检索结果-内蒙古大学图书馆

南京理工大学学报 2024年第4期48卷 469-478,488页

作者：谭玉玲欧国成曹灿明柴争议罗定职业技术学院信息工程系广东罗定527200 北京师范大学教育技术学院北京100082 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,... 详细信息

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,该文提出了一种基于用户层次聚类的联邦学习方法。设计了一种联邦学习收敛评估的方法,用于判断全局模型收敛程度;当全局模型收敛时进行聚类用户操作,能够更加准确地找出相似程度较高的用户;通过余弦相似性的层次聚类方法,将具有相似性的用户进行聚类操作,从而减少因数据异构带来的影响。此外该文还采用较大深度的模型WideResNet提高用户本地训练精度。该文采用数据集EMNIST、CIFAR10,调整用户数据之间的角度,分别进行了两类用户和三类用户的聚类联邦学习实验。实验结果显示,与相关经典联邦学习算法FedAvg相比,采用聚类策略后,其训练准确度提高约10%。

关键词：联邦学习数据异构层次聚类余弦相似性 WideResNet

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基于DRAM牺牲Cache的异构内存页迁移机制

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计算机研究与发展 2022年第3期59卷 568-581页

作者：裴颂文钱艺幻叶笑春刘海坤孔令和上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

当海量数据请求访问异构内存系统时,异构内存页在动态随机存储器(dynamic random access memory, DRAM)和非易失性存储器(non-volatile memory, NVM)之间进行频繁的往返迁移.然而,应用于传统内存页的迁移策略难以适应内存页"冷&quo... 详细信息

当海量数据请求访问异构内存系统时,异构内存页在动态随机存储器(dynamic random access memory, DRAM)和非易失性存储器(non-volatile memory, NVM)之间进行频繁的往返迁移.然而,应用于传统内存页的迁移策略难以适应内存页"冷""热"度的快速动态变化,这使得从DRAM迁移至NVM的"冷"页面可能在短时间内变"热"从而产生大量冗余的迁移操作.当前的相关研究都仅着眼于正在执行迁移的页面而忽视了等待迁移和完成迁移的页面,且判断"冷""热"程度的标准不一,使得冗余的迁移大量产生.因此,提出了一个基于DRAM牺牲Cache的异构内存页迁移机制(VC-HMM),使用非易失性存储器中工艺较为成熟的相变存储器(phase change memory, PCM),通过在DRAM和PCM之间增加一个由DRAM构成的小容量牺牲Cache将系统主存DRAM中变"冷"的页面迁移到牺牲Cache中,以避免主存页面在短时间内再次变"热"而造成的冗余迁移.同时,还使得迁回PCM的部分页面不需要写回,减少PCM存储单元的写入操作次数,延长PCM的使用寿命.另外,对于不同的工作负载,VC-HMM可以自适应设置迁移操作的参数,增加迁移的合理性.实验结果表明:与其他迁移策略(CoinMigrator, MQRA,THMigrator)相比,VC-HMM平均减少了至少62.97%的PCM写操作次数、22.72%的平均访问时延、38.37%的重复迁移操作以及3.40%的系统能耗.

关键词： VC-HMM 异构内存系统 DRAM牺牲Cache 内存页迁移非易失性存储器

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基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器设计

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计算机工程 2024年第6期50卷 328-335页

作者：宋庆增刘向东许康为刘佳辉任二祥骆丽魏琦乔飞天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387 北京交通大学电子信息工程学院北京100091 清华大学精密仪器系北京100084 清华大学电子工程系北京100084

随着人工智能的发展,边缘端设备对智能图像处理的需求急剧增加。目前边缘端设备主要面临能量受限、吞吐率较低等问题。无人机在侦察过程中,根据任务要求需进行复杂的地形分析、物体识别和环境监测等任务,这些任务常常会给设备带来严重... 详细信息

随着人工智能的发展,边缘端设备对智能图像处理的需求急剧增加。目前边缘端设备主要面临能量受限、吞吐率较低等问题。无人机在侦察过程中,根据任务要求需进行复杂的地形分析、物体识别和环境监测等任务,这些任务常常会给设备带来严重的功耗问题,并且严重影响无人机的飞行时间。针对上述问题,提出一种基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器设计方案,控制器内部能够完成分类型网络的前向推理,可根据分类结果唤醒对应的边缘端设备。控制器的模拟部分采用存算一体计算模式,数字部分采用分块的处理方式,在运行过程中可将空闲模块休眠,以降低系统的整体功耗。此外,控制器内部还集成了级联接口,可以将复杂任务分解为多个层级的子任务,并将其部署到级联的控制器上,从而实现多级唤醒,使系统具备提前输出的潜力。实验采用ResNet-14作为神经网络模型,数据集采用CIFAR-10数据集。实验结果表明,在10 MHz的时钟频率下,基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器可以实现60帧/s的检测帧率,并且分类精度达到84.61%,验证了该架构在能量受限应用场景下的可行性和高效性。

关键词：逐级唤醒存内计算神经网络目标分类 ResNet结构

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Arm架构的分支预测器隐蔽信道研究

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信息安全学报 2025年第1期10卷 1-16页

作者：杨毅吴凭飞邱朋飞王春露赵路坦张锋巍王博吕勇强王海霞汪东升北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100867 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院信息工程研究所北京100093 南方科技大学计算机科学与工程系深圳518055 飞腾信息技术有限公司天津300459 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100094

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介... 详细信息

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介质种类很多,如时间、功耗、温度等。在现代处理器中,分支预测器作为重要的微架构组件,有效提高了处理器的流水线效率,但由于分支预测器在核内的多进程间共享,使得其存在被用于构建隐蔽信道的风险。目前Intel x86架构已被发现存在基于分支预测器的隐蔽信道攻击,但是Arm架构是否存在相似的攻击还没有得到充分的研究。本文中,我们成功在Arm架构的实际硬件平台上构建了三种基于分支预测器的隐蔽信道。首先我们在Arm架构下设计并实现了类似于x86架构下的基于分支预测器的隐蔽信道CC和RSC,其次我们发现了一个新的基于分支预测组件BTB的隐蔽信道BTBC。我们评估并分析了隐蔽信道参数对信道性能的影响及其成因,并给出参数设置建议。在Cortex-A53及Cortex-A72两种核心上,我们对三种隐蔽信道的信号特性、传输速率和误码率进行了测试和对比分析。实验表明在实际的Arm架构硬件平台下,BTBC的传输信号边缘清晰,震荡幅度小。在连续传输数据时表现出与CC和RSC近似的信道性能,并且在两种核心上均可以低误码率进行数据传输,其在200bps的传输速率下,仅有2%的误码率。最后我们还给出了对于此类隐蔽信道的防御措施。

关键词： Arm架构分支预测器隐蔽信道

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衬套结构对篦齿密封封严性能的影响

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润滑与密封 2023年第6期48卷 142-149页

作者：王宇博龚文琴尹祖望麻柏慧吴佳华周晁瑞何振鹏北京邮电大学世纪学院自动化系北京102100 天津仁爱学院计算机科学与技术系天津301636 中国民航大学航空工程学院天津300300

为提高压气机级间篦齿密封封严性能,设计矩形开槽、梯形开槽、矩形挡环和梯形挡环4种衬套结构,数值研究不同压比和间隙下衬套结构对篦齿密封泄漏特性的影响,并与光滑衬套进行对比。结果表明:随压比增加,流体加速,密封泄漏量均增大,然而... 详细信息

为提高压气机级间篦齿密封封严性能,设计矩形开槽、梯形开槽、矩形挡环和梯形挡环4种衬套结构,数值研究不同压比和间隙下衬套结构对篦齿密封泄漏特性的影响,并与光滑衬套进行对比。结果表明:随压比增加,流体加速,密封泄漏量均增大,然而设置挡环衬套可直接阻碍壁面射流,其中梯形挡环可以引导射流回冲,加剧齿腔中湍流混乱程度,故泄漏量增速逐渐变缓;间隙相同时,挡环衬套密封效果最好,开槽衬套仅在最佳间隙值时才凸显其封严优势,而挡环衬套随间隙增加封严优势逐步放大。因此,高压比大间隙工况下,挡环衬套封严性能更好,其中梯形挡环更具优势。

关键词：级间封严篦齿密封衬套结构封严机制

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倾斜式周向槽机匣处理对压气机稳定性的影响

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航空发动机 2024年第1期50卷 64-71页

作者：龚文琴周佳星辛佳王伟韬何振鹏天津仁爱学院计算机科学与技术系天津301636 北京航空航天大学航空发动机研究院北京100191 中国民航大学航空工程学院天津300300

为分析倾斜周向槽机匣处理对跨声速轴流压气机NASA Rotor 37稳定性的影响,采用数值仿真方法研究了光壁机匣和倾斜周向槽机匣的扩稳效果。结果表明:经过周向槽机匣处理后,叶尖泄漏流被诱导进入周向槽,抑制了低速区的发展且泄漏流经过周... 详细信息

为分析倾斜周向槽机匣处理对跨声速轴流压气机NASA Rotor 37稳定性的影响,采用数值仿真方法研究了光壁机匣和倾斜周向槽机匣的扩稳效果。结果表明:经过周向槽机匣处理后,叶尖泄漏流被诱导进入周向槽,抑制了低速区的发展且泄漏流经过周向槽流出后能够吹除低能区,改善低速区造成的流道堵塞情况,扩大压气机的稳定工作范围;在设计转速下,5种不同形式的周向槽机匣处理都能够提高压气机的稳定裕度,其中,CT3的扩稳效果最好,稳定裕度提高2.86%,而峰值效率降低最少,仅降低0.7%;通过正交试验优化设计方法发现,样本9对于提升转子的稳定裕度效果最为明显,能够将稳定裕度提升2.95%,但会使峰值效率降低1.56%;当周向槽轴向倾斜方式不同时,会使得周向槽的周向截面及槽内流动发生改变,从而对压气机的稳定裕度和峰值效率造成影响。

关键词：倾斜周向槽机匣处理跨声速轴流压气机数值模拟稳定裕度峰值效率航空发动机

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面向自动驾驶的稀疏深度图补全方法SFN-D

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计算机应用研究 2025年

作者：吴彬赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海交通大学计算机科学与技术系

在自动驾驶领域，稀疏深度图的密集化是重要研究课题，对3D重建和3D目标检测等任务具有突出意义。提出一种新颖的深度补全框架SFN-D。该框架基于多模态数据融合和语义分割设计，利用多模态数据各自的优势来补充稀疏深度图中的缺失深度... 详细信息

在自动驾驶领域，稀疏深度图的密集化是重要研究课题，对3D重建和3D目标检测等任务具有突出意义。提出一种新颖的深度补全框架SFN-D。该框架基于多模态数据融合和语义分割设计，利用多模态数据各自的优势来补充稀疏深度图中的缺失深度，从而有效补充稀疏深度图。为了实现这一目标，采取一种借助传感器标定进行数据转换从而实现多模态数据融合和深度图修正的方案，该框架融合了来自图像和激光雷达的特征图，可与现有任何优秀的点云语义分割网络和图片分割网络相适配，无需任何专家知识且能够开放性的实现稀疏深度图的深度补全。使用自动驾驶领域中广泛使用的KITTI Depth Compeletion数据集与相似深度补全方法评估了SFN-D，实验结果表明与其他深度补全方法相比，SFN-D有效且有更高的精度。

关键词：深度补全多模态融合自动驾驶稀疏深度图

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一种事件日志时间属性的匿名方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：王淞颢赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海交通大学计算机科学与技术系

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事... 详细信息

过程挖掘（Process Mining）技术在分析和优化业务流程中扮演着重要角色，然而，在实际应用中，事件日志通常包含敏感信息，如个人身份信息（PII）和商业隐私，这些敏感信息的暴露可能导致隐私泄露和数据滥用的问题.因此，如何在保留事件日志的有效性和完整性的同时，实现数据匿名化处理，成为过程挖掘研究中的一个重要挑战.当前主流的事件日志匿名中大多注重于控制流视角的匿名，而忽略时间戳属性的保护.本文提出了一种有效的事件日志时间属性匿名化方法，使用基于组的方法对事件日志的时间戳属性提供了隐私保证.实验证明，该方法在保护敏感信息的同时，能够保持日志数据的分析价值.

关键词：过程挖掘事件日志匿名化隐私保护 k-匿名差分隐私

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面向业务过程的概念漂移检测方法D-SPC

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 266-273页

作者：戎小玉赵海燕曹健陈庆奎上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

企业内部存在着大量的业务过程,这些业务过程的模型可能会发生变化从而使得一些数据分析的算法失效.检测过程模型变化这一“概念漂移”现象对业务过程管理具有突出的意义.目前的过程模型概念漂移检测存在参数过多,特征抽取复杂等问题.... 详细信息

企业内部存在着大量的业务过程,这些业务过程的模型可能会发生变化从而使得一些数据分析的算法失效.检测过程模型变化这一“概念漂移”现象对业务过程管理具有突出的意义.目前的过程模型概念漂移检测存在参数过多,特征抽取复杂等问题.本文中从过程模型的变化伴有新活动对的出现、旧活动对的消失以及活动对出现频率的变化这一基本现象出发,设计了一种简洁高效的检测框架.在该框架中,针对活动对的出现和消失设计了对活动对出现的轨迹索引进行差分的检测方法;针对活动对频率的变化,在轨迹索引差分的基础上首次运用统计过程控制的工具来检测概念漂移.为了验证本文提出方法的性能,使用合成日志和真实生活日志进行评估,并将本文方法与2种相似方法和4中不同方法进行了实验对比,实验结果表明,本文的方法有效且有更高的精度.

关键词：过程挖掘概念漂移差分分析统计过程控制变更点检测

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基于深度学习的空中目标威胁评估方法

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系统仿真学报 2022年第7期34卷 1459-1467页

作者：柴慧敏张勇李欣粤宋雅楠西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

针对空中目标威胁评估因素多、现有评估方法缺乏自学习能力的问题,采用深度学习理论建立了空中目标威胁评估的深层神经网络模型。为了提升模型训练的拟合效果,提出采用对称式的预训练方法,逐层地对模型中的隐含层进行预训练,最后对模型... 详细信息

针对空中目标威胁评估因素多、现有评估方法缺乏自学习能力的问题,采用深度学习理论建立了空中目标威胁评估的深层神经网络模型。为了提升模型训练的拟合效果,提出采用对称式的预训练方法,逐层地对模型中的隐含层进行预训练,最后对模型进行整体训练。分别通过样本测试集和空空仿真场景进行验证测试,结果表明:采用对称预训练方法,模型的威胁评估准确率高于其他三种预初始化方法;模型具有较好的鲁棒性,在无噪声下准确率大于90%,10%的正态噪声下,准确率大于70%。

关键词：空中目标威胁评估深度学习对称式预训练

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