检索结果-内蒙古大学图书馆

深圳大学学报（理工版） 2024年第5期41卷 574-582页

作者：赵环宇孙国豪黎彤亮杨坚庞超逸东华大学计算机科学与技术学院上海201620 河北省科学院应用数学研究所河北石家庄050081 河北省信息安全认证技术创新中心河北石家庄050081 河北省科学院生物研究所河北石家庄050081 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现... 详细信息

随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L_(∞))下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为m DisPLA_(∞)),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用“分治-融合”的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化地压缩多维轨迹数据.MDisPLA算法具有线性时间复杂性,可以生成最少的不连续分割,且可以保证生成直线表示的质量,即原始数据点和对应解压缩点之间的同步误差具有上界.通过与基于同步距离锥交(cone intersection using the synchronous Euclidean distance,CISED)的轨迹压缩算法进行理论和实验比较,验证了MDisPLA算法是稳健的,可生成具有保质性的直线表示.MDisPLA算法以更低的内存消耗,较CISED算法提高了14倍左右的处理速度,降低了约48%的分割个数和10.5%的存储个数.MDisPLA算法在保证压缩质量的同时,显著提高了处理速度和降低了存储空间,整体上优于CISED算法.

关键词：算法理论时间序列轨迹数据压缩算法分段线性近似最大误差限定同步误差限定

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低碳背景下我国内地各省区市林业碳汇时空分布特征

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科技创新与生产力 2024年第1期45卷 53-56页

作者：姜慧卓陈心胜李文泽叶靖程安家蔚张春于安徽大学商学院安徽合肥230601 安徽大学资源与环境工程学院安徽合肥230601 安徽大学大数据与统计学院安徽合肥230601

本文指出全球气候变化导致极端气候事件频发,在全球绿化迫在眉睫的情况下,我国作为世界的一部分积极为这一过程做出贡献,中央做出了“碳中和”“碳达峰”的重大战略决策,2030年“碳中和”目标已然近在眼前,而林业碳汇正是我国大力发展... 详细信息

本文指出全球气候变化导致极端气候事件频发,在全球绿化迫在眉睫的情况下,我国作为世界的一部分积极为这一过程做出贡献,中央做出了“碳中和”“碳达峰”的重大战略决策,2030年“碳中和”目标已然近在眼前,而林业碳汇正是我国大力发展碳汇中重要的一环。本文基于我国内地31个省区市2003—2020年各年林业碳汇总量,通过莫兰指数对其空间自相关情况进行分析,根据分析结果揭示了我国内地碳汇时空分布特征。结果表明:一是时间上,2003—2020年我国内地各省区市林业碳汇呈现稳步提升的态势;二是空间上大致表现为西高东低的格局;三是通过冷热点分布与集聚区分布,可以看出我国内地各省区市林业碳汇存在明显的空间集聚现象,且此现象主要发生在东北部和西部。进一步分析了其时空分布特征的影响因素,并提出了可使得我国林业碳汇健全均衡发展的建议。

关键词：林业碳汇莫兰指数空间相关性

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基于深度学习的LBlock安全性分析及其应用

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电子与信息学报 2023年第10期45卷 3745-3751页

作者：杨小东李锴彬杜小妮梁丽芳贾美纯西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004 西北师范大学数学与统计学院兰州730070 西北师范大学密码技术与数据分析重点实验室兰州730070

目前通过深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正成为一个全新的研究热点。Gohr在2019年的美密会上首次将深度学习应用于分组密码安全性分析(doi:10.1007/978-3-030-26951-7_6),利用卷积神经网络学习固定输入差分的密文差分分布特征... 详细信息

目前通过深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正成为一个全新的研究热点。Gohr在2019年的美密会上首次将深度学习应用于分组密码安全性分析(doi:10.1007/978-3-030-26951-7_6),利用卷积神经网络学习固定输入差分的密文差分分布特征,从而构造出高精度的神经网络区分器。LBlock算法是一种具有优良软硬件实现效率的轻量级分组密码算法,自算法发表以来受到了研究者的广泛关注。该文基于残差网络,构造了减轮LB-lock差分神经网络区分器,所得7轮和8轮区分器模型的精度分别是0.999和0.946。进一步利用构造的9轮区分器,提出了针对11轮LBlock的密钥恢复攻击方案。实验结果表明,当密码算法迭代轮数较少时,该方案进行攻击时无需单独考虑S盒,相比于传统攻击方案具有方案流程简单和易于实现等特点,并且在数据复杂度和时间复杂度方面具有较大的优越性.

关键词： LBlock 差分区分器深度学习密钥恢复攻击

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精神障碍患者住院时长与再入院率的因果关联分析

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山东大学学报(医学版) 2025年第3期63卷 99-109页

作者：袁莹仉率杰孙爽爽张伯韬徐朝珂胡锡峰于媛媛薛付忠山东大学齐鲁医学院公共卫生学院生物统计学系山东济南250012 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院国家健康医疗大数据研究院山东济南250003 山东大学齐鲁医学院齐鲁医院山东济南250012 山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250039 山东大学数据科学研究院山东济南250100

目的探讨精神障碍患者住院时长与再入院率的因果关联,为改善患者预后和优化住院管理提供依据。方法依托齐鲁全生命周期电子健康研究型数据库构建真实世界新使用者队列。根据住院时长将精神障碍患者分为5组,以15~30 d为对照组,其他4组(1~... 详细信息

目的探讨精神障碍患者住院时长与再入院率的因果关联,为改善患者预后和优化住院管理提供依据。方法依托齐鲁全生命周期电子健康研究型数据库构建真实世界新使用者队列。根据住院时长将精神障碍患者分为5组,以15~30 d为对照组,其他4组(1~7、8~14、31~60、61~90 d)为处理组。采用L1正则化进行高维变量选择,并基于选定的协变量计算倾向性评分。采用卡尺距离内1∶1最近邻匹配方法匹配处理组与对照组,借助可比性诊断和平衡性诊断评价匹配效果。采用经典Cox比例风险回归模型评估精神障碍患者的住院时长与1年再入院率(包括精神障碍再入院和全因再入院)之间的因果关联。结果共纳入22437例因精神障碍住院的患者。基线信息包括人口统计学、住院、合并症、药物和手术信息等1794个协变量。L1正则化分别筛选出374、293、293、255个变量用于匹配。平衡性诊断结果表明协变量均已平衡。相比对照组,1~7 d组住院患者1年精神障碍再入院率(HR=0.54;95%CI:0.46~0.65)与全因再入院率(HR=0.75;95%CI:0.67~0.84)均显著降低;8~14 d组住院患者1年精神障碍再入院率(HR=0.85;95%CI:0.74~0.99)显著降低;61~90 d组住院患者1年精神障碍再入院率(HR=1.37;95%CI:1.15~1.63)显著增加。结论精神障碍患者的1年精神障碍再入院率随住院时间延长呈一定上升趋势,但这一趋势在31~60 d组与对照组间不明显;全因再入院率仅在1~7 d显著降低。住院时长对精神障碍患者的再入院率有显著影响,缩短住院时长不会增加再入院风险;过长的住院时长可能增加再入院率。这一发现为临床制定更有效的住院管理决策提供了依据。

关键词：精神障碍住院时长高维变量选择再入院率真实世界研究

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基于层次分析法的机场出租车司机决策研究

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科技资讯 2023年第20期21卷 244-247页

作者：张二丽黄静陈彬彬郑州财经学院统计与大数据学院郑州财经学院中原统计研究所郑州财经学院信息工程学院河南郑州450044

综合考虑机场乘客数量的变化和出租车司机的收益条件,通过层次分析法建立层次结构模型,从准则层对目标层权重比例得出,出租车载客收益比机场乘客数量和当时的季节时段更重要。且由“方案”对“准则”层次总排序比例结果来看,与前往到达... 详细信息

综合考虑机场乘客数量的变化和出租车司机的收益条件,通过层次分析法建立层次结构模型,从准则层对目标层权重比例得出,出租车载客收益比机场乘客数量和当时的季节时段更重要。且由“方案”对“准则”层次总排序比例结果来看,与前往到达区排队等待载客返回市区方案相比,出租车司机选择直接放空返回市区载客的方案更加经济,建议出租车司机选择B_2直接放空返回市区载客的决策方案。

关键词：层次分析法一致性检验层次结构模型 MATLAB

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面向龙芯3A体系结构的Libjpeg库优化

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计算机应用与软件 2022年第9期39卷 28-32,49页

作者：何颂颂彭飞林传文陶剑文宁波职业技术学院电子信息工程学院浙江宁波315800 龙芯中科(合肥)技术有限公司安徽合肥230088 合肥学院人工智能与大数据学院安徽合肥230601

基于龙芯处理器的体系结构和指令系统,提出代码级和指令级优化方案,提升龙芯系列计算机的图像编码和解码速度。分析Libjpeg编解码算法的并行特性,重复使用龙芯处理器的SIMD加速硬件资源进行数据级并行优化。实验结果表明,JPEG编码速率提... 详细信息

基于龙芯处理器的体系结构和指令系统,提出代码级和指令级优化方案,提升龙芯系列计算机的图像编码和解码速度。分析Libjpeg编解码算法的并行特性,重复使用龙芯处理器的SIMD加速硬件资源进行数据级并行优化。实验结果表明,JPEG编码速率提高70%左右,解码速率提高200%以上。工作成果已经提交到Libjpeg-turbo的主分支,极大改善了国产龙芯系列计算机中多媒体相关应用的用户体验。

关键词： Libjpeg 龙芯3A 代码优化 SIMD

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宁波镇海区“15分钟公共服务圈”建设理论研究

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中国科技期刊数据库工业A 2023年第4期 76-79页

作者：汤大权徐佩瑶刘赛可宁波市镇海区发展和改革局浙江宁波315299 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100

建设“15分钟公共服务圈”是促进公共服务均等化、提高公共服务水平和实现基本公共服务均衡性和可及性的基本手段和有效途径。宁波市镇海区争先探索“15分钟公共服务圈”的建设方法和实施路径,通过构建“四库”数据底座、形成科学“两... 详细信息

建设“15分钟公共服务圈”是促进公共服务均等化、提高公共服务水平和实现基本公共服务均衡性和可及性的基本手段和有效途径。宁波市镇海区争先探索“15分钟公共服务圈”的建设方法和实施路径,通过构建“四库”数据底座、形成科学“两图”实现精准化治理和结合“镇享未来”应用实现多维度精细化服务,从而搭建优质的“1+7+N”的公共服务应用体系。

关键词： 15分钟服务圈公共服务均衡性

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跨模态检索研究综述

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计算机工程与应用 2022年第24期58卷 61-72页

作者：侯腾达金冉王晏祎蒋义凯浙江万里学院大数据与软件工程学院浙江宁波315100 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

近年来,各种类型的媒体数据,如音频、文本、图像和视频,在互联网上呈现爆发式增长,不同类型的数据通常用于描述同一事件或主题。跨模态检索提供了一些有效的方法,可以为任何模态的给定查询搜索不同模态的语义相关结果,使用户能够获得有... 详细信息

近年来,各种类型的媒体数据,如音频、文本、图像和视频,在互联网上呈现爆发式增长,不同类型的数据通常用于描述同一事件或主题。跨模态检索提供了一些有效的方法,可以为任何模态的给定查询搜索不同模态的语义相关结果,使用户能够获得有关事件/主题的更多信息,从而达到以一种模态数据检索另外一种模态数据的效果。随着数据检索需求以及各种新技术的发展,单一模态检索难以满足用户需求,研究者提出许多跨模态检索的技术来解决这个问题。梳理近期跨模态检索领域研究者的研究成果,简要分析传统的跨模态检索方法,着重介绍近五年研究者提出跨模态检索方法,并对其性能表现进行对比;总结现阶段跨模态检索研究过程中面临的问题,并对后续发展做出展望。

关键词：跨模态检索子空间学习深度学习跨模态哈希

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多功能便携式自动棋桌设计

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善天下 2021年第6期 186-188页

作者：林佳伟宁波工程学院国际交流学院浙江宁波 315211

根据联合国数据,到2050年,全球老年人口将占总人口的三分之一.研究表明,适合老年人的娱乐活动不仅可以帮助老年人缓解压力、改善心理健康、增强社交联系,还可以提高身体机能和认知能力,减缓老年人衰退的过程.然而,市面上适合老年人娱乐... 详细信息

根据联合国数据,到2050年,全球老年人口将占总人口的三分之一.研究表明,适合老年人的娱乐活动不仅可以帮助老年人缓解压力、改善心理健康、增强社交联系,还可以提高身体机能和认知能力,减缓老年人衰退的过程.然而,市面上适合老年人娱乐的装置非常匮乏,因此如果能设计出一款能够为老年人的带去快乐的娱乐装置,将对老年人的日常娱乐带去便利.本文基于该立足点,介绍了一款针对老年人娱乐的多功能便携式自动棋桌设计.该装置主要由伞齿轮机构、丝杠导轨机构等组成.老人们将本装置移动至合适位置后,将折叠机构打开,即可开始下棋.下棋结

关键词：自识别分拣功能多模式机构组合创新

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基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第3期32卷 343-351页

作者：舒振宇杨思鹏辛士庆庞超逸杨雨璠胡超浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100 浙江大学宁波研究院宁波315100 浙江大学机械工程学院杭州310027 山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315100

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的... 详细信息

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.

关键词：三维模型三维模型分割权重能量自适应分布深度学习

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