检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李晨光温玉辉景宇宸汪意张亚宇周正忠刘永进景丽萍北京交通大学计算机科学与技术学院清华大学计算机科学与技术系

高质量舞蹈动作自动生成在电影和动画制作等产业需求广泛. 然而已有方法生成的动作往往难以适应不同虚拟角色的骨骼比例和几何外形，且无法对舞蹈动作风格进行灵活控制. 为解决上述问题，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成方... 详细信息

高质量舞蹈动作自动生成在电影和动画制作等产业需求广泛. 然而已有方法生成的动作往往难以适应不同虚拟角色的骨骼比例和几何外形，且无法对舞蹈动作风格进行灵活控制. 为解决上述问题，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作风格化生成方法. 首先基于体型感知的运动重定向方法建立包含不同骨骼比例和几何外形的虚拟角色舞蹈动作数据集DanceDB++; 此外，提出体型感知的音乐驱动舞蹈动作生成扩散模型，利用交叉注意力机制将音乐特征与虚拟角色体型参数融合作为扩散模型的控制条件，并引入考虑骨骼比例的辅助损失项; 同时，引入语义风格引导模块，从文本或示例动作中提取风格表示并通过自适应实例归一化层将其注入扩散模型，以实现对生成动作风格的控制. 在DanceDB++上的定量实验结果表明，所提方法在足部物理接触得分等评估指标上的表现优于对比的舞蹈动作生成方法; 在定性实验中，展示了一系列文本描述或示例动作控制舞蹈动作风格的生成结果，表明所提方法在生成舞蹈动作时能够实现有效的风格化引导. 文中提出的数据集和基于计图框架的模型代码将会开源.

关键词：舞蹈生成扩散模型体型感知

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基于时频重排算法的LPI雷达信号识别

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北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1324-1331页

作者：姬丽彬朱岩崔天舒王栋黄永辉中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

针对低截获概率(LPI)雷达信号在低信噪比(SNR)情况下识别效果不理想、网络模型复杂的问题,提出一种基于时频重排和多尺度残差网络的LPI雷达信号识别方法。该方法以魏格纳-维尔分布(WVD)为基础,通过时频重排算法提高信号的聚集性,得到信... 详细信息

针对低截获概率(LPI)雷达信号在低信噪比(SNR)情况下识别效果不理想、网络模型复杂的问题,提出一种基于时频重排和多尺度残差网络的LPI雷达信号识别方法。该方法以魏格纳-维尔分布(WVD)为基础,通过时频重排算法提高信号的聚集性,得到信号的时频分布图像,输入到多尺度残差网络中完成信号的分类。通过构建多径莱斯衰落信道完成复杂电磁环境仿真,实验结果表明:所提方法在SNR为-8 dB时,对Costas、Frank、P1~P4等13类LPI雷达典型调制样式能达到94%的识别准确率,相比其他方法在低信噪比下具有更好的识别性能。

关键词：低截获概率雷达信号识别时频重排多尺度残差网络调制样式

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面向分布式超导量子计算架构的量子线路映射

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软件学报 2025年第05期 2381-2400页

作者：朱鹏程卫丽华冯世光周祥臻郑盛根管致锦宿迁学院信息工程学院南通大学信息科学技术学院清华大学计算机科学与技术系鹏城实验室

近年来,超导量子互连技术的研究取得了重要进展,这为构建分布式超导量子计算架构提供了有效途径.分布式超导架构在网络拓扑、量子比特连通性、以及量子态传输协议等方面对量子线路的执行施加了严格约束.为在分布式架构上调度和执行量子... 详细信息

近年来,超导量子互连技术的研究取得了重要进展,这为构建分布式超导量子计算架构提供了有效途径.分布式超导架构在网络拓扑、量子比特连通性、以及量子态传输协议等方面对量子线路的执行施加了严格约束.为在分布式架构上调度和执行量子线路,需要通过专门的映射工序对量子线路进行适配底层架构的变换,并将变换后的线路交由网络中多个QPU (quantum processing unit)协同运行.分布式量子线路映射需向原始线路插入辅助的量子态移动操作,这些操作(尤其是QPU间量子态移动操作)具有较高的错误率.因此,减少映射所需的量子态移动操作数对于保证分布式计算的成功率至关重要.基于超导量子互连技术和超导QPU的技术特征构建一种抽象的分布式量子计算模型,并基于该抽象模型提出一种分布式量子线路映射方法,该方法由量子比特分布式映射和量子态路由两个核心模块组成,前者以量子态路由开销为代价函数,通过局部寻优和模拟退火相结合的策略生成近最优的初始映射;后者根据量子门执行的不同情形构建多个启发式量子态路由策略,并通过灵活应用这些策略最小化插入的量子态移动操作数.所构建的分布式抽象模型屏蔽了底层架构中和量子线路映射无关的物理细节,这使得基于该模型的映射方法可适用于一类分布式超导架构而非某个特定架构.另外,所提方法可作为辅助工具参与分布式网络拓扑结构的设计和评价.实验结果表明,所提算法可以有效降低映射所需的QPU内量子态移动操作(即SWAP门)数和QPU间量子态移动操作(即ST门)数.相较已有算法,在所有基准线路上平均减少69.69%的SWAP门和85.88%的ST门,且时间开销和已有算法接近.

关键词：超导量子计算量子网络分布式计算量子处理器量子线路映射

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基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：焉佳馨刘聪苏轩闻立杰曹健曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院清华大学软件学院上海交通大学计算机科学与技术系

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存... 详细信息

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存在局限性，导致模型中可能出现局部不精确结构而降低模型质量，如并发关系中的选择或循环关系往往是该方法对复杂活动关系处理不当的结果。针对上述问题，提出了一种基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法。具体而言，首先识别归纳式挖掘方法所得初始流程树中不精确结构并提取不精确结构对应的子日志，然后在提取的子日志上使用基于频次的归纳式挖掘方法对不精确结构进行迭代优化，最后使用优化后的新子流程树替换初始流程树中不精确结构，构造多棵新流程树，将所有流程树转换为Petri网以评估模型质量，最终得到一个最佳Petri网。所提方法已在开源流程挖掘平台ProM中实现。基于6组公开的真实事件日志，对本文方法与已有模型挖掘方法进行对比实验。实验结果表明，本文方法相较于已有方法能够挖掘出质量更高，复杂度更低且健全性能够得到保证的模型，可以为后续的流程分析和改进提供更加有力的支持。

关键词：模型挖掘归纳式挖掘局部流程优化不精确结构识别流程树

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Self-Guide:一种基于自我规划的大语言模型推理增强方法

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中文信息学报 2025年第04期39卷 55-66页

作者：刘艺彬刘正皓闫宇坤于是王硕杨麟儿陈慧敏谷峪于戈东北大学计算机科学与工程学院清华大学计算机科学与技术系北京语言大学信息科学学院清华大学新闻与传播学院

尽管大语言模型在自然语言处理任务中取得显著进展，但其在复杂问题推理等领域还面临着认知负荷问题，即大语言模型在推理过程中需要记忆并处理大量信息。因此，如何有效地减少大语言模型推理过程中的认知负荷，缓解推理过程中可能出现... 详细信息

尽管大语言模型在自然语言处理任务中取得显著进展，但其在复杂问题推理等领域还面临着认知负荷问题，即大语言模型在推理过程中需要记忆并处理大量信息。因此，如何有效地减少大语言模型推理过程中的认知负荷，缓解推理过程中可能出现的认知过载，是一个亟待解决的问题。对此该文提出了Self-Guide方法，用于增强语言模型的推理能力。该方法通过指引大语言模型生成常识知识和推理指导，让大语言模型基于自我规划来增强其推理能力，并通过与推理链结合的方式对模型的推理过程进行校准。与现有方法不同的是，该文在不对大语言模型进行微调或使用外部工具的情况下，显著提升了大语言模型的推理性能。实验结果表明，Self-Guide方法在四种常见推理任务上性能显著优于基线方法，同时相比传统的推理链模型，Self-Guide方法在推理能力较弱的模型上也具有良好的泛化性能。通过结合大语言模型的自我规划和推理能力，Self-Guide方法为提升语言模型的推理能力提供了一种新的有效途径。

关键词：大语言模型自我引导推理增强认知负荷

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基于最短路径序列化图的域内路由保护算法

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软件学报 2025年第2期36卷 680-697页

作者：耿海军胡睿乾胡治国尹霞山西大学自动化与软件学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海200092 清华大学计算机科学与技术系北京100084

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统... 详细信息

互联网服务提供商采用路由保护算法来满足实时性、低时延和高可用应用的需求.然而已有路由保护算法存在下面3个方面的问题:(1)在不改变传统路由协议转发机制的前提下,故障保护率普遍较低;(2)为了追求较高的故障保护率,通常需要改变传统路由协议的转发机制,实际部署难度较大;(3)无法同时利用最优下一跳和备份下一跳,从而导致网络负载均衡能力较差.针对上述3个问题,提出一种基于最短路径序列化图的路由保护算法,所提算法不需要改变转发机制,支持增量部署,同时使用最优下一跳和备份下一跳不会出现路由环路,并且具有较高的故障保护率.所提算法主要包括下面两个步骤:(1)为每个节点计算一个序号,构造最短路径正序化图;(2)利用最短路径正序化图和反序搜索规则构造最短路径序列化图,在此基础上根据备份下一跳计算规则计算节点对之间的备份下一跳集合.在真实和模拟网络拓扑上进行测试,实验结果表明,与其他路由保护算法相比,所提算法在平均备份下一跳数量、故障保护率和路径拉伸度3个指标方面均具有显著的优势.

关键词：网络故障路由保护最短路径序列化图故障保护率路径拉伸度

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用于脑肿瘤分割的N形神经网络

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 365-372页

作者：迟孟贤安虹金旭许延杰聂振国中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 清华大学机械工程系北京100084

传统的U型神经网络网络在脑肿瘤分割任务中存在高层信息表征能力不足和分割标签不平衡等问题.本文提出了一种新型脑肿瘤分割模型N-Net,能够有效融合多尺度信息,综合考虑全局语义与局部细节,提高了对不同大小肿瘤的分割性能.模型引入特... 详细信息

传统的U型神经网络网络在脑肿瘤分割任务中存在高层信息表征能力不足和分割标签不平衡等问题.本文提出了一种新型脑肿瘤分割模型N-Net,能够有效融合多尺度信息,综合考虑全局语义与局部细节,提高了对不同大小肿瘤的分割性能.模型引入特征金字塔进行多尺度语义特征的传递,并且采用通道空间融合注意力机制自适应地关注与肿瘤相关区域,此外,本文增加了模型层级并利用残差卷积模块解决梯度消失问题.最后,本文采用改进的混合损失函数应对标签不平衡问题,提高了分割结果的准确性和鲁棒性.在MSD数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在多个评估指标上显著优于其他先进模型,展示了其在脑肿瘤分割任务上的有效性.

关键词：脑肿瘤分割特征金字塔注意力机制混合损失函数 N形神经网络

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面向野外环境的视觉惯导SLAM算法

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计算机工程与设计 2025年第4期46卷 1005-1012页

作者：李静博伊克萨尼·普尔凯提朱斌朱纪洪艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学计算机科学与技术学院新疆乌鲁木齐830017 清华大学自动化系北京100084 清华大学精密仪器系北京100084

过去的定位研究大多是在结构化环境下进行研究的,但在野外环境下由于光照变化大、特征提取困难和颠簸道路多导致定位困难。提出一个由单目相机和惯性测量单元组成的可视化视觉惯导里程计,前端通过融合基于泊松方程预处理的视觉信息和惯... 详细信息

过去的定位研究大多是在结构化环境下进行研究的,但在野外环境下由于光照变化大、特征提取困难和颠簸道路多导致定位困难。提出一个由单目相机和惯性测量单元组成的可视化视觉惯导里程计,前端通过融合基于泊松方程预处理的视觉信息和惯性测量单元信息,后端采用非线性优化并结合鲁棒核函数使系统能够在光照变化大和颠簸道路的野外环境下鲁棒运行。实验结果表明,算法在ROOAD野外环境数据集中的表现比最先进的视觉惯导方法精度更高,鲁棒性更强,在EuRoC结构化数据集中的表现也超越现阶段最先进的算法。

关键词：同时定位与建图定位单目相机惯性测量单元野外环境自动驾驶环境感知

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Arm架构的分支预测器隐蔽信道研究

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信息安全学报 2025年第1期10卷 1-16页

作者：杨毅吴凭飞邱朋飞王春露赵路坦张锋巍王博吕勇强王海霞汪东升北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100867 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院信息工程研究所北京100093 南方科技大学计算机科学与工程系深圳518055 飞腾信息技术有限公司天津300459 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100094

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介... 详细信息

隐蔽信道是一种在不违背计算机当前安全策略的前提下,在进程间传递信息的攻击方式。共两个进程参与到隐蔽信道的构建中:木马进程和间谍进程,具有高权限的木马进程通过隐蔽信道向低权限的间谍进程传递信息以完成攻击。隐蔽信道的传输介质种类很多,如时间、功耗、温度等。在现代处理器中,分支预测器作为重要的微架构组件,有效提高了处理器的流水线效率,但由于分支预测器在核内的多进程间共享,使得其存在被用于构建隐蔽信道的风险。目前Intel x86架构已被发现存在基于分支预测器的隐蔽信道攻击,但是Arm架构是否存在相似的攻击还没有得到充分的研究。本文中,我们成功在Arm架构的实际硬件平台上构建了三种基于分支预测器的隐蔽信道。首先我们在Arm架构下设计并实现了类似于x86架构下的基于分支预测器的隐蔽信道CC和RSC,其次我们发现了一个新的基于分支预测组件BTB的隐蔽信道BTBC。我们评估并分析了隐蔽信道参数对信道性能的影响及其成因,并给出参数设置建议。在Cortex-A53及Cortex-A72两种核心上,我们对三种隐蔽信道的信号特性、传输速率和误码率进行了测试和对比分析。实验表明在实际的Arm架构硬件平台下,BTBC的传输信号边缘清晰,震荡幅度小。在连续传输数据时表现出与CC和RSC近似的信道性能,并且在两种核心上均可以低误码率进行数据传输,其在200bps的传输速率下,仅有2%的误码率。最后我们还给出了对于此类隐蔽信道的防御措施。

关键词： Arm架构分支预测器隐蔽信道

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时空语义驱动的渐进多视角行为去偏置研究

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计算机工程 2025年第1期51卷 1-10页

作者：钟忺陈亮刘文璇叶舒江奎王正林嘉文武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 台湾清华大学电机工程系中国台湾新竹300044

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视... 详细信息

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视角间行为表征差异以及同一行为执行过程中的时序语义不一致导致的行为表征差异,提出一种渐进去偏置的多视角方法。首先,在多视角下的同一行为样本中以证据理论为引导,结合不同视角下的行为同构性进行视角间行为去偏置,优化不同视角下关注的行为特征权重,以获得更全面的无偏行为表示。其次,结合多粒度解耦策略,分析不同粒度对行为特征无偏表达的影响,准确分离行为相关和行为无关特征,以避免视角内行为无关信息扰乱行为表征导致的显著差异。最后,在时序维度上构建不同行为特征权重,增强同一视角内行为特征一致性,减弱同一行为的行为表征差异。在多个数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性,在N-UCLA和NTU-RGB+D数据集上的跨视角准确率分别达到了97.4%和96.4%,并且所提方法在满足多视角下对行为识别进行准确分析应用需求的同时通过一种新的去偏置思路为多视角行为识别问题提供了一种有效的解决方案。

关键词：多视角行为识别渐进式去偏置证据理论解耦多粒度

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