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“MOOC+SPOC”模式下“大学计算机”课程实践与评价调查 被引量:16
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作者 余月 李凤霞 《工业和信息化教育》 2016年第3期58-62,共5页
MOOC的出现引起了国内外教育界的广泛关注,对传统的高等教育而言既是挑战也是机遇。"大学计算机"课程的教学改革正在不断深化,将MOOC引入传统课堂,通过"MOOC+SPOC"的方式实现优势互补,对于教学质量的提升有重要意... MOOC的出现引起了国内外教育界的广泛关注,对传统的高等教育而言既是挑战也是机遇。"大学计算机"课程的教学改革正在不断深化,将MOOC引入传统课堂,通过"MOOC+SPOC"的方式实现优势互补,对于教学质量的提升有重要意义。本文以北京理工大学"大学计算机"MOOC为例,介绍了通过"MOOC+SPOC"方式进行大学计算机课程改革的探索和实践经验;采用分层次的MOOC教学内容,将MOOC与传统课堂教学相融合,介绍了"MOOC+SPOC"的教学实践过程,实现了线上线下结合、课内课外互补的混合式教学,分析了学生对于课程的评价,总结了"MOOC+SPOC"教学改革实践的经验。 展开更多
关键词 MOOC SPOC 大学计算机 计算思维
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嵌入式分布计算环境下的高效软件构件化框架研究 被引量:13
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作者 曹敬瑜 柴玮岩 +1 位作者 王博 郭永红 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期451-458,共8页
针对EJB、CORBA以及发布/订阅中间件等软件构架存在的不足,提出了一种适用于嵌入式分布计算环境下的高效软件构件化框架。该软件构架基于开放服务网关倡议(OSGi)标准,通过加入传输抽象层实现了在多通信协议环境下的应用,具有通用性好、... 针对EJB、CORBA以及发布/订阅中间件等软件构架存在的不足,提出了一种适用于嵌入式分布计算环境下的高效软件构件化框架。该软件构架基于开放服务网关倡议(OSGi)标准,通过加入传输抽象层实现了在多通信协议环境下的应用,具有通用性好、稳定性高、内存占用量少的特点。实验结果表明,该软件在内存占用量、启动时间及服务器接口响应时间方面的性能均优于传统的软件构架,并且能够满足条件苛刻的嵌入式应用环境。 展开更多
关键词 计算机软件 计算机系统结构 软件构架 嵌入式 构件化 开放服务网关倡议
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露天台阶爆破智能设计系统研发及应用
3
作者 杨军 李立杰 刘红岩 《金属矿山》 北大核心 2025年第1期160-167,共8页
爆破作为采矿的主要环节在数字化矿山建设中具有举足轻重的作用,提高爆破设计的科学性和合理性,需要突破传统爆破设计过多依靠个人经验和爆破理论发展不足等瓶颈。为此,以VC++作为开发平台,采用Open GL作为3D图形引擎,由底层自主开发了... 爆破作为采矿的主要环节在数字化矿山建设中具有举足轻重的作用,提高爆破设计的科学性和合理性,需要突破传统爆破设计过多依靠个人经验和爆破理论发展不足等瓶颈。为此,以VC++作为开发平台,采用Open GL作为3D图形引擎,由底层自主开发了相应的露天台阶爆破智能设计系统。该系统基于高精度延时逐孔起爆条件下单孔拟柱体(炮孔分担区域)破碎理论模型,结合人工智能和台阶爆破设计原理,实现三维布孔自动化、起爆网络连接自动化、爆破参数选取智能化和设计图表规范化等目标。系统具有的逐孔计算校核炮孔药量和爆破震动、飞石及爆堆破碎效果预测等功能,成功解决了爆破方案精确设计中的核心问题。最后将该系统应用于非洲纳米比亚湖山铀矿复杂矿体矿岩分离爆破生产实践,通过矿岩分离爆破技术成功地将矿石贫化率由最初的17%大幅降至13%,直接生产成本降低了4.60%,同时显著提高了矿山爆破作业的智能化水平,节约了企业总生产成本,取得了显著的经济和社会效益。 展开更多
关键词 露天台阶爆破 智能设计系统 单孔拟柱体破碎模型 爆破效果预测 矿岩分离
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大学英语网络自主学习有效评价机制探究
4
作者 仲彦 文波 张全新 《海外英语》 2012年第17期10-12,共3页
评价是大学英语教学的一个重要组成部分,科学的评价体系是实现大学英语教学目标的有利保障。目前,在培养学生英语自主学习能力这一大学英语教学改革的前提下,基于多媒体和网络的大学英语网络自主学习模式被广泛应用于大学英语教学中。... 评价是大学英语教学的一个重要组成部分,科学的评价体系是实现大学英语教学目标的有利保障。目前,在培养学生英语自主学习能力这一大学英语教学改革的前提下,基于多媒体和网络的大学英语网络自主学习模式被广泛应用于大学英语教学中。基于此背景,该文重点研究了如何将结性评价与形成性评价有机结合,建立有效的大学英语网络自主学习评价体系,以消除自主学习过程中可能出现的消极因素,提高学生参与自主学习的积极性、稳定性及学习效率。 展开更多
关键词 网络自主学习 评价体系 形成性评价 终结性评价 单元测试
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高光利用率高精度计算光谱成像系统设计 被引量:1
5
作者 程年恺 王立志 黄华 《光电技术应用》 2019年第1期9-15,共7页
为了解决编码感知快照光谱成像技术(CASSI)现有的光利用率低、重构精度低等问题,通过对CASSI系统光路的研究,提出了一种新型的高光利用率高精度的计算光谱成像技术;相比于CASSI系统增加了全色分支光路的采样,全色分支的采样与CASSI分支... 为了解决编码感知快照光谱成像技术(CASSI)现有的光利用率低、重构精度低等问题,通过对CASSI系统光路的研究,提出了一种新型的高光利用率高精度的计算光谱成像技术;相比于CASSI系统增加了全色分支光路的采样,全色分支的采样与CASSI分支的采样在数据上形成互补。原理样机的成像实验表明,提出的系统大大减轻了重构问题的欠定程度;通过全色分支和CASSI分支的双路数据配准和融合,实现了高精度的光谱数据重构。相比于CASSI系统,所提出的系统光通量利用率提高了一倍以上。 展开更多
关键词 计算成像 光谱仪 光学系统设计 重构精度
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企业数字化与股价崩盘风险:抑制还是促进? 被引量:2
6
作者 于成永 马晓慧 于方舟 《会计之友》 北大核心 2024年第5期20-28,共9页
数字化转型促进还是抑制企业股价崩盘风险尚存争议,文章以2014—2021年沪深A股上市企业为样本,实证检验发现,企业进行数字化转型会导致股价崩盘风险下降,信息不对称程度、内部控制质量和企业环境不确定性发挥了中介作用。企业产权性质... 数字化转型促进还是抑制企业股价崩盘风险尚存争议,文章以2014—2021年沪深A股上市企业为样本,实证检验发现,企业进行数字化转型会导致股价崩盘风险下降,信息不对称程度、内部控制质量和企业环境不确定性发挥了中介作用。企业产权性质、创新效率、财务报告质量、产业属性和市场化程度不同,数字化转型对股价崩盘风险影响程度也不同。文章构建了数字化转型影响股价崩盘风险的理论框架,拓展了数字化转型情境研究,发展了数字化转型理论和股价崩盘风险理论,为国家数字化战略与稳金融政策实施提供了理论与证据支持,为全国统一大市场建设中市场主体、市场环境建设提供了参考建议。 展开更多
关键词 数字化转型 股价崩盘风险 信息不对称 内部控制质量 环境不确定性
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露天台阶爆破设计智能化的探索 被引量:1
7
作者 杨军 李立杰 +2 位作者 刘红岩 徐轩 荣凯 《工程爆破》 CSCD 北大核心 2024年第5期183-192,共10页
基于经验的传统露天台阶爆破设计已不能满足爆破精细化和矿山数字化发展要求,根据新提出单孔破碎负担区拟柱体破碎理论构建了适应精确延时逐孔起爆条件的台阶爆破智能设计系统。该系统将人工智能手段与台阶爆破设计原理结合,实现了三维... 基于经验的传统露天台阶爆破设计已不能满足爆破精细化和矿山数字化发展要求,根据新提出单孔破碎负担区拟柱体破碎理论构建了适应精确延时逐孔起爆条件的台阶爆破智能设计系统。该系统将人工智能手段与台阶爆破设计原理结合,实现了三维自动布孔、爆破参数智能选取、逐孔校核药量和爆破地震、飞石及爆堆预测等技术目标,解决了数字矿山中精细爆破设计的核心问题。最后,将该系统应用于西安频山石灰石矿的台阶爆破设计中,有效提高了爆破设计的智能化水平,降低了爆破作业成本、改善了爆破效果,显著提升了矿山的经济和社会效益。 展开更多
关键词 台阶爆破 智能设计 拟柱体 自动布孔 效果预测
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基于跨模态近邻损失的可视-红外行人重识别
8
作者 赵三元 阿琪 高宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期433-441,共9页
可视-红外跨模态行人重识别任务的目标是给定一个模态的特定人员图像,在其他不同模态摄像机所拍摄的图像集中进行检索,找出相同人员对应的图像。由于成像方式不同,不同模态的图像之间存在明显的模态差异。为此,从度量学习的角度出发,对... 可视-红外跨模态行人重识别任务的目标是给定一个模态的特定人员图像,在其他不同模态摄像机所拍摄的图像集中进行检索,找出相同人员对应的图像。由于成像方式不同,不同模态的图像之间存在明显的模态差异。为此,从度量学习的角度出发,对损失函数进行改进以获取具有更加辨别性的信息。对图像特征内聚性进行理论分析,并在此基础上提出一种基于内聚性分析和跨模态近邻损失函数的重识别方法,以加强不同模态样本的内聚性。将跨模态困难样本的相似性度量问题转化为跨模态最近邻样本对和同模态样本对的相似性度量,使得网络对模态内聚性的优化更加高效和稳定。对所提方法在全局特征表示的基线网络和部分特征表示的基线网络上进行实验验证结果表明:所提方法对可视-红外行人重识别的预测结果相较于基线方法,平均准确度最高可提升8.44%,证明了方法在不同网络架构中的通用性;同时,以较小的模型复杂度和较低的计算量为代价,实现了可靠的跨模态行人重识别结果。 展开更多
关键词 可视-红外行人重识别 度量学习 深度学习 跨模态学习 计算机视觉
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基于多传感器融合的协同感知方法 被引量:9
9
作者 王秉路 靳杨 +2 位作者 张磊 郑乐 周天飞 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期87-96,共10页
该文提出了一种新的多模态协同感知框架,通过融合激光雷达和相机传感器的输入来增强自动驾驶感知系统的性能。首先,构建了一个多模态融合的基线系统,能有效地整合来自激光雷达和相机传感器的数据,为后续研究提供了可比较的基准。其次,... 该文提出了一种新的多模态协同感知框架,通过融合激光雷达和相机传感器的输入来增强自动驾驶感知系统的性能。首先,构建了一个多模态融合的基线系统,能有效地整合来自激光雷达和相机传感器的数据,为后续研究提供了可比较的基准。其次,在多车协同环境下,探索了多种流行的特征融合策略,包括通道级拼接、元素级求和,以及基于Transformer的融合方法,以此来融合来自不同类型传感器的特征并评估它们对模型性能的影响。最后,使用大规模公开仿真数据集OPV2V进行了一系列实验和评估。实验结果表明,基于注意力机制的多模态融合方法在协同感知任务中展现出更优越的性能和更强的鲁棒性,能够提供更精确的目标检测结果,从而增加了自动驾驶系统的安全性和可靠性。 展开更多
关键词 自动驾驶 协同感知 3D目标检测 多模态融合 智能交通系统
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智慧教育的快与慢
10
作者 刘峡壁 《中小学信息技术教育》 2024年第10期1-1,共1页
ChatGPT系统的横空出世,点燃了人们对AI技术的兴奋与担忧,好像我们距离AI代替人的时代已不远。在教育领域,智慧教育也因此更加深入人心,人们盼望智慧教育工具能有效提高教育的效率与质量。运用得当,这一目标当然是可以达到的。但人工智... ChatGPT系统的横空出世,点燃了人们对AI技术的兴奋与担忧,好像我们距离AI代替人的时代已不远。在教育领域,智慧教育也因此更加深入人心,人们盼望智慧教育工具能有效提高教育的效率与质量。运用得当,这一目标当然是可以达到的。但人工智能技术在教育中如何用?怎样用?还需要有一个慎重的思考、实践与证伪过程,尤其是在当前人们对AI还存在诸多认识上的误区,因而普遍焦虑的时代背景下,更要注意快与慢的辩证关系。 展开更多
关键词 智慧教育 人工智能技术 效率与质量 AI技术 辩证关系 快与慢
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面向创造力培养的学生核心素养成分模型构建与应用
11
作者 刘峡壁 陈昌林 +1 位作者 曾广华 徐岩 《中小学信息技术教育》 2024年第12期43-46,共4页
人工智能的迅猛发展对教育提出了新挑战,尤其关于人的核心优势问题。本文基于创造力是人区别于人工智能的关键以及创造力是人的核心素养的突出体现这两点认识,在调研分析国内外核心素养相关研究的基础上,提出了面向创造力培养的学生核... 人工智能的迅猛发展对教育提出了新挑战,尤其关于人的核心优势问题。本文基于创造力是人区别于人工智能的关键以及创造力是人的核心素养的突出体现这两点认识,在调研分析国内外核心素养相关研究的基础上,提出了面向创造力培养的学生核心素养成分模型(Componential Model of Key Competencies,CMKC)。该模型包括意识、知识、技能、思维、创新五个维度,每个维度如同中草药中的成分,在素养培养过程中彼此协调,共同作用,最终形成完整的核心素养体系。本文详细探讨每个维度的构成要素、它们之间的关系以及在教育实践中的应用方法。 展开更多
关键词 创造力培养 核心素养 人工智能 教育实践
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基于深度学习的命名实体识别研究综述 被引量:1
12
作者 张继元 钱育蓉 +2 位作者 冷洪勇 侯树祥 陈嘉颖 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期32-42,共11页
命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来... 命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类:基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。 展开更多
关键词 命名实体识别 深度学习 自然语言处理 卷积神经网络 循环神经网络 TRANSFORMER 图神经网络
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边云协同场景中基于动态属性权限的群组密钥协商协议
13
作者 张启坤 朱亮 +3 位作者 韩桂锋 刘梦琪 金保华 李元章 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1911-1924,共14页
针对边云协同应用场景中多域间终端的安全通信、信息安全交换及安全资源共享等问题,提出一种基于动态属性权限的群组密钥协商(Group Key Agreement,GKA)协议,为应用场景中的群组终端之间建立了一条安全的通信信道.协议提出了一种密钥证... 针对边云协同应用场景中多域间终端的安全通信、信息安全交换及安全资源共享等问题,提出一种基于动态属性权限的群组密钥协商(Group Key Agreement,GKA)协议,为应用场景中的群组终端之间建立了一条安全的通信信道.协议提出了一种密钥证实算法,解决了传统方案中密钥生成和密钥分发造成的安全隐患;采用隐藏属性认证技术实现对终端身份认证,同时,保障了终端的身份和属性信息不被泄露;采用属性基加密(Attribute-Based Encryption,ABE)与牛顿插值多项式相结合的方式,能够支持安全细粒度的GKA;采用非对称计算,将计算任务转移到边缘服务器上执行,减轻终端的计算量;利用区块链技术不可篡改的特性,实现终端身份和通信信息的完整性验证和数据的可追溯性.此外,该协议支持属性权限动态更新,保障群组密钥的新鲜性.通过与应用的文献进行对比分析,本协议在计算时间、计算能耗和通信能耗方面具有较好的性能. 展开更多
关键词 边云协同 群组密钥协商 牛顿插值多项式 属性基加密 动态属性权限 隐藏属性认证
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基于Android内核驱动的白名单网络控制
14
作者 杨易达 孙钦东 +1 位作者 胡国星 李元章 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期967-976,共10页
Android系统是目前主流的移动终端操作系统之一,其数据泄露问题日益受到学术界的广泛关注.恶意应用窃取用户敏感数据后通过互联网发送扩散,从而对用户实施进一步侵害.Android系统中网络权限属于常规权限,应用无需用户授权即可联网发送数... Android系统是目前主流的移动终端操作系统之一,其数据泄露问题日益受到学术界的广泛关注.恶意应用窃取用户敏感数据后通过互联网发送扩散,从而对用户实施进一步侵害.Android系统中网络权限属于常规权限,应用无需用户授权即可联网发送数据.针对上述问题,本文提出了一种基于Android内核驱动程序的网络白名单网络控制方案,用户可以监控所有应用程序的网络使用状态,选择信任的应用加入白名单中,对白名单中的应用程序实行内核级签名验证,防止程序代码被非法篡改,从而构建安全可控的网络使用环境.本方案为应用和内核的通信构建了专用通道,以确保网络白名单管理权限不会被其他应用窃取,随后通过进程识别针对性地管控网络权限,在不影响正常应用功能的情况下实现权限管理.经过实验验证,本方案可以有效防止恶意应用利用互联网泄露用户隐私,网络管控成功率达到了100%.系统运行稳定,被管控应用启动时间最大增加33.1%,最小增加3.6%. 展开更多
关键词 ANDROID 网络白名单 数据泄露 进程识别 网络控制
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基于动态不确定因果图的航天器故障诊断方法
15
作者 邱瑞 姚全营 +3 位作者 刘鹏 张湛 刘超 涂语恒 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期9-14,共6页
针对航天器智能化故障诊断的问题,基于动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)构建诊断模型,克服了基于规则的方法、数据驱动方法存在的诊断正确率低、数据依赖程度高、可解释性差等问题。DUCG基于领域专家的经验知... 针对航天器智能化故障诊断的问题,基于动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)构建诊断模型,克服了基于规则的方法、数据驱动方法存在的诊断正确率低、数据依赖程度高、可解释性差等问题。DUCG基于领域专家的经验知识、以图形化的方式表达航天器遥测参数与可能的故障之间的不确定性知识,不依赖于已有的故障数据,具有诊断正确率高、可解释性强等特征。使用DUCG构建包含42个故障、129个遥测参数的诊断模型,试验结果表明模型的准确率为100%。 展开更多
关键词 航天器 故障诊断 动态不确定因果图 知识表达 概率推理
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基于风格转换注意的循环一致风格转换
16
作者 张蕊儿 边晓航 +4 位作者 刘思远 刘滨 李建武 罗俊 祁明月 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期328-340,共13页
为了解决现有艺术风格转换方法难以同时高质量保持图像内容和转换风格模式的问题,引入一种新颖的风格转换注意网络(style-transition attention network, STANet),其包含2个关键部分:一是非对称注意力模块,用于确定参考图像的风格特征;... 为了解决现有艺术风格转换方法难以同时高质量保持图像内容和转换风格模式的问题,引入一种新颖的风格转换注意网络(style-transition attention network, STANet),其包含2个关键部分:一是非对称注意力模块,用于确定参考图像的风格特征;二是循环结构,用于保存图像内容。首先,采用双流架构,分别对风格和内容图像进行编码;其次,将注意力模块无缝集成到编码器中,生成风格注意表征;最后,将模块放入不同的卷积阶段,使编码器变成交错式的,促进从风格流到内容流的分层信息传播。此外,提出了循环一致损失,强制网络以整体方式保留内容结构和风格模式。结果表明:编码器优于传统的双流架构,STANet能用于交换具有任意风格的2幅图像的风格模式,合成更高质量的风格化图像,同时更好地保留了各自的内容。提出的带有风格转换注意的风格转换循环网络,模型风格化图像的内容细节更多,在泛化到任意风格方面获得了良好的效果。 展开更多
关键词 图像内容 风格转换 风格恢复 神经注意力 循环网络
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基于Transformer的深度条件视频压缩 被引量:1
17
作者 鲁国 钟天雄 耿晶 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期442-448,共7页
近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压... 近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明:所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。 展开更多
关键词 视频压缩 TRANSFORMER 深度学习 神经网络 压缩算法
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TokenVis:面向以太坊区块链ERC-20智能合约演变模式的可视分析方法 被引量:1
18
作者 李国政 赵琮 +2 位作者 刘驰 陈思明 王国仁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期441-454,共14页
区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代... 区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统,用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架,提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局,建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例,包含不同类型代币的演变模式,验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性. 展开更多
关键词 区块链 智能合约 加密货币 可视分析 ERC-20代币
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基于预训练与新型时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法
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作者 庄园 樊泽楷 +2 位作者 王诚 孙建国 李耀麟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期101-114,共14页
针对现有深度学习漏洞检测方法对合约字节码特征挖掘不足、漏洞语义表征不精准,且传统图神经网络模型对合约语句的时序信息学习能力不足,提出一种基于预训练与时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法。首先,通过预训练模型将智能合约字... 针对现有深度学习漏洞检测方法对合约字节码特征挖掘不足、漏洞语义表征不精准,且传统图神经网络模型对合约语句的时序信息学习能力不足,提出一种基于预训练与时序图神经网络的智能合约漏洞检测方法。首先,通过预训练模型将智能合约字节码建模为漏洞语义感知的合约图结构。其次,结合自注意力机制,设计了一种新颖的基于事件驱动的时序图神经网络模型,实现对合约执行中时序信息的有效抽取。最后,聚焦于可重入漏洞、时间戳依赖漏洞以及Tx.origin身份认证漏洞,通过120932份真实合约数据集进行大量的评估实验,结果表明所提方法的检测效果显著优于现有方法。 展开更多
关键词 区块链 智能合约 漏洞检测 预训练模型 图神经网络
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基于改进的非负矩阵分解技术的抗运动干扰心电信号感知方法
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作者 曹烨彤 李凡 +2 位作者 刘晓晨 谢睆冉 陈慧杰 《电子学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期4153-4165,共13页
连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述... 连续监测心电信号对于加强心血管疾病的早期筛查和诊断至关重要.然而,现有的心电信号监测方法存在依赖昂贵设备、依赖用户执行特殊操作、应用场景受限等弊端,无法满足广泛人群在日常生活状态下长期连续监测心电的迫切需求.为了克服上述问题,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的抗运动干扰心电信号感知方法 .其基本思想是利用成本低廉的腕戴式智能设备集成的陀螺仪,连续感知身体振动中隐含的心脏活动信息并生成细粒度心电信号.为了有效应对身体运动干扰难以消除的固有挑战,本研究提出了一种基于改进的非负矩阵分解技术的创新方法 .该方法能够在未经训练的情况下,成功提取因心跳引发的微弱心冲击振动信号,有效克服运动干扰问题.此外,针对心冲击振动信号在心动周期中波形动态性强且缺乏明确起止点的特点,本研究首次提出了四种全新的形态特征,并结合机器学习算法,精准识别心冲击振动信号中的尖峰点,从而实现对心动周期的精确切分.最后,本研究基于循环生成对抗网络,构建了心冲击振动信号与心电信号之间的映射关系.得益于该网络的创新设计,模型在无需用户提供训练数据的情况下,也能高效生成精准的心电波形.本研究对18位志愿者进行了大量实验,结果表明所提出的连续心电信号监测方法非常有效,抗运动干扰效果显著.在身体静止和运动的情况下,平均幅值误差分别为7.92%和9.02%,均满足医学标准规定的误差范围低于10%的要求. 展开更多
关键词 心电 腕戴式智能设备 心冲击振动 非负矩阵分解 循环生成对抗网络
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