检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第1期48卷 68-81页

作者：肖进胜王澍瑞吴原顼赵持恒陈云华章红平武汉大学电子信息学院武汉430072 广东工业大学计算机学院广州510006 武汉大学GNSS研究中心武汉430072

异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征... 详细信息

异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征往往只存在于局部的关键区域中;异常行为时空变化复杂,导致连续地定位并利用关键区域特征变得更加困难。为了解决上述难题,本文提出时空关键区域增强的小样本异常行为识别方法,通过学习大规模正常行为数据集中的共性知识实现对数量较少的异常行为的识别,并选取视频中的关键区域对异常行为特征进行增强。特征向量由于其中的信息被压缩,而难以准确地定位关键区域,本文创新性地挖掘特征图中的二维空间信息,以自适应地选取异常行为的关键区域。单个的视频帧很难反映行为的变化情况,因此需要根据时空信息动态地选取关键区域。本文提出在特征图级别将长时间范围内的时序信息和短时间范围内的运动信息进行关联,以使关键区域有效地捕捉异常行为的连续变化。最后提出时空精细化小样本损失函数,以保证模型有效学习到在时间和空间中更精细化等级的特征。本文在HMDB51、Kinetics以及UCF Crime v2数据集上进行了实验,结果证明本文方法识别效果优于其他方法,在异常行为数据集上相对于最强的竞争者准确率提升了0.6%。

关键词：异常行为识别小样本学习关键区域增强时空精细化损失时空关联

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基于交通转向规则的图卷积神经网络——用于城市路网交通预测

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地球信息科学学报 2025年第3期27卷 653-667页

作者：丁妍马耀红王葭泐栗云昊陈碧宇武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 武汉大学社会地理计算联合研究中心武汉430079

【目的】准确、可靠的交通状态预测信息是智能交通系统(ITS)中许多应用的基础。然而,城市道路网络连接关系复杂,且存在较大的空间依赖性建模挑战。传统的图卷积神经网络(GCN)广泛应用于交通预测中,但其并未专门为交通问题设计,无法充分... 详细信息

【目的】准确、可靠的交通状态预测信息是智能交通系统(ITS)中许多应用的基础。然而,城市道路网络连接关系复杂,且存在较大的空间依赖性建模挑战。传统的图卷积神经网络(GCN)广泛应用于交通预测中,但其并未专门为交通问题设计,无法充分考虑交通网络的特性,如路段的行驶方向、转向规则等。因此,本研究旨在提出一种新的图卷积网络模型,能够有效建模城市交通路网中的转向关系,从而提升交通预测精度。【方法】研究从交通网络的特性出发,考虑到中心路段与其邻居路段的转向关系和相对位置构建了新型的图卷积网络,称为转向图卷积神经网络(Turn-based Graph Convolution Neural Network,TurnGCN)。TurnGCN方法将城市路网建模为异构图,图中的边代表路段间的转向关系。在计算过程中,TurnGCN通过引入转向表来标记邻居节点,并将节点特征映射为欧氏空间的特征栅格后,利用卷积神经网络(CNN)对节点特征进行融合。【结果】在2个现实世界交通数据集上进行了模型的对比实验:韩国首尔的Urban-150数据集和中国上海的SHSpeed数据集。实验结果表明,在多个评估指标上,TurnGCN的预测精度均达到最高,且参数量小于基于空间注意力机制的GCN变体。【结论】TurnGCN为城市路网交通预测提供了一种有效的解决方案,显式地建模了基于转向的空间关系。它有效克服了传统GCN和注意力机制模型的局限,显著提高了预测性能,同时参数共享的机制保持了模型的计算效率。这些优势突出了TurnGCN在智能交通系统中的实际应用潜力,尤其在交通流量优化、拥堵管理和智能导航系统中具有广泛的应用前景。

关键词：交通预测城市路网图神经网络空间相关性异构图异质性转向关系归纳学习

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基于无服务器计算的多方数据库安全计算系统

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软件学报 2025年第3期36卷 1084-1106页

作者：马旭阳周小凯郑浩宇崔斌徐泉清杨传辉晏潇江佳伟武汉大学计算机学院湖北武汉430072 北京大学计算机学院北京100971 蚂蚁集团浙江杭州310013 香港中文大学博智感知交互研究中心中国香港999077

联合多方数据库的安全计算可以在保护数据隐私的情况下,对多个数据库的私有数据进行联合查询或联合建模.这样的联合体通常是一个松散的组织,各参与的数据库可以随时离线,然而现有多方安全计算系统通常采用秘密共享等隐私计算方案,需要... 详细信息

联合多方数据库的安全计算可以在保护数据隐私的情况下,对多个数据库的私有数据进行联合查询或联合建模.这样的联合体通常是一个松散的组织,各参与的数据库可以随时离线,然而现有多方安全计算系统通常采用秘密共享等隐私计算方案,需要参与者保持在线状态,导致系统的可用性较差.此外,现有系统对外提供服务时无法预知用户的数量以及请求速度,如果将系统部署在私有集群或者租用云计算平台的虚拟机,面对爆发式请求时系统延迟增大,在请求较少时又造成资源浪费,表现出较差的可扩展性.随着云计算技术的发展,无服务器计算(serverless computing)作为一种新的云原生部署范式出现,具有良好的弹性资源伸缩能力.在该工作中,提出了基于无服务器计算环境的系统架构和间接通信方案,实现了一套高可扩展、高可用的多方数据库安全计算系统,可以容忍数据库节点掉线,并且在用户请求流量发生变化时自动伸缩系统资源.基于阿里云和OceanBase数据库实现了系统原型并进行了充分的实验对比,结果显示该系统在低频查询、横向建模等任务上,在计算成本、系统性能和可扩展性方面优于现有系统,最高能够节省78%的计算成本、提升系统性能1.6倍,同时也分析了本系统对于复杂查询、纵向建模等任务存在的不足.

关键词：云原生系统无服务器计算多方数据库安全计算

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文化遗产领域信息层次需求模型构建研究

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图书馆建设 2025年

作者：张志剑孙玉姣姚志臻刘政昊陈帅朴武汉大学信息资源研究中心武汉大学信息管理学院武汉大学大数据研究院武汉大学文化遗产智能计算实验室

文化遗产领域的信息需求呈现出多层次、多维度的复杂特征，构建科学合理的需求层次模型对于提升信息服务质量、促进文化遗产保护与传承具有重要意义。研究采用混合研究方法，基于在线社区数据和深度访谈数据开展分析。使用HDP方法进行... 详细信息

文化遗产领域的信息需求呈现出多层次、多维度的复杂特征，构建科学合理的需求层次模型对于提升信息服务质量、促进文化遗产保护与传承具有重要意义。研究采用混合研究方法，基于在线社区数据和深度访谈数据开展分析。使用HDP方法进行主题建模，识别文化遗产领域用户信息需求的核心维度；进而采用扎根理论方法对数据进行系统化编码，构建文化遗产领域信息层次需求理论模型。研究发现文化遗产领域的信息需求可划分为基础知识认知、文化体验、专业发展、保护传承和现代应用五个核心维度。基于这些维度，将用户类型划分为创新型、决策型、实践型和学习型四类。在此基础上，构建了一个包含五个层次（基础保障、技术支撑、管理运营、传播发展、战略价值）的信息层次需求理论模型。通过饱和度检验验证了模型的可靠性和完整性。研究结果对文化遗产领域的信息服务体系建设具有重要的理论指导意义和实践价值。

关键词：文化遗产信息需求混合研究方法信息服务体系

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深度学习在食品安全检测与风险预警中的应用

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食品科学 2025年第6期46卷 295-308页

作者：丁浩晗王龙侯浩钶谢祯奇韩瑜崔晓晖江南大学未来食品科学中心江苏无锡214122 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用日益广泛,为提升食品安全、质量控制和真实性鉴别提供了新的机遇。本文首先介绍深度学习的基本概念及其在食品安全领域的发展现状,探讨卷积神经网络、递归神经网络、Transformer架构与图... 详细信息

深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用日益广泛,为提升食品安全、质量控制和真实性鉴别提供了新的机遇。本文首先介绍深度学习的基本概念及其在食品安全领域的发展现状,探讨卷积神经网络、递归神经网络、Transformer架构与图神经网络等技术在食品安全检测与风险预测中的应用。尽管深度学习在提升食品安全检测效率和准确性方面表现出色,但其实际应用仍面临数据质量差、隐私保护能力弱和模型缺乏可解释性等挑战。针对这些问题,本文分析其可能带来的风险,并提出解决思路,如推动数据标准化、加强隐私保护、推动人工智能相关政策的制定等。未来,深度学习与物联网和区块链技术的结合、生成式人工智能的进一步发展,这些都将推动食品行业的数字化转型,实现全程可追溯的食品安全监控。

关键词：食品安全深度学习食品检测风险预警

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以空间智能导航:基于场景图谱的目标驱动导航综述（英文）

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2025年

作者：郭迟李奥林孟怡悦武汉大学卫星导航定位技术研究中心湖北珞珈实验室武汉大学计算机学院武汉大学测绘学院武汉大学电子信息学院

自主移动机器人在各行各业中得到了广泛应用。自主导航作为机器人的基本能力，已成为研究热点。传统的导航技术依赖于预先构建的地图，难以应对复杂动态环境。随着人工智能的发展，基于学习的导航技术应运而生。与传统方法不同，智能体... 详细信息

自主移动机器人在各行各业中得到了广泛应用。自主导航作为机器人的基本能力，已成为研究热点。传统的导航技术依赖于预先构建的地图，难以应对复杂动态环境。随着人工智能的发展，基于学习的导航技术应运而生。与传统方法不同，智能体通过视觉观察感知环境并做出决策，实现端到端的导航。一个关键挑战在于增强智能体在陌生环境中的泛化能力。为了应对这一挑战，赋予智能体空间智能十分必要。空间智能指的是智能体将视觉观察转化为洞察、洞察转化为理解、理解转化为行动的能力。为了赋予智能体空间智能，相关研究使用场景图谱来表示环境。我们将这种方法称为基于场景图谱的目标驱动导航。在本文中，我们专注于场景图谱，提供目标驱动导航的形式描述和计算框架。我们全面总结了构建和应用场景图谱的方法。此外，我们提供实验证据，突出场景图谱在提高导航成功率中的关键作用。聚焦场景图谱，本文还概述了有关研究方向。总的来说，本文展示了场景图谱如何赋予智能体空间智能，旨在加强智能导航领域对场景图谱的重视。

关键词：目标驱动导航场景图谱空间智能深度强化学习

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超越数字摇篮本:AI时代出版物创新的基本要求与技术逻辑

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出版发行研究 2025年第1期 28-33页

作者：王晓光简华武汉大学信息管理学院武汉大学文化遗产智能计算教育部哲学社会科学实验室武汉大学数字人文研究中心

印刷文化在历史长河中持续发展了上千年,形成了成熟的印刷出版产业。20世纪50年代以来,数字出版活动开始起步,电子书逐渐兴起。进入21世纪后,生成式人工智能技术屡获突破。在动荡不安和高度不确定的社会—技术环境下,审视当代数字出版... 详细信息

印刷文化在历史长河中持续发展了上千年,形成了成熟的印刷出版产业。20世纪50年代以来,数字出版活动开始起步,电子书逐渐兴起。进入21世纪后,生成式人工智能技术屡获突破。在动荡不安和高度不确定的社会—技术环境下,审视当代数字出版物的历史方位和出版业的发展走向具有重要意义。本文借用西方出版史中“摇篮本”概念,提出了“数字摇篮本”概念,并深入分析了数字摇篮本的技术特征及其历史局限,进而阐述了在数智环境下创新发展数字出版物和出版业的基本要求、技术逻辑和创新路径。

关键词：融合出版人工智能出版史摇篮本数字出版

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地理知识图谱推理研究进展与展望

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地球信息科学学报 2025年第1期27卷 41-59页

作者：段雨希陈碧宇李岩张雪英林黎武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 武汉大学社会地理计算联合研究中心武汉430079 南京师范大学地理科学院南京210023 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

【目的】随着知识图谱技术在GIS领域应用和发展,地理知识图谱(GeoKG)近年来逐渐成为GIS领域的重要研究方向。GeoKG往往无法确保涵盖所有知识,知识的缺失和不一致性严重影响应用性能,需要采用GeoKG推理技术来自动补全缺失知识、识别矛盾... 详细信息

【目的】随着知识图谱技术在GIS领域应用和发展,地理知识图谱(GeoKG)近年来逐渐成为GIS领域的重要研究方向。GeoKG往往无法确保涵盖所有知识,知识的缺失和不一致性严重影响应用性能,需要采用GeoKG推理技术来自动补全缺失知识、识别矛盾知识、预测地理现象未来发展趋势。区别于通用知识图谱推理技术,GeoKG推理技术需要着重考虑地理知识的复杂时空特性。本文对近年来GeoKG的推理工作进行了全面介绍和总结。【分析】首先,介绍了GeoKG推理的相关概念与问题描述;其次,本文分析了GeoKG推理的二大核心任务:①面向知识补全的推理模型,主要用于填补图谱中的空白,确保知识的完整性;②面向预测任务的推理模型,旨在通过已有地理数据预测未来的趋势。两类模型各自针对不同的应用场景进行优化,并在地理数据的处理中各有侧重。【展望】展望了GeoKG推理的未来发展趋势,指出未来GeoKG推理技术的发展将更加关注时空数据的复杂关系处理、多尺度地理知识的推理、多模态数据的融合,以及提高推理模型的可解释性与智能化。此外,GeoKG与大规模预训练模型的结合也将成为关键方向。

关键词：地理知识图谱地理知识推理研究进展地理知识表达时空数据推理

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孤独症访谈场景下融入角色信息的说话人日志方法

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计算机科学 2025年第2期52卷 231-241页

作者：王康月程铭谢奕香邹小兵李明武汉大学计算机学院武汉430072 昆山杜克大学大数据研究中心江苏苏州215316 中山大学附属第三医院儿童行为发育中心广州510630

说话人日志技术在智能语音转写领域扮演着关键的角色,其核心任务是按照说话人的身份对多人音频进行分割和聚类,以便更好地对音频内容及转写文本进行整理。在医疗访谈领域,说话人日志技术是自动化评估的前置条件。医疗交互对话领域天然... 详细信息

说话人日志技术在智能语音转写领域扮演着关键的角色,其核心任务是按照说话人的身份对多人音频进行分割和聚类,以便更好地对音频内容及转写文本进行整理。在医疗访谈领域,说话人日志技术是自动化评估的前置条件。医疗交互对话领域天然存在角色信息,以孤独症辅助诊断为例,典型的情境包括医生、家长和接受诊断的孩子这3种明确定义的角色。但在实际对话中,角色和说话人之间的对应关系可能并非一一对应。例如,在孤独症诊断过程中,每次会话仅涉及一个孩子,而医生或家长的数量却是不确定的。文中认为语音片段中隐含的角色信息与声纹信息可以进行有效的互补,进而降低错误率,故提出一种将角色信息引入序列到序列目标说话人语音活动检测(Seq2Seq-TSVAD)中的方法。在CPEP-3数据集上,说话人日志的错误率(DER)为20.61%,相比Seq2Seq-TSVAD方法降低了9.8%,相比模块化说话人日志方法降低了19.3%,表明孤独症访谈场景下角色信息在提升说话人日志性能方面具有明显的作用。

关键词：说话人日志角色分类特定说话人语音活动检测声纹特征提取孤独症谱系障碍

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基于3D-CAE的高光谱解混及小样本分类方法

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自然资源遥感 2025年第1期37卷 8-14页

作者：黄川李雅琴祁越然魏晓燕邵远征武汉轻工大学数学与计算机学院武汉430023 安徽师范大学地理与旅游学院芜湖241001 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心) 昆明650034 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心武汉430079

我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现... 详细信息

我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现在准确估计端元丰度的同时获得对规则化的高光谱空谱特征的有效表达,结合支持向量机分类器实现在小样本条件下的高光谱分类。实验中,采用包括监督分类方法在内的多种传统高光谱图谱特征提取及分类方法进行对比验证,并对比了不同模型在不同采样率下的分类性能表现。实验结果表明,所提出的高光谱分类方法具有明显的精度优势,其中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到0.829,相对于传统分类方法精度有明显提升;在1/200采样率下mIoU值依然能接近0.8,优于同类方法,证实了该文方法在小样本条件下依然具有较好的鲁棒性,为解决小样本下高光谱分类问题提供了技术参考。

关键词：深度学习高光谱影像分类卷积神经网络解混

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