检索结果-内蒙古大学图书馆

2024年国家自然科学基金人工智能学科项目受理与资助情况

计算机研究与发展 2025年第3期62卷 648-661页

作者：谢国张怀文王乐廖清张奥千周志立葛慧林王志衡吴国政国家自然科学基金委员会信息科学部二处北京100083 内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 西安交通大学人工智能学院西安710049 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000 北京理工大学计算机学院北京100081 广州大学人工智能学院广州510000 江苏科技大学海洋学院江苏镇江215000

为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(... 详细信息

为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(F06)研究系列项目与人才系列项目的申请与资助情况.重点梳理了在新的改革举措下该领域项目申请与资助的变化情况、年龄变化情况与依托单位分布情况;最后对“人工智能”领域优先发展方向进行了展望.

关键词：国家自然科学基金委人工智能申请与资助情况基金改革举措基金申请建议

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于大规模人群变异的中国人参考基因组构建方法

引用

生物信息学 2025年第2期 88-95页

作者：吕俊增曹舒淇姜涛哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨工业大学郑州研究院

基因组变异作为生物遗传多样性产生的核心，对解析生命演化、揭示物种内个体差异、探究疾病机制等方面有重要影响，而参考基因组作为遗传研究中的参考框架，其序列表征能力会直接影响遗传变异的准确识别。当前广泛应用的人类参考基因组... 详细信息

基因组变异作为生物遗传多样性产生的核心，对解析生命演化、揭示物种内个体差异、探究疾病机制等方面有重要影响，而参考基因组作为遗传研究中的参考框架，其序列表征能力会直接影响遗传变异的准确识别。当前广泛应用的人类参考基因组主要由西方人群样本组成，对中国人群特异性遗传变异解析能力不足，亟需构建有中国人遗传特性的新参考基因组，以促进对中国人群遗传和进化机制的深入研究。本研究提出一种基于人群基因组变异的参考基因组改造方法，利用单核苷酸变异(SNV)、短插入删除变异(Indel)以及结构变异(SV)三种类型的东亚人群变异数据对GRCh38版本人类参考基因组进行改造，经过多层筛选、修订，建立了一系列包含不同变异频率、变异类型的中国人参考基因组。通过选取不同地域的中国人样本测序数据对所改造的中国人参考基因组进行序列比对测试，选取变异频率超过2/3,1/2,1/2的东亚人SV,Indel和SNV变异改造GRCh38参考基因组时分别获得了最佳比对效果。最终整合上述对应变异频率下的全部变异改造参考基因组时，得到了最优的中国人参考基因组。本研究所建立的中国人参考基因组将有望提升大规模中国人群基因组变异识别的能力，为后续中国人参考基因组构建工作提供有效方法。方法详见：https://***/azheasir/Chinese-specific-reference-genome-construction。

关键词：大规模人群参考基因组基因组序列比对

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

“三层次”“算法设计与分析”课程思政探索与实践——具有哈工大特色的课程思政育人之路

引用

教育教学论坛 2025年第4期 94-98页

作者：何震宇朱国庆张征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

“算法设计与分析”是计算机专业的核心课程,该课程的授课对象是所有计算机大类相关专业的学生。因此,将思想政治教育融入该课程中,能够对更多的学生产生积极影响。然而,当前算法类课程思政建设实践存在思政资源挖掘不够、课程与思政“... 详细信息

“算法设计与分析”是计算机专业的核心课程,该课程的授课对象是所有计算机大类相关专业的学生。因此,将思想政治教育融入该课程中,能够对更多的学生产生积极影响。然而,当前算法类课程思政建设实践存在思政资源挖掘不够、课程与思政“两张皮”的问题,易导致课堂氛围沉闷,降低学生的求知欲望。为了解决这些问题,通过提炼思政元素,实现“术道融合”,赓续文脉传承,厚植家国情怀,激发学生的学习兴趣,锤炼其创新能力,并从国家、学校、个人三个层次开展课程思政建设,构建了具有哈工大特色的“三层次”“算法设计与分析”课程思政实施路径。

关键词：哈工大特色课程思政思政育人算法设计与分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向专业领域的软件设计与开发实践课程教学探索

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

实值无标签图文跨模态检索研究综述

引用

哈尔滨工业大学学报 2024年第9期56卷 1-16页

作者：张力陈康孙光辉哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150001 哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本... 详细信息

为研究面向无标签数据集基于实值特征的图像文本跨模态检索(以下简称跨模态检索)方法的发展现状和亟待解决的关键问题,对目前该领域的文献进行了分析与总结。跨模态检索是根据给定的一种模态查询,从另一种模态中检索出与查询相关的样本。首先,引入基于时间复杂度分类法,将现有跨模态检索方法分为基于特征方法和基于分数方法;其次,分别对以上两类方法的研究现状进行叙述,并针对两类方法现阶段存在的主要问题进行分析和讨论;然后,引入跨模态检索的两个主流数据集和常用评价指标,分别对两类方法在公开数据集上的性能进行比较与分析;最后,总结了跨模态检索领域亟待解决的关键问题。研究表明,现有跨模态检索方法尽管已经取得了显著进展,但仍有一些关键问题亟待解决,这些关键问题是未来跨模态检索领域的重要发展方向。

关键词：图像文本跨模态检索多模态学习实值特征基于特征方法基于分数方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

智能穿戴设备与老年人主观幸福感

智能社会研究

引用

智能社会研究 2025年第1期 132-151+243页

作者：张月云姜萌柳建坤哈尔滨工业大学人文社科学部哈尔滨工程大学人文社会科学学院

基于2018年和2020年中国老年社会追踪调查数据,本文对智能穿戴给老年人主观幸福感(涵盖生活满意度和抑郁症状)带来的影响进行分析,并进一步考察这种影响的性别差异。基于追踪观测期间的两次智能设备使用状况,本文将老年人分为四组:从未... 详细信息

基于2018年和2020年中国老年社会追踪调查数据,本文对智能穿戴给老年人主观幸福感(涵盖生活满意度和抑郁症状)带来的影响进行分析,并进一步考察这种影响的性别差异。基于追踪观测期间的两次智能设备使用状况,本文将老年人分为四组:从未使用组、中止使用组、新发使用组和持续使用组。研究发现:(1)相较于从未使用组,中止使用组的生活满意度显著下降,抑郁症状明显增多,而新发使用组的生活满意度有所提高;(2)相较于持续使用组,中止使用组的生活满意度降低,抑郁症状加重;(3)中止使用组主观幸福感的降低程度不存在性别差异,新发使用组生活满意度的提升在女性老人身上尤为明显。在人口老龄化与社会智能化叠加的时代背景下,本文为我国持续推进适应老年人需求的智能化服务提供了经验证据。

关键词：智能穿戴主观幸福感老年人

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于降质学习的低光照图像增强方法

引用

小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 353-364页

作者：江奎王中元黄文心贾雪梅王正胡瑞敏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 武汉大学计算机学院武汉430072

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设... 详细信息

低光照图像增强任务旨在提高图像的可见性,同时保持其视觉自然度.针对训练数据缺乏多样性以及恢复图像中细节丢失和颜色失真这两方面问题,基于分布一致性约束,本文提出一种无监督降质学习和数据增广方法用于低光照图像增强,其中包括设计两阶段的网络来学习低光降质的内在特性以及重新恢复低光图像的亮度和纹理细节.受彩色图像成像原理的启发,本文将低光图像增强任务分解为降质学习环境干扰去除,和图像本体细节和颜色细化表达.具体来讲,本文首先从低光输入中估计降质以模拟环境关照因素导致的失真,然后细化内容以恢复漫射导致的内容和对比度损失,并设计一种新颖的降质学习和内容细化网络.在低光图像增强和联合检测任务上的大量实验验证了本文算法的有效性和效率.

关键词：低光图像增强降质学习数据增广编-解码器扰动去除

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于软提示微调和强化学习的网络安全命名实体识别方法研究

引用

通信学报 2024年第10期45卷 1-16页

作者：田泽庶刘春雨张云婷张嘉宇孟超张宏莉哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

随着网络技术的迅猛发展,新型网络安全威胁不断涌现,网络安全命名实体识别重要性日益增加。针对现有基于大语言模型的命名实体识别方法在网络安全领域识别准确率差的问题,提出了一种结合软提示微调和强化学习的网络安全命名实体识别方... 详细信息

随着网络技术的迅猛发展,新型网络安全威胁不断涌现,网络安全命名实体识别重要性日益增加。针对现有基于大语言模型的命名实体识别方法在网络安全领域识别准确率差的问题,提出了一种结合软提示微调和强化学习的网络安全命名实体识别方法。通过结合软提示微调技术,针对网络安全领域的复杂性,精细调整大语言模型的识别能力,提升模型对网络安全命名实体的识别准确率,同时优化训练效率。此外,提出了基于强化学习的网络安全实体筛选器,可以有效去除训练集中的低质量标注,从而提升识别准确率。在2个开源基准网络安全实体识别数据集上评估了所提方法,实验结果表明,所提方法的F1值优于现有最佳的网络安全命名实体识别方法。

关键词：网络安全命名实体识别软提示微调强化学习大规模预训练模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于供需双边模式的服务方案高效构建方法

引用

计算机集成制造系统 2022年第3期28卷 864-879页

作者：王笑徐汉川王忠杰涂志莹徐晓飞哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

在服务互联网环境下,针对传统服务组合和服务选择方法在大规模数据量下效率低下的问题,提出一种基于供需双边模式的服务方案高效构建方法。该方法的核心思想是挖掘领域中的先验知识,利用模块化的思想提升匹配单元粒度来提高服务方案构... 详细信息

在服务互联网环境下,针对传统服务组合和服务选择方法在大规模数据量下效率低下的问题,提出一种基于供需双边模式的服务方案高效构建方法。该方法的核心思想是挖掘领域中的先验知识,利用模块化的思想提升匹配单元粒度来提高服务方案构建效率。首先给出了问题的数学模型,然后提出基于意图树的需求模型和需求模式以支持需求快速声明,提出了服务模式及其挖掘方法提高历史服务方案的复用效率。进而,提出供需双边模式关联矩阵,刻画了不同服务情境下双边模式间的匹配度。针对不同问题复杂度的应用场景,分别提出了基于双边模式的搜索算法、贪心算法和人工蜂群算法用以构建服务方案。最后,通过实验证明了使用双边模式的算法在效率和解质量上的优越性。

关键词：供需匹配需求模式服务模式关联矩阵意图树

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

偶联纳米抗体调控和降解胞内致病靶标

偶联纳米抗体调控和降解胞内致病靶标

引用

新质生产力-柔性电子技术暨智能医疗高峰论坛

作者：陈西哈尔滨工业大学生命科学中心/生命科学和医学学部

近年来，我们提出了“小分子偶联纳米抗体诱导临近”策略，相应的偶联纳米抗体(conjubody)能非内吞地跨膜进细胞而诱导靶标蛋白的临近互作，进而调控和降解胞内致病蛋白。由于使用了纳米抗体作为靶标结合模块，因此偶联纳米抗体能够识...

近年来，我们提出了“小分子偶联纳米抗体诱导临近”策略，相应的偶联纳米抗体(conjubody)能非内吞地跨膜进细胞而诱导靶标蛋白的临近互作，进而调控和降解胞内致病蛋白。由于使用了纳米抗体作为靶标结合模块，因此偶联纳米抗体能够识别不可配体、难成药等对于小分子药物很难调控的靶标。

关键词：

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：