均方误差的困难形变感知机。困难形变感知机使用滑动窗口和浮动窗口技术在配准图像中进行检索,得到每个体素的困难形变系数,识别出配准效果最差的区域。本研究中,级联多阶层配准网络模型采用困难形变感知机进行阶层连接,在基础配准网络中凭借自注意力机制提取全局特征,对不同尺度的配准结果进行优化。实验结果证明,本文提出的方法可以对复杂形变区域进行渐进配准,从而优化脑部医学影像的配准结果,对医生的临床诊断工作有良好的辅助作用。

关键词：医学影像多阶层配准困难形变感知级联网络自注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪

引用

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 163-178页

作者：刘祥李辉程远志孔祥振陈双敏青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006 荷兰埃因霍芬理工大学工业工程学院荷兰埃因霍芬5612

目的三维多目标跟踪是一项极具挑战性的任务,图像和点云的多模态融合能够提升多目标跟踪性能,但由于场景的复杂性以及多模态数据类型的不同,融合的充分性和关联的鲁棒性仍是亟待解决的问题。因此,提出图像与点云多重信息感知关联的三维... 详细信息

目的三维多目标跟踪是一项极具挑战性的任务,图像和点云的多模态融合能够提升多目标跟踪性能,但由于场景的复杂性以及多模态数据类型的不同,融合的充分性和关联的鲁棒性仍是亟待解决的问题。因此,提出图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪方法。方法首先,提出混合软注意力模块,采用通道分离技术对图像语义特征进行增强,更好地实现通道和空间注意力之间的信息交互。然后,提出语义特征引导的多模态融合网络,将点云特征、图像特征以及逐点图像特征进行深度自适应持续融合,抑制不同模态的干扰信息,提高网络对远距离小目标以及被遮挡目标的跟踪效果。最后,构建多重信息感知亲和矩阵,利用交并比、欧氏距离、外观信息和方向相似性等多重信息进行数据关联,增加轨迹和检测的匹配率,提升跟踪性能。结果在KITTI和NuScenes两个基准数据集上进行评估并与较先进跟踪方法进行对比。KITTI数据集上,HOTA(higher order tracking accuracy)和MOTA(multi-object tracking accuracy)指标分别达到76.94%和88.12%,相比于对比方法中性能最好的模型,分别提升1.48%和3.49%。NuScenes数据集上,AMOTA(average multi-object tracking accuracy)和MOTA指标分别达到68.3%和57.9%,相比于对比方法中性能最好的模型,分别提升0.6%和1.1%,两个数据集上的整体性能均优于先进的跟踪方法。结论提出的方法能够准确地跟踪复杂场景下的目标,具有更好的跟踪鲁棒性,更适合处理自动驾驶场景中的三维多目标跟踪任务。

关键词：点云三维多目标跟踪注意力多模态融合数据关联

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于拉格朗日场的多级运动特征暴力行为识别

引用

信号处理 2022年第7期38卷 1497-1506页

作者：娄久左德承张展刘宏伟哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对暴力行为识别过程中缺乏描述不同时间尺度下暴力行为运动变化的问题,本文提出了一种基于拉格朗日场的多级运动特征暴力行为识别算法。该算法将描述非线性粒子运动的拉格朗日场引入暴力行为分析过程中,首先通过构建基于光流的拉格朗... 详细信息

针对暴力行为识别过程中缺乏描述不同时间尺度下暴力行为运动变化的问题,本文提出了一种基于拉格朗日场的多级运动特征暴力行为识别算法。该算法将描述非线性粒子运动的拉格朗日场引入暴力行为分析过程中,首先通过构建基于光流的拉格朗日场来挖掘不同时间尺度下暴力行为运动特征,设计了基于拉格朗日场的多级运动模块,该模块可以根据输入光流序列长度,计算多级运动特征;然后构建了基于流量门控制机制的双流网络,将多级运动特征和RGB图像特征融合;最后,利用LSTM和全连接模型计算识别结果。实验证明,该方法在公共暴力识别数据集上取得了很好的效果,特别是在真实监控场景的RWF-2000数据集上,暴力行为识别正确识别率可以达到88.4%,优于其他算法。

关键词：暴力行为识别多级运动特征双流网拉格朗日场光流

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：