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MLDA:a multi-level k-degree anonymity scheme on directed social network graphs

Frontiers of Computer Science 2024年第2期18卷 199-215页

作者： Yuanjing HAO Long LI Liang CHANG tianlong gu guangxi Key Laboratory of Trusted Software Guilin University of Electronic TechnologyGuilin 541004China Engineering Research Center of Trustworthy AI(Ministry of Education) Jinan UniversityGuangzhou 510632China

With the emergence of network-centric data,social network graph publishing is conducive to data analysts to mine the value of social networks,analyze the social behavior of individuals or groups,implement personalized recommendations,and so ***,published social network graphs are often subject to re-identification attacks from adversaries,which results in the leakage of users’***-anonymity technology is widely used in the field of graph publishing,which is quite effective to resist re-identification ***,the current researches still exist some issues to be solved:the protection of directed graphs is less concerned than that of undirected graphs;the protection of graph structure is often ignored while achieving the protection of nodes’identities;the same protection is performed for different users,which doesn’t meet the different privacy requirements of ***,to address the above issues,a multi-level-degree anonymity(MLDA)scheme on directed social network graphs is proposed in this ***,node sets with different importance are divided by the firefly algorithm and constrained connectedness upper approximation,and they are performed different-degree anonymity protection to meet the different privacy requirements of ***,a new graph anonymity method is proposed,which achieves the addition and removal of edges with the help of fake *** addition,to improve the utility of the anonymized graph,a new edge cost criterion is proposed,which is used to select the most appropriate edge to be ***,to protect the community structure of the original graph as much as possible,fake nodes contained in a same community are merged prior to fake nodes contained in different *** results on real datasets show that the newly proposed MLDA scheme is effective to balance the privacy and utility of the anonymized graph.

关键词： directed social network graph graph publishing k-degree anonymity community structure graph utility

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基于时-频注意力机制网络的水声目标线谱增强

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 92-100页

作者：古天龙张清智李晶晶暨南大学可信人工智能教育部工程研究中心广州510632 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004

为提高被动声纳对水下低噪声安静型目标的检测,研究者开始关注基于深度学习的线谱增强方法,其中,基于LSTM的线谱增强网络由于同时具有时域和频域的非线性处理能力,具有很强的灵活性,然而其性能还需要进一步提升。为此,该文提出了基于时... 详细信息

为提高被动声纳对水下低噪声安静型目标的检测,研究者开始关注基于深度学习的线谱增强方法,其中,基于LSTM的线谱增强网络由于同时具有时域和频域的非线性处理能力,具有很强的灵活性,然而其性能还需要进一步提升。为此,该文提出了基于时-频注意力机制的网络模型(TFA-Net),通过在LSTM模型的基础上同时增加时域注意力机制和频域注意力机制,充分利用了目标信号在时域和频域的双重重要特征,提升了对LOFAR谱的线谱增强效果。TFA-Net中的时域注意力机制利用LSTM隐藏状态之间的关联性,增加了模型在时域的注意力,频率注意力机制通过将深度残差收缩网络中收缩子网络的全链接层设计为1维卷积层,增加了模型在频域的注意力。相比于LSTM,TFA-Net具有更高的系统信噪比增益:在输入信噪比为–3 dB的情况下,将系统信噪比增益由2.17 dB提升到12.56 dB;在输入信噪比为–11 dB的情况下,将系统信噪比增益由0.71 dB提升到10.6 dB。仿真和实测数据的实验结果表明,TFA-Net可以有效提升LOFAR谱的线谱增强效果,解决低信噪比下水下目标的检测问题。

关键词：水下目标检测 LOFAR 线谱增强 LSTM 注意力机制

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程序控制的含氟聚合物反应釜氮气置换管线的设计

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有机氟工业 2024年第1期 15-17页

作者：顾天龙大金氟化工(中国)有限公司江苏常熟215522

止回阀是化工工艺设计中重要的安全设施,能阻止大量的液体、气体回流,但不能防止小流量的内漏。在一些自动化程度较高的含氟聚合物反应釜工艺管道设计中,氮气置换管线由于检查阀不能处于常开状态,加上止回阀内漏,含氟聚合物反应釜内的... 详细信息

止回阀是化工工艺设计中重要的安全设施,能阻止大量的液体、气体回流,但不能防止小流量的内漏。在一些自动化程度较高的含氟聚合物反应釜工艺管道设计中,氮气置换管线由于检查阀不能处于常开状态,加上止回阀内漏,含氟聚合物反应釜内的高压气体,如四氟乙烯(TFE)和1,1,1,2,2,3,3-七氟代-3-[(三氟代乙烯基)氧基]丙烷(C3VE)等危险气体反窜至氮气总管内,进而进入其他装置设备或管道中,增加发生事故的风险。通过增加自动切断阀、自动检查阀,并结合水封罐的设计,不仅能够避免含氟聚合物反应釜内高压危险气体反窜至公用工程氮气管道,再进入其他装置或管道,保证安全,还能够实现反应釜反应过程的自动化,满足了工厂的需求。

关键词：止回阀反应釜自动切断阀反窜

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基于深度学习的知识追踪研究进展

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计算机研究与发展 2022年第1期59卷 81-104页

作者：刘铁园陈威常亮古天龙广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 暨南大学信息科学与技术学院网络安全学院广州510632

知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型,来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律,从而提供个性化的指导,达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因... 详细信息

知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型,来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律,从而提供个性化的指导,达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因其强大的特征提取能力,已被证明能显著提升知识追踪模型的性能而越来越受到各方重视.以最基本的深度知识追踪模型为起点,全面回顾了该研究领域的研究进展,给出了该研究领域技术改进、演化脉络图,并从针对可解释问题的改进、针对长期依赖问题的改进、针对缺少学习特征问题的改进3个主要技术改进方向做了深入阐述和比较分析,同时对该领域中的已有模型做了归类,整理了可供研究者使用的公开数据集,考察了其主要应用,最后,对基于深度学习的知识追踪的未来研究方向进行了展望.

关键词：教育数据挖掘深度学习知识追踪循环神经网络人工智能辅助教育

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Abstract Model Checking for Web Services

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2008年第4期13卷 466-470页

作者： QIAN Junyan CAI guoyong gu tianlong ZHAO Lingzhong Department of Computer Science and Technology Guilin University of Electronic Technology Guilin 541004 GuangxiChina

Web-services are highly distributed programs, and concurrent software is notoriously error-prone. Model checking is a powerful technique to find bugs in concurrent systems. However, the existing model checkers have no enough ability to support for the programming languages and communication mechanisms used for Web services. We propose to use Kripke structures as means of modeling Web service. This paper presents an automated way to extract formal models from programs implementing Web services using predicate abstraction for abstract model checking. The abstract models are checked by means of a model checker that implements automatic abstraction refinement. These results enable the verification of the applications that implement Web services.

关键词： Web-services model checking predicate abstraction hypertext preprocessor

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符合伦理的人工智能应用的价值敏感设计:现状与展望

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智能系统学报 2022年第1期17卷 2-15页

作者：古天龙马露李龙闫茹桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院广东广州510632

价值敏感设计是一种将伦理嵌入人工智能设计的高效方法,尤其是其独特的三方方法为人工智能应用提供了规避伦理问题和道德风险的手段,因此有着广阔的应用前景。本文系统地介绍了价值敏感设计的内涵、原理和方法;详细描述了价值敏感设计... 详细信息

价值敏感设计是一种将伦理嵌入人工智能设计的高效方法,尤其是其独特的三方方法为人工智能应用提供了规避伦理问题和道德风险的手段,因此有着广阔的应用前景。本文系统地介绍了价值敏感设计的内涵、原理和方法;详细描述了价值敏感设计在国内外的研究现状,并对典型研究内容进行了对比分析;总结了近年来价值敏感设计在智能机器人、智能运载工具等人工智能领域取得的研究成果,并探讨了已有研究的优缺点;最后对后续研究中亟待解决的问题和挑战进行了分析和讨论,并对未来研究方向进行了展望。

关键词：人工智能人工智能应用符合伦理设计价值敏感设计人类价值设计方法利益相关者三方方法

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基于强化学习的伦理智能体训练方法

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 2039-2050页

作者：古天龙高慧李龙包旭光李云辉暨南大学网络空间安全学院广州510632 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

自动驾驶汽车、看护机器人等形式多样的智能体在人类生活中扮演着越来越重要的角色,其伦理问题受到了广泛关注.为使智能体具备遵守人类伦理规范的能力,提出了一种基于众包和强化学习的伦理智能体训练方法.首先,采用众包获取行为示例数据... 详细信息

自动驾驶汽车、看护机器人等形式多样的智能体在人类生活中扮演着越来越重要的角色,其伦理问题受到了广泛关注.为使智能体具备遵守人类伦理规范的能力,提出了一种基于众包和强化学习的伦理智能体训练方法.首先,采用众包获取行为示例数据集,并借助于文本聚类、关联分析等技术生成情节图及轨迹树,以定义智能体的基本行为空间、表明行为的发生顺序;其次,提出元伦理行为的概念,通过对不同场景中的相似行为进行概括,扩展伦理智能体的行为空间,进一步基于《中学生日常行为规范》提取了9种元伦理行为;最后,提出了行为分级机制及与之对应的强化学习奖惩函数,以此为基础完成伦理智能体训练.通过模拟人类生活中的买药场景,分别使用Q-learning算法及DQN(deep Q-networks)算法完成了伦理智能体的训练实验.实验结果表明,训练后的智能体能够以符合伦理的行为方式完成预期任务,验证了所提方法的合理性与有效性.

关键词：伦理智能体符合伦理的设计伦理分级强化学习众包

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A Novel Symbolic Algorithm for Maximum Weighted Matching in Bipartite Graphs

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International Journal of Communications, Network and System Sciences 2011年第2期4卷 111-121页

作者： tianlong gu Liang Chang Zhoubo Xu 不详

The maximum weighted matching problem in bipartite graphs is one of the classic combinatorial optimization problems, and arises in many different applications. Ordered binary decision diagram (OBDD) or algebraic decision diagram (ADD) or variants thereof provides canonical forms to represent and manipulate Boolean functions and pseudo-Boolean functions efficiently. ADD and OBDD-based symbolic algorithms give improved results for large-scale combinatorial optimization problems by searching nodes and edges implicitly. We present novel symbolic ADD formulation and algorithm for maximum weighted matching in bipartite graphs. The symbolic algorithm implements the Hungarian algorithm in the context of ADD and OBDD formulation and manipulations. It begins by setting feasible labelings of nodes and then iterates through a sequence of phases. Each phase is divided into two stages. The first stage is building equality bipartite graphs, and the second one is finding maximum cardinality matching in equality bipartite graph. The second stage iterates through the following steps: greedily searching initial matching, building layered network, backward traversing node-disjoint augmenting paths, updating cardinality matching and building residual network. The symbolic algorithm does not require explicit enumeration of the nodes and edges, and therefore can handle many complex executions in each step. Simulation experiments indicate that symbolic algorithm is competitive with traditional algorithms.

关键词： Bipartite Graphs Weighted Matching Symbolic Algorithm Algebraic Decision Diagram (ADD) Ordered Binary Decision Diagram (OBDD)

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四氟乙烯单体精馏的Aspen Plus模拟分析

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有机氟工业 2023年第3期 8-10页

作者：顾天龙实联化工(江苏)有限公司江苏淮安223001

利用Aspen Plus模拟软件中的RadFrac模块对四氟乙烯(TFE)精馏过程进行模拟,利用设计规定和灵敏度分析确定回流比和进料位置等参数,模拟结果与实际操作基本相符。

关键词： Aspen Plus 精馏四氟乙烯回流比

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The Symbolic OBDD Algorithm for Finding Optimal Semi-matching in Bipartite Graphs

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Communications and Network 2011年第2期3卷 65-72页

作者： tianlong gu Liang Chang Zhoubo Xu 不详

The optimal semi-matching problem is one relaxing form of the maximum cardinality matching problems in bipartite graphs, and finds its applications in load balancing. Ordered binary decision diagram (OBDD) is a canonical form to represent and manipulate Boolean functions efficiently. OBDD-based symbolic algorithms appear to give improved results for large-scale combinatorial optimization problems by searching nodes and edges implicitly. We present novel symbolic OBDD formulation and algorithm for the optimal semi-matching problem in bipartite graphs. The symbolic algorithm is initialized by heuristic searching initial matching and then iterates through generating residual network, building layered network, backward traversing node-disjoint augmenting paths, and updating semi-matching. It does not require explicit enumeration of the nodes and edges, and therefore can handle many complex executions in each step. Our simulations show that symbolic algorithm has better performance, especially on dense and large graphs.

关键词： Bipartite Graphs Semi-Matching Load Balancing Ordered Binary Decision Diagram

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