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视觉感知人景互影响的人体动作预测方法: 1; 作者李沁陈飞扬 +3 位作者彭晗王勇刘利枚张伟《智能系统学报》北大核心 2025年第4期1010-1023,共14页; 场景信息驱动人类调整动作轨迹,对人体动作预测影响较大。当前研究仅捕获场景信息更新动作特征,忽略了场景与动作的互影响关系。为此,提出一种视觉感知人景互影响的人体动作预测方法。提取动作特征和场景特征,然后循环执行场景信息捕获... 展开更多; 关键词人体动作预测场景信息视觉感知动作特征场景特征人景互影响场景适应性噪声逆扩散; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双图卷积机制的数字孪生交通流预测: 2; 作者胡春华曾萼岚荣辉桂《电子学报》北大核心 2025年第1期141-150,共10页; 城市数字化程度提升产生了大量数据,通过对交通流数据和天气数据的整合分析,能有效缓解各种天气状况下产生的城市交通拥堵.而现有交通流预测算法,未能充分考虑交通流中潜在的空间关系,且忽略了天气等外部因素造成的预测误差,极大地影响... 展开更多; 关键词交通数字孪生体时空相关性时间卷积网络双图卷积机制交通流预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

数字经济时代我国金融科技创新及风险管理变革: 3; 作者徐雪松杨万莲 +4 位作者管敏霍杨杰黄子珍王建新娄颖《中国工程科学》北大核心 2025年第3期247-258,共12页; 在数字经济时代,随着生成式人工智能等新一代信息技术的快速发展,金融科技的创新和风险管理模式正在发生深刻的变化。本文系统梳理了金融科技的理论基础和创新需求,探讨了算法偏见、数据隐私泄露等新兴挑战,并深入分析了金融科技的智能... 展开更多; 关键词数字经济金融科技新一代信息技术创新体系风险管理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度卷积调制的医学图像分割被引量：1: 4; 作者周新民熊智谋 +1 位作者史长发杨健《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3159-3171,共13页; 当前,越来越多的医学图像分割模型都采用Transformer模型作为基础结构,然而,Transformer模型的计算复杂度与输入序列呈二次关系且需要大量的数据进行预训练才能取得较好的结果,在数据量不足的情况下无法发挥优势;此外,Transformer往往... 展开更多; 关键词医学图像分割多尺度卷积调制 TRANSFORMER; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向侵权假冒商品数字证据的区块链存证研究: 5; 作者胡春华胡荔波 +1 位作者刘祥程张雪荣《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3768-3778,共11页; 针对数字证据数据安全性低、容错性低、审计溯源难与运维效率低等问题,提出一种基于隐私保护分类的共识协议运行机制,通过融合数字证据相似度与随机评估模型,计算节点的评估分数以及相似度,并利用节点的评估分数和节点自身的声望值来确... 展开更多; 关键词区块链数字证据共识算法随机评估模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于注意力卷积长短时记忆模型的城市出租车流量预测: 6; 作者周新民金江涛 +2 位作者鲍娜娜袁涛崔烨《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期153-162,共10页; 为解决城市交通拥堵和安全问题,提出一种注意力卷积长短时记忆(ConvLSTM)残差(ACLR)模型,该模型通过结合ConvLSTM、注意力机制和残差结构,分别处理出租车流量的时间、空间、和其他特征,挖掘区域兴趣点(POI)数据对出租车流量的影响,有效... 展开更多; 关键词注意力卷积长短时记忆残差网络(ACLR)模型交通流量预测城市出租车时空特征残差结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视觉感知人景互影响的人体动作预测方法: 1; 作者李沁陈飞扬彭晗王勇刘利枚张伟; 机构湖南工商大学人工智能与先进计算学院湘江实验室中南大学自动化学院字节跳动; 出处《智能系统学报》北大核心 2025年第4期1010-1023,共14页; 基金国家自然科学基金项目(62202161) 湖南省教育厅科学研究项目(20A125,22A0460,23B0597,24B0584) +1 种基金湖南省自然科学基金项目(2025-JJ60384)。; 文摘场景信息驱动人类调整动作轨迹,对人体动作预测影响较大。当前研究仅捕获场景信息更新动作特征,忽略了场景与动作的互影响关系。为此,提出一种视觉感知人景互影响的人体动作预测方法。提取动作特征和场景特征,然后循环执行场景信息捕获单元和场景适应度增强单元。前者捕获影响动作的场景信息,后者利用该信息更新动作特征以增强场景适应性。完成循环后,得到场景适应型动作特征。基于该特征执行噪声逆扩散完成动作预测。在3个数据集上进行实验,结果表明本文方法的预测误差低于当前主流方法,验证了其有效性。本文方法将为真实场景中的人体动作预测提供更加可靠的解决方案。; 关键词人体动作预测场景信息视觉感知动作特征场景特征人景互影响场景适应性噪声逆扩散; Keywords human motion prediction scene information visual perception motion features scene features human-scene mutual influence scene adaptability noise inverse diffusion; 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

题名基于双图卷积机制的数字孪生交通流预测: 2; 作者胡春华曾萼岚荣辉桂; 机构湖南工商大学人工智能与先进计算学院湘江实验室湖南工商大学长沙人工智能社会实验室湖南大学信息科学与工程学院; 出处《电子学报》北大核心 2025年第1期141-150,共10页; 基金国家自然科学基金(No.72072053,No.91846301) 国家重点研发计划(No.2021YFC3340403)。; 文摘城市数字化程度提升产生了大量数据,通过对交通流数据和天气数据的整合分析,能有效缓解各种天气状况下产生的城市交通拥堵.而现有交通流预测算法,未能充分考虑交通流中潜在的空间关系,且忽略了天气等外部因素造成的预测误差,极大地影响了预测的准确性.针对上述问题,本文提出了基于双图卷积机制的数字孪生交通流预测方法(Two-graph Convolution Mechanism-based Digital Twin Flow Prediction,TCM-DTFP).该算法将交通流数据与天气特征相结合,构建了融合交通流特征与天气特征的增广矩阵,提出基于TCN(Temporal Convolutional Networks)的双图卷积机制,算法综合考虑了交通中时间相关性、空间相关性与区域流量间的动态相互作用对交通流的影响,同时避免了复杂天气状况对交通流预测的影响,提高了算法的鲁棒性.最后基于TaxiBJ和PeMSD4真实数据集进行的大量实验表明了本文方法的有效性.; 关键词交通数字孪生体时空相关性时间卷积网络双图卷积机制交通流预测; Keywords traffic digital twin spatio-temporal correlation temporal convolutional networks two-graph convolution mechanism traffic flow prediction; 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

题名数字经济时代我国金融科技创新及风险管理变革: 3; 作者徐雪松杨万莲管敏霍杨杰黄子珍王建新娄颖; 机构湖南工商大学人工智能与先进计算学院湘江实验室湖南工商大学财政金融学院重庆国家金融科技认证中心有限责任公司信雅达科技股份有限公司; 出处《中国工程科学》北大核心 2025年第3期247-258,共12页; 基金国家重点研发计划项目(2022YFC3302302) 国家自然科学基金项目(72091515)。; 文摘在数字经济时代,随着生成式人工智能等新一代信息技术的快速发展,金融科技的创新和风险管理模式正在发生深刻的变化。本文系统梳理了金融科技的理论基础和创新需求,探讨了算法偏见、数据隐私泄露等新兴挑战,并深入分析了金融科技的智能化服务模式及其生态系统的演变。在此基础上,构建了金融科技服务体系,提出了“1-2-6-N”金融科技创新路径以明确金融科技发展方向,并为后续实证分析和系统模拟验证提供坚实的理论与学术支撑。金融科技在风险控制、信用评估和客户管理等关键领域的广泛应用,在提升服务效率的同时,也带来了风险传播的多样化与复杂化,为此,针对性提出了基于数据驱动的动态风险管理模型、完善金融科技风险防控的政策保障、强化金融机构风险管理能力与监管科技的协同提升等加强金融科技风险管理优化的措施。研究表明,金融科技的稳健发展离不开技术创新与制度保障的协同驱动,金融风险的有效防控有赖于监管科技的深度应用以提升金融机构的合规效能、实现风险的精准管控。展望未来,仍需继续深化技术创新,完善金融科技的全球化布局,推动金融行业的高质量发展。; 关键词数字经济金融科技新一代信息技术创新体系风险管理; Keywords digital economy fintech new generation of information technology innovation system risk management; 分类号 TD67 [矿业工程—矿山机电] TD82 [矿业工程—煤矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度卷积调制的医学图像分割被引量：1: 4; 作者周新民熊智谋史长发杨健; 机构湖南工商大学人工智能与先进计算学院湘江实验室湖南工商大学计算机学院湖南工商大学智能工程与智能制造学院湖南工商大学长沙人工智能社会实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3159-3171,共13页; 基金国家自然科学基金(No.72091515) 国家社会科学基金(No.21BGL231)。; 文摘当前,越来越多的医学图像分割模型都采用Transformer模型作为基础结构,然而,Transformer模型的计算复杂度与输入序列呈二次关系且需要大量的数据进行预训练才能取得较好的结果,在数据量不足的情况下无法发挥优势;此外,Transformer往往无法有效提取图像的局部信息.相比于Transformer,卷积神经网络则能够很好地规避上述两个问题.为了充分发挥卷积神经网络与Transformer的各自优势并进一步挖掘卷积神经网络的潜力,本文提出一个多尺度卷积调制网络模型(Multi-Scale Convolution Modulation Network,MSCMNet),该模型将视觉Transformer领域模型结构设计方法融入传统卷积网络.采用卷积调制和多尺度特征提取策略,构建基于多尺度卷积调制机制的特征提取模块(Multi-Scale Convolution Modulation,MSCM).并提出高效的patch组合与patch分解策略分别用于特征图的下采样以及上采样,进一步提升模型的表征能力.在腹部多器官、心脏、皮肤癌以及细胞核四个不同类型以及不同规模的医学图像分割数据集上取得的mDice分别为0.805 7、0.923 3、0.923 9、0.854 8,以较低的运算量和参数量取得了最好的分割性能,为卷积神经网络以及Transformer在医学图像分割领域提供了一个新颖而高效的模型结构设计范式.; 关键词医学图像分割多尺度卷积调制 TRANSFORMER; Keywords medical image segmentation multi-scale convolutional modulation Transformer; 分类号 TP391.4 [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

题名面向侵权假冒商品数字证据的区块链存证研究: 5; 作者胡春华胡荔波刘祥程张雪荣; 机构湖南工商大学人工智能与先进计算学院; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3768-3778,共11页; 基金国家重点研发计划项目(2021YFC3340403) 湖南省重点研发计划项目(2023GK2039) 国家自然科学基金资助项目(72072053)。; 文摘针对数字证据数据安全性低、容错性低、审计溯源难与运维效率低等问题,提出一种基于隐私保护分类的共识协议运行机制,通过融合数字证据相似度与随机评估模型,计算节点的评估分数以及相似度,并利用节点的评估分数和节点自身的声望值来确保共识节点所得奖励;将所得奖励进一步鼓励节点成为共识节点参与共识进度,提高共识成功概率。原型搭建与仿真实验结果验证了模型的有效性,提高了系统的容错率与安全性。; 关键词区块链数字证据共识算法随机评估模型; Keywords blockchain digital evidence consensus algorithm random evaluation model; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力卷积长短时记忆模型的城市出租车流量预测: 6; 作者周新民金江涛鲍娜娜袁涛崔烨; 机构湖南工商大学人工智能与先进计算学院湘江实验室湖南工商大学前沿交叉学院湖南工商大学计算机学院; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期153-162,共10页; 基金国家社会科学基金资助(21BGL231)。; 文摘为解决城市交通拥堵和安全问题,提出一种注意力卷积长短时记忆(ConvLSTM)残差(ACLR)模型,该模型通过结合ConvLSTM、注意力机制和残差结构,分别处理出租车流量的时间、空间、和其他特征,挖掘区域兴趣点(POI)数据对出租车流量的影响,有效提升交通时空特征的提取能力。同时,引入专门的学习元件考虑外部因素和POI密度对交通流量的影响,并利用北京市出租车轨迹数据验证。结果表明:ACLR模型在城市交通流预测中的精度高于差分自回归滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)网络、深度时空残差网络(ST-ResNet)、卷积神经网络(CNN)-残差神经单元-LSTM(CRL)循环神经网络、ACFM等模型,在无POI密度和考虑POI密度的情况下,均有助于提升模型的预测性能,ACLA模型的预测值与真实值基本一致,高峰时段也能与真实值较好地吻合,有效提升交通时空特征的提取能力,降低预测误差,使得交通流量预测性能得到优化。; 关键词注意力卷积长短时记忆残差网络(ACLR)模型交通流量预测城市出租车时空特征残差结构; Keywords attentive convolutional long short-term memory(ConvLSTM)residual network(ResNet)(ACLR) urban taxi traffic flow prediction space-time characteristics residual structure; 分类号 X951 [环境科学与工程—安全科学] U492.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 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	视觉感知人景互影响的人体动作预测方法	李沁陈飞扬彭晗王勇刘利枚张伟	《智能系统学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双图卷积机制的数字孪生交通流预测	胡春华曾萼岚荣辉桂	《电子学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	数字经济时代我国金融科技创新及风险管理变革	徐雪松杨万莲管敏霍杨杰黄子珍王建新娄颖	《中国工程科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多尺度卷积调制的医学图像分割	周新民熊智谋史长发杨健	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向侵权假冒商品数字证据的区块链存证研究	胡春华胡荔波刘祥程张雪荣	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于注意力卷积长短时记忆模型的城市出租车流量预测	周新民金江涛鲍娜娜袁涛崔烨	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料