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CCF上海成功举办“大模型时代的可信知识管理技术”论坛

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信息网络安全 2025年第1期25卷 175-176页

作者：中国计算机学会中国计算机学会

12月15日,由CCF主办,CCF上海会员活动中心发起的“大模型时代的可信知识管理技术”论坛于上海成功举办。论坛探讨了大模型在知识可信管理领域的应用与挑战,通过分享前沿研究成果、实践经验和创新思路,推动大模型技术在提升知识管理的安... 详细信息

12月15日,由CCF主办,CCF上海会员活动中心发起的“大模型时代的可信知识管理技术”论坛于上海成功举办。论坛探讨了大模型在知识可信管理领域的应用与挑战,通过分享前沿研究成果、实践经验和创新思路,推动大模型技术在提升知识管理的安全性、可靠性和有效性方面发挥更大作用,促进更加智能、高效的知识体系的构建。本次论坛由CCF上海监委委员、复旦大学上海市数据科学重点实验室副主任熊贇教授和CCF上海分部秘书长、同济大学研究员王昊奋担任主席,同时熊贇教授还担任报告主持人。除了报告分享环节,本次论坛还设有圆桌讨论,主题为“区块链遇见大模型:角度与难度”。这一环节深入探讨了区块链与大模型结合的前景和挑战,专家们分享了在技术融合、数据安全和应用场景等方面的见解,进一步拓宽了大家对大模型与区块链技术交汇点的认知。

关键词：区块链技术重点实验室技术融合前沿研究成果创新思路数据安全圆桌讨论数据科学

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神经符号系统:非确定性管理的视角

中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 1-31页

作者：李泽南姚远马晓星吕建南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学计算机学院南京210023

作为一种智能化软件形态,融合了神经网络和符号规则的神经符号系统正受到越来越多的关注,相关研究爆炸性增长.然而,现有技术仍然难以有效支持较大规模神经符号系统“端到端”的自动构建.神经网络训练和符号规则学习过程中对非确定性的... 详细信息

作为一种智能化软件形态,融合了神经网络和符号规则的神经符号系统正受到越来越多的关注,相关研究爆炸性增长.然而,现有技术仍然难以有效支持较大规模神经符号系统“端到端”的自动构建.神经网络训练和符号规则学习过程中对非确定性的不兼容的处理方式是造成神经符号学习效果欠佳的一个关键因素.本文旨在以非确定性管理的新视角,较为系统、一致、严谨地讨论分析“端到端”神经符号学习的技术挑战,并以此视角整理讨论相关工作的思路、进展和当前仍然存在的问题.在此基础上,展望下一步的发展方向.

关键词：神经符号学习神经符号接地推理捷径符号约束合成

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基于图提示的半监督开放词汇多标记学习

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 432-442页

作者：李仲年皇甫志宇杨凯杰营鹏孙统风许新征中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室(浙江大学) 杭州310058 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116

半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究.然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些... 详细信息

半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究.然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些标记被称为开放词汇.开放词汇会导致模型无法学习到该类别的标记信息,使得模型性能下降. 针对上述问题,提出了基于图提示的半监督开放词汇多标记学习方法. 具体地,该方法利用基于提示的图神经网络对预训练大模型进行微调,挖掘和探索开放词汇与监督样本之间的关系. 通过使用包含图像与文本的多模态数据构造图神经网络作为预训练大模型的文本输入进行学习. 其次利用预训练大模型在开放词汇上的泛化能力,对无监督样本生成伪标记,实现对输出分类层的微调,使模型在对开放词汇进行分类时能获得更加理想的效果. 多个基准数据集上的实验结果均显示,基于图提示的半监督开放词汇多标记学习方法优于目前的主流方法,在 VOC,COCO,CUB,NUS 等基准数据集上均取得了最优的效果.

关键词：半监督多标记学习预训练模型图神经网络开放词汇提示

三种衰弱筛查量表对急诊科老年患者预后预测效能的比较

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中华急诊医学杂志 2025年第1期34卷 55-61页

作者：刘慧珍王国栋商永商娜李俊玉王娜刘小蒙郭树彬马素霞首都医科大学康复医学院中国康复研究中心北京博爱医院急诊科北京100068 首都医科大学康复医学院中国康复研究中心北京博爱医院心血管内科北京100068 保定市康复医院呼吸内科保定071051 首都医科大学附属北京朝阳医院急诊医学中心心肺脑复苏北京市重点实验室北京100020 首都医科大学石景山教学医院北京市石景山医院急诊科北京100043

目的研究衰弱与急诊科老年患者预后的相关性,验证适用急诊科的衰弱筛查工具。方法本研究为前瞻性队列研究,收集2021年1月至12月于北京博爱医院急诊科治疗的60岁及以上患者的临床资料。纳入研究的患者进行衰弱筛查问卷(frailty screening... 详细信息

目的研究衰弱与急诊科老年患者预后的相关性,验证适用急诊科的衰弱筛查工具。方法本研究为前瞻性队列研究,收集2021年1月至12月于北京博爱医院急诊科治疗的60岁及以上患者的临床资料。纳入研究的患者进行衰弱筛查问卷(frailty screening questionnaire,FSQ)、衰弱(FRAIL)、临床衰弱量表(clinical frailty scale,CFS)评分,并分别依据上述标准将患者分为衰弱组、无衰弱组。随访患者12个月全因死亡作为主要观察终点,12个月内失能、再次发生急诊为次要观察终点。采用受试者工作特征曲线评价FSQ、FRAIL、CFS评分对终点事件的预测能力,计算并比较曲线下面积(the areas under curve,AUC)。采用Cox风险比例回归模型进行生存分析,相对危险度用风险比(hazard ratio,HR)和95%CI表示。结果共406例患者纳入本研究。FSQ、FRAIL、CFS评分预测12个月全因死亡的AUC(95%CI)依次为0.879(0.844~0.909)、0.838(0.798~0.872)、0.906(0.873~0.933)(均P<0.001);3种评分预测次要终点的AUC范围为0.820~0.889(均P<0.001)。AUC两两比较结果提示,除12个月内再次发生急诊这一结局的预测效能三种方式差异无统计学意义外,CFS对12个月内全因死亡和失能结局的预测效能优于另外一种或两种量表(均P<0.05)。Cox回归发现,调整性别、年龄、身体质量指数、共患病后,FSQ、FRAIL、CFS量表定义的衰弱均与12个月全因死亡呈独立相关,HRadj分别为3.267(95%CI:2.406~4.435)、2.465(95%CI:1.819~3.341)、3.523(95%CI:2.648~4.687),均P<0.001。结论FSQ、FRAIL和CFS评分三种工具均能预测不良结局,CFS是急诊科实用的衰弱筛查工具,开展衰弱筛查,可改善老年患者的危险分层。

关键词：衰弱筛查急诊科老年预后预测效能

弯曲时空下的Aubry-André-Harper动量态链

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物理学报 2025年第2期74卷 75-83页

作者：毛一屹戴汉宁中国科学技术大学物理学院合肥微尺度物质科学国家研究中心合肥230026 中国科学技术大学中国科学院量子信息与量子科技创新研究院上海量子科学研究中心上海201315 合肥国家实验室合肥230088

Anderson局域化是凝聚态物理中一个影响深远的现象,它代表了由无序引发的本征态的根本性转变.本文提出了一个基于超冷原子动量态晶格系统的实验方案,用以实现弯曲时空下的Aubry-André-Harper(AAH)模型,并研究其中的Anderson局域化.得... 详细信息

Anderson局域化是凝聚态物理中一个影响深远的现象,它代表了由无序引发的本征态的根本性转变.本文提出了一个基于超冷原子动量态晶格系统的实验方案,用以实现弯曲时空下的Aubry-André-Harper(AAH)模型,并研究其中的Anderson局域化.得益于每对相邻动量态之间耦合的单独可操控性,动量态晶格中的耦合强度可以被编辑成幂律位置依赖的形式J_(n)∝n^(σ),从而能够有效模拟弯曲时空.动量态晶格中波包演化的数值计算结果表现出初始格点依赖的局域化性质,符合理论预测的相分离现象.通过分析波包演化动力学数据,可以观测到相分离临界格点的移动.同时,本文还提出了通过调制时空弯曲参数σ来制备本征态的方案,并在动量态晶格中进行了数值仿真.最后,在不同准周期调制相位下制备能谱中所有本征态,分析了本征态的局域化性质,验证了在能谱中共存的局域相、延展相和摇摆相.本文为在实验中研究弯曲时空下的Anderson局域化物理提供了新的可行途径.

关键词： Anderson 局域化弯曲时空超冷原子动量态晶格

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基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割

中国生物医学工程学报 2025年第01期 52-65页

作者：林嘉雯陈苏苏林智明李笠翁谦福州大学计算机与大数据学院福州大学大数据智能教育部工程研究中心福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室锐捷网络股份有限公司福州大学附属省立医院眼科

睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中，但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估，评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率，研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法，但在图像... 详细信息

睑板腺成像技术广泛应用于干眼症的分型诊断、管理与个性化治疗中，但仅靠眼科医生进行直接观察和定性评估，评价主观且可重复性低。为提高眼科医生的诊断效率，研究者们提出了一系列基于U-Net的红外睑板腺图像腺体分割方法，但在图像边缘、出现反光点以及腺体密集区域，分割结果仍不理想。考虑到红外睑板腺图像成像与腺体分布的特点，提出基于形状流和多尺度特征融合的腺体分割模型SS-UNet,引入空洞卷积模块以增强模型的特征提取能力，设计形状流辅助分支以充分学习腺体的形状信息，采用多尺度特征融合模块以获得粗细各异腺体的特征表示。为验证模型的有效性，使用由福州大学附属省立医院眼科收集的包含203幅红外睑板腺图像的全标注数据集在同等实验环境下与其他先进分割模型开展对比实验，并进行模块消融分析，同时展示了可视化结果。实验表明，SS-UNet的Acc、Dice、IoU等指标分别达到了94.62%、80.94%和68.17%,相较于基准网络U-Net分别提升了0.36%、1.41%和1.95%。研究表明，SS-UNet能够充分运用腺体的形状与尺度等信息，解决腺体粘连、漏检等错误分割问题，有效提高分割精度，为辅助临床诊断提供客观依据。

关键词：睑板腺功能障碍腺体分割空洞卷积形状流多尺度特征融合

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基于动态聚合网络的SAR目标检测

系统工程与电子技术 2025年

作者：倪康贾文杰邹旻瑞郑志忠南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院江苏省航空对地探测与智能感知工程研究中心

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ，SAR)图像因其全天时、全天候、高分辨等特性已广泛应用于军事侦察、灾害监测、城市规划等领域，然而，SAR图像的成像机理导致SAR图像受噪声影响严重且存在SAR目标类别存在不均衡问题，使得SAR... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ，SAR)图像因其全天时、全天候、高分辨等特性已广泛应用于军事侦察、灾害监测、城市规划等领域，然而，SAR图像的成像机理导致SAR图像受噪声影响严重且存在SAR目标类别存在不均衡问题，使得SAR目标特征刻画较困难；同时针对上述问题，本文提出一种基于动态聚合网络（Dynamic Aggregation Network，DANet）的SAR目标检测方法，该网络以无锚框全卷积一阶段目标检测（Fully Convolutional One-Stage Object Detection，FCOS）网络为基础网络框架。DANet在特征金字塔网络中嵌入具有动态坐标注意力的动态聚合模块，以提高噪声影响下SAR目标特征学习能力。此外，为了缓解SAR数据集中不同类别之间数量不平衡的问题，DANet在检测头的回归分支引入了类平衡动态IoU损失函数，通过动态非单调机制和类平衡因子引导模型参数更新。在MSAR-1.0数据集和SAR-AIRcraft-1.0数据集上的实验结果表明，DANet在上述SAR目标检测数据集上的目标检测准确率分别达到了70.25%和52.36%，相比基准网络FCOS，其平均精度（Mean Average Precision， mAP）分别提高了2.73%和3.67%。与其他相关算法相比，DANet在SAR图像目标检测精度方面具有明显优势。

关键词：合成孔径雷达目标检测注意力机制特征金字塔损失函数

可变形卷积与注意力的SAR舰船检测轻量化模型

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中国图象图形学报 2025年第03期 724-736页

作者：余光浩陈润霖徐金燕徐前祥王大寒陈峰厦门理工学院计算机与信息工程学院福建省模式识别与图像理解重点实验室自然资源部海岛研究中心深圳市智慧城市科技发展集团有限公司数字福建自然灾害监测大数据研究所

目的针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像舰船检测中因背景复杂、目标尺寸各异等因素导致的漏检、误检结果，提出一种基于YOLOv8(you only look once v8)的改进算法。方法首先，轻量化处理YOLOv8的原有网络结构，... 详细信息

目的针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像舰船检测中因背景复杂、目标尺寸各异等因素导致的漏检、误检结果，提出一种基于YOLOv8(you only look once v8)的改进算法。方法首先，轻量化处理YOLOv8的原有网络结构，大幅降低网络的冗余度，使轻量化的网络更适合SAR图像舰船检测任务。其次，在主干网络中融入可变形卷积，增强模型对目标的感知能力，能更好地适应目标形变和复杂背景；同时，在颈部网络融入卷积注意力模块，减弱背景信息的干扰，使网络更专注舰船目标的特征。最后，采用EIoU(efficient intersection over union)损失函数，最小化预测框与真实框间的差值（包括宽度和高度），实现更快的收敛速度。结果分别在SSDD(SAR ship detection dataset)和HRSID(high-resolution SAR images dataset)上进行测试，结果表明，改进算法的检测性能优于当前几种流行的目标检测算法。其中，与YOLOv8相比，在两个公开数据集上，改进算法的精度评估指标mAP(mean average precision)@0.5分别提升0.68%和1.29%,mAP@0.75分别提升3.32%和3.10%，其处理速度FPS(frames per second)分别提升22帧/s和18帧/s。结论本文在轻量化处理YOLOv8基础上融合可变形卷积与注意力机制构建的改进算法，能实现SAR舰船检测精度和速度的双重提升。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标检测 YOLOv8 卷积注意力模块(CBAM) 可变形卷积 EIoU

智能高速铁路“模数驱动、轴面协同”理论研究及应用

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铁道学报 2025年第1期47卷 1-10页

作者：王同军李平王万齐中国国家铁路集团有限公司北京100844 中国铁道科学研究院集团有限公司科技和信息化部(总工室) 北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

当前围绕中国国家铁路集团有限公司发布的智能高速铁路体系架构1.0内容,国内多条新建高速铁路线路积极开展技术创新,并投入到实际工程应用中。为进一步推进中国高速铁路智能化建设,从智能高速铁路建设发展运营宏观层面,以智能高速铁路... 详细信息

当前围绕中国国家铁路集团有限公司发布的智能高速铁路体系架构1.0内容,国内多条新建高速铁路线路积极开展技术创新,并投入到实际工程应用中。为进一步推进中国高速铁路智能化建设,从智能高速铁路建设发展运营宏观层面,以智能高速铁路多专业全要素为研究内容,以整体综合能效为目标,提出“模数驱动、轴面协同”的智能高速铁路复杂巨系统工程管理理论,设计包含多专业协同、需求为中心、与外部环境互动、全生命周期动态最优等多种要素在内的系统最优化方法,形成模数一体化驱动、全生命周期协同、全要素管理的系统管理机制,构建基于“模数一体、轴面协同”的系统总体效能最优化模型,为智能高速铁路设计、建造、运营全生命周期管理提供理论和技术指导。同时,分析福厦高速铁路在建设过程中在“模数驱动、轴面协同”理论指导下构建的业务应用体系架构,总结最新的实践应用成果,为大量既有运营高速铁路的智能化升级提供指导和借鉴,以提高国内整个高速铁路网的智能化水平。

关键词：智能高速铁路模数驱动、轴面协同理论复杂巨系统智能化应用