检索结果-内蒙古大学图书馆

复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：骆凯宾晟孙更新青岛大学计算机科学技术学院

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多... 详细信息

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多尺度的社区结构，更精确地识别社区边界。实验表明，与多种现有的社区检测模型相比，MBCD模型在处理非重叠与重叠社区检测任务时展现出显著性能提升，证实了其在提升社区检测效能方面的有效性和优越性。

关键词：社区检测图卷积网络社区结构稳定性节点相似性

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基于静态分析的Python第三方库API兼容性问题检测方法

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软件学报 2025年第4期36卷 1435-1460页

作者：沈阚黄凯锋陈碧欢彭鑫复旦大学计算机科学技术学院上海200433

Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库,极大地提高了开发者的开发效率和质量.第三方库开发者通过对代码底层的封装,使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能,从而快速完成开发任务.然而,第三方库API不会保持恒定不变... 详细信息

Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库,极大地提高了开发者的开发效率和质量.第三方库开发者通过对代码底层的封装,使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能,从而快速完成开发任务.然而,第三方库API不会保持恒定不变.由于缺陷修复、代码重构、功能新增等,第三方库代码会不断更新.更新后部分API发生了不兼容的更改,从而导致上层应用运行异常终止或者产生不一致的结果.因此,Python第三方库API的兼容性问题已成为目前开源生态中亟需解决的问题之一.目前已有相关研究工作对Python第三方库API兼容性问题展开研究,但兼容性问题原因的分类覆盖不够完全,无法输出兼容性问题的细粒度原因.为此,对Python第三方库API兼容性问题的表现形式和产生原因开展了实证研究,并针对性提出了Python不兼容API的静态检测方法.首先,针对flask库和pandas库的总共6个版本对,通过收集版本更新日志、运行回归测试相结合的方法,共收集108个不兼容API对.接着,对收集到的数据开展实证研究,总结了Python第三方库API兼容性问题的表现形式和产生原因.最后,提出了一种基于静态分析技术的Python不兼容API的检测方法,输出句法层面的不兼容API问题产生原因.在4个常用Python第三方库的共计12个版本对上进行了实验评估,结果表明检测方法具有良好的有效性、泛化性、时间性能、空间性能以及易用性.

关键词： Python 静态分析第三方库 API兼容性问题版本演化

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ViTAU:基于Vision transformer和面部动作单元的面瘫识别与分析

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工程科学学报 2025年第2期47卷 351-363页

作者：高嘉蔡文浩赵俊莉段福庆青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 北京师范大学人工智能学院北京100875

面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可... 详细信息

面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可行,为诊断提供了一种更准确和客观的方式.目前的研究主要集中关注面部的整体变化,而忽略了面部细节的重要性.面部不同部位对识别结果的影响力并不相同,这些研究尚未对面部各个区域进行细致区分和分析.本项研究引入结合Vision transformer(ViT)模型和动作单元(Action unit,AU)区域检测网络的创新性方法用于面瘫的自动识别及区域分析.ViT模型通过自注意力机制精准识别是否面瘫,同时,基于AU的策略从StyleGAN2模型提取的特征图中,利用金字塔卷积神经网络分析受影响区域.这一综合方法在YouTube Facial Palsy(YFP)和经过扩展的Cohn Kanade(CK+)数据集上的实验中分别达到99.4%的面瘫识别准确率和81.36%的面瘫区域识别准确率.通过与最新方法的对比,实验结果展示了所提的自动面瘫识别方法的有效性.

关键词： Transformer 面部动作单元多分辨率特征图生成器热力图回归

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磁共振无线充电技术:进展与展望

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 232-255页

作者：王馨语周王球周颢李向阳中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线... 详细信息

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线充电领域的研究热点,拥有更为广阔的应用前景.为此,大致回顾了磁共振无线充电技术的发展历程并对其相关背景概念进行了简要概述.对近年的磁共振无线充电技术相关研究进行了系统梳理,并基于设计动机和技术实现从反馈通信、优化调度、感知应用、安全保障4个角度出发,详细总结了对应工作的基本原理、实施方法等核心内容,为后续的研究提供了有效参考.其中,根据传输方式将反馈通信方面工作分为两大类,根据系统结构将优化调度方面工作分为两大类,根据应用场景从三大类介绍感知应用方面工作,根据保障对象将安全保障方面工作分为三大类.最后在上述工作的基础上,讨论了磁共振无线充电技术现有工作的可改进之处,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：磁共振无线充电反馈通信优化调度感知应用安全保障

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基于Sentinel-1 SAR数据的冬小麦灌溉事件识别与频次估算

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农业工程学报 2025年第5期41卷 116-125页

作者：葛冰洋于砚宁孙佑涛杨姗姗张佳华张莎青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 河北师范大学地理科学学院石家庄050024

精确识别冬小麦的灌溉事件并获取准确的灌溉频次对于合理利用水资源及精确估算灌溉用水量至关重要。站点观测记录可以提供准确的灌溉信息,但该类数据不易获取且能提供灌溉信息的观测站点较少,不能准确反映区域尺度的灌溉事件和频次信息... 详细信息

精确识别冬小麦的灌溉事件并获取准确的灌溉频次对于合理利用水资源及精确估算灌溉用水量至关重要。站点观测记录可以提供准确的灌溉信息,但该类数据不易获取且能提供灌溉信息的观测站点较少,不能准确反映区域尺度的灌溉事件和频次信息,区域尺度灌溉事件和频次的精确获取仍然具有一定的挑战性。该研究提出一种冬小麦灌溉事件识别和频次估算的方案,通过比较冬小麦分布(田块或像元)与其一定邻域范围内的Sentinel-1合成孔径雷达信号(synthetic aperture radar,SAR)垂直发射垂直接收(vertical-vertical,VV)单极化后向散射系数时间序列并结合逐日降水量时间序列识别冬小麦灌溉事件,进而估算灌溉频次。该研究使用该方案在3种不同的空间尺度(田块尺度、500 m与30 m像元尺度)分别识别山东省禹城市冬小麦的灌溉事件,利用观测的灌溉数据对3种空间尺度的灌溉事件识别结果进行验证,在灌溉事件识别精度最高的空间尺度估算灌溉频次,获取禹城市2018—2020年冬小麦灌溉频次的空间分布。结果表明,该研究提出的方法在田块尺度、500 m、30 m像元尺度识别灌溉事件的召回率分别为85.71%、78.57%、57.14%,F-score分别为70.59%、66.67%、50.00%,田块尺度应用的精度优于在500 m和30 m像元尺度应用的精度;基于田块尺度的冬小麦灌溉频次分布的“严格”的总体精度为69.75%,“宽松”的总体精度为90.24%;禹城市2018–2020年冬小麦的灌溉频次集中在1~3之间。该研究可为区域尺度的灌溉事件识别和频次估算提供可靠方法。

关键词：冬小麦灌溉 Sentinel-1 SAR 灌溉频次面向对象

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基于Transformer全局-局部特征融合的RGB-D显著性检测

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 176-182页

作者：宋梦柯王芸郑元超青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融... 详细信息

现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合,但这无法捕获远程依赖性,因此对特征整体表征能力不足。针对此问题,提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段,将两个分支特征直接融合;在高层特征提取阶段,将融合后特征送入Transformer编码器通过在所有位置同时整合多尺度和多模态的特征来进行充分的特征融合,获得全局特征依赖关系之后再送入主干网络提取全局—局部融合特征。同时提出双重注意力模块,用来增强两个分支特征的融合效果。在五个公开数据集上进行的实验表明,该网络在三个评价指标上均取得了较好的表现。

关键词： RGB-D显著性检测全局-局部特征跨模态融合多尺度 Transformer

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基于语义的小样本学习原型优化方法

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模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 132-142页

作者：刘媛媛邵明文张黎旭邵浚中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580

语义信息可为小样本学习提供丰富的先验知识,然而,现有的小样本研究只在浅层结合图像与语义,无法充分利用语义探索类别特征,从而限制模型性能.为了缓解此问题,文中提出基于语义的小样本学习原型优化方法.首先,设计逐通道级语义提示模块... 详细信息

语义信息可为小样本学习提供丰富的先验知识,然而,现有的小样本研究只在浅层结合图像与语义,无法充分利用语义探索类别特征,从而限制模型性能.为了缓解此问题,文中提出基于语义的小样本学习原型优化方法.首先,设计逐通道级语义提示模块,引导方法提取视觉特征,逐步优化类原型.然后,设计多模态边界损失,将视觉和语义维度上的类间相关性与损失函数结合,约束方法增强类原型的区分性.最后,通过两阶段微调,充分利用语义知识优化类原型,提高分类准确率.在4个基准数据集上的实验表明文中方法性能较优.

关键词：小样本学习原型优化语义知识多模态小样本学习提示学习

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基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统研究与实现

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情报科学 2025年

作者：胡智鹏刘颖王静茹北华大学计算机科学技术学院

【目的/意义】社交媒体中蕴含大量预警情报，但其杂乱无序的数据使情报挖掘具有挑战。智能技术的应用为社交媒体挖掘预警情报提供了可能。【过程/方法】本文构建一套基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统，通过多源异构数据采集、文... 详细信息

【目的/意义】社交媒体中蕴含大量预警情报，但其杂乱无序的数据使情报挖掘具有挑战。智能技术的应用为社交媒体挖掘预警情报提供了可能。【过程/方法】本文构建一套基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统，通过多源异构数据采集、文本特征建模、事件检测识别、情感计算、传播预测等技术实现对社交媒体中预警情报的智能化挖掘。【结果/结论】研究验证了所构建系统的有效性，智能技术可以赋能社交媒体预警情报的主动发现和利用，为危机事件的预警提供新途径。【创新/局限】该研究的创新之处在于将人工智能技术融入情报挖掘流程，实现了社交媒体大数据向情报资产的高效转化。目前核心算法效果仍有提升空间，可视化呈现手段有待加强。

关键词：智能技术社交媒体预警情报情报挖掘人工智能

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无线多媒体传感网络多路径可靠传输数据分配

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传感技术学报 2025年第1期38卷 185-190页

作者：陈文庆孙更新中国劳动关系学院应用技术学院北京100037 青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

传感网络多路径传输中的不同路径带宽不同,为实现最优的传感网络负载均衡,需要对其传输数据合理分配。提出针对无线多媒体传感网络的多路径可靠传输数据分配方法。通过计算无线多媒体传感网络感知范围内节点部署数量的上限与下限,对感... 详细信息

传感网络多路径传输中的不同路径带宽不同,为实现最优的传感网络负载均衡,需要对其传输数据合理分配。提出针对无线多媒体传感网络的多路径可靠传输数据分配方法。通过计算无线多媒体传感网络感知范围内节点部署数量的上限与下限,对感知范围内的节点展开部署,获取最佳节点部署结构。对无线多媒体传感器网络中SCTP耦联内的全部数据传输路径展开延迟判断,并根据延迟判断结果选择传输路径。基于负载均衡情况进行可靠数据分配,保障网络数据平稳传输。仿真结果表明:所提方法迭代100次时即可完成收敛,此时数据传输速率约为4 000 bps;流量均衡度高于75.6%;运行至80 s左右时实际队列长度已被平稳控制在35左右。实现了无线多媒体传感网络多路径高效传输,避免拥塞情况发生。

关键词：无线多媒体传感网络数据分配最佳节点部署多路径传输可靠数据传输延迟

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素阶数域上的高效格基数字签名方案

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软件学报 2025年第2期36卷 776-804页

作者：董怡帆方博越梁志闯赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 密码科学技术全国重点实验室北京100878

随着量子计算的快速发展,特别是Shor量子算法及其变体的优化进步,当前基于大整数分解和离散对数问题的经典公钥密码体制将面临颠覆性的影响.为了应对量子攻击,学界开始对后量子密码学的研究,其中基于格的后量子密码方案因其在安全、效... 详细信息

随着量子计算的快速发展,特别是Shor量子算法及其变体的优化进步,当前基于大整数分解和离散对数问题的经典公钥密码体制将面临颠覆性的影响.为了应对量子攻击,学界开始对后量子密码学的研究,其中基于格的后量子密码方案因其在安全、效率、带宽等方面的均衡表现和良好的可扩展性而成为后量子密码的主流技术路线.目前,基于格的后量子密码方案大多使用分圆环,尤其是二次幂分圆环作为底层代数结构.但分圆环中具有丰富的子域、自同构、环同态等代数结构,容易遭受针对性攻击.基于具有“高安全性、素数阶、大Galois群和惰性模数”特点的素阶数域,设计出后量子数字签名方案Dilithium-Prime,并给出推荐参数集.然而,素阶数域的一个显著缺点是无法直接使用快速数论变换(NTT)算法进行高效的多项式乘法,导致素阶数域上的密码方案性能较差.为此,设计素阶数域上的NTT算法和小多项式乘法,实现素阶数域上高效的多项式乘法.最后,为方案的关键算法设计常数时间无分支实现方法,给出方案的C语言实现,并与其他方案进行对比.实验结果表明,在同一安全等级下,与分圆环上的数字签名方案CRYSTALS-Dilithium推荐参数相比,Dilithium-Prime方案的公钥尺寸、私钥尺寸、签名尺寸分别降低1.8%、10.2%、1.8%,签名算法效率提高11.9%,密钥生成算法、验证算法所需时间分别为CRYSTALS-Dilithium方案的2.0倍和2.5倍,但不同于CRYSTALS-Dilithium,Dilithium-Prime方案具有抵抗针对分圆环的密码攻击的优越特性;与2023年韩国后量子密码算法竞赛中提出的基于素阶数域的签名方案NCC-Sign推荐参数相比,在相同的安全等级和带宽条件下,Dilithium-Prime方案的密钥生成算法、签名算法、验证算法的速度分别提升至4.2倍、35.3倍、7.2倍,实现兼顾高效性和安全性的素阶数域签名算法.

关键词：后量子密码格密码素阶数域数字签名方案快速数论变换小多项式乘法

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