检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2025年第2期35卷 70-78页

作者：任正伟鲁力李敏邓莉武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

在区块链系统中,随着区块的增长,节点需要存储的数据越来越多,导致一些存储空间有限的节点难以参与到区块链系统中。为此,提出了适用于区块链系统的轻节点方案,以使得轻节点只需存储区块链的部分信息就可以参与到区块链的运行中。但是,... 详细信息

在区块链系统中,随着区块的增长,节点需要存储的数据越来越多,导致一些存储空间有限的节点难以参与到区块链系统中。为此,提出了适用于区块链系统的轻节点方案,以使得轻节点只需存储区块链的部分信息就可以参与到区块链的运行中。但是,现有的一些方案中,轻节点的存储开销与区块数量仍然是线性增长关系;此外,很多方案只提供了交易的存在证明,无法为交易生成非存在证明,导致轻节点可能被欺骗。该文提出了一种基于RSA累加器的区块链轻节点方案,以使得轻节点存储的数据大小是固定的,并且能验证交易的存在性/非存在性。该方案重新设计了区块体和区块头,在区块体上,用RSA累加器组织和管理交易;在区块头上,用基于RSA累加器的累乘值替换了Merkle Root,新增了区块摘要值。之后,全节点将累乘值组织为Merkle山脉,再利用Merkle山脉和区块摘要为待验证的交易生成存在证明。当待验证的交易不在区块链上时,全节点也能根据区块头中的累乘值和RSA累加器的公共参数为其生成非存在证明。轻节点只需通过最新区块的区块摘要值以及RSA累加器的参数就能验证交易的存在性/非存在性。理论分析和仿真实验结果表明,该方案实现了预期的设计目标和安全目标,计算开销较小,存储和通信开销在合理范围内。

关键词：区块链轻节点交易存在证明交易非存在证明 RSA累加器 Merkle山脉

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基于DCNN-Informer的航空发动机寿命预测方法

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计算机技术与发展 2025年第5期 76-81页

作者：廖雪超陈海力钟实武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉钢铁股份有限公司设备部技术室

故障预测与健康管理(PHM)在工业工程中发挥了重要作用，剩余使用寿命(RUL)预测对于维护策略的制定和减少工业损失至关重要。针对航空发动机退化特征复杂性不断增加，导致发动机剩余寿命预测精度低的问题，该文利用卷积神经网络(CNN)提... 详细信息

故障预测与健康管理(PHM)在工业工程中发挥了重要作用，剩余使用寿命(RUL)预测对于维护策略的制定和减少工业损失至关重要。针对航空发动机退化特征复杂性不断增加，导致发动机剩余寿命预测精度低的问题，该文利用卷积神经网络(CNN)提取时间序列数据的高维空间特征，并结合Informer的自注意力机制对这些特征进行全局建模，从而充分提取时间维度的信息。此外，为进一步提高模型的准确性和泛化能力，设计了发动机二次训练框架，数据集按发动机进行分组，将每个分组的数据分别送入CNN-Informer模型进行二次训练，以得到针对每台发动机的个性化模型。最后，采用DCNN-Informer模型中的二阶指数平滑滤波算法对模型的预测结果进行滤波，以提高预测的稳定性和准确性。实验结果表明，该预测模型在RUL预测方面具有明显优势，相较于现有模型，其预测性能更为优越。

关键词：深度学习剩余寿命预测 Informer 卷积神经网络航空发动机

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大模型辅助的汉语文化负载词抽取与知识图谱构建

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数字图书馆论坛 2025年第1期21卷 33-45页

作者：张为肖巧玲刘海江任好蔡子妍苏鹏鹍顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学国际教育学院武汉430065

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载... 详细信息

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载词领域可推动其规范化组织,促进其在翻译、教育等方面的应用。因此,综合现有对文化负载词分类的研究,设计可扩展的汉语文化负载词本体模型,并从文献、教材以及权威网站收集相关的中文语料,利用UIE模型进行知识抽取。为描述各负载词之间的关联,使用大语言模型,根据上下文对汉语文化负载词进行层次分类以及关系补全。结果表明,基于提出的层次化可扩展本体模型构建的知识图谱,能够系统整合汉语文化负载词的相关属性,映射词汇间的文化关联,解决了传统知识图谱在处理多义词和动态表达时存在的问题,为翻译和文化教育等领域提供准确的语义支持,从而提高文化知识的解释性和实际应用效果。

关键词：大语言模型知识图谱构建文化负载词知识抽取文本分类

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基于场景语义感知与大语言模型推理的行为树生成

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 37-46页

作者：鄢龙武郑王里林云汉武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430081 国网电力科学研究院有限公司南京211106

具身智能(embodied AI)需要能够与环境进行互动和感知,并具备自主规划、决策和行动等能力.行为树(BT)由于其模块化和高效控制的特性,已经成为机器人技术中广泛使用的方法.然而,现有的行为树生成技术在处理复杂任务时仍面临一定的挑战.... 详细信息

具身智能(embodied AI)需要能够与环境进行互动和感知,并具备自主规划、决策和行动等能力.行为树(BT)由于其模块化和高效控制的特性,已经成为机器人技术中广泛使用的方法.然而,现有的行为树生成技术在处理复杂任务时仍面临一定的挑战.这些方法通常依赖于领域专业知识,生成行为树的能力有限.此外,许多现有方法在语言理解方面存在不足,或者在理论上无法保证行为树的成功,从而导致在机器人上的实际部署难度较大.本研究提出一种新的行为树自动生成方法,该方法基于大语言模型(LLM)和场景语义感知,生成包含任务目标的初始行为树.本文的方法根据机器人的能力设计机器人动作原语和相关条件节点,并以此设计提示(prompt)使LLM输出行为规划(generated plan),然后将行为规划转化为初始行为树.虽然本文以此为示例,但该方法具有广泛的适用性,可以根据不同需求应用于其他类型的机器人任务.同时,本文将这种方法应用于机器人任务中,并给出具体实现方法和示例.在机器人执行任务过程中,行为树可以根据机器人操作失误和环境变化动态更新,对外部环境变化具有一定的鲁棒性.本文进行了初始行为树生成验证实验,并在仿真机器人环境中进行了验证,展示了本文方法的有效性.

关键词：具身智能大语言模型机器人操作行为树行为树生成

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基于图像显著性迁移学习的水面泛目标检测算法

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计算机与数字工程 2025年第1期53卷 250-256页

作者：董国霖陈黎陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心武汉430065

在目前的水面目标检测任务中,研究人员更多关注目标本身特征,并采用有相似特征的目标数据进行训练,导致算法在不同种目标检测中存在局限性。论文针对水面环境下的多种目标检测问题,结合目标显著性检测算法提出了一种基于图像显著性迁移... 详细信息

在目前的水面目标检测任务中,研究人员更多关注目标本身特征,并采用有相似特征的目标数据进行训练,导致算法在不同种目标检测中存在局限性。论文针对水面环境下的多种目标检测问题,结合目标显著性检测算法提出了一种基于图像显著性迁移学习的水面泛目标检测算法。该算法基于BASNet网络模型,通过模型的预测模块和修正模块对输入图像进行上下采样操作和多级特征融合等操作得到最终结果。实验结果分析表明该算法在对水面多种目标检测效果良好,且算法训练模型具有迁移学习能力。

关键词：显著性目标检测水面目标检测特征提取多级特征融合迁移学习

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改进PSO-XGBoost的连铸定重预测

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计算机工程与设计 2025年第1期46卷 290-297页

作者：高峰李新杰符海东彭浩武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 中冶南方连铸技术工程有限责任公司研究院湖北武汉430223 武汉轻工大学土木工程与建筑学院湖北武汉430023

为实现连铸坯有效定重预测,避免在连铸生产中产生质量缺陷和资源浪费,根据真实方坯生产数据,提出一种基于改进粒子群算法优化XGBoost的连铸定重预测模型。针对粒子群算法全局寻优精度较低等缺点进行改进,主要采用反向学习策略优化种群... 详细信息

为实现连铸坯有效定重预测,避免在连铸生产中产生质量缺陷和资源浪费,根据真实方坯生产数据,提出一种基于改进粒子群算法优化XGBoost的连铸定重预测模型。针对粒子群算法全局寻优精度较低等缺点进行改进,主要采用反向学习策略优化种群初始分布提高算法优化效率,根据进化状态自适应调整惯性权重,匹配粒子当前搜索状态,同时使用突变策略使粒子突破局部收敛。数值实验结果表明,改进算法收敛速度更快,精度更高,验证了良好性能。将其应用到XGBoost中优化模型超参数,连铸坯定重预测精度获得提升。

关键词：连铸定重预测 XGBoost 粒子群优化进化状态自动机器学习超参数优化

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基于多尺度空间Transformer的肝脏分割方法

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计算机技术与发展 2025年第2期35卷 1-8页

作者：丁厚林张晓龙林晓丽邓鹤任宏伟武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学附属天佑医院湖北武汉430064

肝脏器官尺度多样且与周围器官高度相似,很难从腹部计算机影像中准确分割出肝脏区域,现有的很多方法将CNN和Transformer相结合以得到图像局部和全局特征依赖关系,从而取得了更好的性能。然而,简单的组合方法忽视了图像分割中多尺度特征... 详细信息

肝脏器官尺度多样且与周围器官高度相似,很难从腹部计算机影像中准确分割出肝脏区域,现有的很多方法将CNN和Transformer相结合以得到图像局部和全局特征依赖关系,从而取得了更好的性能。然而,简单的组合方法忽视了图像分割中多尺度特征融合和注意力机制的重要性,没有很好地解决肝脏分割问题。该文提出了一种用于肝脏分割的多尺度空间Transformer与交叉自注意机制的三维肝脏影像分割方法。该方法首先采用CNN和Transformer相结合的方式逐步提取不同尺度的特征信息使网络对肝脏及其周围组织的识别更加准确;接着利用多尺度空间Transformer对不同层次和尺度特征的图像在空间维度上融合,提高了网络对肝脏边缘的定位能力;最后在解码器中设计了交叉自注意引导融合模块减少噪声等不相关信息带来的干扰,提高分割质量。在LiTS、CHAOS、Sliver07和某医院MRI数据集上进行了对比和消融实验,实验结果表明,该方法相较于当前的主流网络具有更好的分割性能和临床应用前景。

关键词：三维肝脏影像分割深度学习交叉自注意机制多尺度空间Transformer 多尺度特征融合

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基于TrustZone的以太坊密钥保护方法

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武汉大学学报(理学版) 2025年第2期 187-198页

作者：任正伟虞雳王丽娜贺广鑫徐士伟童言邓莉武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络空间安全学院华中农业大学信息学院

在以太坊中，用户数字资产的安全性与其私钥紧密相关，一旦私钥泄漏，用户将面临无法挽回的数字资产损失。加密货币钱包常被用于管理和保护区块链系统的密钥。但是，现有的加密货币钱包安全性不高。为了更好地保护以太坊用户的数字资产... 详细信息

在以太坊中，用户数字资产的安全性与其私钥紧密相关，一旦私钥泄漏，用户将面临无法挽回的数字资产损失。加密货币钱包常被用于管理和保护区块链系统的密钥。但是，现有的加密货币钱包安全性不高。为了更好地保护以太坊用户的数字资产，在不影响以太坊系统正常功能的情况下，提出了一种基于TrustZone的以太坊密钥保护方法，以在用户通过支持TrustZone的移动终端接入和使用以太坊系统时，提高用户密钥在生成、存储和使用过程中的安全性。在该方法中，与私钥相关的操作都是在TrustZone的安全世界中进行的。私钥未被使用时，将以安全文件的形式被保存在本地文件系统中。当有交易需要被签名时，将存有对应私钥的安全文件加载到安全世界中，并恢复出私钥以对交易签名，从而使得私钥可以安全而持续地被使用。在模拟环境下实现了该方法的原型系统，并对系统的功能和性能进行了验证和测试。实验结果表明，本文的原型系统在以太坊系统中能够正常运行，性能开销在合理范围内，具有可行性。

关键词：以太坊加密货币钱包密钥保护 TrustZone 安全文件

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基于知识微调和信息融合的医学指南知识抽取

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武汉大学学报(理学版) 2025年第2期 232-242页

作者：高峰刘晴靳英辉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室武汉大学中南医院循证与转化医学中心

医学指南的发布速度迅猛，但其在循证过程中的结构化组织和检索面临诸多挑战，影响了知识的迅速获取和应用。为应对这一问题，本文提出了基于循证医学的指南知识抽取模型。该模型旨在实现指南证据的高效抽取并且识别指南证据来源文献的... 详细信息

医学指南的发布速度迅猛，但其在循证过程中的结构化组织和检索面临诸多挑战，影响了知识的迅速获取和应用。为应对这一问题，本文提出了基于循证医学的指南知识抽取模型。该模型旨在实现指南证据的高效抽取并且识别指南证据来源文献的偏倚风险。该模型结合人工标注的少样本数据集构建提示指令对大语言模型进行训练，以提升其在指南知识抽取任务上的性能。构建融合外部知识的随机对照试验偏倚风险评估模型，在BERT模型的基础上引入多元化的外部知识信息增强模型的偏倚风险识别能力。经过提示微调后的大语言模型在抽取指南关键信息任务上的性能得到了显著提升，BLEU-4提升在43个百分点以上。融合外部知识的证据偏倚风险评估模型在识别偏倚风险方面也展现出了优越的性能，最高精确率达到了0.898,F1值达到了0.892。这表明，在有限的数据集规模下，结合提示工程对大语言模型进行微调，可以有效地提取所需的医学指南信息，并且经过融合多元化的外部知识后，偏倚风险识别模型的性能得到了显著增强。因此，医学指南知识抽取模型有助于推动高质量临床医学研究。

关键词：循证医学大语言模型 BERT 偏倚风险评估

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基于多目标进化策略算法的DNA核酸编码设计

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电子与信息学报 2020年第6期42卷 1365-1373页

作者：张凯陈彬许志伟武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理和实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

设计高质量的核酸分子集合能有效提高DNA计算的可靠性、有效性和可求解问题的规模。DNA分子需要满足热力学约束、相似度约束、GC含量约束等多个相互冲突的目标函数,是典型的多目标优化问题。该文提出一种多目标进化策略(MOES)算法求解DN... 详细信息

设计高质量的核酸分子集合能有效提高DNA计算的可靠性、有效性和可求解问题的规模。DNA分子需要满足热力学约束、相似度约束、GC含量约束等多个相互冲突的目标函数,是典型的多目标优化问题。该文提出一种多目标进化策略(MOES)算法求解DNA分子序列设计问题,算法设计了随机碱基变异算子实现高效的局部搜索和全局搜索。改进的评价函数综合考虑了候选解的支配关系和冲突目标的平衡程度,选取符合DNA编码约束的核酸序列。实验结果证明,该文提出的算法具有高效的搜索效率和快速收敛能力,可以产生高质量的DNA序列集合,优于其他对比算法产生的DNA分子序列集合。

关键词： DNA计算 DNA序列设计多目标进化算法进化策略

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