检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第4期51卷 124-131页

作者：康伟黎利辉文益民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

带概念漂移的半监督数据流分类任务中,仅有少部分的数据被标记,这给分类器的训练、概念漂移的检测以及分类器对新概念的适应带来了巨大的挑战。现有的半监督聚簇分类算法仅对分类器池中的聚簇模型进行简单的增量更新,未能有效重用历史... 详细信息

带概念漂移的半监督数据流分类任务中,仅有少部分的数据被标记,这给分类器的训练、概念漂移的检测以及分类器对新概念的适应带来了巨大的挑战。现有的半监督聚簇分类算法仅对分类器池中的聚簇模型进行简单的增量更新,未能有效重用历史聚簇模型。因此,文中提出了一种新的聚簇模型重用的半监督分类算法,称为CDCMR。首先,数据流以数据块的形式到来,对数据块分完类后,训练一个簇数自适应确定的聚簇模型。其次,通过计算分类器池中的各组件分类器与聚簇模型之间的相似度,挑选多个组件分类器。再次,用当前数据块对挑选出来的组件分类器进行模型重用后,与聚簇模型集成。然后,将分类器池划分为新旧更替和多样性最大化分类器池进行更新。最后,对下一个数据块的样本进行集成分类。在多个人工和真实数据集上进行实验,结果表明,所提算法1)能有效适应概念漂移,与现有方法相比其性能有显著性提升。

关键词：数据流半监督学习概念漂移聚簇模型重用集成学习

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基于外部先验和自先验注意力的图像描述生成方法

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计算机科学 2024年第7期51卷 214-220页

作者：李永杰钱艺文益民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

图像描述是一种结合计算机视觉和自然语言处理的跨模态任务,旨在理解图像内容并生成恰当的句子。现有的图像描述方法通常使用自注意力机制来捕获样本内的长距离依赖关系,但这种方式不仅忽略了样本间的潜在相关性,而且缺乏对先验知识的利... 详细信息

图像描述是一种结合计算机视觉和自然语言处理的跨模态任务,旨在理解图像内容并生成恰当的句子。现有的图像描述方法通常使用自注意力机制来捕获样本内的长距离依赖关系,但这种方式不仅忽略了样本间的潜在相关性,而且缺乏对先验知识的利用,导致生成内容与参考描述存在一定差异。针对上述问题,文中提出了一种基于外部先验和自先验注意力(External Prior and Self-prior Attention, EPSPA)的图像描述方法。其中,外部先验模块能够隐式地考虑到样本间的潜在相关性进而减少来自其他样本的干扰信息。同时,自先验注意力能够充分利用上一层的注意力权重来模拟先验知识,使其指导模型进行特征提取。在公开数据集上使用多种指标对EPSPA进行评估,实验结果表明该方法能够在保持低参数量的前提下表现出优于现有方法的性能。

关键词：图像描述自注意力机制潜在相关性外部先验模块自先验注意力

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基于深度学习的知识追踪研究进展

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计算机研究与发展 2022年第1期59卷 81-104页

作者：刘铁园陈威常亮古天龙广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 暨南大学信息科学与技术学院网络安全学院广州510632

知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型,来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律,从而提供个性化的指导,达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因... 详细信息

知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型,来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律,从而提供个性化的指导,达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因其强大的特征提取能力,已被证明能显著提升知识追踪模型的性能而越来越受到各方重视.以最基本的深度知识追踪模型为起点,全面回顾了该研究领域的研究进展,给出了该研究领域技术改进、演化脉络图,并从针对可解释问题的改进、针对长期依赖问题的改进、针对缺少学习特征问题的改进3个主要技术改进方向做了深入阐述和比较分析,同时对该领域中的已有模型做了归类,整理了可供研究者使用的公开数据集,考察了其主要应用,最后,对基于深度学习的知识追踪的未来研究方向进行了展望.

关键词：教育数据挖掘深度学习知识追踪循环神经网络人工智能辅助教育

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隐式信息流重组粒度与污点传播能力判别

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1512-1520页

作者：唐成华杜征关晓龙强保华桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 广西云计算与大数据协同创新中心广西桂林541004

污点分析中的隐式信息流由于其通过控制流传播污点的特性导致许多基于数据流的污点分析技术无效或分析效率低.本文提出了一种简洁有效的基于重组粒度的隐式信息流污点传播能力判别方法.通过预定义重组链构建规则,并基于程序切片和控制... 详细信息

污点分析中的隐式信息流由于其通过控制流传播污点的特性导致许多基于数据流的污点分析技术无效或分析效率低.本文提出了一种简洁有效的基于重组粒度的隐式信息流污点传播能力判别方法.通过预定义重组链构建规则,并基于程序切片和控制依赖关系给出了隐式信息重组链构建算法,在重组链各端点的信息重组粒度计算的基础上,获得隐式信息流的重组粒度及重组比值,能判别其污点传播能力.此外,实验开发了一个包含15个隐式信息流代码段的隐式信息流测试集IIF-Bench,并用来验证了判别方法的有效性和良好独立性,使其易于作为扩展添加至其它静态污点分析方法中从而实现隐式信息流分析的能力.

关键词：污点分析隐式信息流控制流分析静态分析重组粒度

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基于GPU的大状态密码S盒差分性质评估方法

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计算机应用 2024年第9期44卷 2785-2790页

作者：张润莲张密武小年舒瑞广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

大状态的密码S盒能够为对称密码算法提供更好的混淆性,但对大状态S盒的性质评估开销巨大。为高效评估大状态密码S盒的差分性质,提出基于GPU并行计算的大状态密码S盒差分性质评估方法。该方法基于现有的差分均匀度计算方法,针对16比特S... 详细信息

大状态的密码S盒能够为对称密码算法提供更好的混淆性,但对大状态S盒的性质评估开销巨大。为高效评估大状态密码S盒的差分性质,提出基于GPU并行计算的大状态密码S盒差分性质评估方法。该方法基于现有的差分均匀度计算方法,针对16比特S盒的差分均匀度和32比特S盒的差分性质,分别设计GPU并行方案,通过优化GPU并行粒度和负载均衡提高了核函数和GPU的执行效率,并缩短了计算时间。测试结果表明,相较于CPU方法和GPU并行方法,所提方法大幅降低了大状态S盒差分性质评估的计算时间,提高了对大状态S盒差分性质的评估效率:对16比特S盒差分均匀度的计算时间为0.3 min;对32比特S盒的单个输入差分的最大输出差分概率计算时间约5 min,对它的差分性质计算时间约2.6 h。

关键词：密码S盒差分密码分析差分均匀度最大输出差分概率 GPU并行计算

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基于SAT的GRANULE算法不可能差分分析

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计算机应用 2024年第3期44卷 797-804页

作者：武小年匡晶张润莲李灵琛广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

基于布尔可满足性问题(SAT)的自动化搜索方法可以直接刻画与、或、非、异或等逻辑运算,从而建立更高效的搜索模型。为更高效地评估GRANULE算法抵抗不可能差分攻击的能力,首先,基于S盒差分分布表性质优化S盒差分性质刻画的SAT模型;其次,... 详细信息

基于布尔可满足性问题(SAT)的自动化搜索方法可以直接刻画与、或、非、异或等逻辑运算,从而建立更高效的搜索模型。为更高效地评估GRANULE算法抵抗不可能差分攻击的能力,首先,基于S盒差分分布表性质优化S盒差分性质刻画的SAT模型;其次,对GRANULE算法建立基于比特的不可能差分区分器的SAT模型,通过求解模型得到多条10轮GRANULE算法的不可能差分区分器;再次,针对不可能差分区分器,给出改进的SAT自动化验证方法并验证;最后,将得到的区分器往前和往后各扩展3轮,对GRANULE-64/80算法发起16轮的不可能差分攻击,通过该攻击可以恢复80比特主密钥,时间复杂度为251.8次16轮加密,数据复杂度为241.8个选择明文。与表现次优的对GRANULE算法不可能差分分析的方法相比,所得到的区分器轮数和密钥恢复攻击轮数都提高了3轮,且时间复杂度、数据复杂度都进一步下降。

关键词： GRANULE算法布尔可满足性问题不可能差分区分器差分分布表自动化验证

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1300万像素广角手机镜头设计

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光学技术 2024年第5期50卷 520-525页

作者：蒋曲博郭智元卢泽楷刘高桂林电子科技大学光电工程学院、广西光电信息处理重点实验室广西桂林541004

为满足高解析力、广角手机镜头发展需求,基于ZEMAX设计了一款1300万像素的广角手机镜头。镜头由6片塑料透镜和近红外滤光片构成,系统焦距为3.36mm,全视场84°,系统F数为2.6,系统总长5.4mm,像高5.86mm。采用OmniVision公司的OV13B10... 详细信息

为满足高解析力、广角手机镜头发展需求,基于ZEMAX设计了一款1300万像素的广角手机镜头。镜头由6片塑料透镜和近红外滤光片构成,系统焦距为3.36mm,全视场84°,系统F数为2.6,系统总长5.4mm,像高5.86mm。采用OmniVision公司的OV13B10图像传感器,分辨率为4208pixel×3120pixel,像元尺寸1.12μm×1.12μm。设计结果表明,在奈斯奎斯特频率为223lp/mm处,中心视场调制传递函数(MTF)优于49%,0.7以内视场MTF优于33%。全视场最大RMS半径3.192μm,最大畸变-3.948%。全视场相对照度均优于38%。研究结果为高像质、广角手机镜头提供设计参考。

关键词：光学设计手机镜头广角调制传递函数

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基于深度学习的SIMON3264安全性分析

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计算机研究与发展 2021年第5期58卷 1056-1064页

作者：王慧娇丛鹏蒋华韦永壮广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

轻量级分组密码的安全性分析越来越倾于向自动化和智能化的方向发展.目前基于深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正在成为一个全新的研究热点.针对由美国国家安全局在2013年发布的一款轻量级分组密码SIMON算法,将深度学习技术应用... 详细信息

轻量级分组密码的安全性分析越来越倾于向自动化和智能化的方向发展.目前基于深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正在成为一个全新的研究热点.针对由美国国家安全局在2013年发布的一款轻量级分组密码SIMON算法,将深度学习技术应用于SIMON3264的安全性分析.分别采用前馈神经网络和卷积神经网络模拟多差分密码分析当中的单输入差分多输出差分情形,设计了应用于SIMON3264的6~9轮深度学习区分器,并比较了2种神经网络结构在不同条件下的优劣.通过对前馈神经网络和卷积神经网络的7轮深度学习区分器向前向后各扩展1轮,提出了针对9轮SIMON3264的候选密钥筛选方法.实验结果证实:采用128个选择明文对,可以成功地将65535个候选密钥筛选在675个以内.这说明基于深度学习的差分区分器相比传统差分区分器需要更少的时间复杂度和数据复杂度.

关键词： SIMON3264 深度学习差分密码分析区分器候选密钥筛选

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基于AWI和GCN的方面级情感分类模型

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 135-142页

作者：王泽孔韦韦薛佳伟平稳李龙西安邮电大学西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 桂林电子科技大学广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

目前大多数方面级情感分类研究都忽略了方面词的建模,以及方面词与上下文之间的交互信息,并且难以体现语法上与方面词有直接联系上下文单词的重要程度。针对上述问题,提出基于方面词交互(aspect word interaction,AWI)和图卷积网络(grap... 详细信息

目前大多数方面级情感分类研究都忽略了方面词的建模,以及方面词与上下文之间的交互信息,并且难以体现语法上与方面词有直接联系上下文单词的重要程度。针对上述问题,提出基于方面词交互(aspect word interaction,AWI)和图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的方面级情感分类模型(AWI-GCN)。使用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)分别提取方面词和上下文的特征;采用GCN根据句法依存树进一步提取与方面词有直接语法联系的上下文情感特征;利用注意力机制学习方面词与上下文的交互信息,同时提取上下文中为方面词情感分类做出重要贡献的情感特征。针对3个公开数据集上的仿真实验结果表明,AWI-GCN模型相比当前代表模型取得了更好的情感分类效果。

关键词：方面级情感分类方面词交互图卷积网络注意力机制句法依存树

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融合深度残差网络的双网3D手势交互算法

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计算机工程与应用 2023年第20期59卷 176-183页

作者：薛佳伟孔韦韦王泽西安邮电大学西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 桂林电子科技大学广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

针对现有3D手势交互方法存在的精度、成本、泛用性三角抉择难题,受限于发展程度现有方法大多只能三者取其二,传统识别方法通常优先考虑成本和泛用性从而在精度上有所缺失,基于数据手套的3D手势交互保证了精度和泛用性的情况下无法解决... 详细信息

针对现有3D手势交互方法存在的精度、成本、泛用性三角抉择难题,受限于发展程度现有方法大多只能三者取其二,传统识别方法通常优先考虑成本和泛用性从而在精度上有所缺失,基于数据手套的3D手势交互保证了精度和泛用性的情况下无法解决过高的成本问题,以及针对特定领域开发(例如手语教学、交通手势识别)的方法在保证精度和成本的情况下仅在当前小范围领域内适用。为了平衡这一三角难题,找到三者之间的平衡点,提出了一种新的最低基于单目摄像技术的3D手势姿态估计算法。其峰值性能在保证识别精度的情况下,最高可达85~100 FPS。该算法是基于双网络融合架构来实现,主体架构分为前置识别网络和后置纠正网络,前置网络是基于ResNet50网络设计的二维关键点映射至三维的手部关键点检测,后置网络是基于逆运动学设计的纠正网络用来纠正映射偏差带来的非常规手型,使得识别结果更加顺滑,符合真实人体结构。架构的精准设计使得其可以利用更多范围内可用的手部训练数据源,在此基础上加入的后置纠正网络模块用来纠正手部细节,这种输出方式能够使得该算法更直接地应用于视觉设计和图形交互输出。经过多次实验对比后,相较于传统算法,该架构设计在保证识别速度的情况下,在各类数据集上平均识别精度提升1%~2%,同时基于MANO的建模效果更加精致逼真。

关键词：手势交互残差网络逆运动学双网融合 3D建模

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