检索结果-内蒙古大学图书馆

广西科学 2024年第5期31卷 892-899页

作者：唐坚恒张姿桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

细胞之间的关系以及它们在组织样本中的相对位置对理解疾病病理学至关重要,空间转录组(Spatial Transcriptomics, ST)技术作为近年来发展起来的一种新兴技术,为肿瘤细胞的异质性和空间分布研究提供了新的思路。本研究基于空间转录组技术... 详细信息

细胞之间的关系以及它们在组织样本中的相对位置对理解疾病病理学至关重要,空间转录组(Spatial Transcriptomics, ST)技术作为近年来发展起来的一种新兴技术,为肿瘤细胞的异质性和空间分布研究提供了新的思路。本研究基于空间转录组技术Stereo-seq所取得的测序数据,改进了一种针对生物序列数据的处理框架,并通过优化读写速度、分治优化哈希容器等方式优化空间转录组定位算法。实验结果表明,该定位算法经过优化后耗时由403 s下降至173 s,速度提升1.33倍。

关键词：空间转录组 Stereo-seq 哈希映射生物信息处理

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基于深度学习特征的图像检索方法

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计算机工程与设计 2018年第2期39卷 503-510页

作者：任夏荔陈光喜曹建收蔡天任桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对图像高维特征占用巨大存储空间的问题,考虑到其中一些特征存在高度相关性,提出一种基于深度学习特征的图像检索方法。利用卷积神经网络,提取基于深度学习的图像特征;通过分析特征本身存在的相关性,采用主成分分析算法,对特征降维的... 详细信息

针对图像高维特征占用巨大存储空间的问题,考虑到其中一些特征存在高度相关性,提出一种基于深度学习特征的图像检索方法。利用卷积神经网络,提取基于深度学习的图像特征;通过分析特征本身存在的相关性,采用主成分分析算法,对特征降维的同时尽量降低信息的损失;在此基础上对特征进行哈希编码,利用编码做快速图像检索。Caltech101和Caltech256数据集上的实验结果表明,相比直接使用原始深度特征进行编码检索,所提方法的检索性能更好。

关键词：图像检索卷积神经网络深度学习主成分分析哈希编码

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基于主曲线的Argo温盐剖面异常检测方法

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计算机工程与设计 2018年第8期39卷 2515-2520,2667页

作者：蒋华罗一迪王慧娇王鑫桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对Argo浮标由于环境变化等因素引起数据观测误差的问题,提出一种主曲线与温盐关系模型相结合的异常检测方法。采用K主曲线拟合数据获得温盐主剖面,建立温盐关系模型,利用该模型得到在不同温度下盐度的上下界,通过对比观测值是否在上... 详细信息

针对Argo浮标由于环境变化等因素引起数据观测误差的问题,提出一种主曲线与温盐关系模型相结合的异常检测方法。采用K主曲线拟合数据获得温盐主剖面,建立温盐关系模型,利用该模型得到在不同温度下盐度的上下界,通过对比观测值是否在上下界区间内实现对Argo温盐剖面的异常检测。通过实际Argo浮标剖面数据进行验证,所提方法可以有效检测出异常剖面点,具有较高的灵敏度和特异度。

关键词： Argo浮标温盐剖面温盐关系模型主曲线异常检测

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基于域对抗网络和BERT的跨领域文本情感分析

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山东大学学报（工学版） 2020年第1期50卷 1-7,20页

作者：蔡国永林强任凯琪桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

跨领域文本情感分析时,为了使抽取的共享情感特征能够捕获更多的句子语义信息特征,提出域对抗和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型。利用BERT结构抽取句子语义表示向量,通过卷积神经网络抽... 详细信息

跨领域文本情感分析时,为了使抽取的共享情感特征能够捕获更多的句子语义信息特征,提出域对抗和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型。利用BERT结构抽取句子语义表示向量,通过卷积神经网络抽取句子的局部特征。通过使用域对抗神经网络使得不同领域抽取的特征表示尽量不可判别,即源领域和目标领域抽取的特征具有更多的相似性;通过在有情感标签的源领域数据集上训练情感分类器,期望该分类器在源领域和目标领域均能达到较好的情感分类效果。在亚马逊产品评论数据集上的试验结果表明,该方法具有良好的性能,能够更好地实现跨领域文本情感分类。

关键词：跨领域情感分析卷积神经网络域对抗网络共享情感特征

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对抗样本生成在人脸识别中的研究与应用

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计算机应用与软件 2019年第5期36卷 158-164页

作者：张加胜刘建明韩磊纪飞刘煌桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

随着深度学习模型在人脸识别、无人驾驶等安全敏感性任务中的广泛应用,围绕深度学习模型展开的攻防逐渐成为机器学习和安全领域研究的热点。黑盒攻击作为典型的攻击类型,在不知模型具体结构、参数、使用的数据集等情况下仍能进行有效攻... 详细信息

随着深度学习模型在人脸识别、无人驾驶等安全敏感性任务中的广泛应用,围绕深度学习模型展开的攻防逐渐成为机器学习和安全领域研究的热点。黑盒攻击作为典型的攻击类型,在不知模型具体结构、参数、使用的数据集等情况下仍能进行有效攻击,是真实背景下最常用的攻击方法。随着社会对人脸识别技术的依赖越来越强,在安全性高的场合里部署神经网络,往往容易忽略其脆弱性带来的安全威胁。充分分析深度学习模型存在的脆弱性并运用生成对抗网络,设计一种新颖的光亮眼镜贴片样本,能够成功欺骗基于卷积神经网络的人脸识别系统。实验结果表明,基于生成对抗网络生成的对抗眼镜贴片样本能够成功攻击人脸识别系统,性能优于传统的优化方法。

关键词：深度学习黑盒攻击脆弱性生成对抗网络眼镜贴片

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基于区块链的无线Mesh网络认证机制的研究

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计算机应用与软件 2021年第8期38卷 332-337页

作者：韩磊张姿桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

无线Mesh网络(WMN)由许多网状节点组成,它提供了有效的Internet链接。接入认证安全是WMN快速普及的主要障碍,故提出一种基于区块链的无线Mesh网络认证机制。验证过程只需要比较用户提供的证书计算的哈希值是否与存储在区块链中的哈希值... 详细信息

无线Mesh网络(WMN)由许多网状节点组成,它提供了有效的Internet链接。接入认证安全是WMN快速普及的主要障碍,故提出一种基于区块链的无线Mesh网络认证机制。验证过程只需要比较用户提供的证书计算的哈希值是否与存储在区块链中的哈希值一致,与已有认证机制相比简化了认证流程,减少了认证延迟,提升了认证效率,解决了集中式架构容易导致的单点故障问题,达到分布式认证效果,区块链技术的引入为解决无线Mesh网络中的安全问题提供了新思路。

关键词：无线Mesh 区块链认证机制声誉模型

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基于并行局部特征金字塔的弱势道路使用者检测

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计算机应用与软件 2022年第1期39卷 151-157,249页

作者：高广鹏赵峰桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对现实环境中弱势道路使用者(Vulnerable Road Users,VRU)检测准确率低的问题,提出并行局部特征金字塔检测模型。该模型以SSD(Single Shot Multibox Detector)为基础,针对SSD中默认框过大不能涵盖小尺度VRU的问题,重新设计默认框来匹... 详细信息

针对现实环境中弱势道路使用者(Vulnerable Road Users,VRU)检测准确率低的问题,提出并行局部特征金字塔检测模型。该模型以SSD(Single Shot Multibox Detector)为基础,针对SSD中默认框过大不能涵盖小尺度VRU的问题,重新设计默认框来匹配更多尺度的VRU;使用两阶段回归策略解决正负样本数不平衡的问题;通过并行的局部特征金字塔结构将高层的语义特征融合到底层特征中来增强模型对VRU的检测能力。相比SSD网络,提出方法的mAP(mean Average Precision)提升了7%,且检测速度满足实时性要求。由此验证了该模型对VRU检测的有效性。

关键词：特征金字塔弱势道路使用者目标检测默认框

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结合DDPG与优先数据剪枝的样本处理方法

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计算机仿真 2021年第6期38卷 428-433页

作者：向卉刘建明桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

针对深度确定性策略梯度算法(DDPG)中的经验回放机制,提出了一种综合了高优先级数据重播和高相似度数据剪枝,并对送入网络训练的样本数据进行处理的方法。针对先进先出存储方法和重放缓冲区中随机采样方式造成经验回放效率较低的问题,... 详细信息

针对深度确定性策略梯度算法(DDPG)中的经验回放机制,提出了一种综合了高优先级数据重播和高相似度数据剪枝,并对送入网络训练的样本数据进行处理的方法。针对先进先出存储方法和重放缓冲区中随机采样方式造成经验回放效率较低的问题,提出了解决方案:选择高优先级样本送入网络进行训练,同时移除缓冲区中的相似度较高的样本并保留一些罕见的样本。通过相关实验表明,方法不仅可以在更短的训练时间内达到更好的性能,而且可以加快训练过程,提高学习稳定性和长期记忆能力。

关键词：深度确定性策略梯度算法重播缓冲区数据剪枝优先级经验重放

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基于EMD的车载雷达抗干扰研究

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雷达科学与技术 2022年第1期20卷 51-57页

作者：蒋留兵郑朋车俐桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

随着高级驾驶辅助系统的发展,毫米波雷达被广泛应用于汽车上,但随着道路上雷达的增多,雷达抗干扰也成为一个研究热点。线性调频连续波雷达之间的相互干扰可以分为交叉干扰和平行干扰,交叉干扰会使得本地噪声增加,降低目标的信噪比进而... 详细信息

随着高级驾驶辅助系统的发展,毫米波雷达被广泛应用于汽车上,但随着道路上雷达的增多,雷达抗干扰也成为一个研究热点。线性调频连续波雷达之间的相互干扰可以分为交叉干扰和平行干扰,交叉干扰会使得本地噪声增加,降低目标的信噪比进而影响目标检测,平行干扰会产生虚假目标,但是出现的概率比较小。为了解决交叉干扰带来的影响,提出了经验模态分解和自回归模型相结合的干扰抑制方法。首先将含有干扰的回波信号进行经验模态分解,通过本征模态函数的自相关函数能量找出有用信号主导的模态和干扰信号主导的模态。其次对干扰信号主导的模态采用阈值法进行干扰点检测,并采用自回归模型的方法对干扰点的值进行恢复。最后将所有的模态加起来得到干扰抑制后的信号。实验结果显示,该方法能有效地降低频域噪声基底提高目标的信噪比。

关键词：调频连续波雷达干扰抑制经验模态分解自回归模型

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基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法研究

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计算机应用与软件 2019年第3期36卷 271-276页

作者：王冲姜金川桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

为了改善传统PageRank算法存在的不足,例如平分链接权重、主题漂移和忽略用户兴趣,提出一种基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法。利用页面内容的相似性、网页之间的超链接和用户遍历的路径,根据分布式学习自动机来确定网页... 详细信息

为了改善传统PageRank算法存在的不足,例如平分链接权重、主题漂移和忽略用户兴趣,提出一种基于分布式学习自动机和用户反馈的网页排序算法。利用页面内容的相似性、网页之间的超链接和用户遍历的路径,根据分布式学习自动机来确定网页间的超链接权重。考虑到用户反馈包含大量的价值信息,选择用户的转载、回复以及有效点击特征作为用户的行为特征,获得用户反馈因子。根据网页间的超链接权重和用户反馈因子计算每个网页的排名。仿真实验表明,与传统的PageRank算法和WPR算法相比,该算法在一定程度上提高了信息检索的精准度和用户满意度。

关键词：分布式学习自动机网页排序用户反馈超链接内容相似性

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