检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2023年第5期34卷 2024-2034页

作者：刘天义吴祖煊陈静静姜育刚复旦大学计算机科学技术学院上海200438 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200438 上海市智能视觉计算协同创新中心(复旦大学) 上海200438

大多数现有的视觉语言预训练方法侧重于理解任务,并在训练时使用类似于BERT的损失函数(掩码语言建模和图像文本匹配).尽管它们在许多理解类型的下游任务中表现良好,例如视觉问答、图像文本检索和视觉蕴涵,但它们不具备生成信息的能力.... 详细信息

大多数现有的视觉语言预训练方法侧重于理解任务,并在训练时使用类似于BERT的损失函数(掩码语言建模和图像文本匹配).尽管它们在许多理解类型的下游任务中表现良好,例如视觉问答、图像文本检索和视觉蕴涵,但它们不具备生成信息的能力.为了解决这个问题,提出了视觉语言理解和生成的统一多模态预训练(unified multimodal pre-training for vision-language understanding and generation,UniVL).UniVL能够处理理解任务和生成任务,并扩展了现有的预训练范式,同时使用随机掩码和因果掩码,因果掩码即掩盖未来标记的三角形掩码,这样预训练的模型可以具有自回归生成的能力.将几种视觉语言理解任务规范为文本生成任务,并使用基于模版提示的方法对不同的下游任务进行微调.实验表明,在使用同一个模型时,理解任务和生成任务之间存在权衡,而提升这两个任务的可行方法是使用更多的数据.UniVL框架在理解任务和生成任务方面的性能与最近的视觉语言预训练方法相当.此外,实验还证明了基于模版提示的生成方法更有效,甚至在少数场景中它优于判别方法.

关键词：计算机视觉多模态学习预训练

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

人工智能在高校信息化中的应用研究综述

引用

计算机工程 2025年第4期51卷 1-14页

作者：齐凤林沈佳杰王茂异张凯王新复旦大学信息化办公室上海200433 复旦大学办公室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200438 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海200438

人工智能(AI)的快速发展已为众多领域赋能,对社会带来了深远的影响,其出色的处理效果、广泛的适用性以及强大的扩展能力,为高校信息化服务提供了坚实的技术基础。从AI和高校信息化的发展史出发,探讨了两者的发展历程及其关联,在国内外... 详细信息

人工智能(AI)的快速发展已为众多领域赋能,对社会带来了深远的影响,其出色的处理效果、广泛的适用性以及强大的扩展能力,为高校信息化服务提供了坚实的技术基础。从AI和高校信息化的发展史出发,探讨了两者的发展历程及其关联,在国内外高校信息化建设中,尽管各自对AI的关注点有所不同,但均展现了其在提升教育质量、优化管理流程等方面的巨大潜力。从聚焦高校信息化建设者的角度,在教师教学、学生学习、学校管理、教学评估、智能考试等五大核心领域,详尽归纳并分析了AI赋能高校信息化中的典型应用案例,展现了其如何有效提升教育质量与管理效率,同时指出了AI在高校信息化应用过程中可能面临的数据隐私保护、算法偏见、技术依赖风险等问题,列举了常见的应对策略,如加强数据安全防护、优化算法透明度与公平性、培养师生信息素养等。基于这些分析,进一步展望了AI在高校信息化中的未来优化方向,强调技术创新与伦理规范并重,倡导建立跨学科合作机制,共同推动AI技术在高校信息化领域的健康、可持续发展。

关键词：人工智能高校信息化个性化学习精细化管理校园安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于贴文级特征融合的社交网络谣言检测方法

引用

计算机应用与软件 2024年第8期41卷 189-195页

作者：余潇龙郭天成陈阳王新复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室上海201203

现有的谣言检测方法,对贴文语义和贴文发布者信息、贴文传播状态等社交网络属性之间的关联利用不足,导致检测性能受限。针对这一不足,提出一种基于贴文级特征融合的谣言检测模型PF-HAN。模型通过带注意力机制的双向长短期记忆网络(Bi-LS... 详细信息

现有的谣言检测方法,对贴文语义和贴文发布者信息、贴文传播状态等社交网络属性之间的关联利用不足,导致检测性能受限。针对这一不足,提出一种基于贴文级特征融合的谣言检测模型PF-HAN。模型通过带注意力机制的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)生成各条贴文的语义表示,并与对应贴文的社交网络特征进行拼接以保留两者的对应关系。融合得到的贴文综合表示以序列形式输入分层注意力网络提取时序特征,生成最终的事件表示用于谣言判别。实验结果表明,模型在新浪微博和Twitter数据集中进行谣言检测任务时F1值达到0.956和0.740,且能以高准确率完成谣言早期检测任务。

关键词：深度学习自然语言处理谣言检测特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于去中心化身份的开放区块链预言机方案

引用

计算机研究与发展 2023年第11期60卷 2489-2503页

作者：张展鹏李可欣阚海斌复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市区块链工程技术研究中心(复旦大学) 上海200433 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200433

区块链预言机将外界数据写入区块链,是区块链获取外界数据的一般方法.调研区块链预言机研究与实践,归纳目的数据确定性和数据聚合方法之间的关系,将区块链预言机分成强投票协议与弱投票协议2种区块链预言机.区块链预言机项目越来越开放... 详细信息

区块链预言机将外界数据写入区块链,是区块链获取外界数据的一般方法.调研区块链预言机研究与实践,归纳目的数据确定性和数据聚合方法之间的关系,将区块链预言机分成强投票协议与弱投票协议2种区块链预言机.区块链预言机项目越来越开放,开放区块链预言机是可拓展的,应用基于椭圆曲线群的分布式密钥生成算法,实现在链下聚合多点数据,在链上验证聚合结果,节省智能合约开销,适合大型分布式区块链预言机.为解决海外研究中一般依赖虚拟货币抵押对节点身份授信的方法难以应用于国内的问题,应用非同质化通证映射节点身份,支持区块链预言机服务所有者治理节点身份,与全局公钥更新过程结合,使节点加入状态可跟踪.相比同类研究,更贴近分布式系统范型.

关键词：区块链预言机分布式系统门限签名秘密分享非同质化通证

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

BeautyGAN+:基于全新PMT数据集的美妆转移混合监督学习算法

引用

中国科学：信息科学 2022年第1期52卷 129-144页

作者：白玉颜波谭伟敏复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433

作为改变人脸图像外观的重要方式之一,美妆转移任务在近年来获得了越来越多的关注.美妆转移网络可以将任意参考图像的妆容转移到任意人脸图像上,在节约时间和空间成本的同时帮助人们找到适合自己的妆容,并获得妆容得到美化的图像.美妆... 详细信息

作为改变人脸图像外观的重要方式之一,美妆转移任务在近年来获得了越来越多的关注.美妆转移网络可以将任意参考图像的妆容转移到任意人脸图像上,在节约时间和空间成本的同时帮助人们找到适合自己的妆容,并获得妆容得到美化的图像.美妆转移网络BeautyGAN成功展示了无监督方法妆容迁移的较好效果,然而此类无监督学习策略缺乏可以提供良好妆容细节的监督标签,导致实验结果中出现了背景变色、边缘不自然、容易受光照影响等问题.用素颜–美妆配对标签进一步约束BeautyGAN模型训练可以解决上述问题,但当前学术界缺乏此类精细标注的配对数据集.针对以上问题,本文提出了BeautyGAN+方法,贡献了一个用户详细标注的素颜–美妆配对数据集,即PMT数据集,在BeautyGAN的无监督基础上加入有监督损失进行训练,最终通过实验发现结合无监督(迁移性好)和有监督(细节修复好)的训练策略可以提供更好的迁移效果.实验结果中的图像结果和用户调研(14位)均表明本文方法显著提升了美妆转移效果,解决了美妆转移工作长期缺乏配对数据集及转移结果存在多种偏差的难题.

关键词：深度学习美妆转移技术生成式对抗网络有监督学习美妆数据集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

问题设定驱动的深度强化学习研究:综述

引用

模式识别与人工智能 2022年第8期35卷 718-742页

作者：张政锋赵彬琦单洪明张军平复旦大学上海智能信息处理重点实验室上海200438 复旦大学计算机科学技术学院上海200438 复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433

深度强化学习结合深度模型,广泛应用于智能控制、游戏竞技等领域.然而,现有强化学习的文献综述更多以某一难点为主深入梳理具体的方法技术,缺乏以问题本身为主的整体分析视角.现实问题总是混杂多个技术难点,而致力于解决单一难点的技术... 详细信息

深度强化学习结合深度模型,广泛应用于智能控制、游戏竞技等领域.然而,现有强化学习的文献综述更多以某一难点为主深入梳理具体的方法技术,缺乏以问题本身为主的整体分析视角.现实问题总是混杂多个技术难点,而致力于解决单一难点的技术方法往往在具体问题场景上性能不及预期.因此,文中从智能体、任务、马尔可夫决策过程、策略类型、学习目标、交互模式这六大对象对问题设定进行定义,并以问题自身的设定为驱动,从整体上分析深度强化学习的研究现状、基础设定及其延伸设定.再梳理深度强化学习的发展脉络,分析关键技术和背后的主要动机.然后,以专家交互这类问题设定为例,提供一个以具体问题驱动的技术视角去整体看待该领域的发展趋势.最后介绍当前的研究热点并展望今后的研究方向.

关键词：人工智能深度强化学习问题设定智能控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

具有多个相交修复集的局部修复码的新构造

引用

计算机应用与软件 2023年第4期40卷 13-19页

作者：滕佳明复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200082

局部修复码可以通过仅访问很少的有效节点完成故障节点的修复。作为局部修复码的推广,具有可用性的局部修复码允许每个节点拥有多个不相交的修复集,这种特性对于分布式存储系统的部署非常有利,但是其中的可用性会降低其码率上界。对该... 详细信息

局部修复码可以通过仅访问很少的有效节点完成故障节点的修复。作为局部修复码的推广,具有可用性的局部修复码允许每个节点拥有多个不相交的修复集,这种特性对于分布式存储系统的部署非常有利,但是其中的可用性会降低其码率上界。对该类编码进行了推广,使同一节点的不同修复集可以相交较小的次数,这使得码率得以提升,并令该类编码具有负载平衡特性。将具性质较好的文献[14]提出的WZL码推广至修复集可以相交的情况,提高了码率,并且该构造的最小距离也优于文献[10]中关于此类编码的构造。

关键词：局部修复码具有可用性的编码分布式存储纠删码编码理论

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于茫然传输协议的FATE联邦迁移学习方案

引用

计算机工程 2023年第2期49卷 24-30页

作者：郑云涛叶家炜复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心上海200433

利用不同来源的数据参与机器学习模型的训练,能够使得训练出的模型的预测结果更加准确,然而大量的数据收集则会产生隐私方面的相关问题。FATE联邦迁移学习是一种基于同态加密的联邦学习框架,但FATE联邦迁移学习中同态加密计算复杂,收敛... 详细信息

利用不同来源的数据参与机器学习模型的训练,能够使得训练出的模型的预测结果更加准确,然而大量的数据收集则会产生隐私方面的相关问题。FATE联邦迁移学习是一种基于同态加密的联邦学习框架,但FATE联邦迁移学习中同态加密计算复杂,收敛速度相对较慢,导致模型训练效率低。提出一种基于茫然传输协议的安全矩阵计算方案。通过实现矩阵加法和乘法及数乘的安全计算,完成参与两方交互下具有数据隐私保护特性机器学习模型的损失函数计算与梯度更新,并以此构造更高效的FATE联邦迁移学习算法方案。在此基础上,通过茫然传输扩展协议和通信批量处理,减少需要调用的茫然传输协议的数量,缩减通信轮数,从而降低茫然传输协议带来的通信消耗。性能分析结果表明,该方案的安全模型满足安全性和隐私保护性,并且具有一定的可扩展性,在局域网环境下,相比基于同态加密的方案,模型收敛的平均时间缩短约25%,并且随着数据样本特征维度的增加,该方案仍能保持稳定的收敛速度。

关键词：联邦迁移学习安全多方计算秘密共享茫然传输协议同态加密

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时空大数据与卫星图像的城市火灾风险预测

引用

计算机工程 2023年第6期49卷 242-249页

作者：王新迪杨夙张思源罗午阳李杰刘辉复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200438 国网北京市电力公司北京100031

火灾事故在全世界范围内普遍存在且频繁发生。然而,针对城市火灾的风险预测研究尚在起步中。为此,提出一种针对城市火灾风险的预测模型HISS。基于多重分形维度从卫星图像中提取视觉特征,并将卫星图像的视觉特征与从历史火灾数据、气象... 详细信息

火灾事故在全世界范围内普遍存在且频繁发生。然而,针对城市火灾的风险预测研究尚在起步中。为此,提出一种针对城市火灾风险的预测模型HISS。基于多重分形维度从卫星图像中提取视觉特征,并将卫星图像的视觉特征与从历史火灾数据、气象数据、出租车流动记录、区域用电量数据和POI数据中提取的非视觉特征相融合,构成静态特征。基于静态特征对XGBoost进行预训练,并设计一种特征嵌入模块,将XGBoost的预测结果作为基准值嵌入到包含时序关系的动态特征中,通过Transformer学习火灾的时间波动模式。采用动态加权模块实现XGBoost和Transformer在模型层面的融合,进一步提升模型的性能。实验结果表明,HISS模型的确定系数R2达到了72.56%,与长短期记忆网络和门控循环单元相比R2分别提升4.25和3.92个百分点,与Lasso、随机森林和梯度提升决策树相比R2分别提升10.88、5.62和3.93个百分点,具有较优的预测性能。

关键词：时空大数据火灾风险预测卫星图像特征嵌入动态加权

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究

引用

计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1476-1489页

作者：翁泽佳陈静静姜育刚复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学计算机科学技术学院) 上海200433

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目... 详细信息

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目前虚假人脸鉴别的研究工作相对较少,仍然有许多问题需要被解决.其中如何提升鉴别模型的迁移泛化能力是至关重要的问题,也是虚假人脸检测任务能否实际投入使用的关键所在.如何提升虚假人脸鉴别方法的泛化能力,即做到在没有见过的生成方法产生的数据上仍然准确有效非常重要.对此,提出了基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测模型,通过引入领域对抗分支,弱化特征提取器对于特定生成模型非鲁棒性特征的提取,模型能够抽取鲁棒性更强、泛化能力更高的特征,从而在没有见过的生成方法产生的虚假人脸图片上具有更好的鉴别表现.实验结果表明:所提出的方法能够提升鉴别模型的泛化能力,显著提升虚假人脸鉴别模型在未知生成模型产生的虚假图像上的性能.

关键词：虚假人脸检测域自适应域对抗学习鲁棒特征学习泛化性

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：