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联合核预测和特征推理的渐进式壁画修复算法

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 1-9页

作者：陈永赵梦雪杜婉君陶美风兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心甘肃兰州730070

针对现存深度模型修复壁画时,未兼顾像素级特征与语义级特征,而导致纹理精细度欠缺、结构扭曲等问题,提出一种联合核预测和特征推理的渐进式壁画修复算法.首先,设计区域渐进模块,通过部分卷积实现壁画特征渐进式映射.然后,提出双分支修... 详细信息

针对现存深度模型修复壁画时,未兼顾像素级特征与语义级特征,而导致纹理精细度欠缺、结构扭曲等问题,提出一种联合核预测和特征推理的渐进式壁画修复算法.首先,设计区域渐进模块,通过部分卷积实现壁画特征渐进式映射.然后,提出双分支修复模块,其中核预测卷积分支实现破损区域的像素级修复;而语义特征推理分支中引入门控可变形卷积,并结合语义一致性注意力机制实现特征推理,完成破损壁画的语义级修复.最后,将双分支修复结果融合输出,最大限度地减少重构误差,提升修复精度.通过对敦煌壁画进行数字化修复实验,结果表明所提方法修复后的壁画具备较好的结构纹理特征,在评价指标上优于比较算法.

关键词：图像重构壁画修复核预测语义特征推理特征融合

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基于随机块模型的社区隐藏统一框架

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1850-1862页

作者：刘栋刘侠贾若雪张文生河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室(河南师范大学) 河南新乡453007 教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室(河南师范大学) 河南新乡453007 中国科学院自动化研究所北京100190

社区检测是复杂网络分析的重要工具之一,可帮助深入了解网络的社区结构和节点间潜在的关系,但同时也带来了隐私泄露问题.社区隐藏作为社区检测的伴生问题,旨在以最小的边扰动代价破坏网络的社区结构,近年来受到越来越多学者的关注.但现... 详细信息

社区检测是复杂网络分析的重要工具之一,可帮助深入了解网络的社区结构和节点间潜在的关系,但同时也带来了隐私泄露问题.社区隐藏作为社区检测的伴生问题,旨在以最小的边扰动代价破坏网络的社区结构,近年来受到越来越多学者的关注.但现有的社区隐藏方法忽略了网络的生成机制且缺少针对不同尺度隐藏的统一框架,因此提出了一种基于随机块模型的社区隐藏(community hiding-stochastic block model,HC-SBM)算法,该算法从网络生成机制角度构建了社区隐藏的统一框架,即实现微观(个体)、介观(社区)、宏观(网络)3个尺度上的社区检测算法攻击.其基本思想是基于随机块模型刻画网络的生成机制,特别是网络社区形成和分裂的规律和模式,挖掘生成过程中的关键性链接以及链接集合,最终通过最小代价扰动策略破坏网络社区结构.通过在真实网络上的大量实验,并与4种先进的基准算法进行比较,表明了提出的HC-SBM算法在社区隐藏效果更优.

关键词：社区隐藏社区检测随机块模型生成机制社会网络分析

可持续发展视角下降低股价崩盘风险的组态路径研究--基于动态QCA方法

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武汉金融 2024年第7期 71-80页

作者：何信杨慧雪北京石油化工学院经济管理学院北京石油化工学院能源经济研究中心

本文采用动态QCA方法,以2018—2022年新能源汽车行业323家公司为研究对象,从可持续发展视角分析了影响股价崩盘的因素以及组态在时间和案例维度上的波动情况,探索降低股价崩盘风险的组态路径。研究发现:新能源汽车企业股票市场表现受到... 详细信息

本文采用动态QCA方法,以2018—2022年新能源汽车行业323家公司为研究对象,从可持续发展视角分析了影响股价崩盘的因素以及组态在时间和案例维度上的波动情况,探索降低股价崩盘风险的组态路径。研究发现:新能源汽车企业股票市场表现受到多方面条件因素协同影响,其中绿色创新对股价崩盘风险的稳定作用在时间维度上存在较为明显的波动,政府补助对股价崩盘风险的稳定作用逐渐加强;降低股价崩盘风险的路径有“政府支持—创新”驱动型、“创新—环境可持续”驱动型、“政府支持—社会可持续”驱动型和“创新—经济可持续”驱动型。

关键词：可持续发展新能源汽车股价崩盘动态QCA

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分岔之日

山花 2024年第4期 43-62页

作者：王海雪

1每次陈明走出去，回头看这栋雄伟的、几乎直插云霄的大楼，内心便油然而生一种专制的权威。他想爬到上面去，站在最顶端俯瞰那些来来往往的人。这种膨胀在这数年间日益蔓延，逼走了他原本浓密的头发，让他看上去总显得缺了些东西。他...

1每次陈明走出去，回头看这栋雄伟的、几乎直插云霄的大楼，内心便油然而生一种专制的权威。他想爬到上面去，站在最顶端俯瞰那些来来往往的人。这种膨胀在这数年间日益蔓延，逼走了他原本浓密的头发，让他看上去总显得缺了些东西。他安静的时候，会不自觉地撩一下耳边为数不多的染过的黑发，那会让他觉得安全，也会让他欣慰地觉得自己还不是完全的秃头。因为总是笑，即使生气时也很难摆出一副臭面孔，那些笑便生出褶子，

关键词：

具有紧时、高能耗特征的混合流水车间多目标调度优化问题

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中国机械工程 2024年第7期35卷 1269-1278页

作者：常大亮史海波刘昶中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻... 详细信息

针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻域搜索策略,辅助算法跃出局部极值及减少生产阻塞。之后,提出一种基于模糊理论的决策分析方法选取最优调度方案。最后,通过仿真实验验证提出的多目标调度模型与算法的可行性和优越性。

关键词：混合流水车间调度问题多目标粒子群优化算法紧时性约束高能耗

多模态深度学习的区块链智能合约漏洞检测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：常萨冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院

智能合约推动了区块链技术的深化发展，然而其存在的安全隐患给区块链应用带来了诸多挑战.在现有研究中，源代码通常被视为序列，以向量形式进行表示，或者被建模为图结构，利用图神经网络进行分析.在此基础上，本文提出了一种基于多模... 详细信息

智能合约推动了区块链技术的深化发展，然而其存在的安全隐患给区块链应用带来了诸多挑战.在现有研究中，源代码通常被视为序列，以向量形式进行表示，或者被建模为图结构，利用图神经网络进行分析.在此基础上，本文提出了一种基于多模态深度学习的区块链智能合约漏洞检测方法.该方法充分利用智能合约的计算机视觉特征、代码语义特征和图特征进行漏洞检测.具体而言，该方法首先提取智能合约的代码属性图（CPG），并利用计算机视觉模型SwinV2学习CPG图像视觉特征；同时，利用预训练模型UniXcoder学习智能合约源代码的代码语义特征；最后，利用多组交错的GNN块学习CPG的图特征.将这三个特征向量拼接，构建出一个特征向量，实现特征融合.为了验证多模态检测方法的有效性，本文在真实智能合约的数据集上，与多种主流的智能合约漏洞检测方法进行对比实验.实验结果表明，多模态检测方法在检测重入漏洞方面的召回率、准确率和F1值分别可以达到0.94、0.92和0.93.

关键词：区块链智能合约多模态预训练模型漏洞检测

治学的楷模,人生的导师——洪子诚先生的学术人格

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南方文坛 2024年第5期 57-59页

作者：吴思敬首都师范大学中国诗歌研究中心

我与洪子诚先生是20世纪80年代相识的,至今已有40余年了。接触较多、联系较为密切,则是到了21世纪之后。21世纪之初,首都师范大学中国诗歌研究中心获批为教育部人文社科重点研究基地,需要在全国同行专家中聘请学术委员会成员。洪子诚先... 详细信息

我与洪子诚先生是20世纪80年代相识的,至今已有40余年了。接触较多、联系较为密切,则是到了21世纪之后。21世纪之初,首都师范大学中国诗歌研究中心获批为教育部人文社科重点研究基地,需要在全国同行专家中聘请学术委员会成员。洪子诚先生便是诗歌研究中心所聘请的首届学术委员会成员。自此,洪子诚先生多次莅临首都师范大学诗歌中心指导工作,我与他接触的机会就多了。

关键词：首都师范大学学术人格洪子诚重点研究基地人文社科中国诗歌研究同行专家 21世纪

电影史视角下新主流电影的美学走向与时代阐释

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电影评介 2024年第7期 56-61页

作者：常贵翔广西艺术学院美术学院

新主流电影是中国电影“主题大众化”的重要体现,通过传递主流价值,将艺术性、商业性等类型元素相融合,实现了电影主流价值引领、商业价值盈利及艺术表达新突破。通过从电影史研究视角出发,对新主流电影的发展脉络、美学走向进行分析,... 详细信息

新主流电影是中国电影“主题大众化”的重要体现,通过传递主流价值,将艺术性、商业性等类型元素相融合,实现了电影主流价值引领、商业价值盈利及艺术表达新突破。通过从电影史研究视角出发,对新主流电影的发展脉络、美学走向进行分析,深入分析新主流电影的提出与类型,并从电影工业美学、人民美学和共同体美学等维度,对新主流电影的视听场景、叙事话语和共情叙事等进行阐释。

关键词：电影史新主流电影美学走向时代阐释

基于PINN及其改进算法求解KdV-mKdV方程

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浙江大学学报(理学版) 2024年

作者：栗雪娟刘瑜欣西安建筑科技大学理学院

物理信息神经网络（physics-informed neural network,PINN）是求解偏微分方程及方程组的有效工具。数值结果证明了用PINN算法求解1+1维KdV-mKdV方程的可靠性，且求解精度较传统数值算法高，但求解精度过度依赖于训练点数，且易出现大... 详细信息

物理信息神经网络（physics-informed neural network,PINN）是求解偏微分方程及方程组的有效工具。数值结果证明了用PINN算法求解1+1维KdV-mKdV方程的可靠性，且求解精度较传统数值算法高，但求解精度过度依赖于训练点数，且易出现大梯度变弱的问题。为此，基于梯度增强思想提出了一种改进的PINN算法，即梯度增强物理信息神经网络（gradient-enhanced physics-informed neural network,gPINN）算法，通过将偏微分方程残差的梯度信息嵌入损失函数，弥补了梯度减弱的缺陷。用gPINN算法数值模拟了不同参数下1+1维KdV-mKdV方程，结果表明，gPINN算法在训练点数减少2个数量级的情况下，其训练误差仍比PINN算法减少一个数量级。

关键词：物理信息神经网络梯度增强物理信息神经网络 1+1维KdV-mKdV方程数值模拟