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隐私计算环境下深度学习的GPU加速技术综述 被引量:1
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作者 秦智翔 杨洪伟 +2 位作者 郝萌 何慧 张伟哲 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期586-593,共8页
随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型的训练时间越来越长,使用GPU计算对神经网络训练进行加速便成为一项关键技术.此外,数据隐私的重要性也推动了隐私计算技术的发展.首先介绍了深度学习、GPU计算的概念以及安全多方计算、同态加密... 随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型的训练时间越来越长,使用GPU计算对神经网络训练进行加速便成为一项关键技术.此外,数据隐私的重要性也推动了隐私计算技术的发展.首先介绍了深度学习、GPU计算的概念以及安全多方计算、同态加密2种隐私计算技术,而后探讨了明文环境与隐私计算环境下深度学习的GPU加速技术.在明文环境下,介绍了数据并行和模型并行2种基本的深度学习并行训练模式,分析了重计算和显存交换2种不同的内存优化技术,并介绍了分布式神经网络训练过程中的梯度压缩技术.介绍了在隐私计算环境下安全多方计算和同态加密2种不同隐私计算场景下的深度学习GPU加速技术.简要分析了2种环境下GPU加速深度学习方法的异同. 展开更多
关键词 深度学习 GPU计算 隐私计算 安全多方计算 同态加密
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2024年国家自然科学基金人工智能学科项目受理与资助情况
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作者 谢国 张怀文 +6 位作者 王乐 廖清 张奥千 周志立 葛慧林 王志衡 吴国政 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期648-661,共14页
为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(... 为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(F06)研究系列项目与人才系列项目的申请与资助情况.重点梳理了在新的改革举措下该领域项目申请与资助的变化情况、年龄变化情况与依托单位分布情况;最后对“人工智能”领域优先发展方向进行了展望. 展开更多
关键词 国家自然科学基金委 人工智能 申请与资助情况 基金改革举措 基金申请建议
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基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法 被引量:6
3
作者 吴恋 赵晨洁 +2 位作者 韦萍萍 于国龙 徐勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第3期632-638,共7页
为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法。采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络Sque... 为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法。采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络SqueezeNet的输入,将传统视觉特征与深度神经网络进行整合,实现病毒的高准确率判别。对SqueezeNet进行卷积结构和特征增强的改进,使之运行速度更快、资源消耗更低,检测精度更高。实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 轻量级 SqueezeNet模型 病毒检测 卷积神经网络 B2M算法
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基于域自适应NWD-YOLOv5的复杂环境下水稻幼苗计数
4
作者 崔金荣 叶伟浩 +3 位作者 郑鸿 刘同来 齐龙 徐勇 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期320-333,共14页
水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于... 水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于平均教师的域自适应NWD-YOLOv5模型,以解决无人机视角下的复杂环境微小水稻幼苗计数问题。为了提高模型对复杂背景下微小幼苗的检测计数能力,将基于平均教师模型的半监督域自适应训练策略集成到YOLOv5网络中,并且在YOLOv5的损失中使用基于归一化高斯Wasserstein距离(NWD)的预测框度量方法,来提高微小目标的正负样本分配准确性。实验结果表明:与原始的YOLOv5模型相比,改进模型泛化性能大幅提升,mAP@0.5值从60.0%提升到95.9%;与经典目标检测模型相比,所提的域自适应模型在mAP、模型大小和检测速度等指标上均有着较大优势;与传统人工方法相比,所提水稻幼苗计数方法准确率达到98.6%,计数时间仅为人工方法的1/5,决定系数R 2达到了0.9003;所提域自适应模型与监督学习方法Oracle性能接近,并且性能明显优于基准方法Source Only。所提方法可以大幅提高复杂多变环境下水稻植株计数的精度,能够作为水稻作物管理方法的技术支撑。 展开更多
关键词 水稻幼苗计数 平均教师模型 目标检测 YOLOv5 多目标跟踪
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面向天河新一代超算的大规模平行城市交通仿真
5
作者 何贤浩 胡逸騉 +5 位作者 李毅晨 严宇威 吕宜生 廖清 李勇 李肯立 《软件学报》 北大核心 2025年第8期3693-3708,共16页
随着城市规模不断增加,城市交通系统面临着越来越多的挑战,如交通拥堵、交通安全等问题.交通仿真是一种解决城市交通问题的方法,其采用虚实结合的计算技术,以处理实时交通数据、优化城市交通效率,是平行城市理论在智能交通的重要实现方... 随着城市规模不断增加,城市交通系统面临着越来越多的挑战,如交通拥堵、交通安全等问题.交通仿真是一种解决城市交通问题的方法,其采用虚实结合的计算技术,以处理实时交通数据、优化城市交通效率,是平行城市理论在智能交通的重要实现方法.然而,传统的计算系统在运行大规模城市交通仿真中会出现计算资源不足、仿真延迟过长等问题.针对上述问题,基于平行城市理论,结合天河新一代超算的异构体系结构,提出一种平行城市交通仿真并行算法.该算法能够精确模拟车辆、道路、交通信号等交通要素,并采取路网划分、车辆并行化行驶、信号灯并行化控制等方法,以实现高性能交通仿真.该算法运行在16节点、超过2.5万核心的天河新一代超算平台,并针对北京市五环内240万辆车、7797个路口和17万条车道的真实交通场景进行仿真.相比于传统的单节点仿真,每步仿真时间从2.21 s减少到0.37 s,取得近6倍的加速效果,在国产超算异构平台上成功实现百万车辆规模的城市交通仿真. 展开更多
关键词 平行城市 数字孪生 高性能计算 交通仿真
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基于强度相关正则化学习的对抗鲁棒蒸馏方法
6
作者 林烁彬 蔡捷仪 +3 位作者 方晓城 张正 卢光明 陈炳志 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期42-50,共9页
针对现有对抗鲁棒蒸馏(ARD)方法存在不充分和不可靠的教师网络指导及固定的攻击强度问题,提出一种基于强度相关正则化学习(ICRL)的ARD方法。该方法包括多维度知识蒸馏和强度动态调整攻击两个关键模块。多维度知识蒸馏通过跨越师生logit... 针对现有对抗鲁棒蒸馏(ARD)方法存在不充分和不可靠的教师网络指导及固定的攻击强度问题,提出一种基于强度相关正则化学习(ICRL)的ARD方法。该方法包括多维度知识蒸馏和强度动态调整攻击两个关键模块。多维度知识蒸馏通过跨越师生logit的实例维度和类别维度的知识蒸馏以及学生内省自我维度的知识蒸馏,有效地解决了因教师网络指导不充分和不可靠造成的分布差异问题。为了使对抗样本的攻击强度可以随着学生网络鲁棒性的增强而自适应更新,设计一套精简有效的攻击强度动态调整算法,旨在为每个实例动态选择和分配适配的攻击强度。此外,ICRL还从攻击强度角度对学生内省自我维度进行正则化规范,自适应规范化学生内省损失并避免极端对抗扰动实例的影响。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的大量实验结果表明,该方法不仅可以作为大多数主流的ARD框架的通用插件,而且大大增强了基准方法对多步骤攻击的抵抗力,特别是对于当前表现最佳的基准方法AdaAD,在学生网络为ResNet-18的条件下,AdaAD-ICRL在投影梯度下降(PGD)-10攻击下的对抗鲁棒精度分别提高了2.06和2.11百分点,这验证了该方法在现有框架中的兼容性与有效性。 展开更多
关键词 对抗鲁棒 对抗训练 知识蒸馏 正则化 强度动态调整
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基于不确定性启发图像增强的水下目标跟踪
7
作者 罗旭东 袁笛 +1 位作者 常晓军 何震宇 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期11-19,共9页
水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于... 水下视觉目标跟踪(UVOT)任务不仅需要应对常见的露天跟踪挑战,而且还需要面对水下环境所特有的诸多挑战,包括但不限于光学退化和散射、光照不均、能见度低、水动力学等影响。在这种情况下,直接将大量传统的露天场景目标跟踪方法应用于水下场景,其性能下降是难以避免的。为了解决上述问题,首先引入一种基于不确定性启发的水下图像增强(UIE)模块,将UIE拆分为分布估计和共识过程,并利用一种新的概率网络来学习水下图像的增强分布,以解决参考图像的偏差问题。然后将UIE模块应用于基于注意力的特征融合网络,提出水下目标跟踪算法UTransT,其中的特征融合网络结合自注意力和交叉注意力机制,以便有效地融合模板特征和搜索区域特征。实验结果表明:在UTB180数据集上,UTransT的成功率相比于对比算法中表现最优的MixFormer提高了0.8百分点、归一化精度提高了1.9百分点;在VMAT数据集上,其成功率相比对比算法中表现最优的掩盖外观转移(MAT)算法提高了1.2百分点、归一化精度提高了1.5百分点;UTransT能够以65帧/s的速度进行实时跟踪。这验证了所提算法在改善水下目标跟踪任务中的有效性和可行性。 展开更多
关键词 图像增强 水下目标跟踪 注意力机制 分布估计 概率网络
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基于多粒度共享语义中心关联的文本到人物检索方法
8
作者 康斌 陈斌 +3 位作者 王俊杰 李昱林 赵军智 咸伟志 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期808-814,共7页
基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入... 基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先,引入一个多粒度交叉对齐模块,并通过增强图像-句子和局部区域-分词之间的交互,实现跨模态数据在联合嵌入空间的多层次对齐;其次,建立一个共享语义中心,将它作为一个可学习的语义枢纽,并通过全局特征和局部特征的关联,增强不同对齐机制之间的语义一致性,促进全局和局部特征的协同作用。在共享语义中心内,计算图像特征和文本特征之间的局部和全局跨模态相似性关系,提供一种全局视角与局部视角的互补度量,并最大限度地促进多种对齐机制之间的正向效应;最后,在CUHK-PEDES数据集上进行实验。结果表明:所提方法在Rank-1指标上较基线方法显著提升了8.69个百分点,平均精度均值(mAP)提升了6.85个百分点。在ICFG-PEDES和RSTPReid数据集上所提方法也取得了优异的性能,明显超越了所有对比方法。 展开更多
关键词 视觉-语言模型 人物检索 全局对齐 局部对齐 共享语义中心
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基于主题提示学习的零样本立场检测方法
9
作者 陈子潇 梁斌 徐睿峰 《中文信息学报》 北大核心 2025年第1期112-120,共9页
零样本立场检测目的是针对未知目标数据进行立场极性预测。一般而言,文本的立场表达是与所讨论的目标主题紧密联系的。针对未知目标的立场检测,该文将立场表达划分为两种类型:一类在说话者面向不同的主题和讨论目标时表达相同的立场态度... 零样本立场检测目的是针对未知目标数据进行立场极性预测。一般而言,文本的立场表达是与所讨论的目标主题紧密联系的。针对未知目标的立场检测,该文将立场表达划分为两种类型:一类在说话者面向不同的主题和讨论目标时表达相同的立场态度,称为目标无关的表达;另一类在说话者面向特定主题和讨论目标时才表达相应的立场态度,该文称为目标依赖的表达。对这两种表达进行区分,有效学习到目标无关的表达方式并忽略目标依赖的表达方式,有望强化模型的可迁移能力,使其更加适应零样本立场检测任务。据此,该文提出了一种基于主题提示学习的零样本立场检测方法。具体而言,受自监督学习的启发,该文为零样本立场检测设置了一个代理任务框架。其中,代理任务通过掩盖上下文中的目标主题词生成辅助样本,并基于提示学习分别预测原样本和辅助样本的立场表达,随后判断原样本和辅助样本的立场表达是否一致,从而在无须人工标注的情况下判断样本的立场表达是否依赖于目标的代理标签。然后,将此代理标签提供给立场检测模型,对应学习可迁移的立场检测特征。在两个基准数据集上的大量实验表明,该文提出的方法在零样本立场检测任务中相比基线模型取得了更优的性能。 展开更多
关键词 零样本立场检测 提示学习 代理任务
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面向云存储的数据加密系统与技术研究 被引量:43
10
作者 韩培义 刘川意 +3 位作者 王佳慧 段少明 潘鹤中 方滨兴 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期55-65,共11页
针对云存储数据安全问题,提出了面向浏览器云存储应用的自动化数据加密系统。该系统采用JavaScript动态程序分析技术,可自动化识别与适配各类云应用,确保了对各类云应用敏感数据的加密保护,并集成了基于安全网关执行的密文搜索功能,在... 针对云存储数据安全问题,提出了面向浏览器云存储应用的自动化数据加密系统。该系统采用JavaScript动态程序分析技术,可自动化识别与适配各类云应用,确保了对各类云应用敏感数据的加密保护,并集成了基于安全网关执行的密文搜索功能,在实现数据加密保护的同时还可最大限度地保持云应用原有功能。实验结果表明,该系统可自动化适配加密各类云应用,支持密文搜索功能,且花费较小的性能代价。 展开更多
关键词 云安全 数据安全 数据加密
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基于访问代理的数据加密及搜索技术研究 被引量:11
11
作者 王国峰 刘川意 +2 位作者 韩培义 潘鹤中 方滨兴 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1-14,共14页
针对云应用程序数据机密性问题,提出一种访问代理执行的密文搜索方案。此方案不需要修改云应用程序且不改变用户使用习惯,具有很强的可适用性。首先从功能性、效率性和安全性等方面分析了基于访问代理的密文搜索方案,并指出其所面临的... 针对云应用程序数据机密性问题,提出一种访问代理执行的密文搜索方案。此方案不需要修改云应用程序且不改变用户使用习惯,具有很强的可适用性。首先从功能性、效率性和安全性等方面分析了基于访问代理的密文搜索方案,并指出其所面临的关键问题,包括代理间索引和密文的安全分享,并设计解决方案。实验结果表明,此方案可有效保护云服务用户数据,实现多种搜索功能,且具有很高的效率性和安全性。 展开更多
关键词 云安全 数据保护 密文搜索 密文分享
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面向超级账本Fabric的多通道分片技术研究 被引量:4
12
作者 刘洋 林致远 +2 位作者 张玉玺 蒋琳 吴宇琳 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期614-625,共12页
区块链技术被广泛运用在物联网、金融、供应链等领域。Hyperledger Fabric是目前主流的企业级许可区块链系统,该系统允许事务并发的执行与验证。然而,在高并发场景下其吞吐量的限制却制约了该系统更大范围的应用。分片技术是现有解决区... 区块链技术被广泛运用在物联网、金融、供应链等领域。Hyperledger Fabric是目前主流的企业级许可区块链系统,该系统允许事务并发的执行与验证。然而,在高并发场景下其吞吐量的限制却制约了该系统更大范围的应用。分片技术是现有解决区块链性能问题的方案之一,可同时满足低延迟和高吞吐量的目标,大多数现有分片方案只是针对非许可区块链加密货币的应用,而针对许可区块链的分片研究方案却很少。面向超级账本平台,本文提出了一种多通道交互的分片方案。首先根据客户端事务发送的速率,对当前交易通道进行动态复制,进行并行背书;然后将在排序节点对复制的通道所背书的事务进行合并,生成新的区块;最后并行地在多通道内将新区块分发给各个节点,并整合在主账本内,确保节点之间账本的一致性,并更新世界状态。实验表明,提出的新方法能够在高并发的情况下显著提高事务吞吐量,相对原有的交易流程,吞吐量可提升3倍以上。 展开更多
关键词 超级账本 分片 吞吐量 多通道
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基于生成对抗网络技术的医疗仿真数据生成方法 被引量:4
13
作者 向夏雨 王佳慧 +5 位作者 王子睿 段少明 潘鹤中 庄荣飞 韩培义 刘川意 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期211-224,共14页
对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采... 对结构化电子健康档案中行的概率分布进行建模并生成仿真数据非常困难,因为表格数据通常包含定类列,传统编码方式可能产生特征维数灾难的问题,从而使建模异常困难。针对这一问题,提出利用庞加莱球模型建模医疗分类特征的层级结构,并采用高斯耦合的生成对抗网络技术合成结构化的电子健康档案。实验表明,该方法生成的训练数据能够在保证隐私性的前提下,实现与原始数据仅相差2%的可用性差异。 展开更多
关键词 生成对抗网络 表示学习 隐私性与可用性分析 电子健康档案
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虚拟GDB远程调试技术及其在硬件仿真器中的应用 被引量:2
14
作者 黄侃 徐勇 李艳荣 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期211-218,共8页
为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信... 为了解决当前硬件仿真器采用测试激励与探针采样调试方法导致的额外硬件资源需求增加以及调试方法复杂死板的问题,研究出一种虚拟GDB远程调试技术提高硬件仿真器的调试能力。首先,使用JTAG的消息代理器与事务处理器进行软件与硬件的信息交互,实现计算机与硬件仿真器的通信;然后,通过VPI接口实现GDB与JTAG代理器的软件信息交互,完成虚拟GDB调试;最后,在硬件仿真器中进行应用实验。结果表明,虚拟GDB远程调试系统可支持断点插入、单步运行、寄存器读写等功能,与插入探针的调试方法相比,使用虚拟GDB调试提速近百倍。虚拟GDB远程调试技术丰富了硬件仿真器的软件调试手段,增强了硬件仿真器的调试能力,提升了芯片设计验证效率。 展开更多
关键词 计算机仿真 远程调试技术 硬件仿真加速器 SCEMI JTAG事务器 OpenOCD
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深度图像下基于头部多特征的人数统计算法
15
作者 刘磊 陈泽虹 +1 位作者 张勇 赵东宁 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期584-590,共7页
在现实生活中,因人流量过大而引发的安全事故不胜枚举.为了防止此类事故的发生,可通过视频监控的方式统计人数,及时对行人进行限流和分流.提出一种有效的人数统计算法.该算法采用深度摄像机作为视频采集源,通过分析和提取深度图像下头部... 在现实生活中,因人流量过大而引发的安全事故不胜枚举.为了防止此类事故的发生,可通过视频监控的方式统计人数,及时对行人进行限流和分流.提出一种有效的人数统计算法.该算法采用深度摄像机作为视频采集源,通过分析和提取深度图像下头部的4个特征,实现行人头部检测,并依靠Kalman滤波技术实现对头部目标的跟踪,进而达到人数统计的目的.该算法对行人的不同发型具有一定适应性,同时对轻微遮挡和多人环境下的头部检测均有良好效果.该算法人数统计平均准确率达到88.6%. 展开更多
关键词 数字图像处理 深度图像 区域生长 KALMAN滤波 多特征 人数统计
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融合预训练技术的多模态学习研究专题前言
16
作者 宋雪萌 聂礼强 +2 位作者 申恒涛 田奇 黄华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1997-1999,共3页
在当今信息爆炸的时代,海量多媒体数据涌现在互联网上.为更好地理解和分析多媒体数据,多模态学习逐渐成为研究热点.深度学习凭借其优秀的数据表征能力,成为多模态学习的主要技术之一.然而,现有的有标注数据集规模有限,往往难以保证复杂... 在当今信息爆炸的时代,海量多媒体数据涌现在互联网上.为更好地理解和分析多媒体数据,多模态学习逐渐成为研究热点.深度学习凭借其优秀的数据表征能力,成为多模态学习的主要技术之一.然而,现有的有标注数据集规模有限,往往难以保证复杂深度学习模型的泛化能力,这给传统的多模态学习研究带来了巨大挑战.为此,预训练技术逐渐引发国内外诸多学者的关注,为多模态学习研究领域提供了新的发展机遇.专题强调多模态学习与预训练技术的深度融合,研究融合预训练技术的多模态学习,包括两方面:(1)利用预训练模型强大的通用表征能力,解决多模态学习领域研究相关的痛点、难点问题;(2)利用多模态学习领域丰富的理论积淀,促进预训练相关技术的发展.专题围绕多模态数据分析技术,通过探讨多模态学习与预训练技术的深度融合,重点关注面向多模态学习的预训练技术、融入预训练技术的多模态内容理解以及融入预训练技术的多模态生成,旨在有效结合多模态学习技术与预训练技术,实现多模态学习技术和预训练技术的相辅相成,促进多模态学习领域的研究发展. 展开更多
关键词 深度学习 深度融合 预训练 信息爆炸 多媒体数据 多模态学习 表征能力 互联网
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深圳市浴场用海定级研究 被引量:1
17
作者 崔东阳 陈萍 +1 位作者 吴桂敏 唐琳 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期79-84,共6页
海域分等定级是制定海域使用金征收标准和开展海域资产价格评估的前提和依据。借鉴《海域定级技术指引(试行)》,遵循资源禀赋差异、收益差异、节约利用和生态用海的原则选取海域自然条件和海域区位条件2个定级因素及海水质量、海洋自然... 海域分等定级是制定海域使用金征收标准和开展海域资产价格评估的前提和依据。借鉴《海域定级技术指引(试行)》,遵循资源禀赋差异、收益差异、节约利用和生态用海的原则选取海域自然条件和海域区位条件2个定级因素及海水质量、海洋自然灾害等10个评价因子,构建深圳市浴场用海定级的评价指标体系。采用综合指数评价法计算出207个评价单元的得分情况,通过聚类分析方法和变异系数(CV)来校核级别,最终将浴场用海的海域划分为Ⅰ级(22.22%)、Ⅱ级(33.82%)和Ⅲ级(43.96%)3个级别。研究成果为海洋管理部门制定浴场用海不同级别的基准价格提供了依据。 展开更多
关键词 浴场用海 定级 指标体系 深圳
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脑源定位技术的精度评估及其在实际中的应用
18
作者 朱千韵 张治国 +4 位作者 梁臻 张力 李琳玲 张绍荣 黄淦 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CSCD 北大核心 2023年第12期2898-2912,共15页
脑源定位技术旨在通过头皮表面的脑电、脑磁信号来识别大脑内的神经活动源,是研究大脑皮层神经活动、认知过程和病理功能的基础。其毫秒级的时间分辨率可以有效弥补功能核磁共振在低时间分辨率方面的不足。然而,理论分析层面中逆问题的... 脑源定位技术旨在通过头皮表面的脑电、脑磁信号来识别大脑内的神经活动源,是研究大脑皮层神经活动、认知过程和病理功能的基础。其毫秒级的时间分辨率可以有效弥补功能核磁共振在低时间分辨率方面的不足。然而,理论分析层面中逆问题的不适定性,以及实践操作层面上不同的记录方式、电极数量和头模型构建等过程带来的误差,给脑源定位的准确性带来极大挑战,也在一定程度上限制了脑源定位方法在神经科学和心理学研究以及临床诊断治疗中的实际应用。因此,理论分析和实践操作层面中的精度评估在脑源定位方法的实际使用中至关重要。针对以上问题,本文在对现有脑源定位方法介绍的基础上,着重分析了脑源定位技术的精度评估方法以及其在基础研究和临床诊断治疗中的实际应用。具体地,本文在理论分析中总结了基于空间分辨率、基于点扩散以及串扰函数的评估方法对于不同脑源定位方法中源的重叠程度和其他源对目标源的影响;在实践操作中介绍了记录方式、电极数量和密度、头部容积传导模型等因素对源定位精度的影响;进一步介绍了脑源定位技术在时频分析、连通性分析中的应用,以及其在临床中的应用,包括癫痫、注意缺陷与多动障碍等脑部疾病。 展开更多
关键词 脑源定位 容积传导模型 逆问题算法 精度评估
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基于联盟式区块链的域名系统根区管理体系
19
作者 张宇 冯禹铭 +1 位作者 张伟哲 方滨兴 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期602-615,共14页
当前互联网域名系统的中心化根体系伴随着长期的担忧:一方面担忧国家代码顶级域可能由于根权威职能被破坏而失控;另一方面担忧去中心化的根替代方案会导致域名空间分裂.上述担忧的根源在于当前和替代的根区管理在自治化和透明化上不足,... 当前互联网域名系统的中心化根体系伴随着长期的担忧:一方面担忧国家代码顶级域可能由于根权威职能被破坏而失控;另一方面担忧去中心化的根替代方案会导致域名空间分裂.上述担忧的根源在于当前和替代的根区管理在自治化和透明化上不足,导致对当前的根权威或替代方案的不信任.为解决上述问题,提出一种新的域名系统根区管理体系——根共识链,通过增强互信缓解各方担忧.根共识链中多个自治的注册局共同参与根区管理,每个注册局下辖国家代码顶级域和根服务器运营者,共同构建一个基于联盟式区块链的根区管理体系.根共识链在维护统一域名空间和唯一全球根权威的同时,通过根共识链管理者们建立根共同体提高自治性,通过区块链记录和执行各方协议以及根区操作提高透明性.基于现网科研测试床的实验结果表明,根共识链能够有效应对上述担忧,具有良好的可行性与实用性. 展开更多
关键词 域名系统 根服务器 根区管理 联盟式区块链 注册局
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基于深度学习的代码生成方法研究进展 被引量:10
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作者 杨泽洲 陈思榕 +3 位作者 高翠芸 李振昊 李戈 吕荣聪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期604-628,共25页
关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人... 关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人员查询文档或使用其他工具才能完成的代码编写工作.代码生成作为最直接辅助开发人员完成编码的工作受到学术界和工业界的广泛关注.让机器理解用户需求,自行完成程序编写也一直是软件工程领域重点关注的问题之一.近年来,随着深度学习在软件工程领域任务中的不断发展,尤其是预训练模型的引入使得代码生成任务取得了十分优异的性能.系统梳理当前基于深度学习的代码生成相关工作,并将目前基于深度学习的代码生成方法分为3类:基于代码特征的方法、结合检索的方法以及结合后处理的方法.第1类是指使用深度学习算法利用代码特征进行代码生成的方法,第2类和第3类方法依托于第1类方法进行改进.依次对每一类方法的已有研究成果进行系统的梳理、分析与总结.除此之外,汇总并分析已有的代码生成工作中常用的语料库与评估方法,以便于后续研究进行实验设计.最后,对代码生成方法研究进展进行总结,并针对未来值得关注的研究方向进行展望. 展开更多
关键词 代码生成 深度学习 代码检索 后处理 机器翻译
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