检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2199-2212页

作者：乐俊青谭州勇张迪刘高向涛廖晓峰重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车的快速发展.分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、更可靠的智能驾驶服务.自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车... 详细信息

车联网与人工智能结合推动了自动驾驶汽车的快速发展.分散于不同车辆中的车联网数据共享并用于训练人工智能模型可实现更高效、更可靠的智能驾驶服务.自动驾驶汽车可通过车载摄像头、传感器等持续采集车辆实时信息、道路图像和视频等车联网数据,并用于优化更新智能交通模型,弥补车联网数据变化导致的模型准确度下降问题.提出面向车联网环境下数据持续共享的高效安全联邦学习方案SEFL,以解决车联网数据采集低效、数据动态更新导致的灾难性遗忘、模型训练参数导致的隐私泄露等问题.在方案SEFL中,车辆基于全局模型,只采集模型识别率较低的车联网数据,并以最大概率对应的输出作为该样本的标签,完成训练样本自动采集.由于车辆存储空间有限,采集的新样本会覆盖旧样本,导致车辆上数据是动态变化的,传统微调训练方式容易引起灾难性遗忘问题.为此,方案中设计了一种基于双重知识蒸馏的训练算法,确保模型学习到每个样本的知识,使模型保持较高的准确度.此外,为了防止车辆与服务器之间传播的模型参数泄露用户隐私,提出了一种自适应的差分隐私策略来实现客户端级的强隐私保护,同时该方案能最大限度地减少差分隐私噪声对全局模型准确度的负面影响.最后,进行了安全性分析并结合交通标志数据集GTSRB和车辆识别数据集对SEFL方案进行了性能评估.实验结果表明所提出的SEFL方案能提供可靠的强隐私保护和高效的采集策略,并且在模型准确度方面要优于现有基于联邦学习的算法.

关键词：车联网持续共享联邦学习差分隐私隐私保护

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多切入机制下基于信息物理系统的混合车群协同控制

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控制与决策 2024年第1期39卷 17-25页

作者：黄帅孙棣华赵敏重庆大学自动化学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

传统人驾车(HVs)为了能够快速行驶到目标车道,常常会向目标车道进行强制换道,这一过程被视为传统人驾车的切入机制.然而,该过程会影响目标车道中由传统人驾车和网联自动车(CAVs)组成的混合车群稳定性.当一个车道上由多个传统人驾车组成... 详细信息

传统人驾车(HVs)为了能够快速行驶到目标车道,常常会向目标车道进行强制换道,这一过程被视为传统人驾车的切入机制.然而,该过程会影响目标车道中由传统人驾车和网联自动车(CAVs)组成的混合车群稳定性.当一个车道上由多个传统人驾车组成的车群同时切入到目标车道上的混合车群中时会对混合车群的稳定性影响较大.针对这一问题,首先对车辆动力学模型进行刻画,以描述车辆行驶的平稳性和混合车群的稳定性.然后,为了确保由多个传统人驾车组成的车群同时切入到混合车群时的稳定性,从信息物理系统(CPS)的视角出发,并基于一致性约束和通信拓扑结构,提出一种考虑通信时延和反应时延的混合车群协同控制方法;同时,利用Lyapunov-Krasovskiis理论进一步分析所提出控制方法满足的稳定性条件.最后,通过仿真实验结果表明了所提出控制方法的有效性和可行性.

关键词：混合交通信息物理系统混合车群切入机制协同控制李雅普诺夫理论

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基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐

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电子学报 2023年第7期51卷 1929-1938页

作者：范伟周魏文俊浩重庆大学大数据与软件学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044

通过用户多行为进行推荐任务中,各个行为通常不是独立作用的,行为之间的协同作用和依赖关系挖掘更能增强用户行为模式建模,反映用户偏好.而用户多行为关系的引入也会增加用户物品交互图与表征空间中的异质性(heterogeneity).针对上述问... 详细信息

通过用户多行为进行推荐任务中,各个行为通常不是独立作用的,行为之间的协同作用和依赖关系挖掘更能增强用户行为模式建模,反映用户偏好.而用户多行为关系的引入也会增加用户物品交互图与表征空间中的异质性(heterogeneity).针对上述问题,本文设计了一种基于异构图的双通道交叉自适应对比学习推荐模型MB-DCAC(Multi-Behavior Recommendation through Dual-channel Cross-Adaptive Contrast learning),创新性的从异构数据卷积过程构建对比学习方案,并基于异构连接进行表征属性增强,以提升模型挖掘用户行为模式与表达能力.实验结果表明,本文模型在Tmall、IJCAI-Context、Beibei三个数据集上,相较于基准模型在HR@10指标上分别提升了16.7%、18.3%、2.76%.且模型在挖掘多行为之间的依赖挖掘等任务上表现优异.

关键词：推荐系统多行为异构图对比学习行为依赖异质性

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自然语言处理领域中的词嵌入方法综述

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 24-43页

作者：曾骏王子威于扬文俊浩高旻重庆大学大数据与软件学院重庆401331 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044

词嵌入作为自然语言处理任务的第一步,其目的是将输入的自然语言文本转换为模型可以处理的数值向量,即词向量,也称词的分布式表示。词向量作为自然语言处理任务的根基,是完成一切自然语言处理任务的前提。然而,国内外针对词嵌入方法的... 详细信息

词嵌入作为自然语言处理任务的第一步,其目的是将输入的自然语言文本转换为模型可以处理的数值向量,即词向量,也称词的分布式表示。词向量作为自然语言处理任务的根基,是完成一切自然语言处理任务的前提。然而,国内外针对词嵌入方法的综述文献大多只关注于不同词嵌入方法本身的技术路线,而未能将词嵌入的前置分词方法以及词嵌入方法完整的演变趋势进行分析与概述。以word2vec模型和Transformer模型作为划分点,从生成的词向量是否能够动态地改变其内隐的语义信息来适配输入句子的整体语义这一角度,将词嵌入方法划分为静态词嵌入方法和动态词嵌入方法,并对此展开讨论。同时,针对词嵌入中的分词方法,包括整词切分和子词切分,进行了对比和分析;针对训练词向量所使用的语言模型,从概率语言模型到神经概率语言模型再到如今的深度上下文语言模型的演化,进行了详细列举和阐述;针对预训练语言模型时使用的训练策略进行了总结和探讨。最后,总结词向量质量的评估方法,分析词嵌入方法的当前现状并对其未来发展方向进行展望。

关键词：词向量词嵌入方法自然语言处理语言模型分词词向量评估

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动态物理拓扑下基于CPS的混合交通牵制控制

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控制与决策 2023年第3期38卷 729-737页

作者：孙棣华刘忠诚赵敏赵杭刘卫宁程森林重庆大学自动化学院重庆400030 重庆大学、信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 重庆大学计算机学院重庆400030

随着自动驾驶技术的发展,传统人驾车与自动驾驶车将在一段时间内共存,形成一类新型混合交通.网联自动车的出现为车辆协同行驶提供了新的控制手段,传统的混合交通效率优化控制方法更多地立足于宏观流量的控制或小群体的局部优化, CAV对... 详细信息

随着自动驾驶技术的发展,传统人驾车与自动驾驶车将在一段时间内共存,形成一类新型混合交通.网联自动车的出现为车辆协同行驶提供了新的控制手段,传统的混合交通效率优化控制方法更多地立足于宏观流量的控制或小群体的局部优化, CAV对交通优化作用的潜能还有待开发.鉴于此,首先给出混合交通的信息物理描述,揭示混合交通物理拓扑的动态性;然后提出一种动态物理拓扑下基于CPS的混合交通牵制控制方法,该方法通过调节网联自动车的行驶状态,间接影响、诱导和控制交通中存在的传统人驾车,从而优化整个交通系统.基于Matlab的仿真实验验证了所提出方法的有效性,而基于SUMO的仿真实验表明所提出的牵制控制方法在更真实的场景下依然适用.

关键词：混合交通信息物理系统牵制控制切换控制有向图动态拓扑

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基于自监督图卷积和注意力机制实现隐式反馈降噪的社交推荐

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电子学报 2025年第1期53卷 151-162页

作者：郭向星周魏杨正益文俊浩杨佳佳刘蔓重庆大学大数据与软件学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 中国移动通信集团重庆有限公司重庆401320

基于图神经网络的社交推荐系统取得了较好的性能,然而,基于图神经网络的社交推荐模型存在以下挑战:基于图神经网络的模型的邻域聚集操作会放大用户的隐式行为中的噪声,使得用户和物品的向量表示存在偏差;用户物品图中的边和用户社交关... 详细信息

基于图神经网络的社交推荐系统取得了较好的性能,然而,基于图神经网络的社交推荐模型存在以下挑战:基于图神经网络的模型的邻域聚集操作会放大用户的隐式行为中的噪声,使得用户和物品的向量表示存在偏差;用户物品图中的边和用户社交关系图中的边的异质性,导致基于图神经网络在两张图上学习到的用户向量表示存在于不同的语义空间,直接融合往往得到次优的向量表示.针对上述问题,本文提出了基于自监督图卷积和注意力机制实现隐式反馈降噪的社交推荐模型.该模型从原始的用户物品图中捕捉用户的真实兴趣,生成降噪的用户物品交互图;提出一种新颖的用户向量融合方法,对异质的用户向量表示进行融合.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在不同数据集上的推荐性能均较基线模型有显著提升.在lastfm数据集上,推荐性能提升了1.18%至3.87%;在ciao数据集上,推荐性能提升了3.56%至7.31%.通过消融实验验证了模型各个模块的有效性.

关键词：注意力机制隐式反馈图卷积神经网络自监督学习社交推荐

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中华菜系饮食数据可视分析

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第4期35卷 562-574页

作者：冯丹月小琪秦红星胡海波信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学大数据与软件学院重庆400044 重庆大学计算机学院重庆400044

饮食文化是中华文明的重要组成部分,对饮食文化中八大菜系的探究有助于传承和弘扬中华文明.为了向人们进行合理的食谱推荐,提出一个可视分析系统DietVis.首先,设计一种用于表达菜系多维属性的新颖视图,帮助用户分析菜系构成特征;其次,... 详细信息

饮食文化是中华文明的重要组成部分,对饮食文化中八大菜系的探究有助于传承和弘扬中华文明.为了向人们进行合理的食谱推荐,提出一个可视分析系统DietVis.首先,设计一种用于表达菜系多维属性的新颖视图,帮助用户分析菜系构成特征;其次,通过对食谱的食材构成和烹饪手法等进行聚类分析,让用户可以多角度地探究食谱间的关联;并结合食谱搭配的关联规则进行推荐,以满足不同用户的检索需求;最后,通过多视图联动构建出完整的饮食数据可视分析系统,支持用户在多层面对菜系及食谱进行探索和对比分析.通过案例分析和用户评估实验,采用李克特量表对调查问卷进行分析,验证了可视化视图的有效性以及系统的实用性.

关键词：多维数据可视化关联可视分析饮食文化

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铁电晶体管近似搜索存储器的电流模测量实现

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第5期35卷 796-802页

作者：陈雨过王观涛黄文韬卓成尹勋钊浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 之江实验室杭州310027 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

在高硬件容错性模型中,近似搜索可应对数据量与运算量需求能效提高的问题.针对三态内容寻址存储器在近似搜索模式下精度低、可扩展性差等问题,提出了一种电流模测量方案.该方案基于铁电晶体管优化了存储单元的结构设计以降低面积与功耗... 详细信息

在高硬件容错性模型中,近似搜索可应对数据量与运算量需求能效提高的问题.针对三态内容寻址存储器在近似搜索模式下精度低、可扩展性差等问题,提出了一种电流模测量方案.该方案基于铁电晶体管优化了存储单元的结构设计以降低面积与功耗;将阵列搜索不匹配度由原先的电压输出改为电流输出,提高了电路可扩展性;引入了将模拟电流信号转化为数字脉冲信号的感测放大器(sense amplifier,SA)作为外围电路以检测存储阵列的不匹配度输出.通过Hspice与Virtuoso仿真平台搭建瞬态仿真电路实验,验证了该方案成功地实现了高能效三态内容寻址存储器近似搜索.

关键词：存内计算三态内容寻址存储器铁电场效应晶体管近似搜索

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T-CPS下考虑人驾车行为影响的混行车辆协同控制

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控制与决策 2024年第5期39卷 1424-1432页

作者：黄帅孙棣华赵敏重庆大学自动化学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 重庆邮电大学先进制造工程学院重庆400065

由于传统人驾车(traditional human-driven vehicles, HVs)驾驶行为会受到驾驶员的心理和生理活动的不确定性影响,可能使得车辆频繁地加减速,进而导致混合交通条件下网联自动车(connected and automated vehicles, CAVs)很难快速跟踪此... 详细信息

由于传统人驾车(traditional human-driven vehicles, HVs)驾驶行为会受到驾驶员的心理和生理活动的不确定性影响,可能使得车辆频繁地加减速,进而导致混合交通条件下网联自动车(connected and automated vehicles, CAVs)很难快速跟踪此行为.针对这一问题,首先提出一种提前预测传统人驾车行为的组合神经网络.在此基础上,考虑通信时延和车辆运动学特性,设计一种基于交通信息物理系统(transportation-cyber physical system, T-CPS)的混行车群内车辆协同控制策略,使其能够快速跟踪上传统人驾车行为,并对混行车群内网联自动车之间的串稳定性进行分析.最后,在混合交通条件下设置由1辆传统人驾车、1辆领头网联自动车和4辆跟随网联自动车形成的混行车群,利用下一代交通仿真(next generation simulation, NGSIM)车辆轨迹数据选出高质量传统人驾车状态,并通过仿真实验验证所提协同控制策略的有效性和可行性.由仿真实验结果可知,所提协同控制策略可以保证所有的网联自动车能够快速跟踪上传统人驾车行为,为解决新型混合交通带来的新问题提供一定的理论指导和借鉴.

关键词：混合交通交通信息物理系统人驾车行为协同控制组合神经网络 NGSIM

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基于秘密共享和压缩感知的通信高效联邦学习

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计算机研究与发展 2022年第11期59卷 2395-2407页

作者：陈律君肖迪余柱阳黄会李敏重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044

深度学习技术的快速发展给我们带来了极大的便利,但同时也导致大量隐私数据的泄露.联邦学习允许客户端在只共享梯度的情况下联合训练模型,这看似解决了隐私信息泄露问题,但研究表明联邦学习框架中传输的梯度依然会导致隐私信息泄露.并且... 详细信息

深度学习技术的快速发展给我们带来了极大的便利,但同时也导致大量隐私数据的泄露.联邦学习允许客户端在只共享梯度的情况下联合训练模型,这看似解决了隐私信息泄露问题,但研究表明联邦学习框架中传输的梯度依然会导致隐私信息泄露.并且,联邦学习的高通信代价的特点难以适用于资源受限的环境.为此,提出了2个通信高效且安全的联邦学习算法,算法使用Top-K稀疏及压缩感知等技术以减少梯度传输造成的通信开销,另外利用安全多方计算中的加法秘密共享对重要的梯度测量值加密,以实现在减少通信开销的同时进一步增强其安全性.2个算法的主要区别是客户端与服务器通信时传递的分别为梯度测量值与梯度测量值的量化结果.在MNIST及Fashion-MNIST数据集上的实验表明,与其他算法相比,本文所提的算法在保证通信代价较低的情况下进一步增加了安全性,同时在模型准确性上也有较好的性能.

关键词：压缩感知安全多方计算联邦学习高效通信资源受限

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