检索结果-内蒙古大学图书馆

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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生物序列比对动态规划算法的统一形式化构造与Isabelle验证

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 119-131页

作者：石海鹤蓝孙文刘日明石海鹏王岚钟林辉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 江西师范大学软件学院南昌330022

序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,... 详细信息

序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,甚少涉及算法可信性的研究.从生物序列比对问题的形式化规约出发,通过深入分析问题的性质,刻画问题求解的本质特征,借助形式化方法PAR(partition andrecursion)设计了序列比对动态规划算法的统一构造框架seqAlign;展示了应用该框架构造序列数为3的多序列比对算法的过程,并使用Isabelle定理证明器对构造结果进行形式化验证;利用PAR平台生成了该算法的C++可执行程序,进一步分析了由seqAlign框架机械化构造其他类型序列比对算法的过程.通过严密的规约精化和形式验证,有效地保证了生成算法的可信性;开发的seqAlign框架提供了序列比对问题类的通用求解方案,显著提高了序列比对算法族生成的效率.研究结果在生物序列分析中序列比对问题上的成功应用,从方法学和实践上可为复杂生物信息学领域高可靠算法的构造提供参考.

关键词：序列比对 PAR方法形式构造 Isabelle定理证明器

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融合注意力与多尺度特征的遥感图像配准

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 275-285页

作者：倪力政陈颖李翔邓修涵马腾上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

针对遥感图像地理信息复杂多变、局部细节与上下文信息难以被充分提取,以及部分配准模型精度较低、用时较长等问题,提出了一种融合注意力与多阶尺度特征的配准模型,在特征提取阶段引入Transformer与逆残差结构结合的轻量级卷积网络,通... 详细信息

针对遥感图像地理信息复杂多变、局部细节与上下文信息难以被充分提取,以及部分配准模型精度较低、用时较长等问题,提出了一种融合注意力与多阶尺度特征的配准模型,在特征提取阶段引入Transformer与逆残差结构结合的轻量级卷积网络,通过嵌入混合注意力块加深对通道空间信息的关注,进一步地,为了更有效地捕获上下文特征信息,使用增强注意力的多尺度扩张卷积模块进行深层次过滤提取,以获取更精细和丰富的特征语义图。在匹配阶段采用互相关最优加权的双向匹配方法,计算密集对应关系得到双向参数,并通过参数回归网络加权合成最终变换参数,仿射变换完成图像配准。实验结果表明,关键点正确估计的比例系数为0.03、0.05和0.1的情况下,在三个数据集上的配准精度达到61.9%、86.2%、93.6%,而平均配准时间仅为1.05 s,证明了该模型有效提升遥感图像配准的精度和效率。

关键词：遥感图像配准上下文特征增强注意力双向匹配

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融合预训练模型与注意力的事件抽取方法

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 130-140页

作者：肖立中殷晨旭上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

事件抽取旨在从大量无结构的文本中抽取出结构化的事件信息,然而现有的研究工作存在难以抽取重叠角色,子任务间缺乏交互以及语义特征表达能力不足的问题。针对上述问题提出了一种中文事件抽取模型PACJEE(pre-trained language model and... 详细信息

事件抽取旨在从大量无结构的文本中抽取出结构化的事件信息,然而现有的研究工作存在难以抽取重叠角色,子任务间缺乏交互以及语义特征表达能力不足的问题。针对上述问题提出了一种中文事件抽取模型PACJEE(pre-trained language model and attention mechanism based Chinese joint event extraction)。该模型采用预训练语言模型RoBERTa来提取文本特征,对文本进行事件类型分类,在触发词识别阶段,将提取到的事件类型先验特征与文本特征进行融合,并且使用自注意力机制获取内部特征相关性,在论元角色分类阶段引入卷积神经网络与注意力机制来加强触发词特征的表达能力,通过多层指针标注进行重叠角色的识别。该方法在中文数据集ACE2005和DuEE上进行了实验分析,结果显示,相较于基准方法,在触发词分类上的F1值分别提升1.6和0.5个百分点,在论元角色分类上的F1值分别提升3.3和2.5个百分点,说明该模型能显著提升事件抽取效果,并且在一定程度上提升了对角色重叠事件的识别准确率。

关键词：事件抽取角色重叠特征融合注意力机制

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双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密

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光学精密工程 2025年第4期33卷 624-640页

作者：贾静雯张钊周红艳陈雪波辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图... 详细信息

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密算法。首先,通过Lorenz超混沌系统优化Arnold算法,提高安全性。其次,利用6D超混沌系统改进压缩感知的测量矩阵,减少空间资源和传输成本。再次,采用具有大密钥空间和高安全性的6D超混沌系统进行置乱,提高安全性。最后,利用Fibonacci Q矩阵分块扩散,增强不可预测性。此外,在图像重建中引入2D投影梯度嵌入解密算法,与传统重建算法相比,具有更高的安全性和计算效率。实验结果表明:信息熵均超过7.999,更接近理想值8,相关系数接近0,像素数变化率和统一变化率接近理想值99.6094%和33.4635%。在有效保护图像安全性和完整性的同时,具有很强的抗统计攻击和差分攻击能力以及更好的鲁棒性。

关键词：图像加密混沌系统压缩感知 Fibonacci Q矩阵

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多层级用户兴趣与多意图融合的下一篮推荐算法

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计算机科学与探索 2025年第3期19卷 749-763页

作者：魏楚元袁保杰王昌栋北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 中山大学计算机学院广州510275

下一篮推荐旨在根据用户历史交互的篮子序列,为用户推荐下一篮可能感兴趣的商品。针对现有下一篮推荐算法未能较好解离篮子内的多意图以及仅从单一层面考虑用户的兴趣或意图,导致推荐效果受限等问题,提出了一种多层级用户兴趣与多意图... 详细信息

下一篮推荐旨在根据用户历史交互的篮子序列,为用户推荐下一篮可能感兴趣的商品。针对现有下一篮推荐算法未能较好解离篮子内的多意图以及仅从单一层面考虑用户的兴趣或意图,导致推荐效果受限等问题,提出了一种多层级用户兴趣与多意图融合的下一篮推荐模型(MLIMI),从多个层级分别考虑用户兴趣与多意图,构建全局级的用户-项目交互图。考虑到用户行为会随时间发生变化,设计一种长短期时间衰减权重平衡交互项的重要性,通过图卷积网络学习用户的动态兴趣;构建局部级篮子-项目图,通过图解离网络学习解离化的篮子内多意图,随后通过一个多头自注意力层对多意图进行编码,得到最终的意图表示。设计一个跨层级的对比学习范式,结合来自不同层级的项目表示,以增强不同层级项目之间的语义信息。在预测层中融合来自不同层级的用户兴趣和意图,进行下一篮预测。在两个公共基准数据集Ta Feng和Dunnhumby上与MITGNN、TAIW、MINN等主流模型进行了对比实验,结果表明MLIMI的性能优于当前许多基线模型。

关键词：下一篮推荐图解离网络多意图学习对比学习多头注意力机制

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时序图流上的快速子图近似计数算法

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 709-719页

作者：王晶晶王延昊姜文君曾一夫祝团飞长沙学院计算机科学与工程学院长沙410022 华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

图数据中包含丰富的时间信息,其拓扑结构随时间动态演变,通常建模为时序图流.时序图流由一组节点和一系列带时间戳的有向边组成,节点、时序边随时间动态增加.其中时序子图是由传统子图模式推广而来,不仅考虑拓扑结构,同时将时序边的顺... 详细信息

图数据中包含丰富的时间信息,其拓扑结构随时间动态演变,通常建模为时序图流.时序图流由一组节点和一系列带时间戳的有向边组成,节点、时序边随时间动态增加.其中时序子图是由传统子图模式推广而来,不仅考虑拓扑结构,同时将时序边的顺序和持续时间纳入考量.在时序图流中计算时序子图的出现次数是时序图研究中的一个基础问题.然而,传统流式子图计数方法不支持时序匹配,仅适用于不包含时间信息的简单无向图或有向图;并且,现有时序子图计数算法在不断产生新数据的时序图流场景下效率不高.因此,对时序图流上时序子图近似计数问题进行了研究,提出了基于蓄水池采样的流式边采样(streaming edge sampling, SES)算法,并从期望、方差、时间复杂度3个方面对SES算法进行了理论分析.最后,在4个真实数据集上进行了大量实验.实验结果表明,与基线方法相比,SES虽然返回的计数相对误差略大,但计算效率取得了最高3个数量级的大幅提升.

关键词：时序子图子图计数时序图流随机采样图算法

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BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法

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浙江大学学报(理学版) 2025年第1期52卷 98-109,121页

作者：叶继华梁芳昕王超肖顺杰宗义江爱文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重... 详细信息

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。

关键词：人脸活体检测轻量级辅助信息监督

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聚合物衬底上微纳物体的激光捕获及操控

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物理学报 2025年第8期74卷 295-303页

作者：尹越窦琳沈天赐刘家彤谷付星上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

聚合物衬底克服了刚性平面衬底在空间形变场景下的局限,并能结合光刻技术制备复杂三维异形空间结构.光热冲镊技术实现了固体界面上对微纳物体的捕获和操控,将该技术应用在聚合物衬底上可开发新的应用场景需求.本文以常用的聚甲基丙烯酸... 详细信息

聚合物衬底克服了刚性平面衬底在空间形变场景下的局限,并能结合光刻技术制备复杂三维异形空间结构.光热冲镊技术实现了固体界面上对微纳物体的捕获和操控,将该技术应用在聚合物衬底上可开发新的应用场景需求.本文以常用的聚甲基丙烯酸甲酯和负性光刻胶作为聚合物衬底,通过溶胶-凝胶法在其上制备SiO_(2)纳米薄膜,能有效减轻光热冲击效应引起的热损伤,从而实现微纳物体的激光捕获及操控.实验表明,在常用激光操控功率条件下,当SiO_(2)纳米薄膜厚度大于110 nm时,能够有效防止聚合物衬底因光热效应引起软化、膨胀和表面破坏.理论计算也表明,纳米薄膜能至少使聚合物表面温度降低111℃,并使其产生最高温度的时间滞后13.2 ns.本文使用的纳米薄膜制备技术具有常温、大面积、低粗糙度且厚度均一的优点,能普遍适用于柔性聚合物衬底以及异形结构.本实验结果拓展了激光捕获物体的环境媒介,为其在微纳操控、微纳米机器人和微纳光机电器件等领域的应用提供新的可能性.

关键词：光捕获聚合物表面溶胶-凝胶法光热冲镊

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图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 41-49页

作者：张海民刘训星安徽信息工程学院计算机与软件工程学院安徽芜湖241000 宣城职业技术学院信息与财经学院安徽宣城242000

对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提... 详细信息

对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提出了图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法。通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)对采集到的前车图像中的特征点展开提取;利用近似最近邻搜索算法完成特征点的匹配,并将匹配点对从像素坐标系转换到图像坐标系中,以完成对前车的定位;基于单帧静态图像测距方法获得车距,并将前车的行驶状态分为静止、减速、匀速或加速三种状态,计算不同状态下的提醒报警距离和危险报警距离,动态调整本车行驶策略。当车距达到提醒报警距离或危险报警距离时,发出报警,以此实现车辆行驶过程中的主动防撞预警。试验结果表明:利用图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法对前车车距展开测量,测量结果与实际车距基本一致,准确度误差在5 cm以内,相较于差异化预警方法和车联网数据预警方法而言可以更精准地测量车距;此外,所提方法的风险系数最大值为0.12,远小于差异化预警方法和车联网数据预警方法的风险系数,证实了该方法的车辆定位准确度高、防撞预警性能强。

关键词：安全工程车辆防撞预警图像特征点匹配尺度不变特征变换算法近似最近邻搜索算法特征点提取

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