检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与现代化 2025年第4期 111-118,126页

作者：黎小梦姜茸梁志宏余益民云南财经大学云南省服务计算重点实验室云南昆明650221 云南财经大学物流与管理工程学院云南昆明650221 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224

随着跨境电商行业的飞速发展,跨境电商的相关数据呈爆炸性增长,数据安全问题日益凸显。传统的跨境电商平台通常面临着数据泄露、篡改和不可信的问题,导致商家和用户对平台的信任度下降。为了解决这一问题,本文提出一种基于零信任和区块... 详细信息

随着跨境电商行业的飞速发展,跨境电商的相关数据呈爆炸性增长,数据安全问题日益凸显。传统的跨境电商平台通常面临着数据泄露、篡改和不可信的问题,导致商家和用户对平台的信任度下降。为了解决这一问题,本文提出一种基于零信任和区块链的跨境电商数据安全共享模型(EDSM-BZT)。首先,设计基于零信任的多因素身份认证方案,结合时间因素和知识因素对每一个访问主体进行动态验证。其次,在方案中加入信任评估策略,计算访问主体的信任值,对用户访问行为实现更细粒度控制。最后,在模型中构建链上链下协同存储子模型,确保跨境电商数据的安全传输和存储。实验结果表明,该模型可以实现访问授权的动态控制和跨境电商数据的高效存储,具有良好的性能和可扩展性。

关键词：区块链零信任模型 EDSM-BZT模型协同存储跨境电商数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

车辆边缘计算环境下基于深度强化学习的服务卸载方法

引用

计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3304-3315页

作者：刘国志代飞莫启许小龙强振平王雷光西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 云南大学软件学院云南昆明650091 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

为了在车辆边缘环境下高效地进行服务卸载,同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配,提出一种基于深度强化学习的服务卸载方法。首先提出车辆边缘环境下一种端—边—云协同的服务卸载架构,将服务卸载问题归约为... 详细信息

为了在车辆边缘环境下高效地进行服务卸载,同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配,提出一种基于深度强化学习的服务卸载方法。首先提出车辆边缘环境下一种端—边—云协同的服务卸载架构,将服务卸载问题归约为边缘服务器计算和通信资源约束下获得最小平均服务时延的优化问题;然后引入深度Q网络解决优化问题,在学习过程中引入贪婪算法、经验回放机制和双网络机制。通过实验表明,所提方法具有可行性,所提卸载方案性能良好。

关键词：服务卸载端—边—云架构深度Q网络深度强化学习边缘计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

云南野生鸟类图像自动识别系统

引用

计算机应用研究 2020年第S01期37卷 423-425页

作者：赵毅力李禹成陈皓西南林业大学大数据与智能工程学院昆明650224 西南林业大学大数据与云计算中心昆明650224

目前鸟类识别和管理主要依靠人工与经验积累,效率不高。为此,基于最新的人工智能技术和云南野生鸟类数据集,提出以云南省野生鸟类信息化数据库为核心,云南省野生鸟类信息管理子系统、云南省野生鸟类图像分类网络为平台构建云南野生鸟类... 详细信息

目前鸟类识别和管理主要依靠人工与经验积累,效率不高。为此,基于最新的人工智能技术和云南野生鸟类数据集,提出以云南省野生鸟类信息化数据库为核心,云南省野生鸟类信息管理子系统、云南省野生鸟类图像分类网络为平台构建云南野生鸟类图像自动识别系统。该系统直接面向社会服务,作用于鸟类的原始数据,从而避免人工提取特征的困难和问题。该系统不仅能够准确识别鸟类种类,还能给出鸟类所属的概率和该鸟类种类对应的目、科、属、外形特征等相关信息素,具有较好的实用价值。

关键词：深度学习鸟类识别图像分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

车联网环境下基于强化学习的边缘服务器部署策略

引用

计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3146-3155页

作者：严翰致许小龙代飞齐连永窦万春李彤南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276825 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 云南农业大学大数据学院云南昆明650201

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目... 详细信息

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目标,在保证低延迟和低能耗前提下实现边缘服务器间的负载均衡。根据路边单元位置信息用Canopy聚类获取初始的聚簇数,用模糊C均值聚类获取路边单元的初始划分,并输出路边单元归属优先级矩阵;通过强化学习获得路边单元归属的最优状态并计算聚簇中心作为边缘服务器部署位置。通过对比实验验证了该策略在低服务延迟和低能耗下,能够高度实现边缘服务器间的负载均衡,表明该策略具有优越性。

关键词：边缘计算负载均衡模糊C均值强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防

引用

通信学报 2022年第12期43卷 123-133页

作者：付晓东漆鑫鑫刘骊彭玮丁家满代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室云南昆明650500 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224

针对DPoS共识机制存在恶意节点通过共谋操纵选举,导致DPoS共识过程中区块链安全性无法保证的问题,提出基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防方法。首先,借鉴博弈理论中权力指数的思想,构建DPoS的加权投票博弈模型,以分析恶意节点的行... 详细信息

针对DPoS共识机制存在恶意节点通过共谋操纵选举,导致DPoS共识过程中区块链安全性无法保证的问题,提出基于权力指数的DPoS共谋攻击检测与预防方法。首先,借鉴博弈理论中权力指数的思想,构建DPoS的加权投票博弈模型,以分析恶意节点的行为动机。然后,通过异常的权力指数变化幅度进行攻击检测,在预防DPoS共谋攻击的过程中,加入Softsign激活函数抑制恶意节点的权力指数。最后,理论分析与实验验证了所提方法检测和预防DPoS共谋攻击的有效性。

关键词：区块链 DPoS共识机制共谋攻击权力指数加权投票博弈

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于流程抽象的协同业务过程符合性验证

引用

计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2542-2555页

作者：莫启向吉祥汪煜祺代飞许小龙齐连永云南大学软件学院云南昆明650091 云南大学云南省软件工程重点实验室云南昆明650091 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650091 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东曲阜273165

验证协同业务过程与领域约束的符合性是一个关键问题,但现有工作需忽视对内部流程细节的处理,从而导致组织内部流程信息暴露、符合性验证误判及验证效率低下等问题。为此,基于流程抽象提出一种针对协同业务过程与领域约束符合性验证方... 详细信息

验证协同业务过程与领域约束的符合性是一个关键问题,但现有工作需忽视对内部流程细节的处理,从而导致组织内部流程信息暴露、符合性验证误判及验证效率低下等问题。为此,基于流程抽象提出一种针对协同业务过程与领域约束符合性验证方法。首先,利用标号迁移系统和符合性语言分别描述业务过程及领域约束;然后,基于弱轨迹等价将业务过程中含有的内部流程细节全部移除以得到抽象业务过程,并将其并发组合,得到抽象协同业务过程;最后,在协同业务过程与领域约束是否相符的问题上,利用模型验证技术进行自动验证。将针对协同业务过程符合性验证转化为对抽象协同业务过程符合性验证,从而能够有效地避免暴露组织内部流程信息、确保符合性验证结果的正确性及提高形式验证效率。为了阐述所提方法的有效性,利用实际协同业务过程集进行实验,并从分析效率上对所提方法进行评价。实验结果表明:对比现有工作,在协同业务过程与领域约束的符合性分析上,所提方法更加有效。

关键词：协同业务过程领域约束符合性模型检测弱轨迹等价

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

供给侧视角下的低碳社区发展障碍与推进政策研究

引用

环球市场 2019年第24期 4-5页

作者：简荣玉杨阳秦雅琦陈玉梅韩春悦简荣傲南京信息工程大学法政学院西南林业大学计算机大数据与智能工程学院

本研究聚焦于供给侧视角下的低碳社区发展障碍、原因与推进政策,采用实际案例访谈的方法,对五个典型社区和项目开展调研,结果发现,当前我国低碳社区系统投资的经济性差,难以激发投资主体的积极性.建议认为,应不断挖掘低碳社区的节能减... 详细信息

本研究聚焦于供给侧视角下的低碳社区发展障碍、原因与推进政策,采用实际案例访谈的方法,对五个典型社区和项目开展调研,结果发现,当前我国低碳社区系统投资的经济性差,难以激发投资主体的积极性.建议认为,应不断挖掘低碳社区的节能减排经济价值、正外部性价值等,按照"谁受益、谁付费"的原则,改革分配机制,提高低碳社区投资的经济性.

关键词：供给侧低碳社区投资经济性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向不平衡数据的联邦类别增量学习

引用

小型微型计算机系统 2024年

作者：方子希付晓东丁家满刘骊彭玮代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室西南林业大学大数据与智能工程学院

联邦增量学习作为一种新兴学习范式，在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识，有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问... 详细信息

联邦增量学习作为一种新兴学习范式，在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识，有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题，该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方法（ARR）.具体来说，用户模型训练分为两个阶段：第1阶段结合条件生成对抗网络生成模拟的历史任务数据和当前任务数据共同训练本地模型；第2阶段则冻结特征提取层，采用平衡采样技术对其他层进行再训练.服务器通过利用条件生成对抗网络生成的所有用户任务数据来优化全局模型.实验结果显示，ARR在不平衡程度逐渐加剧的情况下，全局模型准确率相较于现有的相关方法提高了8.64%～31.03%，有效缓解了灾难性遗忘问题，显著提高了全局模型的最终精度.

关键词：联邦增量学习不平衡数据条件生成对抗网络灾难性遗忘二次训练

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Python 在线考试系统的分析与设计

引用

电脑知识与技术 2021年第11期17卷 71-73页

作者：杨东宽赵晓侠杨微微寇卫利西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 昆明理工大学计算中心云南昆明650500 西南林业大学

随着Python编程语言的流行与广泛应用,随之各高校开设的Python课程越来越多。传统Python课程考试在考前准备、考试过程、考后管理等方面存在工作烦琐、工作效率低、人力财力耗费多等问题。针对传统Python考试方式存在的问题,现研究采用... 详细信息

随着Python编程语言的流行与广泛应用,随之各高校开设的Python课程越来越多。传统Python课程考试在考前准备、考试过程、考后管理等方面存在工作烦琐、工作效率低、人力财力耗费多等问题。针对传统Python考试方式存在的问题,现研究采用C/S模式分析设计了一套Python在线考试系统,通过实现Python在线考试、自动判分、随机出题、成绩统计等功能,以减少教师的工作量,提高工作效率,并保证了考试的公平性。

关键词： Python 考试系统自动判分随机组卷成绩查询

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用序数偏好预测的在线服务信誉度量

引用

小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2636-2646页

作者：尹芊植付晓东刘骊冯艳代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南省科学技术院昆明650228 西南林业大学大数据与智能工程学院昆明650224

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏... 详细信息

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏好,要么采用协同过滤预测偏好,且未对偏好预测的准确性进行实验验证,导致得到的服务信誉不可靠.为此,提出一种利用用户-服务属性偏好预测序数偏好,进而进行在线服务信誉度量的方法.该方法首先基于不完整的评分数据学习用户的条件偏好网络来获取用户对服务属性的偏好;然后根据用户-服务属性偏好计算服务的偏好优先级预测未知偏好,得到用户完整的序数偏好;最后针对Schulze社会选择函数在用户总数为偶数时存在无法确定用户群体偏好关系的问题,提出Schulze-偏好优先级方法用于聚合所有用户的序数偏好得到服务信誉.在真实数据集上的实验结果表明,该方法相较协同过滤评分预测方法,预测的序数偏好更为准确;与现有的信誉度量方法相比,该方法得到的服务信誉与用户群体中用户的序数偏好更为一致.

关键词：在线服务信誉度量不完整序数偏好条件偏好网络 Schulze社会选择函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：