检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第3期48卷 556-571页

作者：钟将高晋鹏黄敬旺杨钰铭重庆大学计算机学院重庆401331

多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新... 详细信息

多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新闻的真实性往往基于可靠的证据和事实,现有方法仅依赖新闻本身的图像和文本难以判断其真假。鉴于此,本研究提出了一种基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测模型。针对新闻缺乏事实依据的问题,该模型引入证据文本并设计了一种证据增强方法,该方法通过证据文本筛选网络,剔除证据文本中的冗余信息,并利用自注意力模块实现新闻文本的证据增强。同时,为了增强图像语义信息,该模型先从图像块中提取局部特征,再通过双向GRU图像语义增强网络,捕获图像序列特征的上下文关系,并利用自注意力模块将图像中嵌入的文字作为新闻背景信息融入图像特征。最后,针对局部语义信息交互问题,该模型使用交叉注意力模块,学习证据增强后的文本特征和语义增强后的图像特征之间的互补信息,增强细粒度的局部语义交互,实现多模态虚假新闻的精确检测。在Weibo数据集与MR2中英文数据集上的实验结果表明,本文提出的模型性能优于基线方法,在各数据集的准确率上分别提高了0.8%、2.4%、4.9%。此外,在IKCEST第五届“一带一路”国际大数据竞赛中,使用该模型指定的方案从全球3809个方案中取得第一的成绩,证实了该方案的有效性。

关键词：多模态虚假新闻检测证据增强局部语义交互证据文本筛选图像语义增强

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基于访存图案变形的CGRA存储划分优化

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1003-1016页

作者：潘德财牟迪尚家兴刘大江重庆大学计算机学院重庆401331

由于兼具高灵活性和高能效的特征,粗粒度可重构阵列(coarse-grained reconfigurable array,CGRA)是一种具有潜力的领域定制加速器架构.为了利用多bank存储器的访问并行性,通常会在CGRA中引入存储器划分.然而,在CGRA上进行存储划分工作... 详细信息

由于兼具高灵活性和高能效的特征,粗粒度可重构阵列(coarse-grained reconfigurable array,CGRA)是一种具有潜力的领域定制加速器架构.为了利用多bank存储器的访问并行性,通常会在CGRA中引入存储器划分.然而,在CGRA上进行存储划分工作要么以昂贵的寻址开销为代价实现最佳分区解决方案,要么以更多的存储bank消耗为代价来减少面积和功耗开销.为此,提出了一种通过访存图案变形来实现面向CGRA的存储划分方法.通过对包含多维数组的应用进行存储划分和算子调度协同优化,形成了存储划分友好的访存图案,从而可以用全“1”超平面对其进行存储划分,进而优化了划分结果并减少了访存地址计算开销.基于全“1”超平面的划分策略,还提出了一种可精简地址生成单元的高能效CGRA架构.实验结果表明,与最先进的方法相比,该方法可以实现1.25倍的能效提升.

关键词：粗粒度可重构阵列存储划分软硬件联合设计算子调度访存图案

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基于神经隐式场的模糊多视图三维重建

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 606-611页

作者：徐紫慧王逸群重庆大学计算机学院重庆400000

基于神经隐式表面的重建方法因其能高保真地重建场景而受到广泛关注。然而,这些研究主要集中在理想输入的重建上,对于模糊输入重建效果并不理想。为了解决以上问题,提出了Deblur-NeuS,一种基于神经隐式场的模糊多视图三维重建方法。通... 详细信息

基于神经隐式表面的重建方法因其能高保真地重建场景而受到广泛关注。然而,这些研究主要集中在理想输入的重建上,对于模糊输入重建效果并不理想。为了解决以上问题,提出了Deblur-NeuS,一种基于神经隐式场的模糊多视图三维重建方法。通过引入模糊核预测模块和隐式位移场来模拟模糊过程以重建模糊视图和表面,并为模糊表面增加模糊点云监督,优化隐式表面的学习。在测试阶段移除模糊核模块与隐式位移场,即可直接提取更清晰的几何表面。在模糊数据集上的实验结果显示,重建的表面质量以及图像渲染的质量都得到了显著提升。该方法增强了网络对模糊输入的鲁棒性,能从运动模糊图像中恢复几何表面细节。

关键词：神经隐式表面模糊多视图三维重建

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基于“三链融合”的创新实践型人才培养体系探索——以计算机专业为例

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实验室研究与探索 2025年第2期44卷 139-146页

作者：袁金凤重庆大学计算机学院重庆400044

以提升学生创新实践能力和解决复杂工程问题能力为目标,基于“教育链-创新链-产业链”三链深度融合机制,聚焦教育实践体系的顶层设计,重构“3-4-4-3”人才培养体系和“基础-综合-专业”三层次能力课程体系,实施卓越工程师人才培养。同时... 详细信息

以提升学生创新实践能力和解决复杂工程问题能力为目标,基于“教育链-创新链-产业链”三链深度融合机制,聚焦教育实践体系的顶层设计,重构“3-4-4-3”人才培养体系和“基础-综合-专业”三层次能力课程体系,实施卓越工程师人才培养。同时,构建“产学研一体”实践体系,提出“多边化”师资能力提升机制,打造“多元协同”创新实践中心,优化效果评价体系,从各个维度打造多级有效衔接、全过程融合实施的创新实践教育生态体系。实践证明,改革取得了良好成效,人才培养质量明显提升,创新实践体系建设和具体实施效果可供其之学校借鉴。

关键词：新质生产力人才培养校企合作创新实践

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基于目标扰动的本地化差分隐私矩阵分解推荐算法

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计算机学报 2025年第2期48卷 451-462页

作者：王永罗陈红邓江洲高明星重庆邮电大学经济管理学院重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训... 详细信息

推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训练。由于推荐服务器不是完全可信的,向服务器共享用户数据会对用户隐私构成极大的威胁。如何构建一个在保护用户隐私的同时,还能确保推荐质量和准确性的系统,成为了一个热门的研究话题。本地化差分隐私是一种分布式的隐私保护机制,它从中心化差分隐私中发展而来,旨在解决服务器不可信场景下的数据的安全收集和分析。这种框架通过精确的数学证明来确保隐私保护的强度。目前,已经有研究工作将本地化差分隐私引入推荐系统,目的是在推荐效果可接受的情况下,确保用户隐私数据的安全。然而,这些研究还面临一些挑战。首先,隐私保护的范围有限。目前的方法大多只关注显式数据的具体数值,认为这是用户的隐私信息。事实上,攻击者可以通过检查数据是否包含在数据集中,来推测用户的隐私信息。其次,推荐质量较低。本地化差分隐私通过引入扰动来保护用户隐私,但这种方法会导致扰动幅度过大和误差累积,进而影响推荐质量。在推荐服务器不可信场景下,本文提出一种基于本地化差分隐私的矩阵分解推荐算法。首先,该算法将评分数值和评分存在性同时作为隐私保护的对象,为用户提供全面的隐私保护。其次,本算法采用目标扰动方法,添加的噪声量不会随着迭代次数增加而增加,有效避免模型训练过程中噪声累积的问题,保证模型训练的有效性。最后,针对分布式场景下多轮迭代导致的中间参数泄露问题,以无放回方式将采样的模型梯度元素发送给推荐服务器,用于模型训练。本文从理论上证明了所提算法满足本地化差分隐私。对所提算法的效用分析证明本文算法在保证有效的推荐质量的同时,能够实现对用户隐私数据的保护。实验结果表明本文算法极大地提高了隐私保护推荐算法的性能,本文算法在公开数据集上的误差下降幅度平均可达18%,在推荐领域数据隐私保护中展现出良好的应用价值。

关键词：矩阵分解本地化差分隐私目标扰动推荐算法隐私保护

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面向人脸超分辨率的全局结构感知与局部增强网络

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 222-232页

作者：谭暑秋凌志豪潘嘉豪刘亚辉重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对人脸超分辨率在基于先验引导的背景下对精确的人脸关键点检测和面部对齐的依赖,这一依赖对方法的泛化性和实用性带来了一定限制。为了克服这一问题,提出了一种全局结构感知与局部增强网络。该方法通过双路径网络结构和特征融合,实... 详细信息

针对人脸超分辨率在基于先验引导的背景下对精确的人脸关键点检测和面部对齐的依赖,这一依赖对方法的泛化性和实用性带来了一定限制。为了克服这一问题,提出了一种全局结构感知与局部增强网络。该方法通过双路径网络结构和特征融合,实现了全局人脸表示和局部细节表示的有效结合。全局特征路径基于多尺度残差学习和注意力机制对整体人脸结构进行建模,局部增强路径使用估计的人脸解析图来提高重建质量,并减少网络对人脸先验的依赖。自适应特征融合单元能够生成清晰且细节丰富的人脸图像。在CelebA和Helen数据集上的实验评估显示,所提出的网络在人脸超分辨率结果上优于其他先进方法。

关键词：人脸超分辨率面部幻觉面部先验注意力机制

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基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的铝电解电流效率预测模型

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控制理论与应用 2025年第3期42卷 579-589页

作者：方小燕姚立忠罗海军张玉泽易军重庆科技大学电子与电气工程学院重庆401331 重庆师范大学物理与电子工程学院重庆401331 重庆国家应用数学中心重庆401331 重庆科技大学计算机科学与工程学院重庆401331

针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无... 详细信息

针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性.

关键词：铝电解自适应建模双层无迹卡尔曼滤波人工神经网络电流效率

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跨粒度子图对比学习与注意力融合的药物—基因关系预测

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太原理工大学学报 2025年第1期56卷 127-136页

作者：胡冬冬彭杨谭暑秋朱小飞重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆

【目的】阐明药物和基因之间的相互联系是药物开发中的一个重要课题。目前,基于随机游走算法的图神经网络方法在解决药物与基因交互关系识别上已经取得了不错的效果,但是当前的方法,单一子图的方法往往容易忽略掉全局图的信息,不能够很... 详细信息

【目的】阐明药物和基因之间的相互联系是药物开发中的一个重要课题。目前,基于随机游走算法的图神经网络方法在解决药物与基因交互关系识别上已经取得了不错的效果,但是当前的方法,单一子图的方法往往容易忽略掉全局图的信息,不能够很好地聚合节点的信息,同时,药物和基因的节点表示采用简单的融合方式,不能够有效地利用节点表示的信息,用于交互关系的分类。针对上述问题提出了跨粒度对比学习与注意力融合的药物-基因交互关系预测方法。【方法】一方面采用跨粒度的对比学习方法,得到远距离和近距离的节点信息,同时采用对比学习的结构增加对药物和基因节点的区分。另一方面利用注意力融合机制,充分挖掘节点中隐含的信息,将远近距离信息进行注意力融合。【结果】在2个真实数据集上的实验结果表明该模型比基线模型具有更好的分类效果。

关键词：对比学习图表示学习关系图神经网络注意力机制基因-药物关系预测

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基于高质量语义和双向注意力机制的潜在高价值专利识别研究

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数据分析与知识发现 2025年第3期9卷 56-68页

作者：窦路遥周志刚申婧冯宇苗均重山西财经大学信息学院太原030006 重庆大学经济与工商管理学院重庆400030 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

【目的】解决潜在高价值专利识别过程中序列建模的长距离依赖问题以及序列特征的关键信息获取问题,提升潜在高价值专利识别精准度和可解释性。【方法】提出一种基于预训练模型XLNet和双向注意力机制的潜在高价值专利识别模型XLBBC,通过X... 详细信息

【目的】解决潜在高价值专利识别过程中序列建模的长距离依赖问题以及序列特征的关键信息获取问题,提升潜在高价值专利识别精准度和可解释性。【方法】提出一种基于预训练模型XLNet和双向注意力机制的潜在高价值专利识别模型XLBBC,通过XLNet模型进行专利文本表示和高质量语义获取,再利用BiGRU网络获取全局文本序列信息,随后嵌入BiAttention层使模型集中注意力于输入序列的不同部分,联合CNN层捕捉专利文本中的关键短语和特定模式。在非晶合金、工业机器人、钙钛矿太阳能电池和基因芯片等领域的混合专利数据集展开实证研究。【结果】XLBBC模型在一定数据规模(40000条专利数据)时具备高准确性(0.89)和一致性(0.65)的双重优势;模型的预测准确率达到42%左右,较既有研究模型的准确率提升约9%。【局限】未考虑标准必要专利与高价值专利的关联关系和融合机制,算法效率和可扩展性仍需进一步优化。【结论】XLBBC模型在处理复杂文本数据时更具优势;XLNet模型在全局语义理解上具备优越性;当注意力层处于XLNet-BiGRU层和CNN层之间时,会取得更好的模型效果。

关键词：高质量语义双向注意力机制 XLNet 双向门控循环单元卷积神经网络高价值专利

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不均衡少标签样本下基于语义自动编码网络的高光谱图像分类

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红外技术 2025年第4期47卷 429-436页

作者：孙宝刚何国斌重庆人文科技学院计算机工程学院重庆合川401524 西南大学计算机与信息科学学院重庆北碚400715

为了提升不均衡少标签样本下高光谱图像分类性能,本文提出了一种改进的语义自动编码网络,该网络首先将高光谱的类别标签信息引入到语义自编码网络模型中,通过将不同数据集的原始数据及标签信息分别映射至同一特征空间以建立已知类别和... 详细信息

为了提升不均衡少标签样本下高光谱图像分类性能,本文提出了一种改进的语义自动编码网络,该网络首先将高光谱的类别标签信息引入到语义自编码网络模型中,通过将不同数据集的原始数据及标签信息分别映射至同一特征空间以建立已知类别和未知类别的关联,然后将该对应关系应用于未知数据集进行标签推理,并构建基于图正则化项的目标函数以保存数据集中特征流形结构,最后采用交替方向乘子法将全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题,最终获得全局最优解。实验选取3个具有不同的光谱维度、光谱带数量和土地覆盖类型的高光谱数据集进行处理,可以满足实验数据的多样性。结果表明,本文所提方法的分类结果具有较高的分类精度,其分类结果与基准结果比较相近,适合工程上对非均衡高光谱图像数据分类。

关键词：高光谱图像地物分类深度学习语义自动编码网络语义关联特征映射

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