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联邦忘却学习研究综述被引量：2: 1; 作者王鹏飞魏宗正 +5 位作者周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期396-422,共27页; 数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值,有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而,在数据使用过程中,隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此,如何在数据流通... 展开更多; 关键词联邦学习联邦忘却学习数字经济隐私保护边缘智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的红外可见光图像融合综述被引量：8: 2; 作者王恩龙李嘉伟 +1 位作者雷佳周士华《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期899-915,共17页; 如何将多张图像中的互补信息保存到一张图像中用于全面表征场景是具有挑战性的课题。基于此课题,大量的图像融合方法被提出。红外可见光图像融合(IVIF)作为图像融合中一个重要分支,在语义分割、目标检测和军事侦察等实际领域都有着广泛... 展开更多; 关键词图像融合红外可见光图像深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进t-SNE算法的人体运动数据关键帧提取被引量：6: 3; 作者马吉刘瑞张建霞《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期258-262,共5页; 针对根据关键帧重建运动序列时重建误差率较高的问题,提出一种基于改进的t-SNE降维算法,提取人体运动数据关键帧。利用t-SNE对原始运动数据进行降维,通过改变t-SNE中函数宽度参数的计算方法,得到稳定的低维特征曲线。提取低维特征曲线... 展开更多; 关键词运动捕捉改进的t-SNE算法特征曲线关键帧提取曲线幅度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度跨模态信息融合网络的股票走势预测被引量：3: 4; 作者程海阳张建新 +2 位作者孙启森张强魏小鹏《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期128-136,共9页; 股票走势预测是经典且具有挑战性的任务,可帮助交易者做出获得更大收益的交易决策。近年来,基于深度学习的股票走势预测方法的性能得到明显提升,但现有方法大多仅依托于股票价格的历史数据来完成走势预测,无法捕捉价格指标之外的市场动... 展开更多; 关键词股票走势预测社交媒体文本跨模态信息融合图卷积网络时间卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联邦忘却学习研究综述被引量：2: 1; 作者王鹏飞魏宗正周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强; 机构大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室美国西北大学计算机科学系吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期396-422,共27页; 基金国家重点研发计划(2021ZD0112400) 国家自然科学基金联合基金项目(U1908214) +2 种基金中央高校基本科研业务费(DUT23YG122)资助.; 文摘数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值,有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而,在数据使用过程中,隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此,如何在数据流通和共享过程中保护数据隐私已成为研究热点.联邦忘却学习(Federated Un-learning)撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新,可以进一步保护联邦学习用户的数据安全.本文综述了联邦忘却学习的研究工作,首先简要阐述了联邦学习架构,并引出忘却学习和联邦忘却学习的概念和定义;其次,根据修正对象的不同将联邦忘却学习算法分为面向全局模型和面向局部模型两类,并详细分析各类算法的实现细节以及优缺点;然后,本文还详述联邦忘却学习中常用评价指标,将评价指标划分为模型表现指标、遗忘效果指标和隐私保护指标三类,并分析不同类型评价指标的优缺点;最后,本文对联邦忘却学习未来的研究方向进行展望.; 关键词联邦学习联邦忘却学习数字经济隐私保护边缘智能; Keywords federated learning federated unlearning digital economy privacy preserving edge intelligence; 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

题名基于深度学习的红外可见光图像融合综述被引量：8: 2; 作者王恩龙李嘉伟雷佳周士华; 机构大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室北京科技大学计算机与通信工程学院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期899-915,共17页; 基金高等学校学科创新引智计划(D23006) 国家自然科学基金(62272079,61972266) +3 种基金大连市优秀青年科技人才支持计划(2022RJ08)。; 文摘如何将多张图像中的互补信息保存到一张图像中用于全面表征场景是具有挑战性的课题。基于此课题,大量的图像融合方法被提出。红外可见光图像融合(IVIF)作为图像融合中一个重要分支,在语义分割、目标检测和军事侦察等实际领域都有着广泛的应用。近年来,深度学习技术引领了图像融合的发展方向,研究人员利用深度学习针对IVIF方向进行了探索。相关实验工作证明了应用深度学习方法来完成IVIF相较于传统方法有着显著优势。对基于深度学习的IVIF前沿算法进行了详细的分析论述。首先,从网络架构、方法创新以及局限性等方面报告了领域内的方法研究现状。其次,对IVIF方法中常用的数据集进行了简要介绍并给出了定量实验中常用评价指标的定义。对提到的一些具有代表性的方法进行了图像融合和语义分割的定性评估、定量评估实验以及融合效率分析实验来全方面地评估方法的性能。最后,给出了实验结论并对领域内未来可能的研究方向进行了展望。; 关键词图像融合红外可见光图像深度学习; Keywords image fusion infrared and visible images deep learning; 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

题名基于改进t-SNE算法的人体运动数据关键帧提取被引量：6: 3; 作者马吉刘瑞张建霞; 机构大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室大连理工大学机械工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期258-262,共5页; 基金辽宁省大连市金州新区科技计划基金资助项目(KJCX-ZTPY-2014-0012) 辽宁省教育厅科学研究基金资助项目(L2013459); 文摘针对根据关键帧重建运动序列时重建误差率较高的问题,提出一种基于改进的t-SNE降维算法,提取人体运动数据关键帧。利用t-SNE对原始运动数据进行降维,通过改变t-SNE中函数宽度参数的计算方法,得到稳定的低维特征曲线。提取低维特征曲线的局部最大值、最小值作为初始关键帧,再使用曲线幅度算法提取最终的关键帧序列。实验结果表明,在相同压缩比下,与其他关键帧提取方法相比,该方法具有较低的重建误差率。; 关键词运动捕捉改进的t-SNE算法特征曲线关键帧提取曲线幅度; Keywords motion capture improved t-SNE algorithm characteristic curve key frame extraction curve amplitude; 分类号 TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度跨模态信息融合网络的股票走势预测被引量：3: 4; 作者程海阳张建新孙启森张强魏小鹏; 机构大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室大连民族大学计算机科学与工程学院大连理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期128-136,共9页; 基金国家自然科学基金辽宁省联合基金(U1908214) 国家自然科学基金(61972062) +1 种基金辽宁省重点研发计划(2019JH2/10100030)。; 文摘股票走势预测是经典且具有挑战性的任务,可帮助交易者做出获得更大收益的交易决策。近年来,基于深度学习的股票走势预测方法的性能得到明显提升,但现有方法大多仅依托于股票价格的历史数据来完成走势预测,无法捕捉价格指标之外的市场动态规律,在一定程度上限制了方法的性能。为此,将社交媒体文本与股票历史价格信息相结合,提出了一种基于深度跨模态信息融合网络(DCIFNet)的股票走势预测新方法。DCIFNet首先采用时间卷积操作对股票价格和推特文本进行编码,使得每个元素对其邻域元素都有足够的了解;然后,将结果输入到基于transformer的跨模态融合结构中,以更有效地融合股票价格和推特文本中的重要信息;最后,引入多图卷积注意力网络从不同角度描述不同股票之间的相互关系,能够更有效地捕获关联股票间的行业、维基和相关关系,从而提升股票走势预测的精度。在9个不同行业的高频交易数据集上实施走势预测和模拟交易实验。消融实验及所提方法与用于股票预测的多管齐下的注意力网络(MAN-SF)方法的比较结果验证了DCIFNet方法的有效性,准确率达到了0.6309,明显优于领域内代表性方法。; 关键词股票走势预测社交媒体文本跨模态信息融合图卷积网络时间卷积; Keywords Stock trend prediction Social media text Cross-modal information fusion Graph convolutional network Temporal convolution; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	联邦忘却学习研究综述	王鹏飞魏宗正周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度学习的红外可见光图像融合综述	王恩龙李嘉伟雷佳周士华	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2024	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进t-SNE算法的人体运动数据关键帧提取	马吉刘瑞张建霞	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度跨模态信息融合网络的股票走势预测	程海阳张建新孙启森张强魏小鹏	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料