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面向实时位置的隐私保护优化与加速求解算法

计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2156-2169页

作者：董恺王立夫凌振东南大学计算机科学与工程学院南京211189

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私,位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决一... 详细信息

现有的电动汽车API平台(如SmartCar)使用访问控制机制来保护用户的隐私.为了在启用不可信位置服务功能的同时保护位置隐私,位置隐私保护机制(LPPM)根据用户的真实位置生成一个随机的伪位置作为报告位置.现有技术通过在离散网格上解决一个最优化问题构建一个最佳的LPPM,该最佳LPPM实现了在最低可容忍效用限制下的最高隐私,反之亦然.然而,它们很难直接应用于电动汽车等实时场景,因为生成最佳LPPM所需的运行时间太长(可能需要数天).另一个问题涉及构建出的LPPMs的最佳性.揭示了一些意外情况(异常),即在粒度更高的细网格上构建的最佳LPPM效用比在粒度较低的粗网格上差.引入了粒度独立性作为有效解决方法,提出了一个名为Divide-and-Coin的最佳LPPM,其可以实时执行.Divide-and-Coin将生成最佳报告位置的运行时间从至少O(n^(2.055))缩短到O(log n),其中n是报告位置的数量.实验结果显示,Divide-and-Coin可以在1s内从城市级区域生成建筑级别的最佳报告位置.

关键词：位置隐私最佳位置隐私保护机制实时位置API 隐私-效用异常粒度独立性

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面向信息系统推荐与决策的高阶张量分析方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1697-1712页

作者：王贝伦张嘉琦蔡英豪王兆阳谈笑沈典东南大学计算机科学与工程学院南京210096

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解... 详细信息

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解决方案,例如疾病决策诊断或商品推荐.然而,现有的张量回归方法存在2个主要问题:一是可能丢失了张量的空间信息,导致预测结果不准确;二是计算成本过高,导致服务或解决方案不及时.对于具有高阶结构的大规模数据而言,这2点则显得更为突出.因此为了实现数据赋能,即利用张量数据来提高信息服务或解决方案的质量和效率,提出了稀疏低秩张量回归模型(sparse and low-rank tensor regression model,SLTR).该模型通过对张量系数应用l1范数和张量核范数使得张量系数具有稀疏性和低秩性两大特点,这样既保留了张量的结构信息又可以方便地解释数据.利用近端梯度方法优化了混合正则化器,使得求解过程可扩展且高效.除此之外证明了SLTR的严格误差界.在多个模拟数据集和一个视频数据集上的实验结果表明,SLTR相比于之前的方法,在更短的时间内获得了更好的预测性能.

关键词：张量回归并行近端法数据可解释性张量范数分类

多副本分布式事务处理关键技术及典型数据库系统综述

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软件学报 2024年第1期35卷 455-480页

作者：黄纯悦彭起张拂晓王声溢罗成张岩峰于戈东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

数据复制是分布式数据库提高可用性的重要手段,通过在不同区域放置数据库的部分副本,还可以提高本地读写操作的响应速度,增加副本数量也会提升读负载的线性扩展能力.考虑到这些优良特性,近年来国内外都出现了众多多副本分布式数据库系统... 详细信息

数据复制是分布式数据库提高可用性的重要手段,通过在不同区域放置数据库的部分副本,还可以提高本地读写操作的响应速度,增加副本数量也会提升读负载的线性扩展能力.考虑到这些优良特性,近年来国内外都出现了众多多副本分布式数据库系统,包括Google Spanner、CockroachDB、TiDB、OceanBase等一系列主流的工业界系统,也出现了包括Calvin、Aria、Berkeley Anna等一系列优秀的学术界系统.然而,多副本数据库带来诸多收益的同时,也带来了一致性维护、跨节点事务、事务隔离等一系列挑战.总结分析现有的复制架构、一致性维护策略、跨节点事务并发控制等技术,对比几个代表性多副本数据库系统之间在分布式事务处理方面上的差异与共同点,并在阿里云环境下搭建跨区域的分布式集群环境,对几个代表性系统的分布式事务处理能力进行了实验测试分析.

关键词：分布式事务处理分布式数据库数据复制确定性数据库跨区域复制数据库

基于位置跟踪的机械臂多电机新型滑模控制策略

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吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1443-1458页

作者：王宏志王婷婷兰淼淼徐硕长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

为了解决多电机驱动的机械臂系统在复杂环境运行时,其关节位置容易受到负载等外界干扰,导致位置的跟踪误差及同步误差较大,造成系统工作性能下降等问题,提出了一种新型多电机环形耦合控制策略(NRCC)。NRCC中设置了同步比例系数保证多电... 详细信息

为了解决多电机驱动的机械臂系统在复杂环境运行时,其关节位置容易受到负载等外界干扰,导致位置的跟踪误差及同步误差较大,造成系统工作性能下降等问题,提出了一种新型多电机环形耦合控制策略(NRCC)。NRCC中设置了同步比例系数保证多电机协调运行;设计了自抗扰补偿控制器和相邻平均误差处理器,自抗扰补偿控制器通过相邻平均误差信号对电机位置控制信号进行二次补偿,减小了多电机间的同步误差;同时,提出了一种自适应神经模糊推理系统(ANFIS)优化的新型指数趋近率滑模跟踪控制器(ANFIS-SMC)和扰动观测器保证电机的位置跟踪性能。仿真结果表明:该控制策略有效地减小了多电机间的同步误差,保证了电机的高精度跟踪性能。

关键词：控制理论与控制工程机械臂多电机环形耦合控制自适应神经模糊推理系统滑模跟踪控制器

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基于多尺度特征解析的放射学报告生成方法

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 71-78页

作者：王瑞梁建国花嵘山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生... 详细信息

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生成放射学报告。构建一个关键特征强化注意力(KFEA)模块,以便加强对关键特征的利用;设计一个多模态特征融合(MFF)模块,以便促进语义特征与视觉特征的特征融合,缓解特征差异造成的影响;探索阶段感知(SA)模块在放射学报告任务中对初级特征的优化作用。最后,在流行的放射学报告数据集IU X-Ray上,与当前的主流模型进行对比实验,结果表明,所提模型取得当前最佳效果。

关键词：注意力机制特征融合放射学报告 Transformer 图像–文本生成

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基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 741-748页

作者：王宏志宋明轩程超解东旋长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一... 详细信息

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一步提取目标特征,增强深层次语义信息表达能力,并将特征金字塔网络(FPN)结构添加下采样通道和CSPnet层,充分融合多尺度图像特征,避免浅层信息丢失。最后,使用Mosaic数据增强方法丰富数据集训练样本,并将改进YOLOv4-tiny算法与单目测距原理相结合,依据车距大小设置3种级别的信息提示进行车距预警实验。结果表明:本文算法在PASCAL VOC数据集上的检测速度为43帧/s,平均精度达到81.25%,较YOLOv4-tiny算法提高了3.59%。可见,改进YOLOv4-tiny算法在满足检测实时性要求的同时,具备良好的目标检测精度,对提升车距预警方法的使用效果具有指导意义。

关键词：交通运输安全工程目标检测 YOLOv4-tiny算法单目测距车距预警

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一种全面的少标签样本情形下的知识蒸馏方法

数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 104-113页

作者：刘彤任欣儒尹金辉倪维健山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

【目的】针对在自然语言处理中有标签样本稀缺和高性能的大规模参数量模型训练成本高的问题,本文在有标签样本不足情况下,通过知识蒸馏方法,提升在高性能大参数量模型指导下的小参数量模型性能。【方法】通过噪声提纯方法,从无标签数据... 详细信息

【目的】针对在自然语言处理中有标签样本稀缺和高性能的大规模参数量模型训练成本高的问题,本文在有标签样本不足情况下,通过知识蒸馏方法,提升在高性能大参数量模型指导下的小参数量模型性能。【方法】通过噪声提纯方法,从无标签数据中获取有价值的数据并赋予其伪标签,增加有标签样本数量;并在传统蒸馏模型基础上增加知识回顾机制和助教模型,实现从大参数量模型到小参数量模型的全面的知识迁移。【结果】在IMDB、AG_NEWS、Yahoo!Answers数据集的文本分类和情感分析任务上,使用原数据集规模的5%作为有标签数据,准确率表现与使用全部数据训练的传统蒸馏模型分别仅相差1.45%、2.75%、7.28%。【局限】仅针对自然语言处理中的文本分类以及情感分析任务进行实验研究,后续可进一步扩大任务覆盖面。【结论】本文所提方法在少量有标签样本的情形下,实现了较好的蒸馏效果,使得小参数量模型的性能得到显著提升。

关键词：知识蒸馏半监督学习少标签样本文本分类

智能交通系统中具有隐私保护性的属性基可搜索加密方案

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 3036-3045页

作者：牛淑芬戈鹏董润园刘琦刘维西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

针对智能交通系统(ITS)中车载用户出行信息容易被非法盗用、交通系统云端服务器存储的交通数据被恶意用户非法滥用等问题,该文提出一种新的属性基可搜索加密(ABSE)方案,该方案具有隐私保护、密钥聚合和轻量计算等功能。该方案在密钥生... 详细信息

针对智能交通系统(ITS)中车载用户出行信息容易被非法盗用、交通系统云端服务器存储的交通数据被恶意用户非法滥用等问题,该文提出一种新的属性基可搜索加密(ABSE)方案,该方案具有隐私保护、密钥聚合和轻量计算等功能。该方案在密钥生成阶段、访问控制阶段和部分解密阶段实现了全隐私保护;将搜索关键字嵌入到访问结构中,在实现部分策略隐藏的同时保证了关键字安全;通过密钥聚合技术,将所有满足搜索条件和访问策略的文件标识聚合成一个聚合密钥,减轻用户的密钥存储负担,保障文件密钥安全的同时进一步保障了数据安全。安全性分析表明,该方案具有隐藏访问结构安全、关键字密文不可区分安全和陷门不可区分安全。理论分析和数值模拟显示所提方案在通信和计算方面的开销是高效且实用的。

关键词：智能交通系统隐私保护属性基可搜索加密密钥聚合策略隐藏

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基于对比学习的半监督肝脏血管分割方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 70-75页

作者：刘哲胡芮宋余庆刘毅江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

针对肝脏血管分割方法通常依赖高质量有标签数据训练模型及现存对比学习方法过度关注局部信息而忽略全局信息的问题,提出一种基于全局和局部对比学习的半监督肝脏血管分割方法.本方法首先以Mean Teacher模型作为框架,对编码器输出高维... 详细信息

针对肝脏血管分割方法通常依赖高质量有标签数据训练模型及现存对比学习方法过度关注局部信息而忽略全局信息的问题,提出一种基于全局和局部对比学习的半监督肝脏血管分割方法.本方法首先以Mean Teacher模型作为框架,对编码器输出高维特征进行全局对比,捕捉特征全局一致性,获取更丰富全局上下文信息;然后对解码器输出进行局部对比,获取语义分割中的局部像素级特征;最后引入分布差异最小化方法,通过使用判别器进行对抗训练,减少有标签和无标签数据之间的分布差异,提升模型的泛化性能.实验结果表明:本方法在肝脏血管分割任务上取得了显著的效果,在3Dircadb数据集上的Dice系数、Jaccard系数、平均表面距离(ASD)和95%豪斯多夫距离(95HD)分别为74.36%,59.73%,2.65 mm和13.57 mm,优于其他半监督方法.

关键词：肝脏血管分割半监督学习深度学习对比学习对抗学习