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噪声鲁棒的蒙古语语音数据增广模型结构
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作者 马志强 孙佳琦 +1 位作者 李晋益 王嘉泰 《中文信息学报》 北大核心 2025年第8期82-89,共8页
蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背... 蒙古语语料库中语音多样性匮乏,虽然花费人力和经费收集数据在一定程度上能够增加语音的数量,但整个过程需要耗费大量的时间。数据增广能够解决这种数据匮乏问题,但数据增广模型的训练数据包含的环境噪声无法控制,导致增广语音中存在背景噪声。该文提出一种TTS和语音增强相结合的语音数据增广方法,以语音的频谱图为基础,从频域和时域两个维度进行语音增强。通过多组实验证明,蒙古语增广语音的合格率达到70%,增广语音的CBAK和COVL分别下降了0.66和0.81,WER和SER下降了2.75%和2.05%。 展开更多
关键词 语音增强 数据增广 噪声鲁棒性 蒙古语
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面向区块链数据共享的访问控制研究综述 被引量:2
2
作者 冯鑫昊 李雷孝 +2 位作者 刘东江 杜金泽 林浩 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期1981-2000,共20页
随着数字化时代的到来,数据共享在推动社会经济发展和技术进步方面发挥着重要作用。如何在保障数据安全和隐私的前提下,有效地对数据共享过程进行访问控制,是一个亟待解决的问题。介绍了现有区块链项目中访问控制技术的应用情况。对区... 随着数字化时代的到来,数据共享在推动社会经济发展和技术进步方面发挥着重要作用。如何在保障数据安全和隐私的前提下,有效地对数据共享过程进行访问控制,是一个亟待解决的问题。介绍了现有区块链项目中访问控制技术的应用情况。对区块链数据共享的访问控制研究问题进行了形式化定义。将数据共享过程划分为准备阶段、数据上传阶段、授权与访问阶段,在这三个阶段系统整理了区块链数据共享访问控制技术的研究现状并总结了相关技术的优点和局限性,其中着重分析了数据上传阶段中区块链访问控制的属性加密、可搜索加密、同态加密和代理重加密技术。总结了现有区块链数据共享访问控制研究中存在的不足,包括访问控制策略动态性不足、法律条款转化为策略困难、智能合约安全性欠佳、加密算法不够轻量级以及数据分级粒度较粗等问题,并从基于大语言模型的动态策略生成、利用自然语言处理技术实现法律策略自动转化、建立智能合约安全规范标准、开发轻量级加密算法,以及借助机器学习技术实现数据自动分级五个方面提出了展望。 展开更多
关键词 区块链 智能合约 数据共享 访问控制
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基于注意力的蒙古语说话人特征提取方法
3
作者 朱方圆 马志强 +2 位作者 刘志强 宝财吉拉呼 王洪彬 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期66-75,共10页
说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低,使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息,导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法,该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制,增加记忆模块存放... 说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低,使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息,导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法,该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制,增加记忆模块存放说话人特征,采用注意力机制计算记忆模块中说话人特征与当前语音说话人特征的相似权重矩阵,通过权重矩阵重新组合成说话人特征s-vector,进而提高说话人特征之间的区分性。在IMUT-MCT数据集上,进行说话人特征提取方法的消融实验、对比实验和模型自适应实验。实验结果表明,对比不同说话人特征s-vector、i-vector与d-vector,s-vector比其他两种方法的SER和WER分别降低4.96%和1.08%;在不同的蒙古语声学模型上进行比较,该文提出的方法相对于基线均有性能提升。 展开更多
关键词 说话人特征提取 注意力机制 说话人自适应 语音识别
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面向Transformer模型的蒙古语语音识别词特征编码方法
4
作者 张晓旭 马志强 +1 位作者 刘志强 宝财吉拉呼 《中文信息学报》 北大核心 2025年第8期90-98,共9页
针对Transformer模型在蒙古语语音识别任务中无法学习到带有控制符的蒙古语词和语音之间的对应关系,造成模型对蒙古语的不适应问题。为解决这个问题,该文提出一种面向Transformer模型的蒙古语词编码方法,使用蒙古语字母特征与词特征进... 针对Transformer模型在蒙古语语音识别任务中无法学习到带有控制符的蒙古语词和语音之间的对应关系,造成模型对蒙古语的不适应问题。为解决这个问题,该文提出一种面向Transformer模型的蒙古语词编码方法,使用蒙古语字母特征与词特征进行混合编码,通过结合蒙古语字母信息使Transformer模型能够区分带有控制符的蒙古语词,学习到蒙古语词与语音之间的对应关系。在IMUT-MC数据集上,构建Transformer模型并进行了词特征编码方法的消融实验和对比实验。消融实验结果表明,词特征编码方法在HWER、WER、SER上分别降低了23.4%、6.9%和2.6%;对比实验结果表明,词特征编码方法领先于所有方法,HWER和WER分别达到11.8%和19.8%。 展开更多
关键词 蒙古语语音识别 TRANSFORMER 注意力机制 词编码
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数据交易中智能合约漏洞检测研究综述 被引量:1
5
作者 李雯洁 李雷孝 +2 位作者 刘东江 杜金泽 林浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期1-24,共24页
基于智能合约的数据交易有效克服了传统交易中的中心化、单点故障以及交易不透明等问题,显著提升了交易效率。然而,贯穿交易全程的智能合约由于其核心地位也面临着许多潜在威胁。概述了数据交易流程及合约漏洞现有的检测方法,接着按照... 基于智能合约的数据交易有效克服了传统交易中的中心化、单点故障以及交易不透明等问题,显著提升了交易效率。然而,贯穿交易全程的智能合约由于其核心地位也面临着许多潜在威胁。概述了数据交易流程及合约漏洞现有的检测方法,接着按照数据交易中数据拥有者、数据请求者以及数据交易平台三个实体的交互关系对合约的漏洞重新分类;依据工具的作用,将工具分为智能合约漏洞检测工具和智能合约漏洞修复工具并从语言支持、平台兼容以及工具性能三方面对工具进行了对比分析。最后,总结了目前数据交易中智能合约面临的问题并对未来的研究方向提出展望。 展开更多
关键词 数据交易 智能合约安全 漏洞检测 漏洞修复
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基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法
6
作者 李英健 王永生 +1 位作者 刘晓君 任渊 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期696-703,共8页
实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动... 实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动量。为实现精准高效的负载数据预测,提出了一种基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法。首先,运用改进经验小波变换对负载数据做时频域变换,降低噪声干扰并得到有效分解后的模态特征;为了提高模型处理尖峰和非周期性特征的能力,利用金融技术指标设计适合负载数据特性的关键性能因子;然后,将模态特征和关键性能因子与原始序列进行特征重构,构建图学习层;最后,利用图注意力网络动态捕获负载序列和特征之间的关系,并通过双向长短期记忆网络关注时间依赖信息。使用亚马逊和阿里云等负载数据集进行实验验证,结果表明,在4个数据集上,RMSE相比最优对比模型分别降低了13.44%,36.90%,7.41%和14.93%。 展开更多
关键词 云平台 负载预测 经验小波变换 金融技术指标 图注意力网络 双向长短期记忆网络
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结合噪声数据增强的蒙汉伪平行语料库的构造
7
作者 田永红 章钧津 宋哲煜 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第4期751-760,共10页
神经机器翻译作为机器翻译的主流方法在一般翻译任务中取得了较好的表现。然而其翻译质量依赖于大规模平行语料库,对于低资源语言,语料不足成为其发展面临的重要挑战。数据增强技术的出现能够有效解决数据稀缺问题,因此,通过将噪声数据... 神经机器翻译作为机器翻译的主流方法在一般翻译任务中取得了较好的表现。然而其翻译质量依赖于大规模平行语料库,对于低资源语言,语料不足成为其发展面临的重要挑战。数据增强技术的出现能够有效解决数据稀缺问题,因此,通过将噪声数据引入反向翻译的方法进行数据增强构造伪平行语料库。首先对文本进行语料预处理,其次进行反向翻译和结合噪声数据后的反向翻译,再次进行文本相似度匹配,最后将反向翻译技术与结合噪声数据后的反向翻译技术进行对比。在实验数据集上的实验结果表明,结合噪声数据后的反向翻译技术有效提升了低资源机器翻译的表现,其翻译结果在BLEU指标上较仅使用反向翻译技术的提升了1.10%,较未使用反向翻译技术的提升了1.96%。 展开更多
关键词 数据增强 噪声数据 文本相似度匹配 语料预处理
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低资源场景下的汉语—传统蒙古语跨语言摘要方法研究
8
作者 班琪 云静 邓磊 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期931-939,共9页
跨语言摘要任务旨在给定一种语言的源文档(如中文)生成目标语言(如传统蒙古文)的摘要。传统的多任务框架通常采用序列到序列的网络,应用多个专用于各特定任务的解码器。然而,在将文档从一种语言提炼为另一种具有不同形态和结构特性语言... 跨语言摘要任务旨在给定一种语言的源文档(如中文)生成目标语言(如传统蒙古文)的摘要。传统的多任务框架通常采用序列到序列的网络,应用多个专用于各特定任务的解码器。然而,在将文档从一种语言提炼为另一种具有不同形态和结构特性语言的摘要时,多任务框架无法有效捕捉和理解2种语言之间的关系和差异。特别是对于传统蒙古语,其形态变化繁杂、构词形式多样的特点,使得低资源下语言特征的学习和处理变得更加困难。为了解决这一问题,提出一种在多任务框架中引入一致性学习的跨语言摘要模型。通过计算源语言摘要和生成的目标语言摘要之间概率分布差异的距离度量进行一致性建模,在交叉熵损失和一致性损失的约束下优化跨语言摘要模型。此外,构建了一个中—蒙跨语言摘要数据集,在此数据集上获得了有竞争力的ROUGE分数,表明了所提模型在资源匮乏情况下的有效性。 展开更多
关键词 中—蒙跨语言摘要 一致性学习 低资源
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基于区块链的数据共享激励机制研究综述
9
作者 敖日格乐 李雷孝 杜金泽 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期78-98,共21页
在区块链数据共享中,激励机制可以解决用户不愿参与共享的问题,是促进数据要素流通,提升数据共享效率的重要机制之一。因此,系统地梳理了当前基于区块链的数据共享激励机制相关研究。对区块链技术和区块链数据共享一般模型进行了介绍。... 在区块链数据共享中,激励机制可以解决用户不愿参与共享的问题,是促进数据要素流通,提升数据共享效率的重要机制之一。因此,系统地梳理了当前基于区块链的数据共享激励机制相关研究。对区块链技术和区块链数据共享一般模型进行了介绍。从激励类型出发,综述了收益激励、声誉激励、“收益+声誉”激励、权利激励等不同激励类型如何解决用户不愿共享的问题。从激励机制实现方法的角度,分析了Stackelberg博弈、Shapley值、演化博弈、契约理论、拍卖理论等不同方法在数据共享过程中实现用户激励的方式、优点和不足;探讨了现有激励机制相关研究面临的挑战和未来的研究方向。 展开更多
关键词 区块链 数据共享 激励机制
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区块链在数据完整性保护领域的研究与应用进展 被引量:26
10
作者 高昊昱 李雷孝 +3 位作者 林浩 李杰 邓丹 李少旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期745-755,共11页
数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述... 数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述了区块链技术背景与数据保护的核心要求;其次,按照区块链类型将现有区块链数据完整性保护成果进行分类和介绍,并对各成果的优势与不足结合数据完整性保护进行总结;然后,将现有数据完整性保护技术分类并与区块链数据完整性保护技术进行比较,分析传统数据完整性保护技术的不足与区块链数据完整性保护技术的优势;最后,总结区块链数据完整性保护技术的不足之处,并给出解决思路。 展开更多
关键词 区块链 数据安全 完整性保护 防篡改 去中心化
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时空图神经网络在交通流预测研究中的构建与应用综述 被引量:11
11
作者 汪维泰 王晓强 +2 位作者 李雷孝 陶乙豪 林浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期31-45,共15页
交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为... 交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为了应用于交通流量预测领域,提出了时空图神经网络,其能够捕捉空间和时间相关性,相较之前的预测模型有显著进步。对近年来使用时空图神经网络进行交通流量预测的模型进行分析,概述和比较了多种邻接阵的构造方式,然后从空间相关性和时间相关性的角度列举了构建交通流预测模型的常用组件,并对不同的时空融合方式进行了分类和对比;在应用方面,根据时间尺度的不同将时空图神经网络模型分为长期预测、短期预测与兼顾长短期的预测三类,分析了各自的目标与要求,并列举比较了近年来较为突出的新模型。最后,讨论了现有研究的局限性,对相关模型的未来研究做出展望。 展开更多
关键词 智能交通 交通流量预测 时间序列预测 深度学习 图神经网络
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多模态数据融合研究综述 被引量:25
12
作者 张虎成 李雷孝 刘东江 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2501-2520,共20页
尽管深度学习强大的学习能力已经在单一模态应用领域取得了优异成果,但研究发现单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了突破在单一模态上特征表示的阻碍,更大化利用多种模态所蕴含的价值,学者们开始提出利用多模态融... 尽管深度学习强大的学习能力已经在单一模态应用领域取得了优异成果,但研究发现单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了突破在单一模态上特征表示的阻碍,更大化利用多种模态所蕴含的价值,学者们开始提出利用多模态融合的方式去提高模型学习性能。多模态融合技术是让机器在文本、语音、图像和视频中利用模态之间的相关性和互补性融合成更好的特征表示,为模型训练提供基础。目前多模态融合的研究仍处在发展初期阶段,从近几年多模态融合的热门研究领域为出发点,阐述多模态融合方法和融合过程中的多模态对齐技术。重点分析多模态融合方法中的联合融合方法、协同融合方法、编码器融合方法和分裂融合方法在多模态融合中的应用情况与优缺点,阐述在融合过程中的多模态对齐的问题,包括显式对齐和隐式对齐以及应用情况与优缺点。阐述近几年多模态融合领域中热门数据集在不同领域的应用。阐述多模态融合所面临的挑战以及研究展望,以进一步推动多模态融合的发展与应用。 展开更多
关键词 深度学习 多模态融合 模态对齐 多模态应用
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跨链技术发展与应用研究进展 被引量:5
13
作者 李光柱 李雷孝 高昊昱 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期32-45,共14页
随着区块链技术的不断发展与创新,诞生了许多结构各异的底层技术平台。这些平台之间由于区块链的相互独立性形成了各自的价值体系,妨碍了资产流通和价值转移,“价值孤岛”现象逐渐显现。跨链技术的引入打破单一区块链的孤立性,建立区块... 随着区块链技术的不断发展与创新,诞生了许多结构各异的底层技术平台。这些平台之间由于区块链的相互独立性形成了各自的价值体系,妨碍了资产流通和价值转移,“价值孤岛”现象逐渐显现。跨链技术的引入打破单一区块链的孤立性,建立区块链之间的协作共享价值网络,成为区块链整体向外拓展的桥梁纽带,为提升区块链的互操作性和可扩展性提供技术解决方案。在综述已有研究成果的基础上,阐述了跨链技术的背景、意义及研究现状;根据实现原理的不同,将跨链机制概括为外部验证、原生验证、本地验证三类并具体分析;结合国内外发展趋势选取采用不同跨链机制的跨链桥应用项目进行介绍,并对现有跨链技术和跨链桥项目进行分析与比较。总结当前跨链技术所面临的挑战,并对未来跨链技术的发展进行展望。 展开更多
关键词 区块链 跨链技术 外部验证 原生验证 本地验证 跨链桥
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工业互联网安全知识图谱构建研究综述 被引量:4
14
作者 常钰 王钢 +2 位作者 朱鹏 孔令飞 何京恒 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第2期279-300,共22页
工业互联网安全知识图谱能够在丰富安全概念语义关系、提高安全知识库质量和增强安全态势可视化分析能力等方面发挥重要作用,已经成为认知、溯源和防护针对新能源工业控制系统攻击的关键。但是,与通用领域知识图谱构建相比,工业互联网... 工业互联网安全知识图谱能够在丰富安全概念语义关系、提高安全知识库质量和增强安全态势可视化分析能力等方面发挥重要作用,已经成为认知、溯源和防护针对新能源工业控制系统攻击的关键。但是,与通用领域知识图谱构建相比,工业互联网安全知识图谱构建的各个环节仍然存在许多问题,影响了其实际应用效果。介绍了工业互联网安全知识图谱的概念、意义和其与通用知识图谱的区别;概括了工业互联网安全知识图谱本体构建的相关工作及其作用;重点研究了在工业互联网安全背景下,构建知识图谱的三个关键环节,即命名实体识别、关系抽取和共指消解的相关工作。对于每个环节,详细报告了该环节在领域背景下的发展历史和研究现状,深入分析了该环节面临的领域特有挑战,如非连续实体识别问题、候选词提取问题和缺乏领域高质量数据集等,并针对特有挑战展望了该环节未来的研究方向,为进一步提升工业互联网安全知识图谱的质量和实用性,从而更有效地应对新兴威胁和攻击提供借鉴和启示。 展开更多
关键词 工业互联网安全 知识图谱 命名实体识别 关系抽取 共指消解
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区块链在域名系统安全中的应用进展综述 被引量:2
15
作者 姬婕 岳鹏飞 +3 位作者 李雷孝 杜金泽 林浩 高昊昱 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期73-88,共16页
域名系统(domain name system,DNS)作为互联网的核心架构之一,面临可信度不足、安全保护薄弱等问题,而区块链通过多点同步、共享、复制数据提供了一种多中心或去中心,以及难以篡改的数据存储机制,已经成为提高DNS可信度和安全性的重要... 域名系统(domain name system,DNS)作为互联网的核心架构之一,面临可信度不足、安全保护薄弱等问题,而区块链通过多点同步、共享、复制数据提供了一种多中心或去中心,以及难以篡改的数据存储机制,已经成为提高DNS可信度和安全性的重要解决方案。然而,当前缺乏对区块链DNS相关文献的全面调研,亟需对相关研究进行综述,以推动区块链在DNS这一互联网的核心架构中的应用,进而提升互联网架构整体安全性。从协议和架构两个角度分析DNS现存的主要安全问题,将DNS威胁划分为重定向流量攻击和拒绝服务攻击;分析了主流防护措施的局限性,梳理了区块链在DNS中的相关研究,概述系统工作流程,从系统复杂度和安全性方面评价了当前方案;提出构建成熟可靠的区块链DNS需要解决的几个关键问题并给出未来研究方向。 展开更多
关键词 域名系统(DNS) 区块链 分布式拒绝服务攻击 缓存中毒 网络空间安全
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基于大型语言模型的检索增强生成综述 被引量:7
16
作者 刘雪颖 云静 +2 位作者 李博 史晓国 张钰莹 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期1-25,共25页
最近,智能体代理能在复杂任务中提供高效的解决方案,在工业界备受关注。作为智能体代理的常见范式之一,检索增强生成(retrieval-augmented generation,RAG)旨在结合信息检索和内容生成技术增强生成响应质量,已逐步成为研究的重点。在对... 最近,智能体代理能在复杂任务中提供高效的解决方案,在工业界备受关注。作为智能体代理的常见范式之一,检索增强生成(retrieval-augmented generation,RAG)旨在结合信息检索和内容生成技术增强生成响应质量,已逐步成为研究的重点。在对国内外检索增强生成方法研究的基础上,阐述了RAG的基本概念及工作流程,归纳了技术现状,分析了现有RAG技术的优缺点,梳理了现有评估指标、数据集和基准。最后探讨了RAG技术在未来应用场景下所面临的挑战,并展望了其未来发展方向。 展开更多
关键词 大语言模型 检索增强生成 评估基准
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融合MHSA的锂电池SOC估计
17
作者 高俊东 马志强 +3 位作者 刘广忱 宝财吉拉呼 李宏勋 刘宇龙 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期16-24,共9页
提出在长短期记忆网络(LSTM)基础上融合多头自注意力机制(LSTM-MHSA)的方法估计动力电池荷电状态(SOC),将动力电池的电流、电压和温度作为LSTM模型输入,通过带有记忆功能的门控单元选择和遗忘历史数据特征;LSTM处理长序列数据会将所有... 提出在长短期记忆网络(LSTM)基础上融合多头自注意力机制(LSTM-MHSA)的方法估计动力电池荷电状态(SOC),将动力电池的电流、电压和温度作为LSTM模型输入,通过带有记忆功能的门控单元选择和遗忘历史数据特征;LSTM处理长序列数据会将所有数据特征同等对待,不能对SOC影响较大的数据特征有效表示,MHSA单元根据数据特性确定特征关注的焦点,提升模型在时序数据中全局和局部的特征提取能力,改进LSTM在对历史数据特征关注度不足和提高模型估计精度;最后在公开数据集上通过对比和泛化实验。结果显示该方法在平均绝对误差上减少0.007,验证在复杂非线性关系的影响下该方法能有效表示长序列数据特征,进而提高SOC估计的精度。 展开更多
关键词 锂电池 电动汽车 电池储能 长短期记忆网络 荷电状态
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基于改进YOLOv7的微生物细胞识别算法 被引量:1
18
作者 吕彦朋 赵颖彤 +1 位作者 苏晓明 刘占英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期47-54,共8页
针对传统及人工方法识别多种类、大量微生物细胞存在耗时长、准确率低等问题,文中提出一种改进YOLOv7的微生物细胞识别算法YOLOv7-PN。通过引入改进的路径聚合网络(PANet)提取和融合不同尺度的特征,以捕捉细胞图像中的多尺度信息,从而... 针对传统及人工方法识别多种类、大量微生物细胞存在耗时长、准确率低等问题,文中提出一种改进YOLOv7的微生物细胞识别算法YOLOv7-PN。通过引入改进的路径聚合网络(PANet)提取和融合不同尺度的特征,以捕捉细胞图像中的多尺度信息,从而提高细胞的检测精度和鲁棒性;在骨干网络添加注意力模块(NAM),能够自适应地学习每个通道的权重,提高细胞的特征表示能力;将传统的IoU边界框损失函数替换为DIoU_Loss,以考虑边界框之间的距离和重叠程度,能够更准确地衡量检测框的精度,从而提高细胞的定位准确性。实验结果表明,使用BCCD数据集进行评估时,文中算法在微生物细胞识别任务中取得了显著的提升,与基准算法YOLOv7相比,YOLOv7-PN的Precision值提高了1.46%、F_(1)值提高了2.61%、Accuracy值提高了0.86%。实验结果验证了该算法的有效性和性能优势,为微生物学研究和医学诊断等领域的微生物细胞分析提供了有力支持。 展开更多
关键词 微生物细胞 YOLOv7 YOLOv7-PN PANet NAM DIoU_Loss
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步态识别研究综述 被引量:2
19
作者 史晓国 云静 +1 位作者 张钰莹 刘雪颖 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期65-87,共23页
步态识别是一种生物识别技术,通过摄像头对人的行走方式分析来进行身份识别,具有远距离、难以欺骗和在低分辨率下也可以工作的优点。近年来,随着深度学习技术的迅速发展,步态识别技术在与深度学习技术的融合中得到了显著的发展,特别是... 步态识别是一种生物识别技术,通过摄像头对人的行走方式分析来进行身份识别,具有远距离、难以欺骗和在低分辨率下也可以工作的优点。近年来,随着深度学习技术的迅速发展,步态识别技术在与深度学习技术的融合中得到了显著的发展,特别是卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和生成对抗网络在步态识别中的应用大大提高了步态识别的效率与准确率。综述了步态识别技术的发展,包括步态识别的独特特征、发展历史以及近年来的研究文献。列出了不同的数据集并对其特点进行了讨论,提出了一种对步态识别技术的分类方法,包括基于身体表征和基于模板的方法。探讨了步态识别在一些场景中的应用以及存在的一些问题,包括容易丢失时间和细粒度的空间信息等缺陷,并对步态识别的未来发展方向进行了进一步的探讨。 展开更多
关键词 步态识别 深度学习 身体表征 步态模板
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基于区块链的联邦学习系统方案研究综述 被引量:2
20
作者 郭思昀 李雷孝 +1 位作者 杜金泽 林浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期36-53,共18页
联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型,并广泛应用于如医疗健康、智能城市等诸多领域,为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而,在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为此,以... 联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型,并广泛应用于如医疗健康、智能城市等诸多领域,为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而,在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为此,以具有去中心化、不可篡改和高透明度特点的区块链技术为联邦学习提供安全的数据交换平台,但集成后的架构仍然存在缺乏有效激励机制、计算存储成本高、缺乏恶意模型检测机制等问题。通过深入调研与探索基于区块链的联邦学习体系的潜力与挑战,从现有的不同框架与技术存在的问题入手,阐述了为提高整个系统的效率、安全性和公平性,对架构中的共识机制、隐私保护方案、网络安全措施、激励机制、安全聚合方法等方面的优化和改进;阐述了智能合约在自动化执行、贡献评估和奖励分配中的关键作用。最后,总结在客户端选择、数据异质化处理、隐私保护、奖励分配和区块链痛点等方面的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 去中心化联邦学习 区块链 隐私保护 激励机制 智能合约
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