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721.
基于联盟链的细粒度安全访问控制机制
针对工业物联网存在数据规模庞大、访问安全性差以及隐私安全的问题,提出了基于联盟区块链并使用零知识令牌返回授权的安全访问控制机制,同时,应用IPFS星际文件系统进行链下存储以拓展区块链的可存储性。通过Hyperledger Fabric平台部署区块链网络并编写智能合约,定义访问过程… …
相似文献
田洪亮;宪明杰;葛平
《计算机科学》
2024,(S1):1035-1041
722.
基于可信隐式第三方的机载软件审计方法
分布式云存储技术为数量日益庞大的机载软件提供了新的分发与存储方式,这意味着航空公司失去了对软件的直接控制,因此机载软件安全成为了航空公司十分关注的问题。为了提高云存储环境下机载软件的安全性,提出了一种基于可信隐式第三方(Trusted Implicit Third Party, … …
相似文献
岳猛;朱世博;洪雪婷;段冰艳
《计算机科学》
2024,(S1):1042-1047
723.
基于图卷积和注意力神经网络的旅行商问题新解法
旅行商问题是一个经典的组合优化问题。为快速求解旅行商问题,设计了由图嵌入网络、图卷积神经网络、注意力神经网络和多层感知机组合而成的深度学习模型的学习分支规则,通过改进传统的分支定界算法提高算法性能。对15个城市的旅行商问题实例进行监督训练,并在SCIP求解器上分别测试10,15,… …
相似文献
韦念念;韩曙光
《计算机科学》
2024,(S1):222-229
724.
基于双重方向向量的大规模多目标进化算法
大规模多目标优化问题的决策空间维度高达数百维,在巨大的搜索空间中实现快速收敛同时高效保持种群多样性极具挑战。针对上述问题,文中提出了一种基于双重方向向量的大规模多目标进化算法(DDLE),该算法的主要思想是利用两类不同的方向向量引导种群进化,提高算法的搜索效率。首先,设计了一种收… …
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韩立君;王鹏;李瑞旭;刘仲尧
《计算机科学》
2024,(S1):249-259
725.
融合HousE和注意力机制的知识推理模型
知识推理技术是解决知识图谱缺失问题所提出的方法,并在近年来不断发展。为了解决推理中准确度低、可解释性差、适用性不强等问题,提出了一种融合注意力机制和HousE的知识推理模型Att-HousE。该模型由一个带注意力机制的规则生成器和一个带HousE嵌入的规则预测器组成,规则生成器生… …
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朱玉亮;刘俊涛;饶子昀;张毅;曹万华
《计算机科学》
2024,(S1):147-154
726.
结合预训练的多文档摘要研究
任务旨在从庞大复杂的新闻文本中快速准确地提炼出简明扼要的摘要。基于预训练语言模型对多文档摘要进行研究,重点研究结合预训练任务的具体模型训练方式对模型效果提升的作用,强化多文档之间的信息交流,以生成更全面、更简练的摘要。对于结合预训练任务,提出对基线模型、预训练任务内容、预训练任务… …
相似文献
丁一;王中卿
《计算机科学》
2024,(S1):186-193
727.
基于多尺度特征的地基云图分类检测算法
地基云的自动识别方法和技术为气象分析中的云状识别和云量估计任务提供了重要的手段和依据。然而,对这两种任务的研究往往独立,互不相干,导致地基云图的分类与分割技术无法有效地结合使用。特别是当云图中出现多类云状时,现有技术难以按不同云类分别划分区域并进行云量计算。为了解决这一问题,提出… …
相似文献
孙继飞;贾克斌
《计算机科学》
2024,(S1):317-322
728.
面向工业数字孪生的三层知识图谱结构设计方法
随着工业领域数字化和智能化的发展,企业正面临着提高生产效率、降低生产成本、优化生产过程以及实现实时监控等挑战。数字孪生技术作为一种有效的解决方案,受到了广泛关注。然而,工业建设数字孪生过程中存在数据获取与整合、模型构建与更新以及实时性与精度等难点。为解决这些问题,提出了一种基于数… …
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唐昕;孙宇菲;王钰珏;石敏;朱登明
《计算机科学》
2024,(S1):63-68
729.
一种适用于大图的k步可达性查询算法
k步可达查询用于在给定的有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)中回答两点之间是否存在长度不超过k的路径。针对现有方法的索引规模大、查询处理效率低的问题,提出了一种构建在大图上的基于树覆盖的倍增索引来提高索引查询效率,并结合GRAIL算法和改进的FEL… …
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同正南;卜天明
《计算机科学》
2024,(S1):663-672
730.
基于深度强化学习的数据中心热感知能耗优化方法
随着数据中心规模的不断扩大,所引起的高能耗、高运营成本和环境污染等问题日益严重,严重影响了数据中心的可持续性。大多数数据中心能耗优化方法为了降低计算能耗,会将任务集中在尽可能少的服务器上,但这样做往往会导致数据中心热点的产生,并且提高了冷却能耗。为了解决这一问题,文中首先对数据中… …
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李丹阳;吴良基;刘慧;姜静清
《计算机科学》
2024,(S1):738-745
731.
基于ARM架构的边缘计算服务器关键平台研究
针对现有边缘计算基础网关服务器既不具备安全、稳定、可靠与通用性强等特点,又无法支持边缘计算场景的计算任务等问题,文中首次在基于ARM架构的鲲鹏920芯片的长虹天宫边缘计算服务器TG225B1上,设计并实现了适用于边缘计算场景的iBMC软硬件架构。该架构采用ARM国产化硬件底座,支… …
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刘东;王瑞锦;赵彦钧;马朝阳;袁昊男
《计算机科学》
2024,(S1):746-753
732.
WiCare:一种非接触式的老人如厕跌倒监测模型
老人在卫生间内的跌倒行为存在因救助及时性差而导致严重危害的风险,因此高效快捷的如厕跌倒监测研究具有重要意义。针对当前基于Wi-Fi感知的跌倒监测方法中存在的受噪声影响大而特征提取不充分、监测精度有限的问题,提出了一种基于多级离散小波变换和软阈值处理的信号降噪算法,及一种融合卷积神… …
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段鹏松;刁宪广;张大龙;曹仰杰;刘广怡;孔金生
《计算机科学》
2024,(S1):763-770
733.
融合三维人脸动态信息和光流信息的人脸表情识别
人脸表情识别在静态图像上取得了卓越的成效,但这些方法应用于视频或图像序列时,准确度和鲁棒性往往会受到影响。传统的方法通常无法基于空间信息和光流信息进行人脸表情的识别,然而这些辅助识别信息都是二维信息,没有考虑到人脸的表情变化是一种三维的变化过程。为充分挖掘人脸表情识别的深层语义信… …
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张华忠;潘曰凯;涂晓光;刘建华;许罗鹏;周超
《计算机科学》
2024,(S1):606-612
734.
基于softmax的加权Double Q-Learning算法
强化学习作为机器学习的一个分支,用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中,通过学习策略以达成回报最大化的问题。Q-Learning作为无模型强化学习的经典方法,存在过估计引起的最大化偏差问题,并且在环境中奖励存在噪声时表现不佳。Double Q-Learning(DQL)的出现解… …
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钟雨昂;袁伟伟;关东海
《计算机科学》
2024,(S1):58-62
735.
复杂背景下输电线路缺陷检测算法研究
输电线路定期巡检对保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。针对输电线路航拍图像背景复杂、目标尺度变化大、小目标多等问题,提出了基于YOLOv5s的输电线路目标检测算法。该算法采用特征细化模块优化微小目标特征,并在网络中嵌入SimAM注意力模块,通过能量函数统一权值的方式优化模型的… …
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邬春明;王调君
《计算机科学》
2024,(S1):547-552
736.
基于聚类优化学习的少样本图像分类
少样本图像分类的目标是在训练少量标记训练数据的基础上实现新类别图像的分类,然而这一目的在现有条件下很难实现。因此,目前的少样本学习方法主要借鉴迁移学习的思想,其核心是利用情景训练式的元训练构建先验知识,从而解决未知新任务。然而,研究工作表明,相较于复杂的少样本学习方法,具有强大特… …
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苏如祺;卞雄;朱松豪
《计算机科学》
2024,(S1):323-329
737.
基于图自编码器和GRU网络的分层交通流预测模型
准确的交通流预测信息不仅可以为交通管理人员提供交通决策的坚实基础,还可以减少交通拥堵情况。在交通流预测任务中,获得有效的交通流的时空特性是保证预测效果的前提。现有的方法大多是用未来时刻的数据进行监督学习,提取的特征具有局限性。针对现有预测模型无法充分挖掘交通流的时空特性的问题,提… …
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赵子琪;杨斌;张远广
《计算机科学》
2024,(S1):692-697
738.
基于注意力机制与密集邻域预测的轻量化图像语义分割
DeepLabv3+计算复杂度高,空洞空间金字塔池化模块难以突出重要通道特征,解码器生成的高语义化特征图缺乏足够的细节信息。针对上述问题,提出一种基于注意力机制与密集邻域预测的轻量化图像语义分割模型。该模型把MobileNet V2作为主干网络,减少了模型参数量;利用通道空洞空间… …
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王国刚;董志豪
《计算机科学》
2024,(S1):330-337
739.
基于多用户变色龙哈希的可修正联盟链方案设计
因存在缺乏数据监管策略、数据包含可疑或有害信息、数据上链后无法修改等问题,现有的区块链架构容易成为低成本网络犯罪的法外场所,因而限制了其可用性。可修正区块链方案被认为是解决这一问题的有效途径,但如何将这一理念与联盟链的优势相结合是一个尚未解决的技术问题。为此,所提方案扩展了变色龙… …
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康重;王卯宁;马小雯;段美姣
《计算机科学》
2024,(S1):999-1004
740.
基于DNN模型输出差异的测试输入优先级方法
深度神经网络测试需要大量的测试数据来保证DNN的质量,但大多数测试输入缺乏标注信息,而且对测试输入进行标注会带来高昂的人工代价。为了解决标注成本的问题,研究人员提出了测试输入优先级方法,筛选高优先级的测试输入进行标注。然而,大多数优先级方法都受到有限情景的影响,例如难以筛选出高置… …
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朱进;陶传奇;郭虹静
《计算机科学》
2024,(S1):830-837
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