检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2025年第3期46卷 144-150页

作者：郭飞王子龙段明信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室陕西西安710071

四谱值和五谱值布尔函数对于密码学应用具有特殊的意义,通过修改Maiorana-McFarland类bent函数,给出了一种偶数元四谱值和五谱值布尔函数的构造,确定了所构造函数的Walsh谱分布,证明其非线性度和半bent函数一样高,为2^(n-1)-2^(n/2)(n... 详细信息

四谱值和五谱值布尔函数对于密码学应用具有特殊的意义,通过修改Maiorana-McFarland类bent函数,给出了一种偶数元四谱值和五谱值布尔函数的构造,确定了所构造函数的Walsh谱分布,证明其非线性度和半bent函数一样高,为2^(n-1)-2^(n/2)(n为变元数),代数次数能取到3和理论上界n/2+1之间的任意值。并深入研究了该构造的一个子类,包含的函数具有五谱值和最高的代数次数n/2+1,且不存在非零线性结构。

关键词：布尔函数四谱值函数五谱值函数非线性度代数次数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的信息传播微观预测综述

引用

中文信息学报 2025年第3期 1-19页

作者：黄宁博周刚章梦礼张萌朱秀宝信息工程大学数据与目标工程学院数学工程与先进计算国家重点实验室

信息传播预测旨在预测信息在用户网络中的演化趋势，对舆情管控、市场营销、定向广告等应用具有重要意义。传统的信息传播预测方法依赖于特定的传播模型，这些模型的预测性能和通用性较差。近年来，深度学习技术迅速发展，得益于其对序... 详细信息

信息传播预测旨在预测信息在用户网络中的演化趋势，对舆情管控、市场营销、定向广告等应用具有重要意义。传统的信息传播预测方法依赖于特定的传播模型，这些模型的预测性能和通用性较差。近年来，深度学习技术迅速发展，得益于其对序列、网络、文本等数据强大的表征能力，基于深度学习的信息传播预测研究显著提高了预测的性能。然而，当前关于信息传播预测的综述都是针对传统传播预测方法或流行度预测展开的。因此，该文着重对当前基于深度学习的信息传播微观预测技术进行了总结、梳理和归纳。根据模型挖掘的特征类型，将其划分为基于传播路径的方法以及融合社会关系和信息内容的方法。此外，对信息传播微观预测中常用的数据集和评估指标进行了归纳总结。最后，该文对当前研究现状进行了总结，分析了当前基于深度学习的信息传播微观预测研究中存在的普遍性问题，并对未来可能的研究趋势进行了展望。

关键词：信息传播预测信息级联深度学习表示学习神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于截断表的保留格式加密算法TT-FPE

引用

福建师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期41卷 68-76页

作者：杨庆田有亮熊金波贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 福建省网络安全与密码学重点实验室福建福州350117

保留格式加密算法可以在加密的同时保证明文和密文格式相同,解决了信用卡号、电话号码、身份证号等敏感数据明文存储易造成隐私泄露等问题。当前保留格式加密方案大多基于Prefix、Cycle-Walking和Generalized-Feistel算法进行扩展和改进... 详细信息

保留格式加密算法可以在加密的同时保证明文和密文格式相同,解决了信用卡号、电话号码、身份证号等敏感数据明文存储易造成隐私泄露等问题。当前保留格式加密方案大多基于Prefix、Cycle-Walking和Generalized-Feistel算法进行扩展和改进,存在多次调用Cycle-Walking结构的不确定性问题,同时,现有保留格式加密算法处理的问题域有一定的局限性。提出一种新型的基于截断表的保留格式加密算法,仅需调用一次Cycle-Walking结构,使加密结果落入问题域,以及在截断表算法基础上提出分段处理方案,进一步扩大了保留格式加密算法处理的问题域。并且通过安全性分析,证明了所提算法是安全的,能够抵御恶意敌手攻击。实验结果表明所提算法具有高效性,可将保留格式加密过程重复调用Cycle-Walking结构的次数降至0。且与先前保留格式加密算法相比,平均每字节加密开销相当。

关键词：敏感信息保留格式加密 Feistel结构 Cycle-Walking 截断表随机函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高速激光熔覆Fe基非晶涂层裂纹及组织分析

引用

材料导报 2025年第7期39卷 134-139页

作者：俞伟元景瑞董鹏飞吴保磊李扬强潇兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室兰州730050

为了减小激光喷涂熔覆层中的裂纹率,采用高速激光熔覆技术,在增大激光功率的条件下大幅增大激光扫描速度,制备了Fe基非晶熔覆层。采用X射线衍射仪(XRD)、光学显微镜以及配置能谱仪(EDS)的电子显微镜等研究了熔覆层的形貌和不同区域物相;... 详细信息

为了减小激光喷涂熔覆层中的裂纹率,采用高速激光熔覆技术,在增大激光功率的条件下大幅增大激光扫描速度,制备了Fe基非晶熔覆层。采用X射线衍射仪(XRD)、光学显微镜以及配置能谱仪(EDS)的电子显微镜等研究了熔覆层的形貌和不同区域物相;用Jade软件计算了熔覆层的相对非晶含量;用多物理场仿真软件COMSOL Multiphysics模拟了熔覆层的温度场和热应力。研究发现,高速激光熔覆得到的Fe基熔覆层晶粒尺寸、非晶相含量和裂纹率分别随激光扫描速度的增大而减小、升高和减小。与常规扫描速度得到的熔覆层相比,不同扫描速度下的高速激光熔覆层非晶相含量均较低。模拟结果证明,通过增大激光扫描速度可以减小熔覆层中的热输入,从而减小其热应力,降低熔覆层的开裂倾向。

关键词： Fe基非晶涂层激光熔覆裂纹率非晶相含量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合深度强化学习的卷积神经网络联合压缩方法

引用

计算机工程与应用 2025年第6期61卷 210-219页

作者：马祖鑫崔允贺秦永彬申国伟郭春陈意钱清贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学贵州省软件工程与信息安全特色重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果... 详细信息

随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果,影响压缩后的模型性能。针对以上问题,提出一种基于深度强化学习的神经网络联合压缩方法——CoTrim。CoTrim同时执行通道剪枝与权值量化,利用深度强化学习算法搜索出全局最优的剪枝与量化策略,以平衡剪枝与量化对网络性能的影响。在CIFAR-10数据集上对VGG和ResNet进行实验,实验表明,对于常见的单分支卷积和残差卷积结构,CoTrim能够在精度损失仅为2.49个百分点的情况下,将VGG16的模型大小压缩至原来的1.41%。在复杂数据集Imagenet-1K上对紧凑网络MobileNet和密集连接网络DenseNet进行实验,实验表明,对于深度可分离卷积结构以及密集连接结构,CoTrim依旧能保证精度损失在可接受范围内将模型压缩为原始大小的1/5~1/8。

关键词：卷积神经网络深度强化学习模型压缩通道剪枝权值量化边缘智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

空间众包隐私保护与任务分配模型

引用

计算机工程与设计 2025年第2期46卷 457-463页

作者：岳威龙士工贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

针对空间众包中用户隐私泄露的问题,提出一种基于自适应网格(AG)的空间众包位置隐私保护方法,用于保护用户的位置隐私和保证任务分配的有效性。将位置划分到网格,对于任务位置,在满足差分隐私的前提下通过构建扰动圆并在圆生成扰动点的... 详细信息

针对空间众包中用户隐私泄露的问题,提出一种基于自适应网格(AG)的空间众包位置隐私保护方法,用于保护用户的位置隐私和保证任务分配的有效性。将位置划分到网格,对于任务位置,在满足差分隐私的前提下通过构建扰动圆并在圆生成扰动点的方法,选取合适的扰动点替代;对于工人位置,使用将笛卡尔坐标转换成极坐标的方式,对极半径和极角进行加噪处理。对任务进行线性分配,给满足任务条件的工人分配任务。实验结果表明,跟AG算法相比,该方法在信息损失量、工人平均出行距离、运行时间方面有更好的效用。

关键词：空间众包隐私泄露位置隐私差分隐私网格极坐标任务分配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

服务器无感知计算系统性能优化技术研究综述

引用

软件学报 2025年第1期36卷 47-78页

作者：杨光刘杰曲慕子王帅叶丹钟华中国科学院大学北京100049 中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务(FaaS)”的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基... 详细信息

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务(FaaS)”的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基础设施管理的负担,专注于业务层的开发和创新;对于服务提供商,服务器无感知计算将应用分解为细粒度的函数,极大地提高了调度效率和资源利用率.显著的优势让服务器无感知计算迅速吸引了业界的注意,然而,服务器无感知计算与传统云计算迥然不同的计算模式以及对任务各方面的严格限制给应用的迁移带来了诸多障碍,各种越来越复杂的任务也对服务器无感知计算的性能提出了越来越高的要求,服务器无感知计算的性能优化成为一个重要的研究课题.从4个方面对服务器无感知计算系统性能优化技术的相关研究工作进行梳理和综述,并介绍现有的系统实现.(1)介绍面向典型任务的优化技术,包括任务适配和针对特定任务的系统优化;(2)综述沙箱环境的优化工作,包括沙箱方案和冷启动优化技术,它们是决定函数运行速度的核心;(3)概括I/O和通信技术的优化,它们是服务器无感知计算应用程序的主要性能瓶颈;(4)简述相关的资源调度技术,包括面向平台和面向用户的调度策略,它们决定着系统的资源利用率和任务的执行效率.最后,总结当前服务器无感知计算性能优化技术所面临的问题和挑战,并展望未来可能的发展方向.

关键词：服务器无感知计算函数即服务云函数云计算性能优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法

引用

数据分析与知识发现 2025年

作者：张乐陈岩松张雷瀚北京信息科技大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室藏文信息处理教育部重点实验室(青海师范大学) 北京邮电大学经济管理学院

[目的]多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，抑制了多种模态协同决策情感的效果。针对该问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。[方法]为了缓解各模态之间的冲突情感信息，提高共性情... 详细信息

[目的]多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，抑制了多种模态协同决策情感的效果。针对该问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。[方法]为了缓解各模态之间的冲突情感信息，提高共性情感特征的表达，借助多模态大语言模型提取模态内部辅助性情感信息。利用层次化交叉注意力机制学习模态间的共性情感特征并挖掘模态内的辅助性情感特征，以提高共性情感语义的表达。在融合阶段，提出一种模态注意力的加权融合方法，有效平衡共性情感特征与辅助性情感特征的贡献，并引入融合多模态与单模态的损失函数用于解决情感语义不一致问题。[结果]相对于已有方法，本文提出的模型在公开数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的效果均优于对比模型，在CH-SIMS上二分类准确率和F1值分别提升了1.77和1.63个百分点，在CMU-MOSI上二分类准确率和F1值分别提升了0.43和0.41个百分点，在CH-SIMS情感不一致数据上二分类准确率和F1值分别提升了1.80和1.72个百分点，可以有效解决不同模态间的情感语义不一致问题。[局限]视频中人物具有个性化信息，未考虑到人物的个性化信息所带来的影响。[结论]本文利用层次化交叉注意力机制有效融合各模态特征，提高共性语义的表达，可以有效解决不同模态间的情感语义不一致问题。

关键词：多模态情感分析情感不一致大模型特征增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Johnson-Cook模型的Q345R钢压力容器形变预测

引用

塑性工程学报 2025年第2期32卷 179-186页

作者：牛江李胜斌张应龙甘肃省特种设备检验检测研究院甘肃兰州730050 兰州理工大学有色金属先进加工与再利用国家重点实验室甘肃兰州730050

为研究Q345R钢作为压力容器用钢在高应变速率下的形变,开展了Q345R钢在准静态拉伸、高应变速率(240、400和480 s^(-1))下的动态拉伸试验,基于该力学性能试验结果,对Johnson-Cook模型相关参数进行了标定及验证。在液罐车罐体侧翻碰撞的... 详细信息

为研究Q345R钢作为压力容器用钢在高应变速率下的形变,开展了Q345R钢在准静态拉伸、高应变速率(240、400和480 s^(-1))下的动态拉伸试验,基于该力学性能试验结果,对Johnson-Cook模型相关参数进行了标定及验证。在液罐车罐体侧翻碰撞的基础上,建立了局部罐体碰撞模型,以Q345R钢准静态拉伸下的真应力-真应变数据和标定的Johnson-Cook模型分别作为材料属性,进行了碰撞速度为5 m·s^(-1)的碰撞计算,将两种计算结果与实测碰撞结果进行了对比分析。结果表明,Q345R钢存在明显的应变速率敏感性,Johnson-Cook模型能较准确地模拟其在高应变速率(480 s^(-1))下的塑性行为;基于准静态真应力-真应变进行的碰撞,在变形范围及厚度减薄方面存在较大差异,而使用Johnson-Cook模型的Q345R钢碰撞变形及壁厚变化与实测数据基本吻合,该模型能够对Q345R钢压力容器在高应变速率下的变形进行准确预测。

关键词： Q345R钢 Johnson-Cook 罐体碰撞形变预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

神经形态计算:从脉冲神经网络到边缘部署

引用

软件学报 2025年第4期36卷 1758-1795页

作者：俞诗航易梦军吴洲申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机学院江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

受生物神经系统启发,神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出,旨在模拟生物大脑的结构和功能,实现更高效、更具生物合理性的计算方式.作为神经形态计算的代表模型,脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性,事件驱动性、生物可解释性以及硬件... 详细信息

受生物神经系统启发,神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出,旨在模拟生物大脑的结构和功能,实现更高效、更具生物合理性的计算方式.作为神经形态计算的代表模型,脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性,事件驱动性、生物可解释性以及硬件契合性等优势,在资源严格受限的边缘智能任务中得到了广泛应用.针对脉冲神经网络的边缘部署情况进行梳理和汇总,首先从脉冲神经网络模型自身的原理出发,论述脉冲神经网络的高能效计算方式以及巨大的边缘部署潜力.然后介绍当下常见的脉冲神经网络硬件实现工具链,并重点对脉冲神经网络在各类神经形态硬件平台的部署情况做详细的整理与分析.最后,考虑到硬件故障行为已发展为当下研究中不可避免的问题,对脉冲神经网络边缘部署时的故障与容错研究进行概述.从软件模型原理到硬件平台实现,全面系统地介绍神经形态计算的最新进展,分析脉冲神经网络边缘部署时遇到的困难与挑战,并针对这些挑战给出未来可能的解决方向.

关键词：神经网络脉冲神经网络神经形态计算边缘智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：