检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 760-777页

作者：何援军于海燕方志刚上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 东华大学机械工程学院上海201620 华为云工业软件广东深圳518129

追溯CAD技术之根,剖析计算难之源。CAD的数字化模型基于“形”。审视基于“数”的计算机制与“形”计算对象间的原始矛盾,探索用几何的思路去寻求全局、直观、简单、稳定的新计算机制。介绍了一种基于“几何问题几何化”的“形计算”机... 详细信息

追溯CAD技术之根,剖析计算难之源。CAD的数字化模型基于“形”。审视基于“数”的计算机制与“形”计算对象间的原始矛盾,探索用几何的思路去寻求全局、直观、简单、稳定的新计算机制。介绍了一种基于“几何问题几何化”的“形计算”机制。阐述了形计算的总体思想和主要策略,给出了形计算的应用实例,对算法性能作了理论与实验分析。最后,讨论了形计算在CAD中的作用,提出以形计算重构CAD的计算基础,给出了实施建议和方案,在CAD中发挥形计算在几何表示、几何计算、几何关系重组、几何奇异处理,以及几何变换、降维计算等方面的特色与优势,建设以形计算作为理论基础的CAD根技术,实现几何内核在算法简单化、计算稳定性和计算效率上有大的提升。

关键词： CAD 工业软件形计算几何几何计算代数计算计算基础

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阿尔茨海默病早期诊断中光学相干断层扫描及血管成像的应用进展

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中国老年学杂志 2025年第8期45卷 2038-2043页

作者：刘硕欣王典王星月曾娜刘江张文勇南方科技大学1医学院广东深圳518055 工学院计算机科学与工程系

阿尔茨海默病(AD)是一种严重危害老年人健康的中枢退行性疾病,其诊断和治疗是临床研究的热点。AD的早期诊断有助于及时干预疾病的进程,降低发病率。早期AD与视网膜、脉络膜结构和功能的变化关系密切,眼部检查可为AD的早期筛查提供一种... 详细信息

阿尔茨海默病(AD)是一种严重危害老年人健康的中枢退行性疾病,其诊断和治疗是临床研究的热点。AD的早期诊断有助于及时干预疾病的进程,降低发病率。早期AD与视网膜、脉络膜结构和功能的变化关系密切,眼部检查可为AD的早期筛查提供一种简单无创的诊断方法。光学相干断层扫描技术(OCT)和光学相干断层扫描血管成像(OCTA)可提供眼部病变的重要临床指标,在AD早期无创性诊断方面具有很大的优势和潜力。

关键词：阿尔茨海默病早期诊断光学相干断层扫描血管成像图像分割

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大语言模型驱动的学生评教智能分析法

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计算机教育 2025年第1期 215-219页

作者：孙沛铖詹涵舒张爱朱宇昊钟雨欢章晓庆刘江南方科技大学计算机科学与工程系广东深圳518055 南方科技大学教学工作部广东深圳518055 西北师范大学教育技术学院甘肃兰州730070

针对大学学生评教数据分析中存在的定量分析手段不足,导致教学质量反馈不够全面、科学,进而影响教学管理对评教数据有效利用的现状,提出教育智能框架下大语言模型驱动的学生评教智能分析法,具体介绍学生评教智能分析法在计算机专业学生... 详细信息

针对大学学生评教数据分析中存在的定量分析手段不足,导致教学质量反馈不够全面、科学,进而影响教学管理对评教数据有效利用的现状,提出教育智能框架下大语言模型驱动的学生评教智能分析法,具体介绍学生评教智能分析法在计算机专业学生评教数据上的实践,最后通过教学反馈说明该方法的有效性。

关键词：学生评教教育智能大语言模型智能分析

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高可用性网络入侵预警方法的改进研究

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微电子学与计算机 2016年第8期33卷 134-138页

作者：龚健虎广东培正学院计算机科学与工程系广东广州510800

高可用性网络通常会受到海量恶意入侵,当前预警方法只能对历史与当前的网络入侵情况进行分析,无法预测未来高可用性网络的入侵情况,为了提高预警精度,提出一种新的高可用性网络入侵预警改进方法,介绍了隐马尔可夫模型,在此基础上,构建依... 详细信息

高可用性网络通常会受到海量恶意入侵,当前预警方法只能对历史与当前的网络入侵情况进行分析,无法预测未来高可用性网络的入侵情况,为了提高预警精度,提出一种新的高可用性网络入侵预警改进方法,介绍了隐马尔可夫模型,在此基础上,构建依据HMM模型的实时高可用性网络入侵预警模型,依据危险理论对评估结果进行分析,将高可用性网络状态划分成四个等级,通过构建的HMM-NSSP模型实现网络入侵预警.为了提高HMMNSSP模型的预警精度,引入最大熵法对高可用性网络安全态势进行一致性判定,完成高可用性网络入侵预警方法的改进,实验结果表明,所提方法预警结果和实际结果基本一致,具有很高的预警精度,可用性很高.

关键词：高可用性网络入侵预警

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军车发动机组装配件规划模型设计仿真

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计算机仿真 2016年第4期33卷 41-44,62页

作者：龚健虎广东培正学院计算机科学与工程系广东广州510800

在军车零组件构造、尺寸、刚度发生变化时,装配需要加入很多的特定条件,存在随机性,采用传统的军车组装单元规划模型时,受到这些特定条件的制约,对装配拆卸序列顺序产生干扰,导致求解结果序列单一、可变性和适应性差等问题。提出了军车... 详细信息

在军车零组件构造、尺寸、刚度发生变化时,装配需要加入很多的特定条件,存在随机性,采用传统的军车组装单元规划模型时,受到这些特定条件的制约,对装配拆卸序列顺序产生干扰,导致求解结果序列单一、可变性和适应性差等问题。提出了军车组装单元中最优序列规划模型的装配序列求解方法,对最优序列规划模型进行了介绍并建立了组装模型,定义了军车零件拆卸操作中的约束矩阵,并给出拆装序列的具体算法。通过仿真,利用军车组装单元中最优序列规划模型对军车发电机总装线整流器装配工位工作单元进行拆装,结果表明研究模型具有相对较好的适应性,为装配序列优化设计提供了科学依据。

关键词：最优序列规划图军车组装单元约束矩阵数字化装配

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引入深度遍历机制的分布式数据结构插值算法

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微电子学与计算机 2016年第6期33卷 157-160页

作者：龚健虎广东培正学院计算机科学与工程系广东广州510800

提出一种基于深度遍历机制的分布式数据结构插值算法.构建了分布式数据结构的空间状态结构模型,然后进行数据结构的结构化特征分割,在结构化特征分割的基础上,采用深度遍历算法实现对分布式数据结构的优化插值处理,仿真实验进行了性能验... 详细信息

提出一种基于深度遍历机制的分布式数据结构插值算法.构建了分布式数据结构的空间状态结构模型,然后进行数据结构的结构化特征分割,在结构化特征分割的基础上,采用深度遍历算法实现对分布式数据结构的优化插值处理,仿真实验进行了性能验证,仿真结果展示了该算法在提高分布式数据结构的空间性能,改善存储状态方面的优越性,在提高数据运算和存储能力方法具有重要意义.

关键词：数据结构数据库存储遍历插值

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无线传感器网络分簇路由节能研究

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计算机工程与科学 2015年第10期37卷 1869-1876页

作者：张华南李石君金红广东培正学院计算机科学与工程系广东广州510830 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

在大规模传感和环境监测中,节约能源延长传感器节点生命已成为无线传感器网络最重要的研究课题之一。提供合理的能源消耗和改善无线网络生命周期的传感器网络系统,必须设计一种新的有效的节能方案和节能路由体系。方案采用一种聚类算法... 详细信息

在大规模传感和环境监测中,节约能源延长传感器节点生命已成为无线传感器网络最重要的研究课题之一。提供合理的能源消耗和改善无线网络生命周期的传感器网络系统,必须设计一种新的有效的节能方案和节能路由体系。方案采用一种聚类算法减少无线传感器网络的能量消耗,创建一种cluster-tree分簇路由结构的传感器网络。该方案主要目标是做一个理想的分簇分配,减少传感器节点之间的数据传输距离,降低传感器节点能源消耗,延长寿命。实验结果表明,该方案有效地降低了能源消耗从而延长无线传感器网络生命。

关键词：无线传感器路由器分簇传输距离

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一种表示有向图的表方法及其应用

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小型微型计算机系统 2011年第6期32卷 1211-1217页

作者：谢深泉广东培正学院计算机科学与工程系广州510830 湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

图的表示方法很多,各有其优缺点.采用不同的表示方法,可获得图的不同的时空性能.本文阐述了图的一种新表示方法,该方法用一种命名规则将有向图表示为节点标签表,给出了由节点标签表产生节点链的算法.并用这种称为表方法研究了有向图的... 详细信息

图的表示方法很多,各有其优缺点.采用不同的表示方法,可获得图的不同的时空性能.本文阐述了图的一种新表示方法,该方法用一种命名规则将有向图表示为节点标签表,给出了由节点标签表产生节点链的算法.并用这种称为表方法研究了有向图的回路性质,特别地将它应用于研究de Bruijn回路、欧拉回路和哈密顿回路,给出了计算欧拉回路和哈密顿回路的新方法.本研究表明该方法具有较好的理论和实用价值.

关键词：命名规则表方法节点标签表 deBruijn序列欧拉回路哈密顿回路

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脉冲强化学习算法研究综述

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计算机学报 2023年第10期46卷 2132-2160页

作者：陈鼎黄杨茹彭佩玺黄铁军田永鸿上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 北京大学计算机学院北京100871 鹏城实验室广东深圳518055

借助人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),深度强化学习在游戏、机器人等复杂控制任务中取得了巨大的成功.然而,在认知能力与计算效率等方面,深度强化学习与大脑中的奖励学习机制相比仍存在着巨大的差距.受大脑中基于脉冲的通... 详细信息

借助人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),深度强化学习在游戏、机器人等复杂控制任务中取得了巨大的成功.然而,在认知能力与计算效率等方面,深度强化学习与大脑中的奖励学习机制相比仍存在着巨大的差距.受大脑中基于脉冲的通信方式启发,脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)使用拟合生物神经元机制的脉冲神经元模型进行计算,具有处理复杂时序数据的能力、极低的能耗以及较强的鲁棒性,并展现出了持续学习的潜力.在神经形态工程以及类脑计算领域中,SNN受到了广泛的关注,被誉为是新一代的神经网络.通过将SNN与强化学习相结合,脉冲强化学习算法被认为是发展人工大脑的一个可行途径,并能够有效解释生物大脑中的发现.作为神经科学与人工智能的交叉学科,脉冲强化学习算法涵盖了一大批杰出的研究工作.根据对不同领域的侧重,这些研究工作主要可以分为两大类:一类是以更好地理解大脑中的奖励学习机制为目的,用于解释动物实验中的发现,并对大脑学习进行仿真,例如R-STDP学习规则;另一类则是以实际控制任务中的性能、功耗等具体指标为导向,用作人工智能的一种鲁棒且低能耗的解决方案,在机器人、自主控制等领域具有巨大的应用潜力.本文首先介绍了脉冲强化学习算法的基础(即脉冲神经网络以及强化学习),然后对当前这两大类脉冲强化学习算法的研究特点与研究进展等进行分析.对于第一类算法,本文重点分析了利用三因素学习规则实现的强化学习算法,并回顾了其生理学背景以及具体实现方式.根据在训练过程中是否使用ANN,本文将第二类算法分为依托ANN实现的脉冲强化学习算法与基于脉冲的直接强化学习算法,并率先对这一脉冲强化学习算法的最新进展进行了系统性的梳理与分析,同时全面展示了在深度强化学习算法中应用SNN的不同方式.最后,本文对该领域的研究挑战以及后续研究方向进行了深入地探讨,总结了当前研究的优势与不足,并对其未来对神经科学以及人工智能领域可能产生的影响进行展望,以吸引更多研究人士参与这个新兴方向的交流与合作.

关键词：脉冲神经网络强化学习类脑智能人工智能神经形态工程

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民办高校网络工程实践教学探究

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广东培正学院学报 2015年第3期15卷 77-81,98页

作者：廖金祥广东培正学院计算机科学与工程系

在网络技术飞速发展的形势下,基于民办高校具有的办学条件,网络工程专业实践教学改革必须明确目标,实践教学内容必须切实抓好网络工程设计与施工对应的课程体系、网络安全平台的构建课程体系、移动商务网站建设与移动终端开发课程体系... 详细信息

在网络技术飞速发展的形势下,基于民办高校具有的办学条件,网络工程专业实践教学改革必须明确目标,实践教学内容必须切实抓好网络工程设计与施工对应的课程体系、网络安全平台的构建课程体系、移动商务网站建设与移动终端开发课程体系、物联网（主要是智能家居与家用机器人方向）课程体系等方面的建设,实践教学改革要突出“综合实践课程”的地位与作用、加大前导课程的实践教学力度、教师自编适合本校实践环境的实验指导书、以就业为导向开展特色教学、建立双师型教师队伍、学生自主参加实践教学活动,还应采取检测实践教学改革效果的有效措施.

关键词：民办高校网络工程实践教学教学效果

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