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基于不确定性校准的云边协同推理框架: 1; 作者鲁飞鸿罗杨一飞 +4 位作者高士淇邰振赢周号益孙庆赟李建欣《计算机学报》北大核心 2025年第10期2487-2507,共21页; 近年来,随着深度学习的发展,预训练模型由于其出色的泛化性和鲁棒性,广泛应用在各种分类、识别决策等下游任务中。但随着预训练模型性能的不断增强,其参数规模也呈指数级增长,由此给计算资源受限的边侧设备带来了巨大挑战,使得直接部署... 展开更多; 关键词云边协同不确定性校准不确定性量化证据学习模型轻量化; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于社交事件关联的故事脉络生成方法被引量：13: 2; 作者李莹莹马帅 +3 位作者蒋浩谊刘喆胡春明李雄《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1972-1986,共15页; 推特和新浪微博等社交网络已成为报道公共事件的重要平台,它们为监控事件及其演化提供了宝贵的数据.然而,这些数据包含的非正式词语和碎片化文本使得从中提取描述性的信息具有一定的挑战.另外,从快速生成的大量微博监控事件演化也有一... 展开更多; 关键词社交网络事件演化故事脉络聚类主题模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

群智体系网络结构的自治调节:从生物调控网络结构谈起被引量：1: 3; 作者殷子樵郭炳晖 +3 位作者马双鸽米志龙孙怡帆郑志明《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第5期184-189,共6页; 群体智能作为人工智能2.0时代最突出的研究方向之一,受到了工业界和学术界研究者们的广泛关注。传统的人工智能模型倾向于使用全连通网络结构,认为全连通网络结构的人工智能模型具有更高的准确率。然而,在面对存在强干扰的复杂对抗环境... 展开更多; 关键词群体智能计算生物学复杂网络布尔网络动力系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

共振攻击:揭示跨模态模型CLIP的脆弱性: 4; 作者陈天宇周号益 +4 位作者何铭睿仉尚航闫坤周萌萌李建欣《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2597-2611,共15页; 视觉-语言跨模态领域已广泛采用预训练模型进行建模和分析.特别是OpenAI最近提出了一种称为CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)的视觉-语言对比式预训练模型.但是,CLIP使用的跨模态预训练方法可能会使不受信任的模型在不同... 展开更多; 关键词跨模态建模后门攻击对比学习预训练模型迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不确定性校准的云边协同推理框架: 1; 作者鲁飞鸿罗杨一飞高士淇邰振赢周号益孙庆赟李建欣; 机构北京市大数据科学与脑机智能高精尖中心北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学软件学院中关村实验室; 出处《计算机学报》北大核心 2025年第10期2487-2507,共21页; 基金国家自然科学基金杰出青年科学基金(62225202) 国家自然科学基金青年科学基金项目(62302023、62202029)资助。; 文摘近年来,随着深度学习的发展,预训练模型由于其出色的泛化性和鲁棒性,广泛应用在各种分类、识别决策等下游任务中。但随着预训练模型性能的不断增强,其参数规模也呈指数级增长,由此给计算资源受限的边侧设备带来了巨大挑战,使得直接部署大规模预训练模型变得不切实际。为解决这一问题,本文提出了一种基于不确定性校准的云边协同推理框架。该框架在边侧设备上部署轻量化模型,在云侧部署高性能的大参数量模型,同时边侧模型和云侧模型通过证据学习方法可获得推理信心程度评估能力。当遇到低信心程度样本时,边侧模型会自动向云侧模型发起协同推理请求,以获得更准确的预测结果。这种协同机制不仅充分利用了边侧计算的实时性和云计算的高性能优势,还通过智能决策最小化了通信开销。实验结果表明,在不增加大量云侧推理开销的情况下,我们的方法在图像分类任务中的精度平均提升了13.57%,在文本分类任务中的精度平均提升了2.92%,这为移动设备或边缘计算等资源受限环境下的智能应用提供了一种高效且可行的解决方案。; 关键词云边协同不确定性校准不确定性量化证据学习模型轻量化; Keywords cloud-edge collaboration uncertainty calibration uncertainty quantification evidential learning lightweight models; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于社交事件关联的故事脉络生成方法被引量：13: 2; 作者李莹莹马帅蒋浩谊刘喆胡春明李雄; 机构软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京大数据科学与脑机智能高精尖创新中心(北京航空航天大学) 国家计算机网络应急技术处理协调中心; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1972-1986,共15页; 基金国家自然科学基金项目(U1636210&61421003) 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(61322207)~~; 文摘推特和新浪微博等社交网络已成为报道公共事件的重要平台,它们为监控事件及其演化提供了宝贵的数据.然而,这些数据包含的非正式词语和碎片化文本使得从中提取描述性的信息具有一定的挑战.另外,从快速生成的大量微博监控事件演化也有一定难度.提出在社交网络中监控事件并对具有相同主题的事件演化进行分析.这既可以在粗粒度水平获得事件的概述,又可以在细粒度水平获得事件的详细信息.通过3个连续的组件实现该任务.1)用结构化的方法从微博检测事件;2)基于事件的隐式语义信息对事件聚类并将聚类获得的簇定义为故事;3)用基于图的方法为每个故事生成故事脉络,故事脉络用包含摘要的有向无环图表示故事内事件的演化.用户体验评估实验表明:提出的方法比现有方法具有更高的准确性和可理解性,并能够帮助用户监控事件及其演化.; 关键词社交网络事件演化故事脉络聚类主题模型; Keywords social network event progression storyline cluster topic model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名群智体系网络结构的自治调节:从生物调控网络结构谈起被引量：1: 3; 作者殷子樵郭炳晖马双鸽米志龙孙怡帆郑志明; 机构北京航空航天大学数学科学学院鹏城实验室教育部数学信息与行为重点实验室北京大数据科学与脑机智能高精尖中心耶鲁大学公共卫生学院中国人民大学统计学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第5期184-189,共6页; 基金科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102301) 国家自然科学基金项目(11671025) 民机项目(MJ-F2012-04)。; 文摘群体智能作为人工智能2.0时代最突出的研究方向之一,受到了工业界和学术界研究者们的广泛关注。传统的人工智能模型倾向于使用全连通网络结构,认为全连通网络结构的人工智能模型具有更高的准确率。然而,在面对存在强干扰的复杂对抗环境时,智能决策体系需要面对由通信干扰甚至针对性攻击所造成的系统结构扰动。在不失准确性的前提下,为了能够更快、更稳定地进行实时响应,需要智能系统的结构具有实时自治响应调整机制。此类自治响应调整机制在自然界中的调控网络中很常见。文中通过引入DReSS表征族来定量分析随机网络与真实网络中结构扰动对于系统演化的影响,对比了不同网络结构对于结构扰动的抗干扰能力,并提出了一套群智体系网络结构的自治调节构想。; 关键词群体智能计算生物学复杂网络布尔网络动力系统; Keywords Crowd intelligence Computational biology Complex networks Boolean networks Dynamic systems; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名共振攻击:揭示跨模态模型CLIP的脆弱性: 4; 作者陈天宇周号益何铭睿仉尚航闫坤周萌萌李建欣; 机构北京市大数据科学与脑机智能高精尖中心北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学软件学院中关村实验室北京大学计算机学院北京微芯区块链与边缘计算研究院未来区块链与隐私计算高精尖创新中心; 出处《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2597-2611,共15页; 基金国家自然科学基金杰出青年基金“网络行为大数据的智能计算”(62225202)和国家自然科学基金青年科学基金项目“面向工业大数据的长序列预测方法研究”(62202029)资助。; 文摘视觉-语言跨模态领域已广泛采用预训练模型进行建模和分析.特别是OpenAI最近提出了一种称为CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)的视觉-语言对比式预训练模型.但是,CLIP使用的跨模态预训练方法可能会使不受信任的模型在不同模态下隐藏后门.这种后门可能在用户下载预训练模型并在下游任务上对其进行微调时构成安全威胁.本研究提出了一种新型跨模态后门攻击方法,即共振攻击.共振攻击能使跨模态嵌入表征空间易受到隐藏在视觉或文本输入中的触发器扰动,导致模型失效.共振攻击不依赖于对下游任务的先验知识,通过在对比学习预训练阶段后增加共振学习预训练阶段,可以将触发器植入预训练的CLIP模型中.被攻击的模型只有在触发器使用时才会失效,否则仍可正常运行.在三个下游任务的实验中,共振攻击均获得了30%以上的攻击性能提升,并取得了低于10%的隐蔽性能指数.; 关键词跨模态建模后门攻击对比学习预训练模型迁移学习; Keywords cross-modal model backdoor attack contrastive learning pre-trained model transfer learning; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于不确定性校准的云边协同推理框架	鲁飞鸿罗杨一飞高士淇邰振赢周号益孙庆赟李建欣	《计算机学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于社交事件关联的故事脉络生成方法	李莹莹马帅蒋浩谊刘喆胡春明李雄	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	群智体系网络结构的自治调节:从生物调控网络结构谈起	殷子樵郭炳晖马双鸽米志龙孙怡帆郑志明	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	共振攻击:揭示跨模态模型CLIP的脆弱性	陈天宇周号益何铭睿仉尚航闫坤周萌萌李建欣	《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料