检索结果-内蒙古大学图书馆

产教融合背景下车联网智能环境感知实验室建设的探索

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西部素质教育 2025年第8期11卷 132-135页

作者：李富王泉顾晟昊无锡学院物联网工程学院江苏无锡214105 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

为了借助实验室提高人才培养质量,文章从实验室建设背景与目标、实验和实践内容、实验设备选型及配置方案、实验教学新模式四个方面论述了产教融合背景下车联网智能环境感知实验室建设。

关键词：车联网智能环境感知实验室产教融合人才培养

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基于Attention-1DCNN-CE的加密流量分类方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 872-882页

作者：耿海军董赟胡治国池浩田杨静尹霞山西大学自动化与软件学院太原030031 山西清众科技股份有限公司太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题,提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段... 详细信息

针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题,提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段,保留原始数据流中数据包间的空间关系,并根据样本分布构建成本敏感矩阵;2)在初步提取加密流量特征的基础上,利用Attention和1DCNN模型深入挖掘并压缩流量的全局与局部特征;3)针对数据不平衡这一挑战,通过结合成本敏感矩阵与交叉熵(CE)损失函数,显著提升少数类别样本的分类精度,进而优化模型的整体性能。实验结果表明,在BOT-IOT和TON-IOT数据集上该模型的整体识别准确率高达97%以上;并且该模型在公共数据集ISCX-VPN和USTC-TFC上表现优异,在不需要预训练的前提下,达到了与ET-BERT(Encrypted Traffic BERT)相近的性能;相较于PERT(Payload Encoding Representation from Transformer),该模型在ISCX-VPN数据集的应用类型检测中的F1分数提升了29.9个百分点。以上验证了该模型的有效性,为加密流量识别和恶意流量检测提供了解决方案。

关键词：网络安全加密流量注意力机制一维卷积神经网络数据不平衡成本敏感矩阵

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Arm架构的分支预测器隐蔽信道研究

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信息安全学报 2025年第1期10卷 1-16页

作者：杨毅吴凭飞邱朋飞王春露赵路坦张锋巍王博吕勇强王海霞汪东升北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100867 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院信息工程研究所北京100093 南方科技大学计算机科学与工程系深圳518055 飞腾信息技术有限公司天津300459 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100094

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介... 详细信息

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介质种类很多,如时间、功耗、温度等。在现代处理器中,分支预测器作为重要的微架构组件,有效提高了处理器的流水线效率,但由于分支预测器在核内的多进程间共享,使得其存在被用于构建隐蔽信道的风险。目前Intel x86架构已被发现存在基于分支预测器的隐蔽信道攻击,但是Arm架构是否存在相似的攻击还没有得到充分的研究。本文中,我们成功在Arm架构的实际硬件平台上构建了三种基于分支预测器的隐蔽信道。首先我们在Arm架构下设计并实现了类似于x86架构下的基于分支预测器的隐蔽信道CC和RSC,其次我们发现了一个新的基于分支预测组件BTB的隐蔽信道BTBC。我们评估并分析了隐蔽信道参数对信道性能的影响及其成因,并给出参数设置建议。在Cortex-A53及Cortex-A72两种核心上,我们对三种隐蔽信道的信号特性、传输速率和误码率进行了测试和对比分析。实验表明在实际的Arm架构硬件平台下,BTBC的传输信号边缘清晰,震荡幅度小。在连续传输数据时表现出与CC和RSC近似的信道性能,并且在两种核心上均可以低误码率进行数据传输,其在200bps的传输速率下,仅有2%的误码率。最后我们还给出了对于此类隐蔽信道的防御措施。

关键词： Arm架构分支预测器隐蔽信道

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面向CPU-GPU异构环境下的高性能超图神经网络加速系统

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中国科学:信息科学 2025年第4期55卷 841-859页

作者：余辉张宇李鑫滔陈子康赵英淇赵进齐豪廖小飞金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室华中科技大学计算机科学与技术学院

图神经网络因其在处理非欧几里得空间数据方面的卓越学习和推理能力而备受关注.然而,现实世界中的图结构通常包含顶点之间复杂的高阶关联关系,这类图通常被定义为超图.为了在超图上有效捕获这些高阶复杂特征和潜在语义信息,众多超图神... 详细信息

图神经网络因其在处理非欧几里得空间数据方面的卓越学习和推理能力而备受关注.然而,现实世界中的图结构通常包含顶点之间复杂的高阶关联关系,这类图通常被定义为超图.为了在超图上有效捕获这些高阶复杂特征和潜在语义信息,众多超图神经网络模型被相继提出.尽管目前已有多个利用GPU加速器的高并行计算能力来加速超图神经网络训练的系统软件,但在加速模型训练过程中,这些系统仍面临大量冗余计算和频繁的数据通信问题,导致GPU利用率较低.此外,这些系统仅支持图规模较小的超图神经网络模型训练.针对上述问题,本文发现超图神经网络训练过程中,由于超图中多条超边之间存在较强的拓扑重叠特性,因此这些超边的计算会重复获取和计算相同图顶点的特征向量.基于这一观察,本文提出了一个面向CPU-GPU异构环境的高性能超图神经网络系统(redundancy-elimination hypergraph neural network, RHGNN).该系统充分利用超边间的重叠特性指导超边和顶点特征计算与更新,有效减少CPU-GPU数据通信量.具体而言, RHGNN提出了一种新颖的以超边为中心的冗余消除执行方法,使系统以最优方式完成顶点特征向量的通信加载,实现一次加载服务多次超边和顶点特征计算.同时, RHGNN通过高效的超度感知层次数据缓存机制,在GPU端优先缓存频繁访问的顶点和超边特征向量以及超边中共享顶点的中间结果值,进一步减少数据通信开销.为验证RHGNN的有效性,本文将其与当前最先进的超图神经网络软件系统DGL, PyG以及HyperGef进行了性能对比.实验结果表明,在支持超图神经网络模型训练方面, RHGNN相较于PyG,DGL和HyperGef的性能分别提升了2.5～3.4倍, 2.1～3.1倍和1.4～2.3倍.

关键词：超图神经网络训练加速 CPU-GPU异构冗余消除拓扑相似性

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基于特征点集的分布式能源调度灵活性聚合方法

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中国科学:信息科学 2025年第2期55卷 372-387页

作者：樊鹏阳翟超何宇俊刘沅昆张和洪中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084 福州大学计算机与大数据学院福州350108

随着微电网和虚拟电厂等分布式能源管理方式的变革,大量的分布式能源给电力系统的运营商带来了技术挑战并且增大了管理复杂度.一个可控分布式能源的聚合运行模型,可以方便高效地管理大量的分布式能源.本质上,聚合运行模型的可行域是所... 详细信息

随着微电网和虚拟电厂等分布式能源管理方式的变革,大量的分布式能源给电力系统的运营商带来了技术挑战并且增大了管理复杂度.一个可控分布式能源的聚合运行模型,可以方便高效地管理大量的分布式能源.本质上,聚合运行模型的可行域是所有分布式能源的多面体可行域的Minkowski和.然而,两个任意多面体的Minkowski和的计算是一个不确定的多项式时间难题.为了精确地刻画并提高大量分布式能源的聚合灵活性,首先,本文提出一种通用的凸约束空间中的Minkowski和计算方法.采用离散点集的凸包逼近真实约束空间,再使用Minkowski和对离散点集进行叠加,并提出离散点集优化算法,使其尽可能地逼近真实约束空间.这种点集是高维度、抽象的,但却表征了分布式能源的运行特征,我们将其定义为特征点集.然后,提出了一种特征点集的选取规则,能够提高调度灵活性,增加调峰能力并减少Minkowski和的运算复杂度.此外,提出一种简化特征点集的算法并且保证了不损失约束空间.最后,从理论上阐释了特征点集法在电网调度中的合理性.数值仿真结果表明,该方法在提高系统聚合灵活性和计算效率方面具有很大潜力.

关键词：分布式能源特征点集聚合和分解 Minkowski和内近似凸包

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基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法

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图学学报 2025年第1期46卷 1-12页

作者：赵振兵韩钰唐辰康华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

针对无人机航拍配电线路时因安全限制导致背景复杂动态、绝缘子缺陷形态不规则、缺陷特征不明显与缺陷信息难捕捉的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法。在第一阶段,通过YOLOv8模型自动提取绝缘子部件图像... 详细信息

针对无人机航拍配电线路时因安全限制导致背景复杂动态、绝缘子缺陷形态不规则、缺陷特征不明显与缺陷信息难捕捉的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法。在第一阶段,通过YOLOv8模型自动提取绝缘子部件图像,为第二阶段绝缘子缺陷检测提供准确的输入,摒除冗余背景信息的影响。在第二阶段,利用ConvNeXt V2主干网络提升模型对不规则形态目标的识别能力,提升网络的特征提取能力;通过在特征融合过程中加入边缘知识融合模块,精准提取缺陷边缘信息;设计自适应形状IoU增强方法,采用自适应训练样本选择策略优化正负样本比例,并使用充分考虑边界框回归样本自身形状和尺度等固有属性的Shape-IoU损失函数,使模型聚焦目标本质特征,改善模型漏检误检情况,提高检测的准确性和鲁棒性。经实验证明,基于改进YOLOv8的配电线路绝缘子缺陷级联检测方法比基线模型平均精确率提高了17.3%,有效提升配电线路绝缘子缺陷检测准确率,为电力系统的安全维护提供了有力的技术支持。

关键词：配电线路绝缘子缺陷检测 YOLOv8 ConvNeXt V2 边缘知识融合自适应形状IoU增强

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基于区块链的医疗数据安全共享模型研究

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 51-56页

作者：姜鑫王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改... 详细信息

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改进,实现了主节点的分布式选举,保证了主节点的可靠性;其次,使用闪电网络技术构建链下匿名通信交易通道,解决数据共享过程中匿名通信问题,提高了数据共享效率;最后,设计了一套完整的医疗数据共享方案,实现不同实体之间的数据安全共享。与现有数据共享方案相比,该方案在安全性和共识效率方面具有优势。

关键词：可验证延迟函数医疗数据共享闪电网络共识机制

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基于强化学习的Python程序设计语言教学方法创新

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计算机教育 2025年第1期 110-115页

作者：雷丽晖李鹏陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 陕西省教学信息技术工程实验室陕西西安710119 西安市文化旅游资源开发利用重点实验室陕西西安710062 民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室陕西西安710119

针对非计算机专业的程序设计教学,分析目前Python程序设计语言教学方法中出现的问题,提出一种基于强化学习的Python程序设计语言教学方法,具体阐述该方法的教学流程,说明其优势,以实际教学案例介绍教学过程,最后说明教学效果。

关键词：教学方法强化学习 Python程序设计语言教学策略优化

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基于神经网络ODE和非线性MPC的DEA建模与控制

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自动化学报 2025年第1期51卷 186-196页

作者：黄鹏王亚午吴俊东苏春翌福岛 E.文彦中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074 东京工科大学工学部日本东京192-0982 康考迪亚大学Gina Cody工程与计算机科学学院加拿大蒙特利尔QC H3G 1M8

针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中,DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性.

关键词：介电弹性体驱动器神经网络常微分方程动力学建模非线性模型预测控制

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一种基于知识图谱的检索增强生成情报问答技术

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计算机科学 2025年第1期52卷 87-93页

作者：成志宇陈星霖王菁周中元张志政东南大学苏州联合研究生院江苏苏州215000 东南大学软件学院南京211189 信息系统工程全国重点实验室南京210023 中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210023 东南大学计算机科学与工程学院南京211189 新一代人工智能技术与交叉应用教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

为实现军事情报问答,提出了一种基于知识图谱的检索增强生成框架。该框架通过问题分类、实体识别、实体链接、知识检索有效地获取了背景知识。同时考虑到情报问题多约束的特点,使用回答集编程在知识上通过约束限制减少知识数量或者直接... 详细信息

为实现军事情报问答,提出了一种基于知识图谱的检索增强生成框架。该框架通过问题分类、实体识别、实体链接、知识检索有效地获取了背景知识。同时考虑到情报问题多约束的特点,使用回答集编程在知识上通过约束限制减少知识数量或者直接获得答案。最后,使用大语言模型在精炼后的知识上对问题进行求解,以减少问题理解过程中的属性识别与链接。在MilRE数据集上的实验表明,所提框架能够提供基于知识图谱的增强知识检索功能,并具有较好的军事情报问题解答能力。

关键词：情报问答回答集编程大语言模型检索增强生成知识图谱

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