检索结果-内蒙古大学图书馆

地方本科高校计算机科学与技术专业应用型转型发展的思考——以新乡学院计算机与信息工程学院为例

行政科学论坛 2016年第7期3卷 15-18页

作者：潘红新乡学院计算机与信息工程学院

随着"互联网+"时代的到来,社会对应用技能型人才的需求逐渐增大。"计算机科学与技术"不再是唯一的计算机本科专业,其内涵已经发生重大变化,有待于进一步细化。基于此,本文通过分析计算机科学与技术专业转型的必要性... 详细信息

随着"互联网+"时代的到来,社会对应用技能型人才的需求逐渐增大。"计算机科学与技术"不再是唯一的计算机本科专业,其内涵已经发生重大变化,有待于进一步细化。基于此,本文通过分析计算机科学与技术专业转型的必要性,结合新乡学院自身在应用型转型发展过程中的经验,提出了构筑"知识、能力、素质"的立体三维育人人才培养体系。

关键词：应用型三维育人转型发展

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新工科背景下人工智能专业人才培养探究--以新乡学院计算机与信息工程学院为例

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教育信息化论坛 2024年第19期 72-74页

作者：王珍珍李林涛新乡学院计算机与信息工程学院河南新乡453000

为了培养人工智能专业具有跨学科思维、创新意识的应用型复合人才,立足新乡学院计算机与信息工程学院人工智能专业人才培养现状,结合省级一流专业计算机科学与技术专业建设经验,分别从师资队伍建设、校企合作、优化专业新结构等角度,在... 详细信息

为了培养人工智能专业具有跨学科思维、创新意识的应用型复合人才,立足新乡学院计算机与信息工程学院人工智能专业人才培养现状,结合省级一流专业计算机科学与技术专业建设经验,分别从师资队伍建设、校企合作、优化专业新结构等角度,在夯实学科新内涵、推进复合型人才培养、优化课程思政等方面积极探索面向新工科的高校人工智能专业人才培养模式,并为新工科背景下高校人工智能专业人才培养提供有益借鉴。

关键词：新工科人工智能专业人才培养模式

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基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 472-487页

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450016

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型;不同于现有的固定裁剪设置方法,ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略来实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡;为了节省用户手中的隐私预算,该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新,用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可,进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR 10数据上的实验结果表明,其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

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基于全局-局部协同增强的遥感目标检测

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激光与光电子学进展 2025年第4期62卷 321-328页

作者：张众维郭芙蓉刘树东天津城建大学计算机与信息工程学院

为了提高遥感图像中各类目标的检测性能，提出一种基于LSKNet-S的改进算法。该算法通过融合不同层级感受野的特征，大幅提升了网络对遥感目标的检测能力。首先，设计了一个多尺度特征融合模块，通过改进多层感知器增强模型对全局上下文... 详细信息

为了提高遥感图像中各类目标的检测性能，提出一种基于LSKNet-S的改进算法。该算法通过融合不同层级感受野的特征，大幅提升了网络对遥感目标的检测能力。首先，设计了一个多尺度特征融合模块，通过改进多层感知器增强模型对全局上下文信息的提取能力。同时，引入轻量级局部视觉中心模块，以提高模型对局部特征的感知能力。两者结合，实现了模型对多尺度特征的有效提取和融合。其次，在检测头中引入用于尺度增强的上采样操作，通过提高特征图的分辨率，使模型能够更好地捕捉遥感图像中各类目标的细节信息。实验结果表明，所提算法在HRSC2016数据集上的平均精度均值（mAP）相比原模型提升了3.43百分点，在DIOR-R数据集上的mAP较原模型提升了1.12百分点，且均优于目前主流算法，验证了所提算法在遥感目标检测场景中的有效性。

关键词：图像处理遥感图像目标检测多尺度特征融合上采样策略

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基于强化学习的无人机通信感知一体化能耗优化

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 23-28,51页

作者：李新民张徐浩刘易阳曹辉张晓强成都大学计算机学院成都610100 西南科技大学信息工程学院绵阳621000

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户... 详细信息

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。

关键词：通信感知一体化无人机强化学习能耗优化

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一种基于指数移动平均的物联网边缘设备选择机制

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应用科学学报 2025年第1期43卷 183-194页

作者：吴桐袁培燕河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453000

在小型蜂窝网络中,用户设备(user equipment,UE)数量往往大于小基站(small base station,SBS)数量,每个SBS服务多个UE,同时每个UE可被多个SBS覆盖。如何选择合适的SBS为每个UE服务,是小型蜂窝网络面临的重要挑战之一。传统的多点协同(co... 详细信息

在小型蜂窝网络中,用户设备(user equipment,UE)数量往往大于小基站(small base station,SBS)数量,每个SBS服务多个UE,同时每个UE可被多个SBS覆盖。如何选择合适的SBS为每个UE服务,是小型蜂窝网络面临的重要挑战之一。传统的多点协同(coordinated multiple point,CoMP)传输技术基于按比例公平策略进行资源分配,没有考虑系统动态性,整个系统资源利用率不高。本文提出了一种基于指数移动平均(exponential moving average,EMA)的CoMP方法,对每个时间片系统内所有UE与SBS传输效益按照优先级排序,增加高优先级设备在下一个时间片内的分配权重,使高权重的UE接受更多的SBS服务,最终实现资源动态调整。实验结果表明,基于指数移动平均的CoMP操作能够显著提升系统的达峰时间以及整个系统的吞吐效率,同时降低了系统的中断率,进而为物联网边缘系统提供更优的设备选择机制。

关键词：指数移动平均多点协同蜂窝网络动态调整

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基于同态加密和群签名的可验证联邦学习方案

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 758-768页

作者：李亚红李一婧杨小东张源牛淑芬兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000 电子科技大学计算机与工程学院成都610054 西北师范大学计算机工程学院兰州730000

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问... 详细信息

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问题,该文提出一种面向联邦学习的可验证隐私保护批量聚合方案。首先,该方案基于Boneh-Lynn-Shacham(BLS)动态短群聚合签名技术,保护了客户端与路边单元(RSU)交互过程中的数据完整性,确保全局梯度模型更新与共享过程的不可篡改性。当出现异常结果时,方案利用群签名的特性实现车辆的可追溯性。其次,结合改进的Cheon-Kim-Kim-Song(CKKS)线性同态哈希算法,对梯度聚合结果进行验证,确保在联邦学习的聚合过程中保持客户端梯度的机密性,并验证聚合结果的准确性,防止服务器篡改数据导致模型训练无效的问题。此外,该方案还支持车辆在部分掉线的情况下继续更新模型,保障系统的稳定性。实验结果表明,与现有方案相比,该方案在提升数据隐私安全性和结果的可验证性的同时,保证了较高效率。

关键词：隐私保护联邦学习车载自组网可验证聚合群签名

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OpenPerf:面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系

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计算机学报 2025年第3期48卷 632-649页

作者：韩凡宇毕枫林张琰彬李晖游兰王伟钱卫宁周傲英华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性... 详细信息

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性标准。当前,关于开源生态的研究大多基于某一项具体的研究点展开分析而缺少对开源生态基准体系的构建,一个开源项目处于怎样的发展位置、企业开源程序办公能力处于行业什么位置、开发者活跃度、项目影响力等基础数据与评价,都是数据使用方迫切需要的开源领域知识。为了解决开源领域“有数据无基准”的局面,本文提出一种面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系(OpenPerf)。该体系自下而上主要包含数据科学任务类基准、指数类基准以及标杆类基准,旨在为学术界、工业界提供不同的基准参考。本文定义了9个数据科学任务类基准,给出了3项典型的数据科学任务类基准测试结果、2项指数类基准以及1项标杆类基准,其中2项指数类基准被中国电子技术标准化研究院作为开源社区治理的评估标准。数据科学任务类基准主要应用于学术界,为不同研究方向的研究者提供自己擅长的研究领域的基准。指数类基准主要面向企业界,企业界可以通过影响力和活跃度等基准数据了解当前企业开源程序办公能力所处的行业位置以及旗下开源项目所处的发展位置。标杆类基准是一种可测量的业界最佳水平的成绩,用来比较参考尺度。最后,通过3个应用在阿里、蚂蚁以及华东师范大学等国内知名公司和高校的实际案例验证了OpenPerf在推动开源生态可持续发展中所起到的关键作用。

关键词：基准测试开源生态可持续发展基准任务应用案例

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基于音视频信息融合与Self-Attention-DSC-CNN6网络的鲈鱼摄食强度分类方法

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农业机械学报 2025年第1期56卷 16-24页

作者：李道亮李万超杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家数字渔业创新中心北京100083 天津农学院计算机与信息工程学院天津300392

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂... 详细信息

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂提供更加全面精准的决策依据。因此,提出了一种融合视频和音频数据的多模态融合框架,旨在提升鲈鱼摄食强度分类性能。将预处理后的Mel频谱图(Mel Spectrogram)和视频帧图像分别输入到Self-Attention-DSC-CNN6(Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6)优化模型进行高层次的特征提取,并将提取的特征进一步拼接融合,最后将拼接后的特征经分类器分类。针对Self-Attention-DSC-CNN6优化模型,基于CNN6算法进行了改进,将传统卷积层替换为深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)来达到减少计算复杂度的效果,并引入Self-Attention注意力机制以增强特征提取能力。实验结果显示,本文所提出的多模态融合框架鲈鱼摄食强度分类准确率达到90.24%,模型可以有效利用不同数据源信息,提升了对复杂环境中鱼群行为的理解,增强了模型决策能力,确保了投喂策略的及时性与准确性,从而有效减少了饲料浪费。

关键词：鲈鱼摄食强度分类多模态融合 Self-Attention-DSC-CNN6

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车联网技术在新能源汽车储能控制中的应用

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储能科学与技术 2025年第2期14卷 737-739页

作者：邱怡广西职业师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530007

现代车联网技术在新能源汽车电池储能控制中具有重要作用,需要进一步分析研究。对此综述了车联网相关技术在新能源汽车电池储能中的具体应用情况。首先分析了最新的车联网技术发展进程,包括车载传感通信、云计算与智能交通管理等;然后... 详细信息

现代车联网技术在新能源汽车电池储能控制中具有重要作用,需要进一步分析研究。对此综述了车联网相关技术在新能源汽车电池储能中的具体应用情况。首先分析了最新的车联网技术发展进程,包括车载传感通信、云计算与智能交通管理等;然后从多个方面分析了车联网技术在电动汽车储能控制方面的应用情况,包括实时数据监测分析、远程监控管理、充放电控制以及协同管理等,研究证明车联网技术可以在多个方面给予新能源汽车储能控制升级,在未来具有广阔的研究前景,是新能源汽车储能技术研究的重要保障。

关键词：车联网控制储能网络系统

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