检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉大学学报（理学版） 2023年第6期69卷 796-808页

作者：高峰龚珊珊顾进广徐芳芳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

知识图谱开放灵活、互操作性强,对于表达医学知识具有重要价值,但现有医学知识本体模型存在过于关注概念体系构建、深层次医学知识及关联缺失、无法循证和难以跨病种和学科等不足,为解决以上问题,提出了一种支持全文内容与结构细粒度知... 详细信息

知识图谱开放灵活、互操作性强,对于表达医学知识具有重要价值,但现有医学知识本体模型存在过于关注概念体系构建、深层次医学知识及关联缺失、无法循证和难以跨病种和学科等不足,为解决以上问题,提出了一种支持全文内容与结构细粒度知识和知识论证与循证关系表示的医药学融合知识表示模型及其推理机制,构建了一个面向高血压专病的医药知识图谱来验证这一方法。结果表明,该模型能全面、一致地表达医药学文献、文档中的细粒度知识,同时支持可循证查询和推理。

关键词：知识图谱医学知识细粒度可循证推理

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无锚点的遥感图像任意角度密集目标检测方法

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计算机应用 2022年第6期42卷 1965-1971页

作者：杨治佩丁胜张莉张新宇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(武汉科技大学) 武汉430065 武汉晴川学院计算机学院武汉430204

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即... 详细信息

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即加入角度回归分支进行目标角度回归;然后提出一种基于非对称卷积的特征增强模块,并将主干网络提取到的特征图输入特征增强模块,从而增强目标的旋转不变性特征,消除由于目标的旋转、翻转带来的影响,进一步提升目标中心点、尺寸信息的回归精度。采用HourGlass-101作为主干网络时,该方法在DOTA数据集上的平均精度均值(mAP)比旋转区域候选网络(RRPN)提升了7.80个百分点,每秒处理帧数(FPS)提升了7.5;在自建数据集Ship3上,该方法的mAP比RRPN提升了8.68个百分点,FPS提升了6.5。结果表明,所提方法能获得检测精度和速度的平衡。

关键词：深度学习遥感图像目标检测非对称卷积无锚点目标检测

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大模型辅助的汉语文化负载词抽取与知识图谱构建

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数字图书馆论坛 2025年第1期21卷 33-45页

作者：张为肖巧玲刘海江任好蔡子妍苏鹏鹍顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学国际教育学院武汉430065

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载... 详细信息

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载词领域可推动其规范化组织,促进其在翻译、教育等方面的应用。因此,综合现有对文化负载词分类的研究,设计可扩展的汉语文化负载词本体模型,并从文献、教材以及权威网站收集相关的中文语料,利用UIE模型进行知识抽取。为描述各负载词之间的关联,使用大语言模型,根据上下文对汉语文化负载词进行层次分类以及关系补全。结果表明,基于提出的层次化可扩展本体模型构建的知识图谱,能够系统整合汉语文化负载词的相关属性,映射词汇间的文化关联,解决了传统知识图谱在处理多义词和动态表达时存在的问题,为翻译和文化教育等领域提供准确的语义支持,从而提高文化知识的解释性和实际应用效果。

关键词：大语言模型知识图谱构建文化负载词知识抽取文本分类

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边缘计算中基于区块链的轻量级密文访问控制方案

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计算机系统应用 2024年第4期33卷 69-81页

作者：郑嘉诚何亨陈月佳肖天哲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 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算... 详细信息

密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算环境中基于区块链的轻量级密文访问控制方案(blockchain-based lightweight access control scheme over ciphertext in edge computing,BLAC).在BLAC中,设计了一种基于椭圆曲线密码的轻量级CP-ABE算法,使用快速的椭圆曲线标量乘法实现算法加解密功能,并将大部分加解密操作安全地转移,使得计算能力受限的用户设备在边缘服务器的协助下能够高效地完成密文数据的细粒度访问控制;同时,设计了一种基于区块链的分布式密钥管理方法,通过区块链使得多个边缘服务器能够协同地为用户分发私钥.安全性分析和性能评估表明BLAC能够保障数据机密性,抵抗共谋攻击,支持前向安全性,具有较高的用户端计算效率,以及较低的服务器端解密开销和存储开销.

关键词：边缘计算区块链访问控制密文策略属性基加密椭圆曲线

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时间上可持续的多兴趣偏好推荐系统

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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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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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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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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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基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理

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计算机工程 2022年第2期48卷 55-64页

作者：高峰姚光涛顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉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 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室武汉430065

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示... 详细信息

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。

关键词：语义数据流数据流引擎推理知识表示学习知识图谱

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