检索结果-南通市图书馆

“新工科”背景下通信工程专业建设及人才培养思路——中南大学计算机学院通信工程系

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工业和信息化教育 2022年第3期 F0002-F0002页

作者：石金晶(文/图) 中南大学

中南大学计算机学院拥有计算机科学与技术一级学科博士点,信息与通信工程、电子信息(专业学位)硕士点,计算机学科进入基本科学指标数据库(ESI)前千分之一。学院师资力量雄厚,教育教学水平高。学院围绕“双一流”建设目标,坚持对接行业... 详细信息

中南大学计算机学院拥有计算机科学与技术一级学科博士点,信息与通信工程、电子信息(专业学位)硕士点,计算机学科进入基本科学指标数据库(ESI)前千分之一。学院师资力量雄厚,教育教学水平高。学院围绕“双一流”建设目标,坚持对接行业重大需求、促进学科融合,加强创新平台和团队建设,科技成果丰硕。软件工程、计算机科学与技术、信息安全专业获批国家一流建设专业,通信工程专业获批湖南省一流本科专业建设点。通信工程、软件工程专业在湖南省普通高校本科专业综合评价中获A级。

关键词：专业学位学科融合通信工程专业双一流信息安全专业软件工程信息与通信工程团队建设

MQLserve：基于量化的多任务大语言模型服务系统

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计算机学报 2025年

作者：符芳诚夏义扉崔斌北京大学计算机学院

随着大语言模型（LLMs）的不断发展，针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增，以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而，尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟... 详细信息

随着大语言模型（LLMs）的不断发展，针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增，以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而，尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用，但在多任务场景却鲜有研究。具体来说，由于主流的量化方法会导致基座大模型无法在任务之间共享，现有多任务服务系统难以结合量化进行部署，限制了其在资源受限场景下的可用性。此外，现有多任务服务系统缺乏灵活的动态任务实时添加能力和针对多任务场景的调度算法支持，往往导致其系统的低吞吐、高延迟、低响应时间和极差的灵活性。本文针对现有LLM服务系统在多任务场景下的不足，创新地提出了一个多LoRA任务服务系统MQLserve。一方面，本系统设计了一种灵活高效的动态多任务量化算法，支持多任务的模型联合量化，赋能多任务场景下量化模型的共享，显著降低了模型部署的显存需求；同时支持实时的动态任务添加，提升了线上服务的稳定性和灵活性。另一方面，本系统针对多任务场景，提出了一种新型的基于输出长度预测和聚类的调度算法，有效地解决了传统调度算法在多任务场景下存在的高昂显存开销和频繁显存切换等问题，提升了系统性能。实验结果表明，与现有多任务服务系统相比，MQLserve在不同负载场景下，吞吐提高了7.5%-58.1%，延迟降低了9.6%-43.3%，平均响应时间缩短了84.2%，平均SLO满足率提高了330%。

关键词：多LoRA任务服务系统 LoRA 量化多任务调度

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交通场景下的大型车辆右转停车检测方法研究

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 352-360页

作者：王依凡董振江陈向东南京邮电大学计算机学院南京210023

随着大型车辆右转必停的新交规逐步实施,针对现有的监管方式存在效率较低的问题,提出了一种大型车辆右转停车检测方法。对YOLOv7-tiny检测模型进行改进,在ELAN模块中引入注意力机制,以提升大型车辆的检测性能。设计了一种新的大型车辆... 详细信息

随着大型车辆右转必停的新交规逐步实施,针对现有的监管方式存在效率较低的问题,提出了一种大型车辆右转停车检测方法。对YOLOv7-tiny检测模型进行改进,在ELAN模块中引入注意力机制,以提升大型车辆的检测性能。设计了一种新的大型车辆右转车道定位方法,通过自适应探测车道,提高了其在不同监控视角下的定位准确性。对大型车辆的运动轨迹进行序列数据转换,并采用结合加权平均的中值滤波算法,有效降低了原始数据的噪声。在滑动窗口损失函数中引入权重因子,进一步提升了检测方法的鲁棒性。实验结果表明,改进后的大型车辆检测模型在自制数据集和公开数据集上均取得了性能提升,大型车辆右转车道定位方法具有更强的泛化能力,并且检测到的停车时间覆盖率达到了97.4%。

关键词：大型车辆检测车道定位滤波算法损失函数停车时间检测

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基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述

软件学报 2025年

作者：邹慧琪史彬泽宋凌云韩笑琳尚学群西北工业大学计算机学院

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,... 详细信息

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提供了有力的工具.此外,新兴的时空大模型在现有时空图神经网络方法的基础上提供了新的研究视角.然而,现有的大多数综述对该领域方法的分类框架较为粗略,对复杂数据类型(如动态异质图和动态超图)缺乏全面和深入的介绍,并且没有对时空图大模型相关的最新研究进展进行详细总结.因此,基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法分成时空融合架构和时空大模型,旨在从传统和新兴两个角度进行介绍.将时空融合架构根据具体的复杂数据类型划分成动态图、动态异质图和动态超图.将时空大模型根据时间维度和空间维度划分成时间序列和图,并在基于图的大模型中列举时空图相关的最新研究.详细介绍不同关键算法的核心细节并对比不同方法的优缺点,列举基于图神经网络的复杂时空数据挖掘的应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行展望.

关键词：复杂时空数据挖掘图神经网络时空大模型

基于分频式生成对抗网络的非成对水下图像增强

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电子学报 2025年

作者：牛玉贞张凌昕兰杰许瑞柯逍福州大学计算机与大数据学院

增强水下图像质量对水下作业领域的发展具有重要意义.现有的水下图像增强方法通常基于成对的水下图像和参考图像进行训练，然而实际获取与水下图像对应的参考图像比较困难，相比之下获得非成对高质量水下图像或者陆上图像较为容易.此外... 详细信息

增强水下图像质量对水下作业领域的发展具有重要意义.现有的水下图像增强方法通常基于成对的水下图像和参考图像进行训练，然而实际获取与水下图像对应的参考图像比较困难，相比之下获得非成对高质量水下图像或者陆上图像较为容易.此外，现有的水下图像增强方法很难同时针对各种失真类型进行图像增强.为了避免对成对训练数据的依赖和进一步降低获得训练数据的难度，并应对多样的水下图像失真类型，本文提出了一种基于分频式生成对抗网络（Frequency-Decomposed Generative Adversarial Network,FD-GAN）的非成对水下图像增强方法，并在此基础上设计了高低频双分支生成器用于重建高质量水下增强图像.具体来说，本文引入特征级别的小波变换将特征分为低频和高频部分，并基于循环一致性生成对抗网络对低频和高频部分区分处理.其中，低频分支采用结合低频注意力机制的编码-解码器结构实现对图像颜色和亮度的增强，高频分支则采用并行的高频注意力机制对各高频分量进行增强，从而实现对图像细节的恢复.在多个标准水下图像数据集上的实验结果表明，本文提出的方法在使用非成对的高质量水下图像和引入部分陆上图像的情况下，均能有效生成高质量的水下增强图像，且有效性和泛化性均优于当前主流的水下图像增强方法.

关键词：水下图像增强生成对抗网络小波变换注意力机制高低频双分支生成器

同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究

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电子与信息学报 2025年

作者：李斌杨冬东南京信息工程大学计算机学院

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，... 详细信息

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明，相较于无源STAR-RIS方案，所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。

关键词：有源同时透射和反射可重构智能表面移动边缘计算计算卸载资源分配

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两部件串联的平衡系统最优视情维修策略

运筹学学报(中英文) 2025年

作者：魏茜董秋仙罗洪辉南昌大学数学与计算机学院

为了解决现有平衡系统维修策略中检测时间缺乏灵活性,不能充分利用部件退化状态信息的问题,针对退化独立的平衡系统,提出了视情维修决策优化模型。采用G amma过程建立部件退化模型,给出依据部件退化状态安排检测时间的方法;由于实际维... 详细信息

为了解决现有平衡系统维修策略中检测时间缺乏灵活性,不能充分利用部件退化状态信息的问题,针对退化独立的平衡系统,提出了视情维修决策优化模型。采用G amma过程建立部件退化模型,给出依据部件退化状态安排检测时间的方法;由于实际维修工作中,不完美维修次数的增加会造成部件退化加速以及修复程度变差,通过设置预防维修次数阈值对部件进行预防性更换;在对部件进行预防维修或更换前若发生软故障或失衡,则进行故障后更换;基于更新报酬定理,在系统长期平均成本率最小的情况下,得到系统最优的检测时间和预防维修次数阈值。最后通过算例验证所提出的维修策略的合理性,同时对关键参数进行敏感性分析,对平衡系统的维修具有一定启发。

关键词：平衡系统视情维修不完美维修非周期性检测

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大模型红队测试研究综述

计算机科学 2025年第1期52卷 34-41页

作者：包泽芃钱铁云武汉大学计算机学院武汉430072

大模型红队测试(Large Model Red Teaming)旨在让大语言模型(Large Language Model, LLM)接收对抗测试,从而诱使模型输出有害的测试用例,进而发现模型中的漏洞并提高其鲁棒性。大模型红队测试是大模型领域的前沿课题,近年来受到学术界... 详细信息

大模型红队测试(Large Model Red Teaming)旨在让大语言模型(Large Language Model, LLM)接收对抗测试,从而诱使模型输出有害的测试用例,进而发现模型中的漏洞并提高其鲁棒性。大模型红队测试是大模型领域的前沿课题,近年来受到学术界和工业界的广泛关注。研究者们针对大模型红队测试提出了众多解决方案,并在模型对齐上取得了一定进展。然而,受限于大模型红队数据的短缺和评价标准的模糊,现有研究大多局限于针对特定的场景进行评估。文中首先从与大模型安全相关的定义出发,对其所涉及的各种风险进行阐述;其次,针对大模型红队测试的重要性及其主要类别进行了阐述,综述和分析了相关红队技术的发展历程,并介绍了已有的数据集和评价指标;最后,对大模型红队测试的未来发展趋势进行了展望和总结。

关键词：红队大模型安全强化学习语言模型越狱

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视觉注意力和域特征融合的人脸活体检测方法

软件学报 2025年

作者：朱建秋华阳宋晓宁江南大学人工智能与计算机学院

人脸活体检测是人脸识别技术安全落地的有力保障.但活体攻击方式的不断变换,给现有检测方法带来了极大的挑战.为应对层出不穷的未知场景和攻击方式,提出一种基于视觉注意力和域特征融合的双流人脸活体检测模型.首先,提出基于视觉注意力... 详细信息

人脸活体检测是人脸识别技术安全落地的有力保障.但活体攻击方式的不断变换,给现有检测方法带来了极大的挑战.为应对层出不穷的未知场景和攻击方式,提出一种基于视觉注意力和域特征融合的双流人脸活体检测模型.首先,提出基于视觉注意力的特征提取模块,增强模型提取基于全局信息的内容特征的能力.接着,构建一种新型的风格特征融合模块,将内容特征和浅层纹理表达的风格特征相融合来优化样本的特征表示.此外,设计基于孪生网络的特征映射策略并修正对比损失函数,分别强化模型的鲁棒性和规避训练过程中梯度易振荡的问题.还采用对抗训练来降低模型对样本数据域之间分歧的敏感性,进一步增强其泛化性.多项实验结果表明,所提方法在主流数据集上跨域表现均优于现有模型,验证其泛化性和强鲁棒性.

关键词：人脸活体检测域泛化特征融合