检索结果-内蒙古大学图书馆

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

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基于时空大数据与卫星图像的城市火灾风险预测

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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

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JPEG图像多域可逆信息隐藏及载荷分配算法

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1831-1840页

作者：殷赵霞郭红念杜洋马文静吕皖丽张新鹏智能计算与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可... 详细信息

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可逆信息隐藏方法可分2类:1)离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数域修改,会导致文件扩展和视觉质量失真;2)熵编码域修改,生成的载密图像与原始图像相比无信号失真,但载荷有限且载荷越高往往文件扩展越严重.针对这2类方法存在的问题,设计了一种JPEG图像多域可逆信息隐藏算法,同时考虑DCT系数域修改和熵编码域修改来嵌入附加信息.由于2个域的修改对视觉质量失真和文件扩展的影响不同,因此研究重点在于载荷的合理分配.首先分析了在熵编码域嵌入信息时引起文件扩展的原因;然后据此设计基于VLC频率直方图的载荷分配算法以最小化文件扩展和视觉质量失真.实验结果表明:所提算法在文件扩展和视觉质量方面明显优于现有的方法.

关键词：可逆信息隐藏 JPEG图像多域变长码直方图

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基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究

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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

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基于线性残差独立性测试的致病基因检测

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武汉大学学报（理学版） 2023年第2期69卷 127-136页

作者：张浩周水庚关佶红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 同济大学电子与电信工程学院上海201804

使用因果推断相关的机器学习方法辅助检测致病基因时,作为因果推断的核心工具,条件独立性(CI)测试算法在高维生物数据场景中往往存在时间复杂度高以及准确性低等问题。为此,提出一种融合偏相关测试与线性残差独立性测试算法,压缩CI测试... 详细信息

使用因果推断相关的机器学习方法辅助检测致病基因时,作为因果推断的核心工具,条件独立性(CI)测试算法在高维生物数据场景中往往存在时间复杂度高以及准确性低等问题。为此,提出一种融合偏相关测试与线性残差独立性测试算法,压缩CI测试条件集的搜索空间,同时提高准确率。设计一种因果推断策略,在减少冗余CI测试的同时结合V结构与因果函数模型的优点,在应用于真实癌症数据的致病基因检测场景中可以区分Markov等价类,找到真正的因果关系。实验结果表明,提出的算法有较好的致病基因检测性能。

关键词：因果网络因果推断条件独立性致病基因条件独立性测试

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深度学习方法在兴趣点推荐中的应用研究综述

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计算机工程 2022年第1期48卷 12-23,42页

作者：汤佳欣陈阳周孟莹王新复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海201203

在基于位置的社交网络(LBSN)中,用户可以在兴趣点(POI)进行签到以记录行程,也可以与其他用户分享自身的感受并形成社交好友关系。POI推荐是LBSN提供的一项重要服务,其可以帮助用户快速发现感兴趣的POI,也有利于POI提供商更全面地了解用... 详细信息

在基于位置的社交网络(LBSN)中,用户可以在兴趣点(POI)进行签到以记录行程,也可以与其他用户分享自身的感受并形成社交好友关系。POI推荐是LBSN提供的一项重要服务,其可以帮助用户快速发现感兴趣的POI,也有利于POI提供商更全面地了解用户偏好,并有针对性地提高服务质量。POI推荐主要基于对用户历史签到数据以及用户生成内容、社交关系等信息的分析来实现。系统归纳POI推荐中所面临的时空序列特征提取、内容社交特征提取、多特征整合、数据稀疏性问题处理这4个方面的挑战,分析在POI推荐中使用深度学习方法解决上述问题时存在的优势以及不足。在此基础上,展望未来通过深度学习提高POI推荐效果的研究方向,即通过增量学习加速推荐模型更新、使用迁移学习缓解冷启动问题以及利用强化学习建模用户动态偏好,从而为实现效率更高、用户体验质量更好的推荐系统提供新的思路。

关键词：兴趣点推荐深度学习特征提取特征整合数据稀疏性

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基于以物体为中心扩散的组成式场景建模

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计算机系统应用 2025年

作者：沈知萌黄尹璇复旦大学计算机科学技术学院复旦大学上海市智能信息处理重点实验室

以物体为中心的学习方法旨在以组成式的方式对场景进行解析与建模,并提取场景中物体的表示.早期以物体为中心的学习方法通常使用简单的像素混合解码器来建模场景.然而,这些方法在处理复杂的合成数据集和真实世界数据集时通常表现不佳.... 详细信息

以物体为中心的学习方法旨在以组成式的方式对场景进行解析与建模,并提取场景中物体的表示.早期以物体为中心的学习方法通常使用简单的像素混合解码器来建模场景.然而,这些方法在处理复杂的合成数据集和真实世界数据集时通常表现不佳.相比之下,最近的一些以物体为中心的学习方法已经开始尝试使用结构更为复杂的解码器(例如自回归Transformer和扩散模型)来更有效地提取物体表示并建模场景.尽管这些近期的方法相比于早期的方法具有更好的效果,但这些方法采用的非组成式建模方法与人类的直觉相悖,且它们无法根据物体的表示生成对应的物体图像.为了解决这个问题,本文提出了以物体为中心的扩散模型(object-centric diffusion model,OCD), OCD使用一种改进的扩散模型作为解码器,在重构场景的过程中分别生成物体的外观和掩码,从而在保证模型效果的同时实现图像的组成式建模.大量的实验证明, OCD在多种数据集(包括两个合成数据集和两个真实世界数据集)上的图像分割和生成任务中表现出色,证明了其普适性和有效性.

关键词：以物体为中心的学习无监督学习组成式场景建模扩散模型生成模型

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融合知识图谱的大语言模型研究综述

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计算机应用研究 2025年

作者：曹荣荣柳林于艳东王海龙内蒙古师范大学计算机科学技术学院集宁师范学院乌兰察布市智能信息处理与安全重点实验室

大语言模型在多个垂直领域应用中展现出卓越性能，但其生成内容存在可解释性不足与幻觉问题，严重制约实际部署，而知识图谱以结构化语义网络形式存储事实知识，为增强大语言模型的可控性与知识约束提供了新路径。为此，文章系统梳理知... 详细信息

大语言模型在多个垂直领域应用中展现出卓越性能，但其生成内容存在可解释性不足与幻觉问题，严重制约实际部署，而知识图谱以结构化语义网络形式存储事实知识，为增强大语言模型的可控性与知识约束提供了新路径。为此，文章系统梳理知识图谱与大语言模型融合的技术路线，从预训练、模型架构改造、微调优化三阶段分析代表性方法，总结其提升模型可解释性与缓解幻觉的作用机制，并探讨多模态知识表示对齐、动态知识更新滞后等核心挑战。分析表明，知识图谱的深度融合可显著提升大语言模型生成内容的事实一致性，但未来需突破多模态知识对齐、轻量化增量式融合及复杂推理验证等技术瓶颈，推动大语言模型向知识语言协同驱动范式演进，为构建可信、可解释的智能系统提供理论支撑与技术方向。

关键词：大语言模型知识图谱可解释性幻觉问题知识语言协同

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全局信息引导的真实图像风格迁移

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计算机科学 2022年第7期49卷 100-105页

作者：张颖涛张杰张睿张文强复旦大学计算机科学技术学院上海200011 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200011

不同于艺术风格迁移,真实图像风格迁移的挑战在于,迁移结果在迁移风格图片的色调风格的同时在内容上应保持真实性。目前,真实图像风格迁移的方法往往是在艺术风格迁移方法的基础上进行预处理或后处理,以保持生成图片的真实性。但艺术风... 详细信息

不同于艺术风格迁移,真实图像风格迁移的挑战在于,迁移结果在迁移风格图片的色调风格的同时在内容上应保持真实性。目前,真实图像风格迁移的方法往往是在艺术风格迁移方法的基础上进行预处理或后处理,以保持生成图片的真实性。但艺术风格迁移方法通常无法充分利用全局色彩信息实现更为协调的整体观感,且预处理和后处理操作往往繁琐而费时。针对以上问题,建立了全局信息引导的真实图像风格迁移网络,提出了色域均值损失(L_(cpm))来衡量生成图片与风格图片全局色彩分布的相似性,对自适应实例归一化(AdaIN)进行改进,提出分区自适应实例归一化(AdaIN-P),以更好地适应真实图像的色彩风格迁移;此外,引入了一种跨通道分区注意力机制,以更好地利用全局上下文信息,提升生成图片的整体协调性。上述方法能够引导网络解码器充分利用全局信息。实验结果表明,相较于其他主流方法,所提网络模型能在保持图像细节的同时实现更好的真实图像风格迁移效果。

关键词：风格迁移全局信息卷积神经网络注意力机制编码解码特征融合

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基于区块链的匿名问卷系统

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计算机应用与软件 2024年第6期41卷 15-21页

作者：毛子旗刘百祥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 上海市区块链工程技术研究中心复旦-众安区块链与信息安全联合实验室上海200433

在传统的问卷系统中,用户需要经过认证才能填写问卷,然而这可能造成隐私信息的泄露。同时传统的问卷系统可能存在一个用户多次填写的问题。针对上述缺陷,基于非交互式零知识证明、消息摘要算法以及区块链提出一种新的问卷系统,该系统在... 详细信息

在传统的问卷系统中,用户需要经过认证才能填写问卷,然而这可能造成隐私信息的泄露。同时传统的问卷系统可能存在一个用户多次填写的问题。针对上述缺陷,基于非交互式零知识证明、消息摘要算法以及区块链提出一种新的问卷系统,该系统在保护用户隐私信息的同时保证一个用户只能提交一次问卷。系统将问卷调查的流程用智能合约实现,保证系统全部流程的公开透明可信。系统在以太坊上进行实际部署测试,消耗的gas值在可接受范围,可以解决传统问卷系统中的问题。

关键词：区块链零知识证明隐私保护问卷系统智能合约

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