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Current status and development of CMOS SiPM for scintillator-based radiation detectors toward all-digital sensors[Invited]

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Chinese Optics Letters 2024年第2期22卷 17-27页

作者： Nicola D'Ascenzo 胡文韬劳慧华越轩张博房磊奚道明郑睿邱奥 Emanuele Antonecchia 凌怡清刘雨晴李琰俞航肖鹏谢庆国 Wuhan National Laboratory for Optoelectronics Wuhan 430074China Biomedical Engineering Department Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China RAYQUANT Technology Co. Ltd.Ezhou 436044China RAYSOLUTION Healthcare Co. Ltd.Hefei 230000China RAYMEASURE Technology Co. Ltd.Suzhou 215000China RAYCAN Technology Co. Ltd.Suzhou 215000China college of computer Science and software Engineering Shenzhen UniversityShenzhen 518060China

Modern scintillator-based radiation detectors require silicon photomultipliers(Si PMs)with photon detection efficiency higher than 40%at 420 nm,possibly extended to the vacuum ultraviolet(VUV)region,single-photon time resolution(SPTR)<100 ps,and dark count rate(DCR)<150 kcps/mm^(2).To enable single-photon time stamping,digital electronics and sensitive microcells need to be integrated in the same CMOS substrate,with a readout frame rate higher than 5 MHz for arrays extending over a total area up to 4 mm×4 *** is challenging due to the increasing doping concentrations at low CMOS scales,deep-level carrier generation in shallow trench isolation fabrication,and power consumption,among *** advances at 350 and 110 nm CMOS nodes are benchmarked against available Si PMs obtained in CMOS and commercial customized *** concept of digital multithreshold Si PMs with a single microcell readout is finally reported,proposing a possible direction toward fully digital scintillator-based radiation detectors.

关键词： silicon photomultiplier complementary metal-oxide semiconductor digital SiPM

Security Mediated Certificateless Signatures in the Standard Model

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An improved pulse coupled neural networks model for semantic IoT

2011 3rd IEEE International Conference on Information Management and Engineering(ICIME 2011)

作者： Zhongmei Wan college of Science Hohai university Nanjing 210098 P.R. china xi zhang college of computer and software shenzhen university shenzhen 518060 P.R. china Ying Cao Department of computer Science Jinan university Guangzhou 510632 P.R. china

Security-mediated certificateless （SMC） signature not only addresses the issues about instantaneous revocation of keys in certificateless signature （CLS） but also resolves the key escrow problem in identity-based signature （IBS）. In this paper, based on Waters’ signature scheme [15], Paterson et al.’s IBS scheme [13] and xiong et al.’s CLS scheme [18], we propose a SMC signature scheme which is secure against malicious-but-passive KGC attack in the standard model.

关键词： component certificateless signature SMC signature random oracle bilinear pairing

来源： cnki会议评论

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Digital Communications and Networks 2024年第3期10卷 557-567页

作者： Rong Ma Zhen zhang Yide Ma xiping Hu Edith C.H.Ngai Victor C.M.Leung School of Information Science and Engineering Lanzhou UniversityLanzhou 730000China School of Medical Technology Beijing Institute of TechnologyBeijing100081China Department of Electrical and Electronic Engineer The University of Hong KongHong Kong 999077China college of computer Science and software Engineering Shenzhen UniversityShenzhen 518060China Department of Electrical and computer Engineering the University of British ColumbiaVancouverBC V6T 1Z4Canada

In recent years,the Internet of Things(IoT)has gradually developed applications such as collecting sensory data and building intelligent services,which has led to an explosion in mobile data ***,with the rapid development of artificial intelligence,semantic communication has attracted great attention as a new communication ***,for IoT devices,however,processing image information efficiently in real time is an essential task for the rapid transmission of semantic *** the increase of model parameters in deep learning methods,the model inference time in sensor devices continues to *** contrast,the Pulse Coupled Neural Network(PCNN)has fewer parameters,making it more suitable for processing real-time scene tasks such as image segmentation,which lays the foundation for real-time,effective,and accurate image ***,the parameters of PCNN are determined by trial and error,which limits its *** overcome this limitation,an Improved Pulse Coupled Neural Networks(IPCNN)model is proposed in this *** IPCNN constructs the connection between the static properties of the input image and the dynamic properties of the neurons,and all its parameters are set adaptively,which avoids the inconvenience of manual setting in traditional methods and improves the adaptability of parameters to different types of *** segmentation results demonstrate the validity and efficiency of the proposed self-adaptive parameter setting method of IPCNN on the gray images and natural images from the Matlab and Berkeley Segmentation *** IPCNN method achieves a better segmentation result without training,providing a new solution for the real-time transmission of image semantic information.

关键词： Internet of things(IoT) Semantic information Real-time application Improved pulse coupled neural network Image segmentation

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基于多示例学习图卷积网络的隐写者检测

自动化学报 2024年第4期50卷 771-789页

作者：钟圣华张智深圳大学计算机与软件学院深圳518060 香港理工大学电子计算学系中国香港999077

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写... 详细信息

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写者检测算法,将隐写者检测形式化为多示例学习(Multiple-instance learning, MIL)任务.本文中设计的共性增强图卷积网络(Graph convolutional network, GCN)和注意力图读出模块能够自适应地突出示例包中正示例的模式特征,构建有区分度的示例包表征并进行隐写者检测.实验表明,本文设计的模型能够对抗多种批量隐写术和与之对应的策略.

关键词：图像隐写者检测图卷积网络多示例学习示例包表征

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基于频域解离特征的OCT指纹表征攻击检测

计算机学报 2024年第2期47卷 323-336页

作者：刘凤曾文锋张文天孔哲王磊沈琳琳深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 广东省智能信息处理重点实验室广东深圳518060 深圳市人工智能与机器人研究院广东深圳518060 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

在自动指纹识别系统中,指纹防伪能力的发展至关重要.传统指纹一般由表面成像得到,而这种表面的纹理特征极容易被盗取.基于这种传统指纹的识别系统,检测指纹表征攻击的能力十分有限.因此,现有研究普遍针对具有防伪特征的指纹模态,如具有... 详细信息

在自动指纹识别系统中,指纹防伪能力的发展至关重要.传统指纹一般由表面成像得到,而这种表面的纹理特征极容易被盗取.基于这种传统指纹的识别系统,检测指纹表征攻击的能力十分有限.因此,现有研究普遍针对具有防伪特征的指纹模态,如具有汗腺特征的高精度指纹和具有指静脉特征的指纹开发表征攻击检测算法.在本篇工作中,为了进一步提高指纹系统的表征攻击检测能力,我们提出一种基于光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)的频域指纹表征攻击检测方法.与以往方法不同,我们首先利用卷积神经网络和残差结构设计了一个频域特征解离模型,通过该模型可以分别解离出时域中叠加在原始OCT指纹图像上的信息(如区分性特征、无效特征和冗余特征).然后,我们让它学习不同的频域编码,并结合OCT指纹在时域中的重构编码形成相应的潜层编码.利用潜层编码,我们设计了一种用于区分表征攻击指纹和真实指纹的预测模型,用于表征攻击检测.在目前常用的OCT指纹数据集上的实验结果表明,我们的方法可以通过在频域中分离出一些叠加在时域中的无用干扰信息,从而有效地消除干扰.在实例方面,该方法的最小误差(Err.)为0.67%,与已有的基于时域的最优方法相比,最小误差降低了3.03%,性能提高了81.89%.

关键词：表征攻击检测光学相干断层扫描技术离散小波变换频域解离自动编码器

In silico prediction methods of self-interacting proteins:an empirical and academic survey

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Frontiers of computer Science 2023年第3期17卷 199-216页

作者： Zhanheng CHEN Zhuhong YOU Qinhu zhang Zhenhao GUO Siguo WANG Yanbin WANG college of computer Science and software Engineering Shenzhen UniversityShenzhen 518060China School of computer Science Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710129China Institute of Machine Learning and Systems Biology School of Electronics and Information EngineeringTongji UniversityShanghai 201804China School of Cyber Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310058China

In silico prediction of self-interacting proteins(SIPs)has become an important part of *** is an urgent need to develop effective and reliable prediction methods to overcome the disadvantage of high cost and labor intensive in traditional biological wet-lab *** goal of our survey is to sum up a comprehensive overview of the recent literature with the computational SIPs prediction,to provide important references for actual work in the *** this review,we first describe the data required for the task of DTIs ***,some interesting feature extraction methods and computational models are presented on this topic in a timely ***,an empirical comparison is performed to demonstrate the prediction performance of some classifiers under different feature extraction and encoding ***,we conclude and highlight potential methods for further enhancement of SIPs prediction performance as well as related research directions.

关键词： proteomics self-interacting proteins feature extraction prediction model

Bootstrap样本大数据模型和分布式集成学习方法

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大数据 2024年第3期10卷 93-108页

作者：罗凯靖张育铭何玉林黄哲学深圳大学计算机与软件学院大数据技术与应用研究所广东深圳518060 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107

传统Bootstrap抽样和Bagging集成学习通常以串行方式实现,计算效率低,且存在样本不可重用、扩展性差等问题,不适合高效的大规模Bagging集成学习。从大数据分布式计算的思维入手,提出新的Bootstrap样本划分(BSP)大数据模型和分布式集成... 详细信息

传统Bootstrap抽样和Bagging集成学习通常以串行方式实现,计算效率低,且存在样本不可重用、扩展性差等问题,不适合高效的大规模Bagging集成学习。从大数据分布式计算的思维入手,提出新的Bootstrap样本划分(BSP)大数据模型和分布式集成学习方法。BSP数据模型通过分布式生成算法将训练数据表达成分布式Bootstrap样本集的集合,存储成HDFS分布式数据文件,为后续的分布式集成学习提供数据支持。分布式集成学习方法从BSP数据模型中随机选取多个BSP数据块,读入集群各个节点的虚拟机,用串行算法对选取的数据块并行计算统计量或训练建模,再将所有的计算子结果回传至主节点中,生成最终的集成学习结果,此过程中可加入对子结果的质量选择以进一步提高预测效果。BSP数据模型的生成和分布式集成学习采用非Map-Reduce计算范式进行,每个数据块的计算独立完成,减少了计算节点间的数据通信开销。提出的算法在Spark开源系统中以新的算子方式实现,供Spark应用程序调用。实验表明,新方法可以高效地生成训练数据的BSP数据模型,提高数据样本的可重用性,在基于有监督机器学习算法构建的大规模Bagging集成学习实验中,计算效率能提高50%以上,同时预测精度进一步提高约2%。

关键词： Bootstrap抽样 Bagging集成学习分布式集成学习 Spark

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基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法

软件学报 2019年第5期30卷 1386-1406页

作者：张天伦陈荣杨溪祝宏玉大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基... 详细信息

在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基于极速学习机的方法来对Bug报告进行分类.具体而言,主要解决Bug报告自动分类的3个问题:第1个是Bug报告数据集里不同类别的样本数量不平衡问题;第2个是Bug报告数据集里被标注的样本不充足问题;第3个是Bug报告数据集总体样本量不充足问题.为了解决这3个问题,分别引入了基于代价的有监督分类方法、基于模糊度的半监督学习方法以及样本迁移方法.通过在多个Bug报告数据集上进行实验,验证了这些方法的可行性和有效性.

关键词：软件Bug报告有监督分类方法半监督学习方法样本迁移方法极速学习机

基于离散差分演化的KPC问题降维建模与求解

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计算机学报 2019年第10期42卷 2267-2280页

作者：贺毅朝王熙照张新禄李焕哲河北地质大学信息工程学院石家庄050031 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024

具有单连续变量的背包问题(Knapsack Problem with a single Continuous variable,KPC)是标准0-1背包问题的一个新颖扩展形式,它既是一个NP完全问题,又是一个带有连续变量S的新颖组合优化问题,求解难度非常大.为了快速高效地求解KPC问题... 详细信息

具有单连续变量的背包问题(Knapsack Problem with a single Continuous variable,KPC)是标准0-1背包问题的一个新颖扩展形式,它既是一个NP完全问题,又是一个带有连续变量S的新颖组合优化问题,求解难度非常大.为了快速高效地求解KPC问题,该文提出了利用演化算法求解KPC的新思路,并给出了基于离散差分演化算法求解KPC的两个有效方法.首先,介绍了基本差分演化算法和具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE)的原理,给出了HBDE的算法伪代码描述,并分析了KPC的基本数学模型KPCM1的计算复杂度.然后,在基于降维法消除KPCM1中连续变量S的基础上,建立了KPC的一个新离散数学模型KPCM2;随后在基于贪心策略提出处理不可行解的有效算法基础上,基于单种群HBDE给出了求解KPC的第一个离散演化算法S-HBDE.第三,通过把连续变量S的取值范围划分为两个子区间将KPC分解为两个子问题,并基于降维法建立了KPC的适于并行求解的第二个数学模型KPCM3;在利用贪心策略给出处理子问题不可行解的两个有效算法基础上,基于双种群HBDE提出了求解KPC的第二个离散演化算法B-HBDE.最后,在给出四类大规模KPC实例的基础上,利用S-HBDE和B-HBDE分别求解这些实例,并与近似算法AP-KPC、遗传算法和离散粒子群优化算法的计算结果、耗费时间和稳定性等指标进行比较,比较结果表明S-HBDE和B-HBDE不仅在求解精度和稳定性方面均优于其它3个算法,而且求解速度很快,非常适于在实际应用中快速高效地求解大规模KPC实例.

关键词：具有单连续变量背包问题离散差分演化遗传算法粒子群优化降维法修复与优化法