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基于重参数化YOLOv5的输电线路缺陷边缘智能检测方法

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高电压技术 2024年第5期50卷 1954-1966页

作者：刘闽李喆李曜丞刘亚东江秀臣上海交通大学电气工程系上海200240

电力智能巡检与边缘计算相结合,对电力物联网和透明电网的建设具有重要作用。然而,边缘设备的低算力导致检测算法在边缘端推理速度慢,边缘设备的低内存也限制了目标检测模型的空间占用。针对以上问题,提出了一种基于重参数化YOLOv5的输... 详细信息

电力智能巡检与边缘计算相结合,对电力物联网和透明电网的建设具有重要作用。然而,边缘设备的低算力导致检测算法在边缘端推理速度慢,边缘设备的低内存也限制了目标检测模型的空间占用。针对以上问题,提出了一种基于重参数化YOLOv5的输电线路缺陷边缘智能检测方法。首先,利用R-D模块和重参数化空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)对YOLOv5网络进行改进,通过重参数化加快模型的推理速度,得到重参数化YOLOv5模型。其次,利用ResRep剪枝方法对模型进行通道剪枝,减小模型空间占用。最后,将模型部署至NVIDIA Jetson Xavier NX边缘平台,并利用C++语言结合TensorRT图优化对模型进行优化加速,进一步减小推理时延,减少模型占用空间。实验结果表明:相较于原版YOLOv5,该文提出的方法推理速度提升至5倍,空间占用减小至41%,同时精度提升了2.4%,显著提高了输电线路边缘智能巡检的效率。

关键词：电力智能巡检边缘计算重参数化 YOLOv5 通道剪枝

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FX密钥长度扩展构造量子Q1安全性证明

密码学报 2024年

作者：郭淳黄安静郁昱国科量子通信网络有限公司密码技术与信息安全教育部重点实验室山东大学网络空间安全学院上海交通大学计算机科学与工程系密码科学技术全国重点实验室

FX构造FXk,k′[E]=Ek(x⊕k′)⊕k′将密钥长度为κ比特的分组密码E:{0, 1}κ×{0, 1}n→{0, 1}n转化为密钥长度为κ+n比特的分组密码,是最高效的密钥长度扩展方法.基于对所谓EvenMansour构造的前期研究(EUROCRYPT 2022), Alagic等(Eprin... 详细信息

FX构造FXk,k′[E]=Ek(x⊕k′)⊕k′将密钥长度为κ比特的分组密码E:{0, 1}κ×{0, 1}n→{0, 1}n转化为密钥长度为κ+n比特的分组密码,是最高效的密钥长度扩展方法.基于对所谓EvenMansour构造的前期研究(EUROCRYPT 2022), Alagic等(Eprint 2022)为FX构造的可调变体提供了一个量子Q1模型中的安全性证明.然而,如Alagic等所承认,针对(原始版) FX构造,他们的证明方法未能导出令人满意的安全界.本文提出了对Alagic等证明的修补措施,从而得以证明所期望的(κ+n)/3比特紧致量子Q1安全界.本文的修补主要是改动了Alagic等证明中的一处中间值的分布,从而避免了导致更差安全界的某些不良事件.这个改动要求对Alagic等的“再采样”引理进行“依赖上下文的”扩展,这在概念上可能有一定创新.

关键词：后量子安全性可证明安全密钥长度扩展 FX构造

基于BERT-GAT表示学习的问答社区最佳回答者推荐

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小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1656-1662页

作者：夏文宗赵海燕曹健陈庆奎上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

在问答社区中,每天都会出现大量新的问题,为新问题推荐合适的回答者有助于加快问题的解决并促进社区发展.然而,目前最佳回答者推荐大多基于用户历史回复记录或文本匹配进行推荐,而用户是否回答某一问题与多方因素有关,特别是问题与用户... 详细信息

在问答社区中,每天都会出现大量新的问题,为新问题推荐合适的回答者有助于加快问题的解决并促进社区发展.然而,目前最佳回答者推荐大多基于用户历史回复记录或文本匹配进行推荐,而用户是否回答某一问题与多方因素有关,特别是问题与用户擅长的知识领域是否匹配有关.因此,本文根据用户回答文本构建的社区知识语料库并对BERT模型进行微调,结合用户社区行为记录和回答赞同数等辅助信息,基于LightGBM模型进行最佳回答者的推荐.在实验中,利用Precision、MRR和Hit指标分析预测结果,结果表明,本文提出基于BERT-GAT表示学习的LightGBM最佳回答者推荐模型在StackExchange三个流行社区中均取得了较好的性能.

关键词：问答社区图注意力网络 BERT 评论网络 Light GBM

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定量分析丝氨酸/甘氨酸转换影响胃癌细胞增殖的动力学机制

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生物化学与生物物理进展 2024年第3期51卷 658-672页

作者：樊军武朱晓梅范志远刘炳亚敖平陈永聪上海大学物理系上海200444 上海现代光学系统重点实验室上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 同济大学医学院同济大学附属第一妇婴保健院乳腺外科上海200092 上海交通大学医学院附属瑞金医院普外科上海消化外科研究所上海市胃肿瘤重点实验室上海200025 四川大学生物医学工程学院成都610065

目的胃癌(GC)严重影响人类的健康生活,研究表明其与丝氨酸/甘氨酸代谢密切相关。丝氨酸/甘氨酸代谢对于肿瘤细胞的增殖能力具有重要影响。本文的研究目的是探究丝氨酸/甘氨酸代谢能够影响胃癌细胞增殖能力的分子机制。方法本文通过一种... 详细信息

目的胃癌(GC)严重影响人类的健康生活,研究表明其与丝氨酸/甘氨酸代谢密切相关。丝氨酸/甘氨酸代谢对于肿瘤细胞的增殖能力具有重要影响。本文的研究目的是探究丝氨酸/甘氨酸代谢能够影响胃癌细胞增殖能力的分子机制。方法本文通过一种基于随机和非梯度系统的势能景观所建立的大型代谢网络动力学建模方法,构建了一个稳定的胃癌细胞代谢动力学模型。基于对模型的调控,定量分析丝氨酸/甘氨酸代谢影响胃癌细胞增殖的动力学机制。对一般代谢网络动力学方程添加随机噪声,通过随机动力学分解得到代谢网络参数空间的李雅普诺夫(Lyapunov)函数。进一步减少与随机波动相关的Lyapunov函数变化,从而得到稳定的代谢网络。结果在动力学参数不足的情况下,成功构建了胃癌细胞代谢网络的动力学模型。当胞外丝氨酸可用时,模型优先消耗丝氨酸;当甘氨酸生成丝氨酸的速率增加时,模型显著上调生成S-腺苷甲硫氨酸(SAM)和S-腺苷同型半胱氨酸(SAH)的稳态通量。结论本文证明了胃癌细胞对于丝氨酸的优先摄取以及丝氨酸/甘氨酸转化速率对SAM生成的重要作用,其可能通过调节细胞甲基化进程影响胃癌细胞的增殖能力,为靶向丝氨酸/甘氨酸代谢的癌症治疗提供了新的思路和方向。

关键词：胃癌丝氨酸/甘氨酸代谢细胞增殖随机动力学分解 Lyapunov函数 S-腺苷甲硫氨酸甲基化

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融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化

浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1728-1737页

作者：李灿林王新玥马利庄邵志文张文娇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图... 详细信息

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图像信息.为了更好地实现对卡通纹理的学习,设计与全局并行的线提取区域处理模块(LERM),以便对卡通纹理的边缘区域进行对抗性训练.该方法不仅在重要区域和细节方面生成了高感知质量的卡通化图像,而且避免了内容和颜色的损失.大量的实验结果表明,利用该方法取得了更好的卡通风格化效果,验证了该方法的有效性,.

关键词：生成式对抗网络图像卡通化注意力机制结构线提取边缘检测

基于少样本深度学习的异常检测方法：综述与展望

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小型微型计算机系统 2024年

作者：赵海燕陈子盟曹健陈庆奎上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海交通大学计算机科学与技术系

随着深度学习技术的迅猛发展和广泛应用，需要进行异常检测的场景也越来越多。然而，在对深度神经网络进行训练时，现有的数据集往往不足够支撑模型进行有效的训练，应用少样本学习进行异常检测获得了广泛的关注。本文首先对异常检测问... 详细信息

随着深度学习技术的迅猛发展和广泛应用，需要进行异常检测的场景也越来越多。然而，在对深度神经网络进行训练时，现有的数据集往往不足够支撑模型进行有效的训练，应用少样本学习进行异常检测获得了广泛的关注。本文首先对异常检测问题进行了说明，对少样本学习进行异常检测进行了定义；其次，本文系统的总结了基于少样本学习进行异常检测的方法，对基于少样本学习进行异常检测从两个角度进行了分类，总结了评价指标，介绍了常用的数据集；最后，本文对少样本学习异常检测的未来进行了展望，提出了研究方向和思路。

关键词：深度学习少样本学习异常检测

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基于可逆水印的神经网络模型完整性验证算法

计算机工程与设计 2024年第2期45卷 383-389页

作者：杨奥松王雷曹仰杰庄岩李颉任红军郑州大学网络空间安全学院河南郑州450001 汉威科技集团股份有限公司汉威研究院河南郑州450001 上海交通大学计算机系上海200030

针对深度神经网络模型易遭受完整性破坏问题,提出一种基于可逆水印和模型压缩剪枝理论的快速神经网络模型完整性验证算法Fast-MIV(model integrity verification)。基于模型压缩剪枝理论探究模型的冗余性,筛选对模型原始任务影响较小、... 详细信息

针对深度神经网络模型易遭受完整性破坏问题,提出一种基于可逆水印和模型压缩剪枝理论的快速神经网络模型完整性验证算法Fast-MIV(model integrity verification)。基于模型压缩剪枝理论探究模型的冗余性,筛选对模型原始任务影响较小、且可被替代的权重参数进行预处理构建待嵌入参数序列;采用差值扩展可逆水印算法,在神经网络卷积层上嵌入对模型篡改敏感的神经网络水印,达到完整性验证的目的。基于ImageNet数据集,对VGG19、DenseNet-121、ResNet-50和Inception-v3等模型的实验验证结果表明,Fast-MIV在不影响模型原始分类任务精度的前提下,能够快速验证模型的完整性并报告模型的受损程度,可以应对数据中毒攻击和结构性破坏。

关键词：完整性验证可逆水印剪枝差值扩展数据中毒攻击神经网络预训练

基于Trans-nightSeg的夜间道路场景语义分割方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 294-303页

作者：李灿林张文娇邵志文马利庄王新玥郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两... 详细信息

针对夜间道路场景图像亮度低及缺乏带标注的夜间道路场景语义分割数据集的问题,提出夜间道路场景语义分割方法 Trans-nightSeg.使用TransCartoonGAN,将带标注的白天道路场景语义分割数据集Cityscapes转换为低光条件下的道路场景图像,两者共用同一个语义分割标注,丰富夜间道路场景数据集.将该结果和真实的道路场景数据集一并作为N-Refinenet的输入,N-Refinenet网络引入了低光图像自适应增强网络,提高夜间道路场景的语义分割性能.该网络采用深度可分离卷积替代普通的卷积,降低了计算量.实验结果表明,所提算法在Dark Zurich-test和Nighttime Driving-test数据集上的平均交并比(m IoU)分别达到56.0%和56.6%,优于其他的夜间道路场景语义分割算法.

关键词：图像增强语义分割生成对抗网络(GAN) 风格转换道路场景

“下一代超100G光接入网关键技术”专题前言

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光通信研究 2024年第1期 5-6页

作者：义理林付松年张俊文张德智贺志学 FSAN国际标准组织鹏城实验室光通信系统研究所上海交通大学上海交通大学电子信息与电气工程学院上海交通大学电子工程系上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室广东工业大学复旦大学复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室中国电信集团中国电信研究院网络技术研究所接入网络研究中心

宽带光接入网作为“十四五”信息化建设的“新基建”之一,是夯实经济社会高质量发展的“基石”。随着下一代互联网、云计算、物联网、B5G/6G、4K/8K高清视频等新兴业务的蓬勃发展,光纤接入网作为人、物和云互联互通的“最后一公里”,正...

宽带光接入网作为“十四五”信息化建设的“新基建”之一,是夯实经济社会高质量发展的“基石”。随着下一代互联网、云计算、物联网、B5G/6G、4K/8K高清视频等新兴业务的蓬勃发展,光纤接入网作为人、物和云互联互通的“最后一公里”,正在演绎一场更高速率、更大容量、更灵活和更广覆盖范围的深刻变革。层出不穷的新兴业务,使得光纤接入网的带宽需求呈现巨大的增长,业务形态更加灵活,这对光接入网通信系统的础——物理层的传输性能提出了更高的要求。单通道50 Gbit/s无源光网络(PON)标准化研究工作已基本完成,光接入系统向着更大容量、更高速率的方向发展,低成本、广覆盖、高灵活度的单通道超100G接入技术将成为下一代光接入网的研究目标,需要进一步探索新型调制与解调、机器学习先进算法、相干探测与新型多址复用等技术在光接入网的应用。

关键词：