检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2025年第3期19卷 764-773页

作者：蒋航蔡国永李思慧桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004

扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型,有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型,实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常遇到的实际应... 详细信息

扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型,有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型,实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常遇到的实际应用场景,如何更好更快地实现序列到序列的文本生成一直是自然语言处理领域的研究重点。为了实现上述目标,通过推导离散扩散模型训练目标的上界简化了扩散模型的训练过程,随后引入并改造了条件掩码语言模型的遮掩-预测解码策略作为扩散模型的推理算法,提升了模型的生成质量。为了进一步提升离散扩散模型在推理的前几轮生成文本的质量,还提出了正弦噪音调度,相比于原来的线性噪音调度,时间步中高噪音区间变得更大了,模型将更专注于学习如何从高噪音数据中恢复数据,从而提升在推理的前几轮中生成文本的质量。受到课程学习策略的启发,设计了新的时间步采样分布,通过操纵时间步的采样实现由易到难的学习。在公开数据集上的实验表明,提出的方法能有效提升模型的性能,在WMT16 EN-RO数据集上,扩散模型仅用自回归基线一半的推理时间,就能推理出相同生成质量的文本。

关键词：扩散模型语言模型文本生成序列到序列非自回归模型

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面向网络服务最小相似度安全计算的无界函数加密

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计算机工程与设计 2025年第3期46卷 741-748页

作者：解君睿陈振华西安科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710600 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

现有网络服务器利用函数加密在进行最小相似度计算时,会获得一些中间结果,导致用户的隐私泄露,并且需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数,导致其非常不灵活。为此提出一种无界的最小相似度安全计算的函数加密方案。通过新的0-1编码... 详细信息

现有网络服务器利用函数加密在进行最小相似度计算时,会获得一些中间结果,导致用户的隐私泄露,并且需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数,导致其非常不灵活。为此提出一种无界的最小相似度安全计算的函数加密方案。通过新的0-1编码和隐私保护映射变体,在最小相似度计算过程中不会向网络服务器泄露任何中间结果,利用伪随机函数实现无界的函数加密,不需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数,可以在计算过程中按需确定,利用对偶对运算向量空间在保护用户数据隐私的同时保护函数隐私。

关键词：函数加密最小相似度无界隐私保护网络服务函数隐私伪随机函数

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非线性循环的终止性分析

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软件学报 2012年第5期23卷 1045-1052页

作者：李轶电子科技大学计算机推理与可信计算实验室四川成都610054

单重线性循环程序的终止性问题已被广泛研究,而有关非线性循环终止性判定的结果甚少.利用不动点理论研究了n维单重非线性循环的终止性问题,并建立了相应的符号判定算法.同时,对几类特殊循环的终止性进行了分析,得出了相应的结论.

关键词：可信计算非线性循环终止性分析 DISCOVERER

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非线性循环的终止性分析?

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软件学报 2013年第5期 1045-1052页

作者：李轶电子科技大学计算机推理与可信计算实验室四川成都610054

　　单重线性循环程序的终止性问题已被广泛研究，而有关非线性循环终止性判定的结果甚少。利用不动点理论研究了n维单重非线性循环的终止性问题，并建立了相应的符号判定算法。同时，对几类特殊循环的终止性进行了分析，得出了相应的... 详细信息

　　单重线性循环程序的终止性问题已被广泛研究，而有关非线性循环终止性判定的结果甚少。利用不动点理论研究了n维单重非线性循环的终止性问题，并建立了相应的符号判定算法。同时，对几类特殊循环的终止性进行了分析，得出了相应的结论。

关键词：可信计算非线性循环终止性分析 DISCOVERER

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线性程序的Ranking函数自动合成

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四川大学学报（工程科学版） 2009年第5期41卷 176-181页

作者：李骏李轶冯勇秦小林中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 电子科技大学计算机推理与可信计算实验室四川成都610054

针对判定一个程序终止性的经典方法Ranking函数法,运用半代数系统的概念,把程序终止性问题转换为求半代数系统的Ranking函数。然后运用符号计算工具DISCOV-ERER和Farkas引理,求出函数参数存在的充分必要条件,并根据符号计算理论的方法... 详细信息

针对判定一个程序终止性的经典方法Ranking函数法,运用半代数系统的概念,把程序终止性问题转换为求半代数系统的Ranking函数。然后运用符号计算工具DISCOV-ERER和Farkas引理,求出函数参数存在的充分必要条件,并根据符号计算理论的方法自动合成Ranking函数。通过计算代数理论的证明和试验的验证,并与其他方法做了比较,这种方法是高效合理的。

关键词： DISCOVERER Farkas’lemma Ranking函数半代数系统程序终止性程序验证

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一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制算法

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物理学报 2016年第2期65卷 342-351页

作者：李小龙冯东磊彭鹏程桂林电子科技大学计算机科学与工程学院桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004

在实际的应用中,无线传感器网络常常由大量电池资源有限的传感器节点组成.如何降低网络功耗,最大化网络生存时间,是传感器网络拓扑控制技术的重要研究目标.随着传感节点的运行,节点的能量分布可能越来越不均衡,需要在考虑该因素的情况下... 详细信息

在实际的应用中,无线传感器网络常常由大量电池资源有限的传感器节点组成.如何降低网络功耗,最大化网络生存时间,是传感器网络拓扑控制技术的重要研究目标.随着传感节点的运行,节点的能量分布可能越来越不均衡,需要在考虑该因素的情况下,动态地调整节点的网络负载以均衡节点的能耗,达到延长网络生存时间的目的.该文引入博弈理论和势博弈的概念,综合考虑节点的剩余能量和节点发射功率等因素,设计了一种基于势博弈的拓扑控制模型,并证明了该模型纳什均衡的存在性.通过构造兼顾节点连通性和能耗均衡性的收益函数,以确保降低节点功耗的同时维持网络的连通性.通过提高邻居节点的平均剩余能量值以实现将剩余能量多的节点选择作为自身的邻居节点,提高节点能耗的均衡性.在此基础上,提出了一种分布式的能耗均衡拓扑控制算法.理论分析证明了该算法能保持网络的连通性.与现有基于博弈理论的DIA算法和MLPT算法相比,本算法形成的拓扑负载较重、剩余能量较小的瓶颈节点数量较少,节点剩余能量的方差较小,网络生存时间更长.

关键词：无线传感器网络拓扑控制势博弈

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基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

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模式识别与人工智能 2019年第7期32卷 661-668页

作者：朱桂明宾辰忠古天龙陈炜贾中浩桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学... 详细信息

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.

关键词：推荐系统知识图谱偏好传播注意力机制

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第三代的微积分

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自然杂志 2010年第2期32卷 67-71页

作者：张景中冯勇中国科学院电子科技大学计算机推理与可信计算实验室成都610054

微积分已经有三百多年的历史了,由牛顿和莱布尼兹创建的微积分,是第一代微积分。第一代微积分,是说不清楚的微积分。以严格的极限理论为基础的微积分为第二代微积分。第二代微积分由于概念和推理繁琐迂回,成为了当今高等数学教学的难点... 详细信息

微积分已经有三百多年的历史了,由牛顿和莱布尼兹创建的微积分,是第一代微积分。第一代微积分,是说不清楚的微积分。以严格的极限理论为基础的微积分为第二代微积分。第二代微积分由于概念和推理繁琐迂回,成为了当今高等数学教学的难点。通过对导数和积分定义的研究,提出了甲函数和乙函数的概念,以此为基础建立起来的初等化微积分系统通俗易懂而又具有严格的理论基础,我们称之为第三代微积分。由于第三代微积分是以初等数学为基础,从而可大大降低教学的难度,另一方面又可利用目前在数学机械化取得的成果,实现微积分的机械化。

关键词：初等微积分极限数学机械化

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粗糙集多目标并行属性约简算法

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软件学报 2022年第7期33卷 2599-2617页

作者：危前进魏继鹏古天龙常亮文益民广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

粗糙集理论(RST)中,求解最小属性约简MAR(minimal attribute reduction)是一种NP-难(non-deterministic polynomial hard)组合优化问题.蚁群优化算法ACO(ant colony optimization)是进化算法中的一种启发式全局优化算法,粗糙集理论与ACO相结合,是求解属性约简的一种有效、可行的方式.针对蚁群优化算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,首先以一种改进的信息增益率作为启发信息,提出了冗余检测机制,对每个被选属性和每代最优约简集合进行冗余检测,并提出了概率提前计算机制,可避免每只蚂蚁在搜索过程中相同路径上的信息反复计算;针对大数据集的属性约简问题,考虑到蚁群优化算法具有并行能力以及粗糙集中“等价类”计算的可并行性,提出一种将ACO与云计算相结合用于求解大数据集的属性约简算法,在此基础上,进一步提出一种多目标并行求解方案.该方案可以同时计算出其余属性相对于当前属性或约简集合的重要度.实验结果表明,该算法在处理大数据的情况下能够得到最小属性约简,计算属性重要度的时间复杂度由O(n^(2))降至O(|n|).

关键词：蚁群优化属性约简粗糙集云计算

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一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习算法

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软件学报 2017年第11期28卷 2940-2960页

作者：唐诗淇文益民秦一休桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

近年来,迁移学习得到越来越多的关注.现有的在线迁移学习算法一般从单个源领域迁移知识,然而,当源领域与目标领域相似度较低时,很难进行有效的迁移学习.基于此,提出了一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习方法——***-MSOTL存储多个... 详细信息

近年来,迁移学习得到越来越多的关注.现有的在线迁移学习算法一般从单个源领域迁移知识,然而,当源领域与目标领域相似度较低时,很难进行有效的迁移学习.基于此,提出了一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习方法——***-MSOTL存储多个源领域分类器,计算新到样本与目标领域已有样本之间的距离以及各源领域分类器对其最近邻样本的分类精度,从源领域分类器中挑选局部精度最高的分类器与目标领域分类器加权组合,从而实现多个源领域知识到目标领域的迁移学习.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,LC-MSOTL能够有效地从多个源领域实现选择性迁移,相对于单源在线迁移学习算法OTL,显示出了更高的分类准确率.

关键词：在线学习迁移学习多源在线迁移局部分类精度

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