检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：李书明李冰楠杨超湖北师范大学计算机与信息工程学院湖北大学计算机与信息工程学院湖北大学大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室

目前基于修改式和生成式的文本水印算法普遍存在语义歧义较大、嵌入容量有限及安全性不足的问题，针对以上问题，本文提出了一种基于混沌AES和同义词扩展的改进算法。该算法通过设计基于Sentence-Bert的上下文搭配机制，不仅能确保同义... 详细信息

目前基于修改式和生成式的文本水印算法普遍存在语义歧义较大、嵌入容量有限及安全性不足的问题，针对以上问题，本文提出了一种基于混沌AES和同义词扩展的改进算法。该算法通过设计基于Sentence-Bert的上下文搭配机制，不仅能确保同义词替换后的上下文与原文语义高度相似，还可判别同义词篡改后产生的语义歧义；将异体字作为同义词扩展，在不引起语义歧义前提下，实现更多同义词替换，从而提升嵌入容量；利用混沌映射机制的设计，升级传统MD5算法，构建混沌AES算法，实现对隐匿信息的加密保护，进而增加其破解难度。研究结果表明，对比同类算法，该算法在语义歧义、嵌入容量及安全性方面均有良好表现。

关键词：文本水印算法混沌MD5 混沌AES 混沌映射机制上下文搭配机制同义词扩展

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基于多尺度特征融合的轻量型野外蝙蝠检测

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图学学报 2025年第1期46卷 70-80页

作者：王杨马唱胡明孙涛饶元袁振羽安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

野外蝙蝠检测对于生态保护和科学研究具有重要意义。针对计算资源有限和复杂野外环境带来的挑战,提出了一种轻量型蝙蝠检测模型(LiteDETR-Bat),旨在实现高效的实时检测。首先为了解决特征映射冗余问题,引入重参数卷积高效层聚合网络(RCE... 详细信息

野外蝙蝠检测对于生态保护和科学研究具有重要意义。针对计算资源有限和复杂野外环境带来的挑战,提出了一种轻量型蝙蝠检测模型(LiteDETR-Bat),旨在实现高效的实时检测。首先为了解决特征映射冗余问题,引入重参数卷积高效层聚合网络(RCELAN)替换传统的ResNet主干网络,采用多分支特征聚合机制,有效降低了计算复杂度和参数量。其次设计了动态采样多尺度特征融合(DS-MFF),该结构集成空洞卷积和动态采样算子,通过扩大感受野并自适应调整采样位置,优化多尺度特征融合,提升多样化特征处理时模型的灵活性和鲁棒性。最后在安徽省野外环境下采集了一个涵盖多种光照条件、视角变化及蝙蝠形态变化的蝙蝠数据集,并进行了模型性能等相关实验。实验结果表明,该LiteDETR-Bat模型不仅能够使参数量降低了46.5%,mAP达到97.2%,同时在准确性和实时性上相比于YOLO系列算法均取得了一定地提升。LiteDETR-Bat模型为野外蝙蝠的监测与保护工作提供了有力的技术支持,展现了其在生态监测和生物多样性保护中的应用潜力。

关键词：野外蝙蝠 RT-DETR 多尺度特征轻量级目标检测

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机器学习辅助的车联网紧急消息信任评估方案

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西安电子科技大学学报 2024年第6期51卷 194-203页

作者：周浩邵诗韵马勇刘志全官全龙王晓明暨南大学网络空间安全学院广东广州510632 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731 江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 数力聚(北京)科技有限公司北京100020

车联网是智能交通系统的重要组成部分,能够通过传播车辆消息提高交通安全和效率,近年来得到政府、工业和学术界的广泛研究。然而,在车联网中,恶意车辆广播的虚假紧急消息将对车联网正常运行和交通安全造成极大的威胁。为解决现有车联网... 详细信息

车联网是智能交通系统的重要组成部分,能够通过传播车辆消息提高交通安全和效率,近年来得到政府、工业和学术界的广泛研究。然而,在车联网中,恶意车辆广播的虚假紧急消息将对车联网正常运行和交通安全造成极大的威胁。为解决现有车联网信任管理方案在高恶意车辆占比下消息信任评估准确性低的问题,提出一种车联网中机器学习辅助的紧急消息信任评估方案。提出的方案对现有方案的消息信任评估算法进行优化,在评估过程中引入随机森林模型以辅助路侧单元对车联网中紧急消息进行分析,并输出消息为真实消息的预测概率;接着,基于随机森林模型输出的预测概率设计可切换缓存机制,并结合智能合约设计信任值查询算法,以平衡现有方案中路侧单元在查询效率和存储空间开销之间的冲突;同时,将预测概率作为参考因子引入消息信任评估算法,以得到更高的消息评估准确率;最后,基于所提方案,与现有方案进行对比。实验结果表明,所提方案的消息信任评估准确率提升约6.2%~21.9%,且在多种恶意车辆占比下表现出较好的鲁棒性。

关键词：车联网紧急消息机器学习智能合约信任评估

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基于凸非凸有限元全变差正则的扩散光学层析成像

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激光与光电子学进展 2023年第12期60卷 254-261页

作者：李金兰谢朝阳刘国奇邹健长江大学信息与数学学院湖北荆州434020 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

为避免扩散光学层析成像中L1正则项带来的有偏估计问题,提出一种基于凸非凸有限元的全变差(CNC-FETV)正则重构模型。首先,应用有限元方法将求解域剖分为有限个三角形,用一个连续分段多项式函数逼近每个三角形上的吸收系数值,再对导出的... 详细信息

为避免扩散光学层析成像中L1正则项带来的有偏估计问题,提出一种基于凸非凸有限元的全变差(CNC-FETV)正则重构模型。首先,应用有限元方法将求解域剖分为有限个三角形,用一个连续分段多项式函数逼近每个三角形上的吸收系数值,再对导出的差分矩阵进行逐个单元组装,得到有限元的全变差(FETV)正则表示。然后,利用基于凸非凸稀疏正则的构造方法得到凸非凸有限元全变差正则项,并在理论上证明该非凸正则项在一定条件下可保持目标函数的整体凸性。最后,利用交替方向乘子法求解所提模型。数值实验表明,所提CNC-FETV模型在扩散光学层析成像重构的视觉效果和评价指标值上都要优于已有的Tikhonov和FETV正则模型。

关键词：扩散光学层析成像术凸非凸稀疏正则有限元法交替方向乘子法

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基于认知图谱的网络空间安全个性化课程知识图谱构建方法研究

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学园 2024年第34期 104-106页

作者：赵国生王圣霖廖祎玮哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

网络空间安全教育至关重要，个性化培养方式的研究逐渐兴起，如何将个性化培养理念有效地融入网络空间安全教育体系亟待解决。提出基于认知图谱的网络空间安全个性化课程知识图谱构建方法，通过系统化设计，整合数据采集、知识抽取、知... 详细信息

网络空间安全教育至关重要，个性化培养方式的研究逐渐兴起，如何将个性化培养理念有效地融入网络空间安全教育体系亟待解决。提出基于认知图谱的网络空间安全个性化课程知识图谱构建方法，通过系统化设计，整合数据采集、知识抽取、知识融合、个性化推荐等模块，旨在为学生提供精准化、个性化的学习支持。实验结果表明，采用该方法的实验班级在成绩和成绩良好率方面均显著优于对照班级，验证了该方法在提升学生网络安全知识与技能学习效率方面的有效性，以期为网络空间安全教育的个性化实践提供新的思路。

关键词：认知图谱个性化课程网络空间安全

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课程思政背景下计算机专业研究生工程伦理教育研究

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教书育人（高教论坛） 2024年第4期 4-6页

作者：季伟东丁云鸿杨建柏哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

在课程思政背景下,本文就现阶段工程伦理教育教学存在的问题和原因进行梳理剖析,以计算机专业研究生工程伦理教育研究为主线,分别从明确目标定位、丰富教学资源、创新教育途径、优化师资队伍四个维度提出对策,探索一种新的计算机专业研... 详细信息

在课程思政背景下,本文就现阶段工程伦理教育教学存在的问题和原因进行梳理剖析,以计算机专业研究生工程伦理教育研究为主线,分别从明确目标定位、丰富教学资源、创新教育途径、优化师资队伍四个维度提出对策,探索一种新的计算机专业研究生工程伦理教育模式,以期促进工程伦理教育在课程思政背景下稳步发展。

关键词：课程思政计算机专业研究生工程伦理教育教育研究

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一种可解释的云平台任务终止状态预测方法

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计算机研究与发展 2024年第3期61卷 716-727页

作者：刘春红李为丽焦洁王敬雄张俊娜河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室(河南师范大学) 河南新乡453007

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加... 详细信息

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加入云平台中任务的动态信息,采用沙普利加和解释(Shapley additive explain,SHAP)找出静态和动态属性对终止状态影响的重要性,利用变量重要性结合SHAP值和XGBoost模型,对任务终止状态预测模型建模后的结果进行解释,使用可视化技术呈现负载特征如何影响模型对不同任务终止状态的预测.用SHAP值绝对值的平均值衡量特征的重要性,实现任务不同终止状态特征重要性的全局可视化,根据结果筛选出对任务终止状态预测模型影响大的20个变量,作为特征筛选的依据;由可视化的结果可知,任务运行过程中,各特征的不同特征值对任务的终止状态有影响,不同特征值对终止状态的产生有不同的影响.特征选择结合模型可解释性方法运用于任务终止状态预测模型的构建流程中,可辅助构建高分类性能及易于理解的任务终止状态预测模型,通过对负载特征与任务终止状态之间映射机理的探索,可以优化云平台的调度机制.

关键词：特征选择终止状态全局可视化可解释性映射机理

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基于工程教育认证标准的课程教学档案构建——以《数据库系统原理》课程为例

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才智 2024年第6期 186-189页

作者：李英梅季伟东付伟于延哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

针对工程教育认证过程中教学档案构建和管理等问题，以数据库系统原理课程为例，指出传统教学档案管理中的问题，构建基于OBE理念的教学档案管理模式，设计了课程目标与毕业要求校验表、达成度计算、达成报告等教学档案。通过教学档案... 详细信息

针对工程教育认证过程中教学档案构建和管理等问题，以数据库系统原理课程为例，指出传统教学档案管理中的问题，构建基于OBE理念的教学档案管理模式，设计了课程目标与毕业要求校验表、达成度计算、达成报告等教学档案。通过教学档案的科学设计保障了教学质量闭环管理，有效地推动了课程教学改革以及工程教育认证工作。

关键词：工程教育认证 OBE 达成度教学档案教学评价

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基于情感分布的emoji嵌入式表示

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山东大学学报（理学版） 2024年第3期59卷 81-94页

作者：曾雪强孙雨刘烨万中英左家莉王明文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

提出了一种基于情感分布的emoji嵌入式表示方法(emoji embedded representation based on emotion distribution,EDEER)。EDEER方法采用基于BERT的情绪预测模型软标签,从真实数据中学习emoji嵌入式表示,通过情感分布直接建模emoji在各... 详细信息

提出了一种基于情感分布的emoji嵌入式表示方法(emoji embedded representation based on emotion distribution,EDEER)。EDEER方法采用基于BERT的情绪预测模型软标签,从真实数据中学习emoji嵌入式表示,通过情感分布直接建模emoji在各种情绪上的表达程度,使嵌入式表示中包含emoji的多种情感信息。在包含emoji的中文微博数据集上的多组对比实验表明,本文提出的方法可以有效地学习到与细粒度情绪直接关联的emoji嵌入式表示,构建具有较高情绪表达质量的emoji表示空间。

关键词： emoji 情绪分析嵌入式表示情感分布

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基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别

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通信学报 2023年第7期44卷 218-229页

作者：张倩倩张祎李浩马媛媛罗向阳信息工程大学河南省网络空间态势感知重点实验室河南郑州450001 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特... 详细信息

针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特征子集;接着,将用户表示为图结构,选取的高可分特征作为图中节点表示,通过训练图卷积神经网络来获得用户特征;最后,考虑类间可分性和类内聚集性,学习到能更大程度捕捉用户差异的表征,提高识别性能。基于常用的BOSSbase-1.01和BOWs图像库的大量实验结果表明,针对利用ns F5、UED、J-UNIWARD等多种主流JPEG隐写方法在图像上嵌入秘密信息的隐写者,所提方法在降低特征维度和计算开销的前提下,多种嵌入比率下的识别准确率均在80.4%以上,并且在低嵌入比率下识别准确率具有明显优势。

关键词：隐写检测隐写者识别信息隐藏 JPEG图像

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