检索结果-内蒙古大学图书馆

产业与科技论坛 2025年第5期24卷 35-37页

作者：赵一峰梅险哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

近年来,我国大力发展人工智能技术,主张基于现有计算机网络,融入应用人工智能技术,实现两者深度结合,形成现代信息技术发展合力,对我国人民日常生活形成长久正向影响。本文基于应用研究视角,结合大数据时代特征,分析人工智能特性,明确... 详细信息

近年来,我国大力发展人工智能技术,主张基于现有计算机网络,融入应用人工智能技术,实现两者深度结合,形成现代信息技术发展合力,对我国人民日常生活形成长久正向影响。本文基于应用研究视角,结合大数据时代特征,分析人工智能特性,明确人工智能应用优势,结合我国人工智能应用现状,挖掘潜在应用问题,提出针对性应用优化策略。

关键词：大数据时代人工智能计算机网络

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分布式光伏电站发电量异常检测管理系统

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电脑编程技巧与维护 2025年第3期 104-106,172页

作者：王佳跃皮雨鑫杨泽熙唐光义哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

随着光伏发电技术的迅速发展和政府的积极推广,分布式光伏电站在我国得到了广泛应用。然而,由于逆变器厂商众多,各品牌的数据采集系统互不兼容,电站的管理和维护面临诸多挑战。设计并开发了一种分布式光伏电站发电量异常监测管理系统,... 详细信息

随着光伏发电技术的迅速发展和政府的积极推广,分布式光伏电站在我国得到了广泛应用。然而,由于逆变器厂商众多,各品牌的数据采集系统互不兼容,电站的管理和维护面临诸多挑战。设计并开发了一种分布式光伏电站发电量异常监测管理系统,旨在通过对逆变器发电量的实时监控和分析,提高电站的管理效率和设备运行的可靠性,提高分布式光伏电站的运行效率。

关键词：分布式光伏电站异常监测实时监控逆变器管理

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受限分布映射和伪异常校准引导下的时序异常检测

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 134-146页

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差,从而导致次优级的检测性能。提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地,利用时间卷积网络提取输入数据特征。为了学习更精确的正态决策边界,从两个方面优化正态表征学习过程:第一,提出一种受限分布映射方法,通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布,并最小化正常数据与超球中心的单类距离,使数据在特征空间中更加紧凑;第二,提出一种伪异常校准机制,利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据,并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识,矫正决策边界。同时,通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离,扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段,通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明,该方法实现了相比目前主流方法的更优性能,并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

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时空语义驱动的渐进多视角行为去偏置研究

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计算机工程 2025年第1期51卷 1-10页

作者：钟忺陈亮刘文璇叶舒江奎王正林嘉文武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 台湾清华大学电机工程系中国台湾新竹300044

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视... 详细信息

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视角间行为表征差异以及同一行为执行过程中的时序语义不一致导致的行为表征差异,提出一种渐进去偏置的多视角方法。首先,在多视角下的同一行为样本中以证据理论为引导,结合不同视角下的行为同构性进行视角间行为去偏置,优化不同视角下关注的行为特征权重,以获得更全面的无偏行为表示。其次,结合多粒度解耦策略,分析不同粒度对行为特征无偏表达的影响,准确分离行为相关和行为无关特征,以避免视角内行为无关信息扰乱行为表征导致的显著差异。最后,在时序维度上构建不同行为特征权重,增强同一视角内行为特征一致性,减弱同一行为的行为表征差异。在多个数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性,在N-UCLA和NTU-RGB+D数据集上的跨视角准确率分别达到了97.4%和96.4%,并且所提方法在满足多视角下对行为识别进行准确分析应用需求的同时通过一种新的去偏置思路为多视角行为识别问题提供了一种有效的解决方案。

关键词：多视角行为识别渐进式去偏置证据理论解耦多粒度

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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

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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

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基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统研究

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软件 2025年第2期46卷 134-136页

作者：潘镜淇哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

信息安全态势感知系统作为一种基于大数据与人工智能技术的新型安全防护手段,已成为网络安全领域的重要研究方向。鉴于此,本文阐述了信息安全态势感知系统在采集数据、分析威胁等方面的核心作用,分析了其构成关键,探究了大数据和人工技... 详细信息

信息安全态势感知系统作为一种基于大数据与人工智能技术的新型安全防护手段,已成为网络安全领域的重要研究方向。鉴于此,本文阐述了信息安全态势感知系统在采集数据、分析威胁等方面的核心作用,分析了其构成关键,探究了大数据和人工技术在其中的优势,并提出了构建智能算法、搭建分析平台等应用策略,旨在为提升网络空间安全防护能力提供有价值的参考。

关键词：大数据人工智能技术信息安全态势感知系统

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基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法

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软件学报 2025年

作者：张朋飞朱伊波程祥张治坤刘西蒙孙笠方贤进张吉安徽理工大学计算机科学与工程学院北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 浙江大学计算机科学与技术学院福州大学计算机与大数据学院华北电力大学控制与计算机工程学院 School of Mathematics Physics and Computing University of Southern Queensland

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了... 详细信息

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了感知数据中的异常值对本地差分隐私下真值发现精度的影响.这些异常值往往具有极大的取值范围,导致注入数据中的噪音量较大.而且在现实世界中,工人出于对隐私泄露的担心,移动群智感知服务器无法在无隐私保护的情况下预先处理数据.为解决以上问题,提出基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法NATURE.该算法的核心思想是考虑数据中蕴含的噪音类型来自适应剪枝掉不需要的工人的所有值或者某些任务值.在NATURE中,为便于剪枝,在形式化约束优化问题的基础上,设计基于优化问题的噪音感知的权重和重要性估计方法;为进行剪枝,在证明最优剪枝问题是NP-hard的基础上,设计具有多项式时间复杂度的效用感知的自适应剪枝方法.进一步从理论上分析NATURE的隐私、效用和复杂度.在两个真实数据集和一个合成数据集上的实验结果表明,相较于对比算法, NATURE在求得噪音“真值”的精度上至少提高20%.

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私自适应剪枝

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基于μCT和深度学习的煤裂隙智能提取方法

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煤田地质与勘探 2025年第2期53卷 55-66页

作者：胡咤咤张寻金毅巩林贤黄文辉任建吉 Norbert Klitzsch 河南理工大学能源科学与工程学院深井岩层控制与瓦斯抽采技术应急管理部科技研发平台河南焦作454003 河南理工大学资源与环境学院河南焦作454003 中国地质大学(北京)能源学院北京100083 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 亚琛工业大学应用地球物理与地热能研究所德国亚琛52074

【目的】煤储层裂隙的精细描述对于煤层气资源的勘探开发具有重要意义,裂隙的尺寸、走向、分布密度等直接影响煤层的渗透性,准确识别和提取煤层中的裂隙信息是揭示体积压裂过程中裂缝网络形成与扩展机理的关键。传统的裂隙提取方法往往... 详细信息

【目的】煤储层裂隙的精细描述对于煤层气资源的勘探开发具有重要意义,裂隙的尺寸、走向、分布密度等直接影响煤层的渗透性,准确识别和提取煤层中的裂隙信息是揭示体积压裂过程中裂缝网络形成与扩展机理的关键。传统的裂隙提取方法往往依赖人工标注和基于一定图像处理技术的特征提取,这些方法在精度和效率上存在明显不足。【方法】提出一种基于Trans-UNet网络和μCT图像的煤裂隙提取方法,Trans-UNet结合了Transformer模块和卷积神经网络(CNN)的优点,不仅具备全局特征提取能力,还能够捕捉图像中的局部细节特征,大幅提高了分割精度和网络的鲁棒性。首先对煤样μCT图像进行预处理,包括使用差值法提高图像质量、使用数据增强技术扩大样本数量等。随后,利用Trans-UNet网络对处理后的图像进行分割,提取裂隙特征,并比较不同神经网络模型的分割结果。【结果和结论】结果表明,提出的方法在数据集上表现出优越性能,Trans-UNet模型在煤裂隙提取上的准确性(accuracy)、精确度(precision)、F1分数(F1-score)和交并比(IoU)分别达到91.3%、89.5%、89.8%和84.0%,相较于U-Net、U-Net++等其他多种智能模型有显著提升。结合μCT图像的细粒度特征,将Trans-UNet网络应用于煤裂隙提取任务,是一种高效且准确的解决方案,为煤层气勘探开发领域的相关图像处理任务提供了新的思路。

关键词： Trans-UNet μCT图像煤裂隙图像分割深度学习

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基于逻辑模型的多偏好旅游路线规划研究

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现代电子技术 2025年第7期48卷 169-176页

作者：王文成王曦雅牛秦州董明刚广西高校先进制造与自动化技术重点实验室广西桂林541006 桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541006 桂林理工大学计算机科学与工程学院广西桂林541006 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541006

针对现有生成个性化旅游路线过程中用户个人偏好分析单一以及时间和成本预算选择单一的问题,考虑到不同用户的需求,提出一种基于一阶逻辑约束下的个性化旅游路线规划。首先,运用模型论中的结构对旅游规划中成本、时间和景点等相关偏好... 详细信息

针对现有生成个性化旅游路线过程中用户个人偏好分析单一以及时间和成本预算选择单一的问题,考虑到不同用户的需求,提出一种基于一阶逻辑约束下的个性化旅游路线规划。首先,运用模型论中的结构对旅游规划中成本、时间和景点等相关偏好问题进行形式化建模;其次,利用一阶公式对结构实例进行查询求解,并对计算复杂度进行评估;最后,以典型的个性化旅游路线规划的推荐问题作为实例,针对上述结构使用回答集编程(ASP)进行求解。实验结果表明,该方法能够满足不同用户的多个偏好需求,提高了用户对于旅游路线推荐的满意度,同时可以将问题限制在一定复杂度内,为实现个性化推荐服务提供了一种新方法。

关键词：路线规划用户多偏好形式化建模回答集程序个性化偏好逻辑模型

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基于双阶颜色信息的色域映射图像无参考质量评价算法

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红外技术 2025年第3期47卷 316-325页

作者：何秋宏余伟郭志林袁连海刘玉英成都理工大学工程技术学院电子信息与计算机工程系四川乐山614000 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

色域映射是用于在不同设备之间实现彩色图像高保真传输的一种技术。但通过色域映射得到的图像不可避免因颜色信息的损失产生严重的伪影和失真,从而导致纹理结构失真和色彩自然度失真。基于颜色信息损失严重的事实,本文提出了一种基于双... 详细信息

色域映射是用于在不同设备之间实现彩色图像高保真传输的一种技术。但通过色域映射得到的图像不可避免因颜色信息的损失产生严重的伪影和失真,从而导致纹理结构失真和色彩自然度失真。基于颜色信息损失严重的事实,本文提出了一种基于双阶颜色表示的无参考质量评价方法。传统图像质量评价方法大多基于灰度域提取质量感知特征,少数考虑颜色信息的方法也仅从色调、饱和度等颜色分量中提取特征。色调、饱和度均是通过R、G、B三个颜色分量线性计算而得,忽略了颜色的导数信息。因此本文算法从零阶颜色信息(R、G、B颜色分量)和一阶颜色信息(即导数信息)中进行特征提取,并将所提特征进行回归训练得到质量预测模型。实验证明,该模型对色域映射图像质量的预测性能优于现有的无参考质量评价方法。

关键词：色域映射图像质量评价颜色信息特征提取回归训练

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