检索结果-内蒙古大学图书馆

高校一线教学单位三全育人体系的探索与实践:以电子科技大学信息与软件工程学院为例

黑龙江工程学院学报 2024年第1期38卷 67-71页

作者：吴祖峰李周电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

高校的一线教学单位是高校思想政治教育的具体工作组织和执行单位,因此“三全育人”的实效与一线教学单位的育人体系科学性密切相关。目前,在推动“三全育人”工作过程中,一线教学单位存在全员育人体系化不强、全程育人吸引力不足、全... 详细信息

高校的一线教学单位是高校思想政治教育的具体工作组织和执行单位,因此“三全育人”的实效与一线教学单位的育人体系科学性密切相关。目前,在推动“三全育人”工作过程中,一线教学单位存在全员育人体系化不强、全程育人吸引力不足、全方位育人覆盖面不够的问题,应该科学规划、完善机制,让全员有责、全过程有主线、全方位有落点,形成全员、全过程、全方位育人的系统化格局,构建覆盖全员的两支队伍、贯穿全过程的纵向贯通、横向共建支部模式、全方位三级课程思政、四课堂育人的一体化思政育人体系,不断提升育人实效,以期为一线教学单位思政育人工作的开展提供借鉴。

关键词：一体化一线教学单位思政育人三全育人

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基于Transformer的多模态个性化联邦学习

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电子科技大学学报 2025年第2期54卷 242-249页

作者：曹行健孙罡虞红芳电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

在当前物联网飞速发展的背景下,处理来自各种信息采集设备的多模态数据,尤其是视觉、听觉信号和文本等多元感官信息的数据,对于机器学习落地应用至关重要。Transformer架构和其衍生的大模型在自然语言处理和计算机视觉中的卓越表现推动... 详细信息

在当前物联网飞速发展的背景下,处理来自各种信息采集设备的多模态数据,尤其是视觉、听觉信号和文本等多元感官信息的数据,对于机器学习落地应用至关重要。Transformer架构和其衍生的大模型在自然语言处理和计算机视觉中的卓越表现推动了对复杂多模态数据处理能力的追求。然而,这也带来了数据隐私安全和满足个性化需求的挑战。为解决这些挑战,提出一种基于多模态Transformer的个性化联邦学习方法,它支持异构数据模态的联邦学习,在保护参与方数据隐私的前提下为其训练更符合其个性化需求的多模态模型。该方法显著提升了多模态个性化模型的性能:相较于对比方法,准确率提高了15%,这标志着多模态个性化联邦学习在应用场景限制上的突破。

关键词：多模态 Transformer 联邦学习个性化

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利用扩散模型的网络入侵检测增强方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：周瑞梁文龙马扬廖奕嘉匡平电子科技大学信息与软件工程学院

为解决网络入侵检测模型训练数据不平衡和泛化能力不足导致防御效果差的问题，本文提出一种基于扩散模型的网络入侵检测增强方法.通过改进现有检测过程和扩散模型，使其适用于复杂多样的入侵检测数据，该方法能够合成高质量训练数据和... 详细信息

为解决网络入侵检测模型训练数据不平衡和泛化能力不足导致防御效果差的问题，本文提出一种基于扩散模型的网络入侵检测增强方法.通过改进现有检测过程和扩散模型，使其适用于复杂多样的入侵检测数据，该方法能够合成高质量训练数据和多样化对抗样本，从增强训练数据和增强对抗样本两方面提升入侵检测模型的性能.在入侵检测数据集上的实验表明，相比业界常用的基于变分自编码器和基于对抗生成网络的数据增强方法，本文方法能够获得更好的数据保真度和多样性，在缓解数据不平衡的同时提高检测性能.通过本文方法增强对抗样本后，能够生成更加多样化的对抗样本，使得扩散对抗训练效果优于对抗训练，增强入侵检测系统的防御能力.

关键词：入侵检测系统扩散模型合成样本对抗样本

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联邦原型学习的特征图中毒攻击和双重防御机制

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软件学报 2025年第3期36卷 1355-1374页

作者：王瑞锦王金波张凤荔李经纬李增鹏陈厅电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731 山东大学网络空间安全学院山东青岛266237

联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的... 详细信息

联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的特征图可能导致模型训练失效.为此,首先探索针对FedProto的特征图中毒攻击,论证攻击者只需通过置乱训练数据的标签,便可将模型的推测准确率至多降低81.72%.为了抵御上述攻击,进一步提出双重防御机制,分别通过全知识蒸馏和特征图甄别排除错误的特征图.基于真实数据集的实验表明,防御机制可将受攻击模型的推测准确率提升1-5倍,且仅增加2%系统运行时间.

关键词：联邦学习数据异构知识蒸馏特征图中毒攻击双重防御机制

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基于术语提示双路文本生成的方面情感三元组抽取

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 915-929页

作者：李银强蓝天刘瑶向飛阳孙丽纯杜知涵刘峤电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

方面情感三元组抽取(aspect sentiment triplet extraction,ASTE)是方面级情感分析(aspect based sentiment analysis,ABSA)中具有挑战性的子任务之一,旨在从文本中抽取方面术语、观点术语和情感极性三元组.近期基于生成式的抽取方法取... 详细信息

方面情感三元组抽取(aspect sentiment triplet extraction,ASTE)是方面级情感分析(aspect based sentiment analysis,ABSA)中具有挑战性的子任务之一,旨在从文本中抽取方面术语、观点术语和情感极性三元组.近期基于生成式的抽取方法取得了出色的表现,这些方法通过顺序串联目标三元组来实现自回归式三元组生成.然而,这种串联方法可能导致无序三元组之间存在顺序依赖,从而在解码过程中引入错误累积.为解决这个问题,提出了基于术语提示双路文本生成(term-prompted and dual-path text generation,TePDuP)的方法.该方法首先利用机器阅读理解(machine reading comprehension,MRC)实现方面术语和观点术语的并行化抽取,然后将它们作为提示前缀来引导条件式三元组的生成,形成双路文本生成框架.同时,在训练阶段引入计划采样的方法来修正MRC抽取错误所带来的偏差.为进一步提高性能,引入生成概率将方面术语和观点术语引导的结果合并,以增强模型的鲁棒性.基于ASTE-DATA-V2数据集的实验结果表明,提出的方法是有效的且明显优于其他基线模型,并给出具体案例分析,证明该方法一定程度上解决了前述问题.

关键词：方面级情感分析三元组抽取文本生成机器阅读理解计划采样

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支持模式隐藏的多关键词公钥可搜索加密方案

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通信学报 2025年第3期46卷 131-143页

作者：聂旭云成驰耿聪廖泽宇焦丽华陈瑞东陈大江电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 网络与数据安全四川省重点实验室四川成都611731 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

为了解决现有多用户可搜索加密方案无法隐藏访问模式和搜索模式、抵抗关键词猜测等攻击的问题,提出了一种全新的支持多用户、多关键词搜索的公钥可搜索加密方案。该方案能够在分布式系统中支持多写者/多读者功能,并利用安全比特分解(SBD... 详细信息

为了解决现有多用户可搜索加密方案无法隐藏访问模式和搜索模式、抵抗关键词猜测等攻击的问题,提出了一种全新的支持多用户、多关键词搜索的公钥可搜索加密方案。该方案能够在分布式系统中支持多写者/多读者功能,并利用安全比特分解(SBD)协议,多密钥隐私保护外包计算(EPOM)和随机引入假阳性的方法,实现对访问模式与搜索模式的隐藏。同时,该方案支持多写者/多读者表示每个用户加密和上传数据,并搜索所有经授权的加密数据。该方案可通过在多个服务器上并行搜索来加速搜索处理,并仅需为所有读者维护一份加密索引。理论分析和实验结果表明,所提方案在满足陷门和密文的不可区分、多类布尔搜索、搜索和访问模式隐私的前提下,执行效率接近同类型的公钥可搜索加密最优方案。

关键词：模式隐藏多关键词多写者/多读者公钥可搜索加密数据共享安全

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基于硬约束热启动的量子投资组合优化算法

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 116-124页

作者：蔚栋敏陈柄任陈慧吴磊李晓瑜建信金融科技有限责任公司上海200120 四川元匠科技有限公司成都611730 电子科技大学信息与软件工程学院成都610054

针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格... 详细信息

针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格满足投资组合中的整数约束,确保解的质量。通过热启动技术,进一步提升了算法的成功率。数值模拟实验表明,该算法在求解大规模整数约束投资组合问题时,相较于传统方法具有显著的计算效率优势,且所得解的质量更优。

关键词：量子计算硬约束热启动投资组合优化量子近似优化算法

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基于次级散斑图案的实时声音提取

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激光与光电子学进展 2025年第3期62卷 176-185页

作者：刘明桥张盛龙钟源鑫刘正龚艳丽高椿明电子科技大学光电科学与工程学院成都信息工程大学电子工程学院

利用散斑法开展了百米距离的语音侦听技术研究。提出了一种基于菲涅耳透镜光收集的高效散斑位移监测系统，实现了人体皮肤为目标的语音采集与还原，且测量距离达到了100 m。利用这种方式所还原的声音具备较高的实时性，测量误差小于0.15... 详细信息

利用散斑法开展了百米距离的语音侦听技术研究。提出了一种基于菲涅耳透镜光收集的高效散斑位移监测系统，实现了人体皮肤为目标的语音采集与还原，且测量距离达到了100 m。利用这种方式所还原的声音具备较高的实时性，测量误差小于0.15%，可以满足多种场景的需求。

关键词：激光散斑离焦成像测振菲涅耳透镜空间滤波语音评价

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基于在线学习的离散时间人机协作系统预定性能柔顺控制

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 52-61页

作者：刘霞王露陈勇西华大学电气与电子信息学院成都610039 电子科技大学自动化工程学院成都611731

为了使人机协作系统中机器人能够准确地顺应人类行为,提出了一种基于在线学习的离散时间预定性能柔顺控制方法。该方法在外环采用在线顺序极限学习机算法估计人类行为,并将估计结果结合参考阻抗模型来重建参考轨迹。在内环建立了离散时... 详细信息

为了使人机协作系统中机器人能够准确地顺应人类行为,提出了一种基于在线学习的离散时间预定性能柔顺控制方法。该方法在外环采用在线顺序极限学习机算法估计人类行为,并将估计结果结合参考阻抗模型来重建参考轨迹。在内环建立了离散时间预定性能控制器用于跟踪重建后的参考轨迹,并利用时间延迟估计来获得机器人复杂的未知动力学模型。分析了闭环系统的瞬态和稳态性能,通过对比仿真验证了该方法的有效性。所提的离散时间控制方法可更好地满足数字计算机的工作原理,在减少计算和内存负担的基础上,使得机器人末端执行器的跟踪误差能够满足预设性能要求。此外,该方法无需机器人精确的数学模型,同时还能减轻人类操作机器人的力量负担,保证人机协作的柔顺性。

关键词：柔顺控制离散时间人机协作系统人类行为估计在线顺序极限学习机预定性能

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大规模多输入多输出雷达扩展目标检测

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信号处理 2025年第3期41卷 569-582页

作者：叶沙兵何茜电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达系统的大量天线为其在检测和估计任务上带来了性能增益。本文考虑一个大规模天线MIMO雷达系统中的扩展目标检测问题。假设存在一个包含大量散射体的扩展目标,本文建立了针... 详细信息

大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达系统的大量天线为其在检测和估计任务上带来了性能增益。本文考虑一个大规模天线MIMO雷达系统中的扩展目标检测问题。假设存在一个包含大量散射体的扩展目标,本文建立了针对扩展目标的大规模MIMO雷达接收信号模型。分析了目标物体反射系数的空间相关性,目标物体反射系数相关的任意两个天线被视为落入同一个目标波束中,反之则视为落入不同的目标波束中。将落入同一个目标波束的天线视为一个天线组。执行检测时,每个天线组先对接收信号执行匹配滤波,并将匹配滤波的结果分别通过白化滤波器和归一化滤波器。基于上述两个滤波器的输出,分别对组内所有天线的能量求和,并求解散度,进而构建能量检测器。虽然散度分布的闭式解难以求得,本文证明了当天线数目足够大时,可利用大规模天线带来的统计效应推导出该散度的分布。在此基础上,进一步推导了大规模MIMO雷达扩展目标检测概率的闭式表达式。此外,证明了上述能量检测器能够达到奈曼-皮尔逊准则下的最优检测性能。通过仿真,验证了理论结果的正确性,进一步分析了不同系统参数对大规模MIMO雷达系统检测性能的影响。

关键词：大规模多输入多输出雷达扩展目标检测目标物体反射系数目标波束能量检测器

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