检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第2期52卷 202-211页

作者：何立仁彭博池明旻复旦大学计算机科学技术学院上海200438 上海海洋大学信息学院上海201306

无监督异常检测因只需要正常样本进行训练而被广泛应用于工业质检等领域。直接将现有的单类别异常检测方法应用到多类别异常检测中会导致性能显著下降,其中基于知识蒸馏的异常检测方法将预训练的教师模型关于正常样本的特征知识蒸馏到... 详细信息

无监督异常检测因只需要正常样本进行训练而被广泛应用于工业质检等领域。直接将现有的单类别异常检测方法应用到多类别异常检测中会导致性能显著下降,其中基于知识蒸馏的异常检测方法将预训练的教师模型关于正常样本的特征知识蒸馏到学生模型中,然而它们在多类别异常检测中存在无法保证学生模型只学习到正常样本知识的问题。文中提出一种基于反向知识蒸馏框架的无监督多类别异常检测方法(Prototype based Reverse Distillation,PRD),其通过Multi-class Normal Prototype模块和Sparse Prototype Recall训练策略来学习教师模型关于多类别正常样本特征的Prototype,并以此来过滤学生模型的输入特征,从而确保学生模型只学习到教师模型关于正常样本的特征知识。PRD在多种工业异常检测数据集上性能均超越了现有的SOTA方法,定性、定量和消融实验验证了PRD整体框架和内部模块的有效性。

关键词：异常检测无监督学习 Prototype学习知识蒸馏预训练特征

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基于上下文细粒度信息修复的遥感变化检测

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计算机科学 2025年第2期52卷 183-190页

作者：杜乾刚彭博池明旻复旦大学计算机科学技术学院上海200438 上海海洋大学信息学院上海201306

遥感变化检测在军事和民用领域都发挥着至关重要的作用。然而,由于变化检测图像对的数据采集存在巨大的时空差距,因此存在大量伪变化。现有的变化检测方法基于双流孪生网络学习物体特征,然后通过一系列专有网络进行伪变化消除。然而,这... 详细信息

遥感变化检测在军事和民用领域都发挥着至关重要的作用。然而,由于变化检测图像对的数据采集存在巨大的时空差距,因此存在大量伪变化。现有的变化检测方法基于双流孪生网络学习物体特征,然后通过一系列专有网络进行伪变化消除。然而,这种相互独立的去噪方式缺乏捕捉图像对之间相互依存关系的能力,而且往往由于过度关注去噪设计而导致大量的细粒度信息丢失。所提CFIR利用图像对的数据结构特征来增强模型学习上下文依赖关系的能力,并弥补丢失的细粒度信息,缓解了细粒度信息丢失的问题。此外,CFIR采用一种门控机制,消除变化检测任务中的伪变化,并引导网络提取相关的变化特征,缓解了变化检测极端的数据不平衡对模型学习真实变化的影响。CFIR在多个变化检测基准中表现出了极具竞争力的性能,其中相较于变化检测最先进算法,在LEVIR-CD数据集上F1提高0.21%,IoU提高0.38%;在WHU-CD数据集上F1提高0.99%,IoU提高2.43%。

关键词：遥感变化检测细粒度信息重构门控机制噪声消除有监督学习

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FDH、PFDH及GPV-IBE的紧致后量子证明

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密码学报(中英文) 2025年第1期12卷 148-162页

作者：刘羽江浩东赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 河南省网络密码技术重点实验室郑州450001 密码科学技术全国重点实验室北京100878

在CRYPTO 2012中,Zhandry开发了通用的半恒定预言机技术,并在量子随机预言机模型下证明了基于身份的加密方案GPV-IBE和全域哈希(FDH)签名方案的安全性.然而,Zhandry提供的归约证明其损失是二次的.本文给出量子RO模型下关于FDH、概率FDH... 详细信息

在CRYPTO 2012中,Zhandry开发了通用的半恒定预言机技术,并在量子随机预言机模型下证明了基于身份的加密方案GPV-IBE和全域哈希(FDH)签名方案的安全性.然而,Zhandry提供的归约证明其损失是二次的.本文给出量子RO模型下关于FDH、概率FDH和GPV-IBE的更紧致的线性损失的安全性证明.本文证明基于Don等开发的测量后重编程技术,还为量子RO模型下的确定性哈希-签名范式提供了安全证明,条件是其中原像采样函数不可逆.该结果可以直接应用于Falcon及其变体的确定性版本.

关键词：量子随机预言机全域哈希基于身份的加密方案

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区块链系统中反洗钱技术研究综述

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中国工程科学 2025年第02期 287-303页

作者：刘乐源李湘叶蓝天程亚坤陈伟李智鑫曹晟韩伟力张小松柴洪峰电子科技大学信息与软件工程学院电子科技大学计算机科学与工程学院复旦大学计算机科学技术学院复旦大学金融科技研究院

在全球金融格局深刻变化的背景下，区块链技术成为Web 3.0金融的重要基础设施、全球金融科技发展的制高点，不法分子也在利用区块链技术规避监管审查、进行洗钱等非法交易，威胁着国家和全球金融安全；亟需梳理现有的反洗钱技术研究进... 详细信息

在全球金融格局深刻变化的背景下，区块链技术成为Web 3.0金融的重要基础设施、全球金融科技发展的制高点，不法分子也在利用区块链技术规避监管审查、进行洗钱等非法交易，威胁着国家和全球金融安全；亟需梳理现有的反洗钱技术研究进展，前瞻区块链系统中反洗钱技术研究方向，更好应对区块链技术应用伴生的新型金融安全挑战。本文阐述了传统反洗钱模式、区块链系统中的洗钱模式等反洗钱技术研究背景，辨识出反洗钱任务面临的迫切挑战；按照设置交易参数的阈值、地址与实体关联分析、跨链关联分析等基于规则的反洗钱方法，支持向量机、逻辑回归、决策树、随机森林、k均值聚类、结合链下信息等基于传统机器学习的反洗钱方法，卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、Transformer等基于深度学习的反洗钱方法的分类，全面梳理了区块链系统中反洗钱技术的研究现状，辨识了相关技术的应用特性，讨论了支持反洗钱研究的常用数据集。展望区块链系统中反洗钱技术发展，需在面向不平衡数据、不确定性标注的反洗钱数据集构建，可信反洗钱算法研究，针对隐蔽交易的反洗钱机制研究，兼顾隐私性和可监管性的新技术研发等方面开展部署，提高我国区块链系统中反洗钱技术能力，保障数字经济安全发展。

关键词：反洗钱区块链系统机器学习深度学习数据集 Web 3.0

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基于Transformer全局-局部特征融合的RGB-D显著性检测

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 176-182页

作者：宋梦柯王芸郑元超青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融... 详细信息

现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融合后特征送入Transformer编码器通过在所有位置同时整合多尺度和多模态的特征来进行充分的特征融合,获得全局特征依赖关系之后再送入主干网络提取全局—局部融合特征。同时提出双重注意力模块,用来增强两个分支特征的融合效果。在五个公开数据集上进行的实验表明,该网络在三个评价指标上均取得了较好的表现。

关键词： RGB-D显著性检测全局-局部特征跨模态融合多尺度 Transformer

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深度学习中结合哈密顿力学的神经网络研究进展

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计算机工程与应用 2025年

作者：梁永琦白双成张志一内蒙古师范大学计算机科学技术学院

基于哈密顿力学的神经网络已经成为自然语言处理领域的一个重要研究方向，它不仅能够解决深度学习一直以来有关梯度消失的问题，同时也为研究人员提供一个探索神经网络的可解释性和解决当前深度学习困难问题的新思路。其利用经典力学原... 详细信息

基于哈密顿力学的神经网络已经成为自然语言处理领域的一个重要研究方向，它不仅能够解决深度学习一直以来有关梯度消失的问题，同时也为研究人员提供一个探索神经网络的可解释性和解决当前深度学习困难问题的新思路。其利用经典力学原理，通过哈密顿函数更新网络状态，并借助能量守恒特性，有效提高模型准确率，并对解决深度学习中的梯度问题也做出了重要贡献。首先简要概述哈密顿力学引导深度学习的主要动机和理论基础；其次针对结合哈密顿力学的神经网络进行详细讨论，总结其特点、应用场景与局限性；最后讨论分析哈密顿力学与神经网络的结合在自然语言处理领域中的问题与挑战，并对未来发展进行展望，为研究人员进一步的研究提供参考。

关键词：哈密顿力学梯度消失神经网络自然语言处理

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基于上下文语义的口令攻击模型

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 381-386页

作者：柏志安廖健曾剑平上海交通大学医学院附属瑞金医院计算机中心上海200025 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

大数据技术给口令安全研究带来新的思路,通过该技术已经发现了口令中存在的姓氏、常用词汇、常用数字串等典型语义,但口令中仍存在大量无法归类的语义特征,限制了口令猜测成功率。提出一种基于上下文语义的口令建模方法,具体包括在口令... 详细信息

大数据技术给口令安全研究带来新的思路,通过该技术已经发现了口令中存在的姓氏、常用词汇、常用数字串等典型语义,但口令中仍存在大量无法归类的语义特征,限制了口令猜测成功率。提出一种基于上下文语义的口令建模方法,具体包括在口令切分中减小无效语义、建立未知语义的长度分布、在上下文无关模型中引入未知语义三个主要处理过程。在大规模口令数据集上的攻击实验表明,所提语义口令建模方法对于现有口令猜测模型的成功率有一定提升。

关键词：口令语义挖掘猜测上下文无关文法

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无线多媒体传感网络多路径可靠传输数据分配

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传感技术学报 2025年第1期38卷 185-190页

作者：陈文庆孙更新中国劳动关系学院应用技术学院北京100037 青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

传感网络多路径传输中的不同路径带宽不同,为实现最优的传感网络负载均衡,需要对其传输数据合理分配。提出针对无线多媒体传感网络的多路径可靠传输数据分配方法。通过计算无线多媒体传感网络感知范围内节点部署数量的上限与下限,对感... 详细信息

传感网络多路径传输中的不同路径带宽不同,为实现最优的传感网络负载均衡,需要对其传输数据合理分配。提出针对无线多媒体传感网络的多路径可靠传输数据分配方法。通过计算无线多媒体传感网络感知范围内节点部署数量的上限与下限,对感知范围内的节点展开部署,获取最佳节点部署结构。对无线多媒体传感器网络中SCTP耦联内的全部数据传输路径展开延迟判断,并根据延迟判断结果选择传输路径。基于负载均衡情况进行可靠数据分配,保障网络数据平稳传输。仿真结果表明:所提方法迭代100次时即可完成收敛,此时数据传输速率约为4 000 bps;流量均衡度高于75.6%;运行至80 s左右时实际队列长度已被平稳控制在35左右。实现了无线多媒体传感网络多路径高效传输,避免拥塞情况发生。

关键词：无线多媒体传感网络数据分配最佳节点部署多路径传输可靠数据传输延迟

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面向无重叠视域的深度相机标定

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：郝洪立陈双敏王彬李辉辛士庆吕琳屠长河青岛科技大学信息科学技术学院山东大学计算机科学与技术学院

在工业检测领域，如果2个深度相机有重叠视域，则棋盘格可作为常用的标定工具建立2个相机坐标系之间的关联，然而，在2个相机不存在重叠视域的情形下棋盘格无法发挥标定作用. 针对无重叠视域情形下的深度相机标定问题，提出“一杆... 详细信息

在工业检测领域，如果2个深度相机有重叠视域，则棋盘格可作为常用的标定工具建立2个相机坐标系之间的关联，然而，在2个相机不存在重叠视域的情形下棋盘格无法发挥标定作用. 针对无重叠视域情形下的深度相机标定问题，提出“一杆两球标定”方案，通过捕捉标定物的7～20个位姿，即可推测出2个相机坐标系之间的变换矩阵. 首先用7个变量分别表示平移、旋转和杆长，将“杆长不变”作为建立相机坐标系关联的重要线索，通过Voronoi图稳定地捕捉球心的位置; 然后建立关于球心距离偏差的目标函数，使用L-BFGS算法进行快速求解. 通过大量的模拟仿真实验，验证了所提方案的有效性; 在自行搭建的实验平台上的实验结果表明，该方案操作简单，计算高效，其平均误差0.003 1 mm，标准差为0.001 0 mm，能够满足多种工业检测场合的精度需求.

关键词：深度相机标定 Voronoi图四元数

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基于虚拟机页缓存机制的磁盘在线迁移系统

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 235-241页

作者：周志强李京中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230001

在线迁移是云数据中心管理虚拟机的关键技术之一,它在负载均衡、降低能耗以及平台软硬件维护等场景有着重要的作用.预拷贝是目前虚拟机在线迁移的主流方式,有着停机时间短、对虚拟机性能影响小以及鲁棒性高的特点.然而,由于数据的修改... 详细信息

在线迁移是云数据中心管理虚拟机的关键技术之一,它在负载均衡、降低能耗以及平台软硬件维护等场景有着重要的作用.预拷贝是目前虚拟机在线迁移的主流方式,有着停机时间短、对虚拟机性能影响小以及鲁棒性高的特点.然而,由于数据的修改会导致多轮迭代传输,该方法在迁移时可能出现较大的网络传输量和较长的迁移时间的问题.考虑到磁盘通常比内存大几个数量级,该问题在迁移磁盘数据时尤为严重.本文通过提取页缓存数据信息实现了一个预拷贝优化方法,并且设计了一个新的磁盘在线迁移系统,使得虚拟机能够参与其自身迁移过程,让获取虚拟机内的信息更加方便.该方法能够高效地进行预拷贝迁移,从而快速而可靠地完成磁盘迁移,减少网络传输数据量和迁移时间.

关键词：虚拟机磁盘在线迁移预拷贝页缓存

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