检索结果-内蒙古大学图书馆

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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DoS攻击下基于APF和DDPG算法的无人机安全集群控制

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计算机应用 2025年第4期45卷 1241-1248页

作者：林柄权刘磊李华峰刘晨河海大学数学学院南京211100 唐山师范学院计算机科学技术系河北唐山063000

针对拒绝服务(DoS)攻击下无人机(UAV)通信阻塞、运动轨迹不可预测的问题,在人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度(DDPG)融合框架下研究DoS攻击期间的多UAV安全集群控制策略。首先,使用Hping3对所有UAV进行DoS攻击检测,以实时确定UAV集... 详细信息

针对拒绝服务(DoS)攻击下无人机(UAV)通信阻塞、运动轨迹不可预测的问题,在人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度(DDPG)融合框架下研究DoS攻击期间的多UAV安全集群控制策略。首先,使用Hping3对所有UAV进行DoS攻击检测,以实时确定UAV集群的网络环境;其次,当未检测到攻击时,采用传统的APF进行集群飞行;再次,在检测到攻击后,将被攻击的UAV标记为动态障碍物,而其他UAV切换为DDPG算法生成的控制策略;最后,所提框架实现APF和DDPG的协同配合及优势互补,并通过在Gazebo中进行仿真实验验证DDPG算法的有效性。仿真实验结果表明,Hping3能实时检测出被攻击的UAV,且其他正常UAV切换为DDPG算法后能稳定避开障碍物,从而保障集群安全;在DoS攻击期间,采用切换避障策略的成功率为72.50%,远高于传统APF的31.25%,且切换策略逐渐收敛,表现出较好的稳定性;训练后的DDPG避障策略具有一定泛化性,当环境中出现1~2个未知障碍物时仍能稳定完成任务。

关键词：无人机集群人工势场法深度确定性策略梯度切换策略网络安全

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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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基于少量剖面标注的三维地质异常体识别方法

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地球物理学报 2025年第3期68卷 1116-1129页

作者：朱世龙孙龙祥朱剑兵袁晨辉康宇吕文君安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230088 中国石化胜利油田分公司胜利物探研究院山东东营257022 中国科学技术大学自动化系合肥230026

地质异常体识别是地震相解释、油气勘探等地质分析任务中不可或缺的一环.传统的地质异常体检测方法需要大量的人工工作,在很大程度上依赖于专家的经验和专业知识.本文提出一种基于少量剖面标注的三维地质异常体识别方法,大大减少了人工... 详细信息

地质异常体识别是地震相解释、油气勘探等地质分析任务中不可或缺的一环.传统的地质异常体检测方法需要大量的人工工作,在很大程度上依赖于专家的经验和专业知识.本文提出一种基于少量剖面标注的三维地质异常体识别方法,大大减少了人工干预并且可以达到较高的准确度.本文采用典型的语义分割网络,针对地质异常体的封闭性、连续性及可解释性等物理约束,设计了一种三维(3D)平滑操作.在地质异常体识别任务中引入半监督自训练方法,通过利用少量的有标签样本和大量无标签样本进行训练.在模型自训练的过程中通过3D平滑操作不断对伪标签进行修正,并利用伪标签进行监督学习.实验数据采用胜利油田某区块的真实三维地震数据,由专家对地质异常体进行标注.实验中划分了不同数量的标注样本,在测试数据上的平均F1和平均IoU值分别超过96%和93%,证明了该三维地质异常体识别方法的有效性.

关键词：三维地震数据地质异常体识别半监督学习语义分割自训练

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基于空洞卷积神经网络的药物和副作用关联预测

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智能计算机与应用 2025年第3期15卷 33-38页

作者：徐凯玄萍黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080 汕头大学计算机科学技术系广东汕头515063

越来越多的研究表明识别药物相关的副作用有利于降低药物研发的成本和时间。新近的方法侧重于整合药物和副作用的多源数据,以预测药物的有潜力的候选副作用。然而,多个药物-副作用异构图中的节点的多样属性尚未得到充分利用。本文提出... 详细信息

越来越多的研究表明识别药物相关的副作用有利于降低药物研发的成本和时间。新近的方法侧重于整合药物和副作用的多源数据,以预测药物的有潜力的候选副作用。然而,多个药物-副作用异构图中的节点的多样属性尚未得到充分利用。本文提出了新的药物-副作用关联预测方法,来编码和整合来自多个异构图的多样属性。针对2种药物相似性,分别构建了2个药物-副作用异构图,以整合和表示药物与副作用相关的相似性和关联连接。每个异构图具有其特定的属性,不同属性表示对于预测药物相关的候选副作用的贡献不同,本文建立了表示级注意机制来对其自适应地加以融合。同时进一步建立了基于空洞卷积神经网络的药物-副作用关联预测策略,通过扩大卷积核的感受野来增强卷积层的特征提取能力。本文采用五倍交叉验证的方法进行相关实验,实验结果表明本文的预测模型优于其他几个对比方法。

关键词：药物-副作用关联预测表示层级注意力机制空洞卷积神经网络结点对特征学习

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工程教育认证背景下的网络安全技术课程教学改革

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计算机教育 2025年第1期 60-65页

作者：谌志鹏李慧贾浩梅毕红净张珺孟一真唐山师范学院计算机科学技术系河北唐山063000

分析网络安全技术课程的现有问题,提出工程教育认证中的网络安全课程教学改革实施方案,遵循“学生中心、成果导向、持续改进”3个核心理念,从学习目标、教学设计和评价体系3个方面介绍具体教学改革实践过程,最后说明教学改革效果。

关键词：工程教育认证网络安全技术课程教学改革

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数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政实施路径探究

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黑龙江教育(理论与实践) 2025年第2期 98-100页

作者：李慧谌志鹏马宁唐山师范学院计算机科学技术系河北唐山063000

针对数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政教学改革中存在的问题,文章首先将立德树人根本任务具象化为理想信念、家国情怀、时代精神、科学精神4个主题,其次利用课程思政素材库优化教学设计,在教学方法、手段、形式等方面充分融... 详细信息

针对数字经济背景下“传感器与检测技术”课程思政教学改革中存在的问题,文章首先将立德树人根本任务具象化为理想信念、家国情怀、时代精神、科学精神4个主题,其次利用课程思政素材库优化教学设计,在教学方法、手段、形式等方面充分融入思政元素,最后重构了以学生思想政治素养发展为重要内容的多元化教学评价体系,形成了贯穿教育教学全过程的课程思政实施方案,实现了专业教育与思想政治教育的有机融合,达到了良好的思政育人效果。

关键词：数字经济 “传感器与检测技术”课程课程思政教学改革

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基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法

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光学学报 2025年

作者：周牧冉浩成王勇杜楠重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心唐山师范学院计算机科学技术系

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成... 详细信息

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成的投影视图进行检测，又会因其视角的限制而增加漏检和错检的风险。为此，本文提出一种基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法来解决上述问题。具体来说，本方法首先，将点云投影并编码为三通道2D鸟瞰图(Bird's-Eye View,BEV)和距离视图(Range View,RV)完成数据预处理；然后，分别将编码后的BEV和RV分别输入到增加了有效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块的Complex-YOLOv4和YOLOv5s网络中进行目标检测，得到初步检测结果；最后，基于引入证据权的Dempster-Shafer证据理论将两个视图的目标检测结果进行多视图决策融合，得到最终检测结果。实验结果表明，相较于基于单个BEV或RV视图的方法，本文所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)分别提升了4.07%和4.18%，显著提升了目标检测性能。

关键词：目标检测多视图融合激光雷达 D-S证据理论注意力机制

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横向联邦学习:研究现状、系统应用与挑战

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计算机学报 2025年第1期48卷 35-67页

作者：吴文泰吴应良林伟伟左文明暨南大学信息科学技术学院广州510632 华南理工大学电子商务系广州510006 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510335

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 详细信息

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。

关键词：横向联邦学习数据隐私分布式系统机器学习人工神经网络

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智能机器人巡检油气管道异常状态激光点云定位预警方法

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兵工自动化 2025年第2期44卷 100-105页

作者：李明昊杜楠中国石油大学(北京)机械与储运工程学院北京102249 唐山师范学院计算机科学技术系唐山063000 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对智能巡检方法难以有效应对复杂环境而导致巡检效率低下、漏检率高的问题,提出智能机器人巡检油气管道异常状态激光点云定位预警方法。设计智能巡检机器人,包括机械摇臂、密封舱和框架结构模块。采用3维激光扫描仪收集管道数据,3维... 详细信息

针对智能巡检方法难以有效应对复杂环境而导致巡检效率低下、漏检率高的问题,提出智能机器人巡检油气管道异常状态激光点云定位预警方法。设计智能巡检机器人,包括机械摇臂、密封舱和框架结构模块。采用3维激光扫描仪收集管道数据,3维激光同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术中激光雷达里程计与建图系统(lightweight and ground-optimized lidar odometry and mapping,LeGO-LOAM)算法进行改进,实现机器人同步定位与建图,结合卷积神经网络评估管道状态并预警定级。实验结果表明,该方法能准确检测管道防腐层状况、裂缝和变形等异常,检测数量与实际一致,巡检率、预警率超99.8%,漏检率和虚警率低于0.3%,路径规划高效,整体巡检性能优异。

关键词：无缆自主管道巡检机器人 3维激光SLAM技术油气管道安全状态巡检

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