检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2022年第19期42卷 9-16页

作者：曾丽珍欧泽涛杨宏艳苏永福苏佳鹏陈佳宇肖功利桂林电子科技大学研究生院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

设计了一种新颖的石墨烯-金属纳米线阵列结构等离子体D型光纤传感器。在纤芯上利用石墨烯与金属纳米线产生的局域表面等离子体共振(LSPR)特性,达到提高折射率灵敏度的效果。采用全矢量有限元法对该结构等离子体模和纤芯模的色散关系进... 详细信息

设计了一种新颖的石墨烯-金属纳米线阵列结构等离子体D型光纤传感器。在纤芯上利用石墨烯与金属纳米线产生的局域表面等离子体共振(LSPR)特性,达到提高折射率灵敏度的效果。采用全矢量有限元法对该结构等离子体模和纤芯模的色散关系进行分析,同时研究金属传感层厚度和金纳米线直径对传感器性能的影响,最后对三种不同结构(金膜结构、石墨烯-金膜-石墨烯结构、石墨烯-金属纳米线阵列结构)传感器的灵敏度进行比较。结果表明,采用优化后的结构参数,可使所设计的基于石墨烯-金属纳米线阵列结构的传感器灵敏度得到极大的提升。折射率为1.33~1.40时,所设计结构的最高灵敏度为7383.79 nm/RIU,平均灵敏度为4136.00 nm/RIU。该研究结果为下一代等离子体光纤传感器设计提供了理论依据。

关键词：光纤光学石墨烯-金属纳米线局域表面等离子体共振 D型光纤折射率传感器

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基于L-M-NFSR结构的16比特S盒设计方法

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计算机科学与探索 2023年第10期17卷 2511-2518页

作者：武小年舒瑞豆道饶张润莲韦永壮桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

S盒是分组密码算法的重要部件,为密码算法提供非线性变换,S盒的安全强度在一定程度上决定着密码算法的安全强度。为构造具有优良密码学性质的16比特S盒,设计一种以Lai-Massey结构和非线性反馈移位寄存器(NFSR)组件相结合的L-M-NFSR新结... 详细信息

S盒是分组密码算法的重要部件,为密码算法提供非线性变换,S盒的安全强度在一定程度上决定着密码算法的安全强度。为构造具有优良密码学性质的16比特S盒,设计一种以Lai-Massey结构和非线性反馈移位寄存器(NFSR)组件相结合的L-M-NFSR新结构。该结构以与高级加密标准(AES)算法S盒仿射等价的8比特S盒作为新结构的轮函数,减少设计的复杂性并提高结构的可变性;左右分支各增加一个迭代少量拍数即可符合严格雪崩特性的NFSR组件用于提高结构的扩散性;通过3轮迭代和遍历生成16比特S盒。进一步地,基于该结构,以AES算法S盒仿射等价新生成的8比特S盒替换轮函数中的8比特S盒,可方便地生成大量新的16比特密码S盒。为提高对所构造16比特S盒性质的评估效率,采用图形处理器(GPU)进行并行计算,测试结果表明,所生成的16比特S盒具有较优的密码学性质,均满足双射性,代数次数为15,非线性度最优为31992,差分均匀度最低为18,信噪比最低为146.712,具有较好地抵御数学攻击和差分功耗分析的安全性。

关键词： S盒 Lai-Massey结构非线性反馈移位寄存器(NFSR) 差分均匀度

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可调谐多波长布里渊-掺铒随机光纤激光器

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激光与光电子学进展 2024年第9期61卷 336-341页

作者：庞海越秦湘杰郑家腾陶智勇樊亚仙广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子信息学院广西北海536000

实验研究了一种半开腔的可调谐多波长布里渊-掺铒随机光纤激光器。该激光器利用长单模光纤中的后向瑞利散射提供随机分布反馈,受激布里渊散射和掺铒光纤共同提供激光增益。该结构简单的激光装置获得了稳定的13阶斯托克斯光和5阶反斯托... 详细信息

实验研究了一种半开腔的可调谐多波长布里渊-掺铒随机光纤激光器。该激光器利用长单模光纤中的后向瑞利散射提供随机分布反馈,受激布里渊散射和掺铒光纤共同提供激光增益。该结构简单的激光装置获得了稳定的13阶斯托克斯光和5阶反斯托克斯光输出。通过调节布里渊泵浦的波长,实现了1550.5~1565.5nm范围内的随机激光波长可调谐输出。该激光器具有较高的波长和功率稳定性,第1~10阶斯托克斯光的波长漂移范围为0~0.008nm,其相应的峰值功率的波动范围为0~2.28dB。研究结果表明,该激光器同时具备结构简单、波长数量多、波长可调谐范围宽和稳定性高等优点,在密集波分复用光通信系统、微波光子学、精密计量和光纤传感等领域具有广阔的应用前景。

关键词：激光器受激布里渊散射瑞利散射随机分布反馈

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氨硼烷水解制氢催化剂的研究进展

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材料导报 2023年第17期37卷 16-27页

作者：韦秋红褚海亮夏永鹏邱树君温鑫徐芬孙立贤桂林电子科技大学材料科学与工程学院广西电子信息材料构效关系重点实验室广西桂林541004

近年来,氢能已成为全球公认的清洁能源之一,氢能的高效利用有利于缓解能源短缺和环境污染等问题。在适当的催化剂作用下可以实现氨硼烷(NH3BH3,AB)水解反应的可控放氢,其因具有反应条件温和、环境友好等特点而备受关注,选择高活性的催... 详细信息

近年来,氢能已成为全球公认的清洁能源之一,氢能的高效利用有利于缓解能源短缺和环境污染等问题。在适当的催化剂作用下可以实现氨硼烷(NH3BH3,AB)水解反应的可控放氢,其因具有反应条件温和、环境友好等特点而备受关注,选择高活性的催化剂是提高氨硼烷水解制氢效率的关键。本文介绍了氨硼烷的结构、性质及合成方法,综述了氨硼烷水解制氢催化剂的最新研究进展,介绍了催化剂的分类及特点,指出了该领域中面临的挑战和未来研发重点。

关键词：氨硼烷水解制氢催化剂

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基于邻域安全压缩的动态图增量子图匹配算法

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计算机应用研究 2023年第12期40卷 3672-3677页

作者：徐周波许昌胜王嘉鑫桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林514000

针对目前最先进的增量子图匹配算法Symbi中的索引结构DCS中存在的信息冗余问题,提出了一种新的索引结构CDCS(compressed dynamic candidate space),并提出了CDCS的更新算法INCCDCS来动态维护CDCS索引结构和匹配结果,最后提出了动态图的... 详细信息

针对目前最先进的增量子图匹配算法Symbi中的索引结构DCS中存在的信息冗余问题,提出了一种新的索引结构CDCS(compressed dynamic candidate space),并提出了CDCS的更新算法INCCDCS来动态维护CDCS索引结构和匹配结果,最后提出了动态图的增量子图匹配算法CSymbi。该方法通过引入邻域信息约束,在构建和更新辅助结构的过程中过滤候选集,提高算法的求解效率。最后,在Netflow和LSBench数据集上进行验证,相较于现有方法,候选节点数量最高可以删减56%,候选边数量最高可以删减62%,有效缩减了计算空间并提高了算法的求解效率。

关键词：动态图增量子图匹配邻域约束 CSymbi

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概念漂移数据流半监督分类综述

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软件学报 2022年第4期33卷 1287-1314页

作者：文益民刘帅缪裕青易新河刘长杰广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

在开放环境下,数据流具有数据高速生成、数据量无限和概念漂移等特性.在数据流分类任务中,利用人工标注产生大量训练数据的方式昂贵且不切实际.包含少量有标记样本和大量无标记样本且还带概念漂移的数据流给机器学习带来了极大挑战.然而... 详细信息

在开放环境下,数据流具有数据高速生成、数据量无限和概念漂移等特性.在数据流分类任务中,利用人工标注产生大量训练数据的方式昂贵且不切实际.包含少量有标记样本和大量无标记样本且还带概念漂移的数据流给机器学习带来了极大挑战.然而,现有研究主要关注有监督的数据流分类,针对带概念漂移的数据流的半监督分类的研究尚未引起足够的重视.因此,在全面收集数据流半监督分类研究工作的基础上,对现有带概念漂移的数据流的半监督分类算法进行了多角度划分;并以算法采用的分类器类型为线索,对已有的多个算法进行了介绍与总结,包括现有数据流半监督分类采用的概念漂移检测方法;在一些被广泛使用的真实数据集和人工数据集上,对部分代表性数据流半监督分类算法进行了多方面的比较与分析;最后,提出了当前概念漂移数据流半监督分类中一些值得进一步深入探讨的问题.实验结果表明:数据流半监督分类算法的分类准确率与众多因素有关,但与数据分布的变化关系最大.本综述将有助于感兴趣的研究者快速进入数据流半监督分类问题领域.

关键词：数据挖掘概念漂移数据流集成学习半监督分类

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一种新的半监督归纳迁移学习框架:Co-Transfer

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计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1603-1614页

作者：文益民员喆余航桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 上海大学计算机工程与科学学院上海200444

在许多实际的数据挖掘应用场景,如网络入侵检测、Twitter垃圾邮件检测、计算机辅助诊断等中,与目标域分布不同但相关的源域普遍存在.一般情况下,在源域和目标域中都有大量未标记样本,对其中的每个样本都进行标记是件困难的、昂贵的、耗... 详细信息

在许多实际的数据挖掘应用场景,如网络入侵检测、Twitter垃圾邮件检测、计算机辅助诊断等中,与目标域分布不同但相关的源域普遍存在.一般情况下,在源域和目标域中都有大量未标记样本,对其中的每个样本都进行标记是件困难的、昂贵的、耗时的事,有时也没必要.因此,充分挖掘源域和目标域中标记和未标记样本来解决目标域中的分类任务非常重要且有意义.结合归纳迁移学习和半监督学习,提出一种名为Co-Transfer的半监督归纳迁移学习框架.Co-Transfer首先生成3个TrAdaBoost分类器用于实现从原始源域到原始目标域的迁移学习,同时生成另外3个TrAdaBoost分类器用于实现从原始目标域到原始源域的迁移学习.这2组分类器都使用从原始源域和原始目标域的原有标记样本的有放回抽样来训练.在Co-Transfer的每一轮迭代中,每组TrAdaBoost分类器使用新的训练集更新,其中一部分训练样本是原有的标记样本,一部分是由本组TrAdaBoost分类器标记的样本,还有一部分则由另一组TrAdaBoost分类器标记.迭代终止后,把从原始源域到原始目标域的3个TrAdaBoost分类器的集成作为原始目标域分类器.在UCI数据集和文本分类数据集上的实验结果表明,Co-Transfer可以有效地学习源域和目标域的标记和未标记样本从而提升泛化性能.

关键词：半监督学习迁移学习多任务学习双向迁移集成学习

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一种6倍无源增益低OSR低功耗的二阶NS SAR ADC

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微电子学 2024年第2期54卷 177-182页

作者：黄子琪徐卫林韦保林韦雪明李海鸥桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西高校微电子器件与集成电路重点实验室广西桂林541004

针对一阶噪声整形(NS)往往需要增加功耗而以较高的过采样比(OSR)来实现较高的有效位数(ENOB),提出了一种低OSR、低功耗的二阶无源NS SAR ADC。该无源NS模块较高的无源增益可以更好地抑制比较器的噪声;其残差电压是通过开关MOS阵列复用... 详细信息

针对一阶噪声整形(NS)往往需要增加功耗而以较高的过采样比(OSR)来实现较高的有效位数(ENOB),提出了一种低OSR、低功耗的二阶无源NS SAR ADC。该无源NS模块较高的无源增益可以更好地抑制比较器的噪声;其残差电压是通过开关MOS阵列复用积分电容实现采样,从而无需额外的残差采样电容,避免了残差采样电容清零和残差采样时kT/C噪声的产生,因此减小了总的kT/C噪声。180 nm CMOS工艺仿真结果表明,在不使用数字校准的情况下,所设计的10位二阶无源NS SAR ADC电路以100 kS/s的采样率和5的OSR,实现了13.5位ENOB,电路功耗仅为6.98μW。

关键词：逐次逼近模数转换器无源噪声整形低功耗低过采样比残差电压

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融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析

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广西科学 2023年第1期30卷 187-195页

作者：胡晓丽张于贤黄思睿桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学商学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的Chi... 详细信息

准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的ChineseBERT预训练语言模型获得评论文本和方面文本的词嵌入,并采用从位置编码和内存压缩注意力两个方面改进的Transformer来表征评论文本和方面文本的语义信息。然后,使用双向注意力流学习评论文本与方面文本的关系,找出评论文本和方面文本中关键信息所对应的词语。最后,将Transformer和双向注意力流的输出同时输入到多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)中,进行信息级联和情感极性的分类输出。测试结果表明,提出的模型在两个数据集上的准确率分别为82.90%和71.08%,F1分数分别为82.81%和70.98%。

关键词：商品评论方面情感分析词嵌入模型注意力机制双向注意力流

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基于强化学习的伦理智能体训练方法

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 2039-2050页

作者：古天龙高慧李龙包旭光李云辉暨南大学网络空间安全学院广州510632 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

自动驾驶汽车、看护机器人等形式多样的智能体在人类生活中扮演着越来越重要的角色,其伦理问题受到了广泛关注.为使智能体具备遵守人类伦理规范的能力,提出了一种基于众包和强化学习的伦理智能体训练方法.首先,采用众包获取行为示例数据... 详细信息

自动驾驶汽车、看护机器人等形式多样的智能体在人类生活中扮演着越来越重要的角色,其伦理问题受到了广泛关注.为使智能体具备遵守人类伦理规范的能力,提出了一种基于众包和强化学习的伦理智能体训练方法.首先,采用众包获取行为示例数据集,并借助于文本聚类、关联分析等技术生成情节图及轨迹树,以定义智能体的基本行为空间、表明行为的发生顺序;其次,提出元伦理行为的概念,通过对不同场景中的相似行为进行概括,扩展伦理智能体的行为空间,进一步基于《中学生日常行为规范》提取了9种元伦理行为;最后,提出了行为分级机制及与之对应的强化学习奖惩函数,以此为基础完成伦理智能体训练.通过模拟人类生活中的买药场景,分别使用Q-learning算法及DQN(deep Q-networks)算法完成了伦理智能体的训练实验.实验结果表明,训练后的智能体能够以符合伦理的行为方式完成预期任务,验证了所提方法的合理性与有效性.

关键词：伦理智能体符合伦理的设计伦理分级强化学习众包

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