检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2023年第11期32卷 140-148页

作者：尹祎林钰斌张威武汉科技大学、计算机科学与技术学院、智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430081

近年来,推荐系统已经成为数据分析与挖掘、信息检索领域方向的热点.然而,部分推荐系统应用于用户多兴趣偏好还存在着问题:首先用户的兴趣不唯一,且对多个兴趣的偏好不等同;其次用户当前的兴趣是否会在未来时间中持续.基于此,本文通过利... 详细信息

近年来,推荐系统已经成为数据分析与挖掘、信息检索领域方向的热点.然而,部分推荐系统应用于用户多兴趣偏好还存在着问题:首先用户的兴趣不唯一,且对多个兴趣的偏好不等同;其次用户当前的兴趣是否会在未来时间中持续.基于此,本文通过利用用户产生多兴趣并捕获其个性化需求的可持续性,提出了一种MIES算法模型,该模型能够很好捕捉到用户潜在的多种兴趣,并注重用户兴趣的可持续,提高了推荐的质量.通过对比实验表明该模型有效解决了推荐系统对用户多维兴趣的捕捉和个性化兴趣的可持续性.

关键词：数据分析与挖掘多兴趣偏好个性化兴趣可持续性推荐系统

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EMCA:一种新的多云存储中高效的多副本审计方案

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计算机技术与发展 2024年第3期34卷 15-21页

作者：胡雨晴金瑜武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业重点实验室湖北武汉430065

云数据审计是一项允许数据所有者在不下载数据的情况下检查数据是否在远程云服务器上完整存储的技术。目前,云数据审计可分为单副本审计和多副本审计,针对多副本审计方案中计算开销大以及无法审计多云存储数据的不足,提出了一种在多云... 详细信息

云数据审计是一项允许数据所有者在不下载数据的情况下检查数据是否在远程云服务器上完整存储的技术。目前,云数据审计可分为单副本审计和多副本审计,针对多副本审计方案中计算开销大以及无法审计多云存储数据的不足,提出了一种在多云情景下高效的多副本云数据审计方案。所提方案使用较轻量级的模幂加密技术代替传统上计算成本较高的双线性配对技术,以降低在审计过程中的计算开销,提高了方案的效率。为每个副本数据块生成一个同态验证标签(HVT)作为元数据,当用户发出审计要求,每个云服务提供商生成对应的证据,由云服务器管理者聚合证据,实现了在多云存储中的审计。安全分析表明,所提方案可抵挡恶意云服务提供商的伪造攻击,以及恶意云服务提供商与第三方审计者的合谋攻击。性能分析表明,所提方案在计算开销上低于现有多副本审计方案,实现了高效的多云存储多副本审计。

关键词：云存储数据审计模幂加密多副本存储多云存储

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基于多尺度联合学习的行人重识别

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北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 613-622页

作者：谢彭宇徐新武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下,会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题,提出了一种多尺度联合学习... 详细信息

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下,会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题,提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络,分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性;细粒度全局分支通过联合全部局部特征,在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性;细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验,实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。

关键词：行人重识别多尺度联合学习多分支网络深度学习

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云存储中外包数据确定性删除研究综述

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电子学报 2022年第10期50卷 2542-2560页

作者：任正伟李雪婷王丽娜童言徐士伟丁炜武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉大学国家网络空间安全学院湖北武汉430072 华中农业大学湖北武汉430070 中国地震局地震研究所地震大地测量重点实验室湖北武汉430071

云存储的外包特性使得数据的所有权与管理权/持有权分离,导致数据安全成为用户关注的焦点之一.作为云存储中数据安全的一个组成部分和数据生命周期的最后一个阶段,外包数据确定性删除研究的是如何证实留存于云服务提供商、数据使用者和... 详细信息

云存储的外包特性使得数据的所有权与管理权/持有权分离,导致数据安全成为用户关注的焦点之一.作为云存储中数据安全的一个组成部分和数据生命周期的最后一个阶段,外包数据确定性删除研究的是如何证实留存于云服务提供商、数据使用者和网络中的数据是失效、不可恢复的,从而防止数据滥用和隐私泄漏等安全隐患.其主要研究思路是利用密码学相关理论和技术将数据删除问题转换为密钥的安全管控和删除问题,即在假定加密算法是安全的情况下,安全管控和删除密钥将使得外包的密文数据不能被解密和访问,从而实现数据在计算上的删除.本文首先介绍了外包数据确定性删除的研究背景及其主要研究思路,并阐述了作者对于该问题的思考,包括该问题的模型及其蕴含的关键科学问题;之后,分类梳理了国内外研究现状,分析了每类方法的特点和发展趋势;接着,通过几个有着众多用户的应用案例展示了外包数据确定性删除所预想的部分功能;最后,探讨了该领域未来的研究方向.

关键词：云存储数据安全确定性删除数据加密密钥管理密钥使用条件

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基于BERTCA的新闻实体与正文语义相关度计算模型

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中文信息学报 2022年第3期36卷 109-119页

作者：向军毅胡慧君刘茂福毛瑞彬武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072

目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融... 详细信息

目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。

关键词：语义相关度计算 BERT模型协同注意力机制

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成果导向的编译原理实验考核评价体系构建

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计算机教育 2024年第7期 213-218页

作者：熊莹刘茂福毛雪松武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学信息与科学技术学院湖北武汉430081

基于成果导向教学理念中“以学生为中心”的原则,针对编译原理课程实验教学考核“重结果,轻过程”现状所存在的弊端,从提高学生学习兴趣和主动性出发,提出对实验课程教学进行“反向设计”,构建一套编译原理实验综合考核方法,通过课后问... 详细信息

基于成果导向教学理念中“以学生为中心”的原则,针对编译原理课程实验教学考核“重结果,轻过程”现状所存在的弊端,从提高学生学习兴趣和主动性出发,提出对实验课程教学进行“反向设计”,构建一套编译原理实验综合考核方法,通过课后问卷调查说明该方法的有效性。

关键词：成果导向教学编译原理实验考核评价体系创新思维教学效果持续改进

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基于聚类与自适应ALGBM的预测模型研究

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软件导刊 2023年第3期22卷 10-17页

作者：廖雪超马亚文武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

建筑能耗预测在建筑能源管理、节能和故障诊断等方面发挥着重要作用,而建筑能耗数据之间存在非线性和离群值点,导致能耗预测精度降低。为解决以上问题,提出基于特征提取、聚类和改进LGBM的MRGALnet建筑能耗预测模型。首先通过MI+RFE二... 详细信息

建筑能耗预测在建筑能源管理、节能和故障诊断等方面发挥着重要作用,而建筑能耗数据之间存在非线性和离群值点,导致能耗预测精度降低。为解决以上问题,提出基于特征提取、聚类和改进LGBM的MRGALnet建筑能耗预测模型。首先通过MI+RFE二次特征选择算法筛选出对建筑能耗影响最大的特征子集,然后利用GMM高斯混合模型算法将能耗特性相似的建筑进行归类,并采用LGBM模型对每个聚类的能耗数据进行预测,进一步设计自适应损失函数以改进LGBM的预测性能。通过对比实验可知,MI+RFE特征选择算法能有效去除冗余特征,GMM聚类方法则能对原始数据进行合理的聚类划分,而ALGBM模型可根据不同聚类的能耗数据自适应地确定损失函数超参数,以提高模型预测性能,综合以上算法的MRGALnet模型能够进一步提升预测精度和收敛速度。

关键词：建筑能耗预测特征选择聚类轻量级梯度提升机自适应损失函数

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实时异构系统中的积极复制容错调度算法

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计算机系统应用 2023年第1期32卷 109-118页

作者：毛灯锋胡威刘静甘雨武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

在设计实时异构系统中的容错调度算法时,既要考虑到实时性的约束,又要最大化系统的可靠性.此外,异构系统中的并行应用调度问题已经被证明了是NP完全问题.现有的容错调度算法大多采用复制技术来提升系统的可靠性,但是任务的多次执行会导... 详细信息

在设计实时异构系统中的容错调度算法时,既要考虑到实时性的约束,又要最大化系统的可靠性.此外,异构系统中的并行应用调度问题已经被证明了是NP完全问题.现有的容错调度算法大多采用复制技术来提升系统的可靠性,但是任务的多次执行会导致应用执行时间变长,系统实时性下降.为此,提出了一个基于积极复制技术的容错调度算法,该算法连续的复制任务集中对当前系统实时性影响最小的任务,然后将任务集中的所有任务调度至最早完成的处理器,用以在满足实时性约束的同时,提升系统的可靠性.实验表明,相比于同样着眼于实时异构系统的DB-FTSA算法,该算法在实时性约束严格的情况下,可靠性有较大提升.

关键词：异构系统容错调度积极复制可靠性实时性

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基于可变形注意力Transformer的场景文本检测

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计算机与数字工程 2023年第9期51卷 2060-2066,2136页

作者：刘恒陈姚节许晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

目前在场景文本检测领域中,基于深度学习的检测算法已经取代了传统的文本检测算法。针对在深度学习算法中基于分割的方法和基于边界框回归的两类方法被广泛的应用在文本检测当中的情形,提出了基于可变形注意力Transformer的场景文本检... 详细信息

目前在场景文本检测领域中,基于深度学习的检测算法已经取代了传统的文本检测算法。针对在深度学习算法中基于分割的方法和基于边界框回归的两类方法被广泛的应用在文本检测当中的情形,提出了基于可变形注意力Transformer的场景文本检测算法。首先,在采用ResNet残差网络作为骨干网络的基础上引入了Transformer编解码结构,以此将检测的目标聚焦至文本上;然后,在Transformer编解码结构中添加了可变形注意力机制,有利于让模型只关注参考点附近少量的关键采样点,降低高分辨率特征图的计算复杂度,缓解小目标文本检测困难的问题。通过在ICDAR 2013、ICDAR 2015、MSRA-TD 500与论文的场景文本数据集上的实验结果表明,与传统的深度学习主流方法相比,从F1score与Ap等实验指标上验证了算法的有效性与先进性。

关键词：文本检测 Transformer 可变形注意力机制深度学习

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基于改进Double U-Net的秀丽隐杆线虫显微图像端泡分割

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计算机与数字工程 2023年第4期51卷 927-932页

作者：杜自豪刘俊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对秀丽隐杆线虫显微图像噪声较多,端泡区域像素与虫体及周围环境相似,标准Double U-Net分割效果较差的问题。该研究提出一种改进的Double U-Net网络的秀丽隐杆线虫端泡分割方法,在网络中引入密集连接,并采用改进的损失函数,解决了传... 详细信息

针对秀丽隐杆线虫显微图像噪声较多,端泡区域像素与虫体及周围环境相似,标准Double U-Net分割效果较差的问题。该研究提出一种改进的Double U-Net网络的秀丽隐杆线虫端泡分割方法,在网络中引入密集连接,并采用改进的损失函数,解决了传统网络无法进行精确分割的问题。实验表明:改进后算法对线虫端泡的分割,Dice Coefficien、准确率和召回率达到了90.12%、87.45%和91.53%。

关键词：秀丽隐杆线虫分割 Double U-Net 密集连接混合损失函数

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