检索结果-内蒙古大学图书馆

信息安全研究 2025年第2期11卷 164-172页

作者：葛平原陈永强郭伟豪荣景峰刘美琦张玉清海南大学网络空间安全学院海口570228 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

数字经济的发展使数据跨境流动成为一种必然趋势,在带来经济效益的同时,数据跨境流动安全问题不容忽视.由于数据跨境流动过程涉及主体和场景复杂,同时过程具有不可控性,如何规制数据跨境流动过程中可能存在的安全问题已经成为世界各国... 详细信息

数字经济的发展使数据跨境流动成为一种必然趋势,在带来经济效益的同时,数据跨境流动安全问题不容忽视.由于数据跨境流动过程涉及主体和场景复杂,同时过程具有不可控性,如何规制数据跨境流动过程中可能存在的安全问题已经成为世界各国关注的重点.世界范围内至今没有形成统一数据跨境治理规则体系,同时各国在数据跨境相关立法中也存在巨大的差异,造成了世界范围内数据跨境规制的复杂局面.从法律法规、双边协定和标准角度阐述当前的数据跨境现状,并以此展开横向对比,梳理存在的规制差异,分析当前趋势下中国面临的挑战与机遇,并给出合理的应对方式.

关键词：数据跨境流动数字经济数据治理数据安全数据主权

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基于PSO-DE-XGBoost的小方坯缺陷预测模型

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冶金能源 2025年第2期44卷 75-80页

作者：田炎霖闫文青高峰顾进广武汉科技大学材料学部武汉科技大学计算机科学与技术学院中冶南方连铸技术工程有限责任公司

针对某厂的小方坯缺陷分类数据,文章提出了一种基于粒子群优化(PSO)、差分进化(DE)和极限梯度提升(XGBoost)算法的小方坯缺陷预测模型。首先通过过采样、随机采样和特征工程三种数据增强的方法对不平衡数据集进行预处理,随后采用PSO和D... 详细信息

针对某厂的小方坯缺陷分类数据,文章提出了一种基于粒子群优化(PSO)、差分进化(DE)和极限梯度提升(XGBoost)算法的小方坯缺陷预测模型。首先通过过采样、随机采样和特征工程三种数据增强的方法对不平衡数据集进行预处理,随后采用PSO和DE方法优化XGBoost算法的超参数,并验证模型性能。实验结果表明,经过特征工程增强的数据集训练的模型性能最优,对于中心缩孔等级、内部裂纹等级、表面缺陷等级和形状缺陷等级的预测准确率分别达到79.07%、80.6%、97.5%和72.7%。该研究方法不仅为小方坯缺陷预测提供了一种新的思路,同时也为铸坯的制造过程质量控制提供了参考。

关键词：小方坯缺陷粒子群优化差分进化 XGBoost 数据增强

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基于深度强化学习的游戏智能引导算法

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吉林大学学报(理学版) 2025年第1期63卷 91-98页

作者：白天吕璐瑶李储何加亮吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输... 详细信息

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能.

关键词：深度强化学习游戏智能体奖励函数塑形近端策略优化算法

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基于VMD和IGWO组合模型的可降水量预测研究

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水文 2025年第1期45卷 68-75页

作者：李冰艳张文煜杨成林寇梦刚张昕宇李明俊郑州大学地球科学与技术学院计算机与人工智能学院河南郑州450001 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078

水资源短缺是世界面临的重大问题,人工增雨能提高降水转化率从而增加降水量,缓解水资源短缺问题,但是如何选择作业时机是提高降水转化率的难点。随着探测技术的发展,能够观测获取的表征水汽的主要参量是可降水量(PWV)。由于环境和观测... 详细信息

水资源短缺是世界面临的重大问题,人工增雨能提高降水转化率从而增加降水量,缓解水资源短缺问题,但是如何选择作业时机是提高降水转化率的难点。随着探测技术的发展,能够观测获取的表征水汽的主要参量是可降水量(PWV)。由于环境和观测的影响,PWV序列通常具有非线性和非平稳性的特征,这些特性为PWV的精准预测带来挑战,本研究构建一种集数据分解和多模型预测于一体的组合模型,并针对郑州站微波辐射计观测的PWV数据进行多步预测。该模型采用变分模态分解(VMD)技术对PWV序列进行分解和去噪,采用反向传播神经网络(BPNN)、长短期记忆网络(LSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和时间卷积网络(TCN)模型分别预测分解的数据,最后采用改进的灰狼优化算法(IGWO)确定模型的最佳权重,通过加权组合得到最终预测值。结果表明,即使在5步预测中,与VMD-BiGRU、VMD-BP、VMD-LSTM和VMD-TCN相比,新构建的组合模型均方根误差最少也分别降低了50.0%、67.6%、57.9%和17.2%,验证了模型具有较好的稳定性和良好的泛化能力,能为降水预测、判断人工降水时机提供支撑。

关键词：可降水量预测变分模态分解智能优化组合模型

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基于不确定性启发图像增强的水下目标跟踪

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计算机工程 2025年第1期51卷 11-19页

作者：罗旭东袁笛常晓军何震宇西安电子科技大学广州研究院广东广州510000 悉尼科技大学信息工程学院澳大利亚悉尼2007 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于... 详细信息

水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于水下场景,其性能下降是难以避免的。为了解决上述问题,首先引入一种基于不确定性启发的水下图像增强(UIE)模块,将UIE拆分为分布估计和共识过程,并利用一种新的概率网络来学习水下图像的增强分布,以解决参考图像的偏差问题。然后将UIE模块应用于基于注意力的特征融合网络,提出水下目标跟踪算法UTransT,其中的特征融合网络结合自注意力和交叉注意力机制,以便有效地融合模板特征和搜索区域特征。实验结果表明:在UTB180数据集上,UTransT的成功率相比于对比算法中表现最优的MixFormer提高了0.8百分点、归一化精度提高了1.9百分点;在VMAT数据集上,其成功率相比对比算法中表现最优的掩盖外观转移(MAT)算法提高了1.2百分点、归一化精度提高了1.5百分点;UTransT能够以65帧/s的速度进行实时跟踪。这验证了所提算法在改善水下目标跟踪任务中的有效性和可行性。

关键词：图像增强水下目标跟踪注意力机制分布估计概率网络

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智能算网的基础理论与核心技术

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中国科学基金 2025年第02期 194-207页

作者：高文钱德沛朱美芳蒋昌俊王成杜鑫潘庆鹏城实验室北京航空航天大学计算机学院东华大学材料科学与工程学院同济大学计算机科学与技术学院国家自然科学基金委员会交叉科学部

为了应对全球科技竞争的挑战并满足日益增长的算力需求，我国于2022年启动了“东数西算”等重大战略工程，致力于构建新型算力网络(简称“算网”)体系，以提升新质生产力并实现全国算力资源的均衡分布与高效利用。算网应聚焦于资源适配... 详细信息

为了应对全球科技竞争的挑战并满足日益增长的算力需求，我国于2022年启动了“东数西算”等重大战略工程，致力于构建新型算力网络(简称“算网”)体系，以提升新质生产力并实现全国算力资源的均衡分布与高效利用。算网应聚焦于资源适配、调度、交易、配送和安全等方面的前沿研究，突破其在灵性资源适配、弹性供需优配以及韧性安全可信等方面的技术瓶颈，强化算网对需求与资源的重构能力、交易与复杂调度任务中的响应与优化能力以及攻击与风险的防御与保障能力，构建支持算力、算法和数据等新型生产要素一体化统筹调配的“柔性”智能算网，满足新材料等计算密集型业务在复杂的计算模拟、结构预测和性能优化方面以及新金融等数据和计算密集型业务在安全可控的计算环境、高效的分布式协同以及实时性和高复杂性的计算方面的迫切需求，以支撑国家在新金融、新材料、新信息和新管理等前沿领域的创新发展，增强我国在全球科技竞争中的战略优势。基于第371期“双清论坛”,本文总结了我国算网建设的现状与面临的重大挑战，回顾了算网建设所取得的主要进展和成就，凝练了该领域未来5～10年的重大关键科学问题，探讨了前沿研究方向和科学基金资助战略。

关键词：算力网络智能算网可重构计算需求动态适配算力交易调度可信安全

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核工业人工智能科学计算新范式研究与展望

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核动力工程 2025年第2期46卷 1-13,I0003页

作者：刘东田文喜刘晓晶郝琛彭航于洋肖聪中国核动力研究设计院先进核能技术全国重点实验室成都610213 中国核动力研究设计院中核核能软件与数字化反应堆工程技术研究中心成都610213 中国核工业集团有限公司科技委员会北京100045 西安交通大学核科学与技术学院西安710049 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 哈尔滨工程大学核动力仿真研究中心哈尔滨150001

科学计算在核工业整个技术体系中发挥着至关重要的作用,从核基础数据库的建立,到核能工程的设计、分析、验证、运行,乃至燃料后处理与反应堆退役,科学计算扮演着关键角色。传统上,工业领域的科学计算范式主要是基于实验测量数据建模的... 详细信息

科学计算在核工业整个技术体系中发挥着至关重要的作用,从核基础数据库的建立,到核能工程的设计、分析、验证、运行,乃至燃料后处理与反应堆退役,科学计算扮演着关键角色。传统上,工业领域的科学计算范式主要是基于实验测量数据建模的统计学方法,以及求解微/积分方程为代表的数值计算方法。随着新一代人工智能技术的发展,利用人工智能方法进行科学计算,正在逐渐发展成为一种新的科学计算范式。本文介绍了这一新兴技术领域的基本原理与主要特征,重点围绕核工业的特点,总结了当前已有研究工作的情况,并对照传统方法,分析了人工智能科学计算方法的优缺点。最后,展望了这种智能计算方法未来在核工业领域的技术发展趋势与潜在应用模式,给出了推动核工业人工智能科学计算新范式发展的建议。

关键词：核工业人工智能科学计算数据驱动智能计算方法

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针对音频分类的跨表征可迁移对抗样本生成方法

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网络与信息安全学报 2025年第2期11卷 125-135页

作者：田梓琳龙云飞田野张立国哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150000 西安电子科技大学杭州研究院浙江杭州310000

对抗样本是检测深度神经网络漏洞的重要手段。可迁移性是对抗样本的一种特有属性,赋予其欺骗未知深度神经网络模型的能力。针对音频分类任务的迁移攻击方法引起了广泛讨论。然而,现有的针对音频分类的攻击方法大多数只考虑单一的音频表... 详细信息

对抗样本是检测深度神经网络漏洞的重要手段。可迁移性是对抗样本的一种特有属性,赋予其欺骗未知深度神经网络模型的能力。针对音频分类任务的迁移攻击方法引起了广泛讨论。然而,现有的针对音频分类的攻击方法大多数只考虑单一的音频表征,忽略了音频对抗样本从一维时域波形到二维梅尔谱图的可迁移性。以波形分类模型作为替代模型生成的对抗样本无法成功攻击以梅尔谱图作为输入的模型。针对这一问题,提出针对音频分类的跨表征可迁移对抗样本生成方法,通过线性组合两个以不同表征为输入的替代模型的损失训练生成网络,使其能够生成具有跨表征和跨模型可迁移性的音频对抗样本。同时,通过减少两个替代模型之间的预测差异,进一步增强对抗样本跨表征可迁移性。此外,利用生成网络输出对抗性的训练替代模型,同步优化替代模型鲁棒性来提高对抗样本的跨模型可迁移性。在UrbanSound8k和ShipsEar数据集上的大量实验结果表明,所提方法可以提高对抗样本的跨表征可迁移性,并显著优于现有的迁移攻击。

关键词：对抗样本迁移攻击音频分类攻击跨表征

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基于改进深度残差收缩网络的轴承疲劳寿命评估研究

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机械设计与研究 2025年第1期41卷 333-336+344页

作者：周苗苗郭海伟刘鹏飞张凯郑州旅游职业学院机电工程学院郑州铁路职业技术学院机电工程学院中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院沈阳自动化研究所

为了进一步提高轴承疲劳寿命评估能力，基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)提出一种轴承疲劳寿命评估方法。在对轴承性能退化过程评估时合理应用特征噪声能量比(FNER峭度)指标，基于希尔伯特(Hilbert)变换以及自相关奇异值分解(AF-SVD)对... 详细信息

为了进一步提高轴承疲劳寿命评估能力，基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)提出一种轴承疲劳寿命评估方法。在对轴承性能退化过程评估时合理应用特征噪声能量比(FNER峭度)指标，基于希尔伯特(Hilbert)变换以及自相关奇异值分解(AF-SVD)对检测结精准度加以检测，并在实验数据基础上完成对该方法有效性及实用性的验证。研究结果表明：在采用FNER峭度法进行评估时并未发生虚报警的情况，FNER峭度对于早期故障有着更高的敏感度。该试验对IDRSN模型的有效性及实用性进行充分验证，并且使得改进环节的优越性得到验证，在噪声条件下IDRSN模型对于外界干扰具备较强的抵抗能力。SNR=0 dB噪声条件下，模型识别精准度都超过82%;伴随SNR的上升，样本包含噪声不断减少，识别精准度逐渐提高，泛化性能得以验证。

关键词：轴承疲劳寿命故障检测改进深度残差收缩网络(IDRSN) 特征噪声能量比

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基于双重路径规划的密度峰值聚类三维牙齿分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李洪安聂晓慧杜卓明张婧赵志华惠巧娟西安科技大学计算机科学与技术学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室江苏理工学院计算机工程学院山西水利职业技术学院信息工程系银川科技学院信息工程学院

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计... 详细信息

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计基于双重路径规划算法，为后续步骤提供稳定的牙齿-牙龈轮廓线; 然后在牙齿-牙龈轮廓线中检测凹点，根据人类牙齿形态将检测出的凹点分为磨牙附近区域的凹点和切牙附近区域的凹点，并结合该凹点所处路径上的位置提出分段式的密度峰值聚类对其进行匹配; 对于已配对的凹点执行分裂操作，按照特定的顺序将分裂后的点重新组合，生成单颗牙齿的分割线; 最后通过单颗牙齿分割线的最长直径和最短直径的比值，筛选出不符合条件的单颗牙齿分割线，利用3DSnake修正牙齿分割线完成牙齿分割. 实验采用400套自采数据进行评估， mIoU达到92.03%. 同时，在随机抽取的100套Teeth3DS数据集样本中进行测试，总体失败率为4%. 结果表明，所提方法在各类牙齿模型上的分割效果优异，有效减少了用户交互操作的复杂性，能够在平均20.10秒内完成牙齿分割，并表现出较强的鲁棒性.

关键词：牙齿分割路径规划密度峰值聚类凹点匹配 3DSnake 活动轮廓模型

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