检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2021年第9期38卷 2628-2634页

作者：刘伟陈振武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉理工大学交通物联网湖北重点实验室武汉430070 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 同济大学嵌入式与服务计算教育部重点实验室上海201804

结合边缘缓存技术与流媒体传输技术能有效提升视频服务质量,为降低视频内容提供商的边缘资源租赁成本,提出一种视频缓存、转码和传输联合优化策略。首先,综合考虑视频的缓存、转码、边缘传输和云端传输的成本,以最小总租赁成本为目标建... 详细信息

结合边缘缓存技术与流媒体传输技术能有效提升视频服务质量,为降低视频内容提供商的边缘资源租赁成本,提出一种视频缓存、转码和传输联合优化策略。首先,综合考虑视频的缓存、转码、边缘传输和云端传输的成本,以最小总租赁成本为目标建立整数规划模型,并证明其NP-complete性质;其次,根据历史请求数估计视频流行度变化,并对流行视频进行缓存;最后,基于视频的缓存状态,为用户的请求选择成本最低的响应方式。仿真实验表明,所提策略与现有策略相比,可提升请求命中率并有效降低内容提供商的资源租赁成本。

关键词：边缘计算多码率视频视频转码协作缓存协作传输

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基于感知成本的流程模型与事件日志有效对齐

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计算机应用 2022年第10期42卷 3154-3161页

作者：李多芹方贤文王丽丽邵叱风安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 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 安徽科技学院信息与网络工程学院安徽蚌埠233030

现存的成本函数没有考虑到业务流程中各活动在现实情境中的不同的重要程度,于是在模型与日志的对齐过程中可能会导致对齐成本严重偏离感知成本。针对这一问题,基于业务流程中行为的典型流特征提出了重要同步成本函数的概念,并在该函数... 详细信息

现存的成本函数没有考虑到业务流程中各活动在现实情境中的不同的重要程度,于是在模型与日志的对齐过程中可能会导致对齐成本严重偏离感知成本。针对这一问题,基于业务流程中行为的典型流特征提出了重要同步成本函数的概念,并在该函数下给出一种能够提升效率的对齐方法。首先,基于感知成本的概念定义重要同步成本函数;接着,依据日志迹以及流程模型中行为的典型流特征来确定用以分割流程模型与日志迹的重要匹配子序列;最后,基于重要同步成本函数来对齐分割后的子流程和对应的日志迹子序列,并将分段对齐的结果进行合并得到最终的对齐结果。实验部分从准确率和效率两方面进行验证所提方法:在准确率方面,与现存的标准成本函数和最大同步成本函数相比,所提成本函数下的对齐准确率最高提升了17.44个百分点,且当事件日志包含混合噪声时,所提成本函数下的平均对齐准确率最高,为88.67%;在对齐效率方面则通过比较对齐所耗时间来验证,现存两种函数的平均耗时分别为1.58 s和2.21 s,而所提方法为0.63 s,效率分别提升了150.79%和250.79%。实验结果表明所提方法能在满足准确率需求的同时提升对齐的效率。

关键词：标准成本函数最大同步成本函数典型流特征感知成本重要同步成本函数有效对齐

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StealthyFlow:一种对抗条件下恶意代码动态流量伪装框架

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计算机学报 2021年第5期44卷 948-962页

作者：韩宇方滨兴崔翔王忠儒冀甜甜冯林余伟强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京100876 广州大学网络空间先进技术研究院广州510006 中国网络空间研究院北京100010 北京丁牛科技有限公司北京100081

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与... 详细信息

恶意代码问题使国家安全面临严重威胁.随着TLS协议快速普及,恶意代码呈现出流量加密化的趋势,通信内容加密导致检测难度的进一步提高.本文提出一种恶意代码流量伪装框架StealthyFlow,以采用加密流量进行远控通信的公共资源型恶意代码与GAN结合,对恶意流量进行不影响攻击功能的伪装,旨在实现伪装后的对抗流量与良性流量的不可区分性,进而绕过基于机器学习算法的分类器.StealthyFlow具有如下优势:根据目标流量的变化动态调整对抗流量,实现动态流量伪装;伪装在恶意代码层面进行,保证攻击功能不被破坏;绕过目标不参与训练过程,保证恶意代码不会提前暴露.实验结果表明,StealthyFlow产生的攻击流量与良性流量相似度极高,在对抗环境中可以绕过机器学习分类器.因此,需要对此种恶意代码提起注意,并尽快研究防御对策.

关键词：恶意代码加密流量 StealthyFlow 绕过动态流量伪装

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炼焦装煤烟气稀释采样过程中稀释比对PM_(2.5)测量的影响

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环境工程 2023年第8期41卷 127-136页

作者：曹芮宁李振闫雨龙彭林韩东航牛月圆段小琳徐寅杰华北电力大学环境科学与工程学院资源环境系统优化教育部重点实验室北京102206 北京交通大学环境学院智能交通绿色低碳技术教育部工程研究中心北京100091 长治市生态环境科学研究院(长治市生态环境技术服务中心) 山西长治046000

为探究炼焦装煤排放颗粒物稀释采样过程中,不同稀释比对测量PM_(2.5)粒径分布和碳质组分的影响,以管式炉热解煤炭来模拟炼焦装煤过程,通过建立稀释采样系统,设置低、中、高3个稀释比梯度,研究了PM_(2.5)的粒径分布、质量浓度、有机碳(O... 详细信息

为探究炼焦装煤排放颗粒物稀释采样过程中,不同稀释比对测量PM_(2.5)粒径分布和碳质组分的影响,以管式炉热解煤炭来模拟炼焦装煤过程,通过建立稀释采样系统,设置低、中、高3个稀释比梯度,研究了PM_(2.5)的粒径分布、质量浓度、有机碳(OC)/元素碳(EC)和多环芳烃(PAHs)浓度的变化规律。结果显示:随着稀释比的增大,PM_(2.5)粒数浓度整体呈升高趋势,除尘后高稀释比下PM_(2.5)粒数浓度相对中、低稀释比分别增大了约3.7,1.3倍,除尘前高稀释比下PM_(2.5)粒数浓度相对中、低稀释比增大了约1.1倍;PM_(2.5)质量浓度及OC/EC整体随稀释比的增大呈减小趋势,较低稀释比升高到中等稀释比后,修正PM_(2.5)及OC/EC变化不显著,但高稀释比下,修正PM_(2.5)及OC/EC相比低稀释比时分别减小了约64.8%、45.1%;在不同稀释比下颗粒态PAHs的环数分布相对稳定,除尘后颗粒物中四环和五环芳烃的归一化占比较高,均在29.1%以上。稀释比升高增强了有机物的气粒转化,其在小粒径段上均相凝结增强,生成了更多超细颗粒物,PM_(2.5)总粒数浓度增加;继续升高稀释比,降低了体系中气态有机物浓度,其在大粒径段上的非均相凝结减弱,修正PM_(2.5)质量浓度降低。中等稀释比(41~52倍)下,气态有机物气粒转化相比低稀释比下更加充分,相比高稀释比,避免了烟气体系气粒相平衡破坏或有机物的过度凝结,因此建议采用中等稀释比采集分析炼焦装煤排放的PM_(2.5)。

关键词：炼焦工业细颗粒物(PM_(2.5)) 稀释采样粒径分布有机碳多环芳烃

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混播比例对陇中黄土高原扁蓿豆—无芒雀麦混播草地土壤养分含量及酶活性的影响

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中国草地学报 2023年第2期45卷 56-66页

作者：魏孔涛鱼小军白梅梅马凯凯刘耀峰张选明甘肃农业大学草业学院/草业生态系统教育部重点实验室/中-美草地畜牧业可持续发展研究中心甘肃兰州730070 陇西县畜牧兽医技术服务中心甘肃定西748100 定西市黄土高原旱区人工草地建植技术创新中心甘肃定西748100 陇西县雨润农牧有限责任公司甘肃定西748100

在甘肃陇中黄土高原地区,研究了扁蓿豆(Medicago ruthenica)与无芒雀麦(Bromus inermis)以不同混播比例(0∶10、2∶8、3∶7、4∶6、5∶5、6∶4、7∶3、8∶2、10∶0)建植对播种当年草地土壤养分含量及酶活性的影响,并用灰色关联度分析法... 详细信息

在甘肃陇中黄土高原地区,研究了扁蓿豆(Medicago ruthenica)与无芒雀麦(Bromus inermis)以不同混播比例(0∶10、2∶8、3∶7、4∶6、5∶5、6∶4、7∶3、8∶2、10∶0)建植对播种当年草地土壤养分含量及酶活性的影响,并用灰色关联度分析法进行综合评价。结果表明,混播比例对于表层土壤养分含量及酶活性影响显著,对深层土壤影响不显著。10~20 cm土层,豆禾比5∶5处理的速效磷含量较CK1增加了38%,酶活性差异不显著(P>0.05)。20~40 cm土层,豆禾比8∶2处理的碱解氮含量较CK2和CK1分别增加了159%和115%(P<0.05)。相关性分析和主成分分析可知,扁蓿豆-无芒雀麦混播草地土壤养分含量与酶活性之间具有一定的相关性,且二者共同决定土壤肥力水平。综合评价认为,扁蓿豆与无芒雀麦混播比例为5∶5时,对土壤肥力的改善效果最好,为陇中黄土高原地区推荐种植比例。

关键词：黄土高原人工草地混播比例土壤养分土壤酶活性

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基于去偏对比学习的多模态命名实体识别

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中文信息学报 2023年第11期37卷 49-59页

作者：张鑫袁景凌李琳刘佳武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 数字出版智能服务技术教育部工程研究中心湖北武汉430070 中国科学院武汉文献情报中心湖北武汉430071 科技大数据湖北省重点实验室湖北武汉430071

命名实体识别作为信息抽取的关键环节,在自然语言处理领域有着广泛应用。随着互联网上多模态信息的不断涌现,研究发现视觉信息有助于文本实现更加准确的命名实体识别。现有工作通常将图像视为视觉对象的集合,试图将图像中的视觉对象与... 详细信息

命名实体识别作为信息抽取的关键环节,在自然语言处理领域有着广泛应用。随着互联网上多模态信息的不断涌现,研究发现视觉信息有助于文本实现更加准确的命名实体识别。现有工作通常将图像视为视觉对象的集合,试图将图像中的视觉对象与文本中的实体显式对齐。然而,当二者在数量或语义上不一致时,这些方法往往不能很好地应对模态偏差,从而难以实现图像和文本之间的准确语义对齐。针对此问题,该文提出了一种基于去偏对比学习的多模态命名实体识别方法(DebiasCL),利用视觉对象密度指导视觉语境丰富的图文作为扩充样本,通过去偏对比学习优化图文共享的潜在语义空间学习,实现图像与文本间的隐式对齐。在Twitter-2015和Twitter-2017上进行实验,DebiasCL的F1值分别达到75.04%和86.51%,在“PER.”和“MISC.”类别数据中F1分别提升了5.23%和5.2%。实验结果表明,该方法可以有效缓解模态偏差,从而提升多模态命名实体识别系统性能。

关键词：多模态命名实体识别对比学习模态对齐

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CRISPR/Cas系统在生物核酸检测中的应用进展

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生物加工过程 2022年第6期20卷 597-607,636页

作者：王倩赵俊桃陈聪曹英秀天祥(天津)质量技术服务有限公司天津300384 天津大学化工学院教育部系统生物工程重点实验室天津300350

传统的核酸检测技术耗时长且对操作人员的专业水平要求高,开发精准、快速、便携、低成本、高特异性和灵敏度的新核酸检测系统具有重要意义。目前,CRISPR/Cas系统不但被广泛应用于基因编辑,而且随着部分Cas蛋白“附带切割”活性的发现,... 详细信息

传统的核酸检测技术耗时长且对操作人员的专业水平要求高,开发精准、快速、便携、低成本、高特异性和灵敏度的新核酸检测系统具有重要意义。目前,CRISPR/Cas系统不但被广泛应用于基因编辑,而且随着部分Cas蛋白“附带切割”活性的发现,灵敏度高、特异性强的CRISPR/Cas系统被逐步开发为新型生物传感工具,用于生物的核酸检测。随着各种Cas效应蛋白的发现,研究人员开发了多种基于CRISPR/Cas系统的核酸检测方法(如SHERLOCK、HOLMES、DETECTR、HUDSON和CASLFA等)可检测各种靶标(包括细菌、病毒、癌症突变等)。笔者综述了当前重要的用于不同靶标检测的CRISPR/Cas系统,包括检测核酸、其他小分子物质及病原微生物,讨论了其面临的挑战和应用潜力,最后推断,随着CRISPR/Cas系统的不断发展和完善,该系统在生物传感及临床分子检测领域的应用会越来越广泛。

关键词： CRISPR/Cas 检测诊断生物传感核酸

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基于TSFC及G-OLS的模糊模型辨识方法

基于TSFC及G-OLS的模糊模型辨识方法

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第43届中国控制会议

作者：乔越任亚雪刘福才燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室燕山大学测试计量技术与仪器河北省重点实验室

针对非线性动态系统的辨识问题,本文创新性地提出了一种结合重要输入变量与高斯型隶属度函数-正交最小二乘法(G-OLS)的模糊辨识策略.该策略首先运用两阶段模糊曲线方法(TSFC)量化各输入变量与输出之间的关联性,从而依据权重指标筛选出... 详细信息

针对非线性动态系统的辨识问题,本文创新性地提出了一种结合重要输入变量与高斯型隶属度函数-正交最小二乘法(G-OLS)的模糊辨识策略.该策略首先运用两阶段模糊曲线方法(TSFC)量化各输入变量与输出之间的关联性,从而依据权重指标筛选出对系统行为影响显著的重要输入变量.接着,采用高斯型隶属度函数为模糊模型确立前提参数,以确保模型能够准确捕捉输入与输出间的模糊逻辑关系.最后,通过正交最小二乘法(OLS)高效且准确地辨识出模糊模型的结论参数,从而完成整个模型的构建.为了验证这一策略的有效性,本文选取了两个具有国际标准的例题进行仿真实验:Box-Jenkins煤气炉数据和Mackey-Glass混沌时间序列.通过对这两个例题的模糊建模过程,本文方法展现出了在辨识精度和模型简洁性方面的优势,证明了其在非线性动态系统辨识领域的实用性和有效性.这一研究不仅为模糊辨识提供了新的思路和方法,也为非线性动态系统的建模和控制提供了有力的支持.

关键词：非线性系统辨识 T-S模糊模型重要输入变量选择正交最小二乘法

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基于CEEMDAN-ConvLSTM组合模型的云计算负载预测方法

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计算机科学 2023年第S01期50卷 642-650页

作者：赵鹏周建涛赵大明内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 蒙古文智能信息处理技术国家地方联合工程研究中心呼和浩特010021 生态大数据教育部工程研究中心呼和浩特010021 内蒙古自治区云计算与服务软件工程实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区社会计算与数据处理重点实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区大数据分析技术工程实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区纪检监察大数据重点实验室呼和浩特010021

随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性... 详细信息

随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性能低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解和卷积长时序神经网络组合模型(CEEMDAN-ConvLSTM)的云计算负载预测方法。首先运用自适应噪声的完备经验模态(CEEMDAN)分解技术对数据序列进行分解操作,将其转换为若干个易于分析和建模的子序列;然后运用卷积长时序神经网络(ConvLSTM)预测模型对这一系列子序列进行建模预测,并采用基于多进程并行计算的研究思路,实现多序列并行预测及贝叶斯优化调参;最后将预测值综合叠加以获得整个模型的预测输出,从而实现对原始复杂序列数据进行高精度预测的目标。使用Google集群工作负载数据集进行实验验证,实验结果表明,CEEMDAN-ConvLSTM组合模型具有良好的预测效果,相比自回归差分移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积长时序神经网络(ConvLSTM),所提模型预测均方根误差(RMSE)指标分别提升了30.9%,30.1%和22.5%。

关键词：云计算负载预测卷积长时序神经网络(ConvLSTM) 模态分解技术贝叶斯优化

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基于特征再抽象(FRA)的多元时序预测方法

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计算机科学 2023年第S02期50卷 650-657页

作者：王昊周建涛郝昕毓王飞宇内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 蒙古文智能信息处理技术国家地方联合工程研究中心呼和浩特010021 生态大数据教育部工程研究中心呼和浩特010021 内蒙古自治区云计算与服务软件工程实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区社会计算与数据处理重点实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区大数据分析技术工程实验室呼和浩特010021 内蒙古自治区纪检监察大数据重点实验室呼和浩特010021

科技领域的衍生行业因普遍存在强时间约束的特性而累积了海量的高维时间序列数据,严峻的数据压力导致传统的数据建模预测方法受制于数据规模和属性维度。支撑高质量的服务对大数据智能预测技术提出了更高的要求,如何在数据层面上实现预... 详细信息

科技领域的衍生行业因普遍存在强时间约束的特性而累积了海量的高维时间序列数据,严峻的数据压力导致传统的数据建模预测方法受制于数据规模和属性维度。支撑高质量的服务对大数据智能预测技术提出了更高的要求,如何在数据层面上实现预测性能的提升是现阶段亟待解决的主要问题。针对上述问题,提出了针对多元时序数据的特征再抽象(Feature Re-Abstraction,FRA)算法,首先通过RobustSTL分解算法提取趋势性和季节性特征(Trend and Seasonality Features,TSFs),实现多元数据的特征二阶抽象,以“抽象即特征”替代传统“标签即特征”的提取策略,再通过Pearson相关系数的运算结果评估再抽象技术捕捉的TSFs与目标参数间的相关强度,证实TSF的数据价值。在FRA算法的基础上结合深度学习模型构建基于数据驱动的多元时序预测算法,通过预测效果验证FRA算法的有效性。实验结果表明,引入TSFs作为数据驱动模型的训练向量能够兼具数据降维、降噪及强相关特性地维持,从而避免模型过拟合并缓解模型欠拟合,提高时序预测算法的准确性和鲁棒性。

关键词：多元时序数据多元时序预测算法特征再抽象趋势性和季节性特征相关性评估

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