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知识增强的自监督表格数据异常检测方法研究

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 140-147页

作者：高小玉赵晓永王磊北京信息科技大学信息管理学院北京100192

传统的监督异常检测方法快速发展,为了减少对标签的依赖,自监督预训练方法得到了广泛的研究,同时研究表明额外的内在语义知识嵌入对于表格学习至关重要。为了挖掘表格数据当中存在的丰富知识信息,提出了一种基于知识增强的自监督表格数... 详细信息

传统的监督异常检测方法快速发展,为了减少对标签的依赖,自监督预训练方法得到了广泛的研究,同时研究表明额外的内在语义知识嵌入对于表格学习至关重要。为了挖掘表格数据当中存在的丰富知识信息,提出了一种基于知识增强的自监督表格数据异常检测方法(self-supervised tabular data anomaly detection method based on knowledge enhancement,STKE)并进行了改进。提出的数据处理模块将领域知识(语义)、统计数学知识融入到特征构建中,同时自监督预训练(参数学习)提供上下文知识先验,实现表格数据的丰富信息迁移。在原始数据上采用mask机制,通过学习相关的非遮掩特征来学习遮掩特征,同时预测在数据隐层空间加性高斯噪声的原始值。该策略促使模型即使在有噪声输入的情况下也能恢复原始的特征信息。使用混合注意机制有效提取数据特征之间的关联信息。在6个数据集上的实验结果展现了提出的方法优越的性能。

关键词：异常检测自监督知识增强预训练

基于空间颗粒模型的电商三维装箱智能决策研究

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工程管理科技前沿 2024年

作者：杨江龙单曼梁凯博孔令婕柳虎威北京物资学院信息学院首都经济贸易大学管理工程学院

在电商仓储中，对于不规则物品打包作业属于特殊的三维装箱问题（Three dimensional bin packing problem， 3D-BPP），需要选择箱子的种类和数量，确定物品的装箱位置和方向，以期最大化利用装载空间。本文采用点云刻画不规则物品的形... 详细信息

在电商仓储中，对于不规则物品打包作业属于特殊的三维装箱问题（Three dimensional bin packing problem， 3D-BPP），需要选择箱子的种类和数量，确定物品的装箱位置和方向，以期最大化利用装载空间。本文采用点云刻画不规则物品的形状，通过颗粒化的思想，将稀疏不均匀的点云转化为不规则物品的空间颗粒凸包，构建了不规则物品三维装箱问题的空间颗粒模型；通过提炼装箱活动实践操作的专家规则，设计了基于经验模拟的启发式算法，并结合DQN（Deep Q-Network）算法框架设计了针对不规则物品三维装箱问题的H-DQN（Heuristic Deep Q-Network）算法。此外，本文基于现有行业数据，开发了一个实例生成器用于算例测试。通过数值测试结果表明，相较于遗传算法等已有算法，H-DQN算法提高了平均40%的空间利用率；同时计算速度明显加快，降低了97%的平均计算时间，验证了H-DQN算法处理3D-BPP的有效性。

关键词：电商仓储装箱决策智能决策算法空间颗粒经验模拟

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基于自监督学习的光场空间域超分辨成像

激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 162-174页

作者：梁丹张海苗邱钧北京信息科技大学理学院北京100101

针对光场成像的空间域图像分辨率限制,提出一种基于自监督学习的空间域图像超分辨成像方法。利用深度学习中的自编码器,对全部光场子孔径图像同步进行空间域的超分辨重构。设计一种基于多尺度特征结构和全变差正则化的混合损失函数,约... 详细信息

针对光场成像的空间域图像分辨率限制,提出一种基于自监督学习的空间域图像超分辨成像方法。利用深度学习中的自编码器,对全部光场子孔径图像同步进行空间域的超分辨重构。设计一种基于多尺度特征结构和全变差正则化的混合损失函数,约束模型输出图像与原始低分辨率图像的相似度。数值实验结果表明,所提方法对噪声具有抑制作用,在光场成像的不同数据集上的超分辨结果平均值超过基于有监督学习的光场空间域超分辨方法。

关键词：光场超分辨自监督学习深度学习

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人工智能绘画的版权风险与应对思考

学术论坛 2024年第3期47卷 124-136页

作者：邓建鹏苏星月中央财经大学法学院中央财经大学金融科技法治研究中心北京100081

随着内容生成式人工智能技术的发展和普及,AI绘画技术日趋成熟,AI绘画软件也逐渐被投放到应用市场中。人工智能绘画为我们生活带来极大便利的同时,也存在不容忽视的版权风险。人工智能绘画的版权风险主要包括在利用海量图片训练时,可能... 详细信息

随着内容生成式人工智能技术的发展和普及,AI绘画技术日趋成熟,AI绘画软件也逐渐被投放到应用市场中。人工智能绘画为我们生活带来极大便利的同时,也存在不容忽视的版权风险。人工智能绘画的版权风险主要包括在利用海量图片训练时,可能产生侵犯原作复制权和改编权的风险;生成画作后,可能产生侵犯复制权、改编权、网络信息传播权、修改权和保护作品完整权的风险。为应对模型训练阶段可能带来的版权风险,国家应完善现有法律法规,并加强对AI绘画软件研发机构的监管;为应对生成图片后可能产生的版权风险,法律应适当肯定基于强人工智能模型的AI绘画画作的可版权性,使用者应提高风险防范意识,让人工智能绘画在版权领域带来更多的正效益。

关键词： AI绘画内容生成式人工智能版权风险法律规制

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引入度中心性选择攻击节点的对抗攻击算法

计算机工程与应用 2024年第18期60卷 285-293页

作者：钱榕徐雪飞刘晓豫张克君曾俊铭吕宗芳郭竞桧北京电子科技学院网络空间安全系北京100070 西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071 北京电子科技学院管理系北京100070

图卷积网络(GCN)在图神经网络中应用广泛,在处理图结构数据方面发挥着重要作用。然而,最近的研究表明,GCN容易受到中毒攻击等恶意攻击。在针对GCN的所有可能的对抗性攻击中,有一种特殊的方法是针对图卷积网络的目标通用攻击TUA(target u... 详细信息

图卷积网络(GCN)在图神经网络中应用广泛,在处理图结构数据方面发挥着重要作用。然而,最近的研究表明,GCN容易受到中毒攻击等恶意攻击。在针对GCN的所有可能的对抗性攻击中,有一种特殊的方法是针对图卷积网络的目标通用攻击TUA(target universal attack)。该方法在挑选攻击节点时为了简便采用随机选择策略,该策略忽略了节点邻居对节点的重要性,对攻击成功率有负面影响。针对这个问题,提出了一种基于度中心性的攻击节点选择策略的对抗攻击算法(adversarial attack algorithm based on degree centrality attack node selection strategy,DCANSS)。优化挑选攻击节点的方式,引入度中心性,得到攻击节点。注入假节点并与攻击节点连接。挑选辅助节点并应用图卷积网络的消息传递机制,使节点信息扩散,计算扰动并将扰动特征赋予假节点,完成攻击,达到误分类目标。在三个流行的数据集上的实验表明,当仅使用3个攻击节点和2个假节点时,所提出的攻击对图中任意受害节点的平均攻击成功率达到90%。将DCANSS算法与TUA算法以及其他建立的基线算法进行实验对比,进一步验证了DCANSS算法的攻击能力。

关键词：度中心性目标通用攻击(TUA) 基于度中心性的攻击节点选择策略(DCANSS) 图对抗攻击算法图神经网络

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基于旅伴效应的游客就餐行为分析

地球信息科学学报 2024年第2期26卷 408-423页

作者：牟乃夏卞书娣王艳慈张灵先郑允豪 Teemu Makkonen 杨腾飞山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 东芬兰大学卡累利阿研究所约恩苏FI-801014 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题,进一步揭示了游客的旅游行为特征,分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应。本文以2012—2020年重庆市美食游记为研究数据,采用社会网络分析等方法研究不同旅伴游... 详细信息

美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题,进一步揭示了游客的旅游行为特征,分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应。本文以2012—2020年重庆市美食游记为研究数据,采用社会网络分析等方法研究不同旅伴游客的就餐行为差异,研究表明:(1)游客就餐网络(食物网络和餐厅网络)结构受旅伴影响显著。旅伴的加入有效提升了食物网络节点联系的紧密程度,并扩展了餐厅网络节点关联的空间范围;(2)旅伴角色影响游客在旅程中对特色食物类型的选择。其中,无旅伴的游客(独自一人)在体验特色食物类型时呈现“被动保守型”、旅伴角色为三五好友的游客呈现“遍历型”,而其他旅伴角色的游客呈现“随意/兴趣型”;(3)独自旅行游客和旅伴角色为闺蜜、家庭、情侣以及三五好友游客的就餐行为差异反映了旅伴和社会关系的交叉影响,是美食旅游动机下个体和群体面向多因素综合作用的就餐决策结果。本文从食物类型和餐厅2个视角揭示了不同旅伴角色下的游客就餐行为特征,为深度刻画人群移动行为机理和社会因素影响下的人群活动时空动态提供了科学指导。

关键词：美食旅游游记数据旅伴角色社会网络就餐行为食物类型餐厅重庆

文生视频类人工智能的风险与三维规制:以Sora为视角

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新疆师范大学学报（哲学社会科学版） 2024年第6期45卷 92-100页

作者：邓建鹏赵治松中央财经大学法学院中央财经大学金融科技法治研究中心北京100081

文生视频类人工智能Sora一经发布即引发万众瞩目,其具有的强理解能力、高度仿真性及多模态融合能力为社会带来视觉、听觉震撼的同时,引发诸多法律风险。与此前的生成式人工智能大模型相比,Sora的潜在法律风险在人格权保护、网络犯罪及... 详细信息

文生视频类人工智能Sora一经发布即引发万众瞩目,其具有的强理解能力、高度仿真性及多模态融合能力为社会带来视觉、听觉震撼的同时,引发诸多法律风险。与此前的生成式人工智能大模型相比,Sora的潜在法律风险在人格权保护、网络犯罪及社会信任等方面更为突出。面对前沿科技给个人权益、刑事犯罪及社会稳定等领域带来的挑战,要及时采取相应的多维规制对策。一是加强对人格权的民法保护,明确个人信息使用的授权,强化数据采集和视频内容监管;二是优化刑法适用与归责,完善刑事法律的解释、适用及责任制度;三是通过规范监管,提升社会信任,推动人工智能由规制对象转向规制工具,助推人工智能系统的安全性和可靠性。

关键词： Sora 法律风险三维规制人工智能文生视频类人工智能

降低分散相破碎的低剪切阀技术路线及研发进展

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化工设备与管道 2024年第3期61卷 94-103页

作者：宋民航王子兴杨宏燕华北科技学院安全工程学院北京101601 中海油石化工程有限公司山东济南250101 北京工业大学信息学部北京100124

阀门作为应用于石化等行业的关键设备之一,通过调整阀门开度调节液流流量。在多相流分离领域,位于分离器上游的阀门容易造成分散相剪切破碎,形成更加细小的液滴,甚至出现乳化现象,增加了分离难度。文章聚焦于降低分散相破碎的低剪切阀,... 详细信息

阀门作为应用于石化等行业的关键设备之一,通过调整阀门开度调节液流流量。在多相流分离领域,位于分离器上游的阀门容易造成分散相剪切破碎,形成更加细小的液滴,甚至出现乳化现象,增加了分离难度。文章聚焦于降低分散相破碎的低剪切阀,从影响液滴破碎及最大稳定液滴直径的关键物理因素出发,包括单位质量平均能量耗散率、液流能量耗散体积等,对降低液滴破碎的可行性路径进行总结,具体包括减小流经阀门液流的流场紊乱、增加油滴聚结结构,以及增大液流能量耗散体积。在此基础上,分析了多种典型低剪切阀门的结构特点及实际性能,并总结了低剪切阀的发展趋势,为新型低剪切阀开发及优化设计,以及规模化推广应用提供理论及技术支撑。

关键词：低剪切阀结构设计分散相剪切破碎液滴聚结

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基于超轻量化卷积神经网络的番茄病虫害诊断

江苏农业学报 2024年第3期40卷 438-449页

作者：梁凯博孙立汪禹治靳龙豪燕雪倩曾旺北京物资学院信息学院北京101149 首都经济贸易大学管理工程学院北京100070 北京物资学院数据科学与统计学院北京101149

针对番茄病虫害诊断中存在的传统卷积神经网络结构复杂、难以直接应用于便携终端,以及现有轻量化卷积神经网络特征提取能力弱、识别准确率低、难以满足实际需要等问题,本研究拟在原有轻量化卷积神经网络的基础上,定义超轻量化卷积神经网... 详细信息

针对番茄病虫害诊断中存在的传统卷积神经网络结构复杂、难以直接应用于便携终端,以及现有轻量化卷积神经网络特征提取能力弱、识别准确率低、难以满足实际需要等问题,本研究拟在原有轻量化卷积神经网络的基础上,定义超轻量化卷积神经网络,设计一种基于SqueezeNet网络改进的超轻量化卷积神经网络,将其用于番茄病虫害诊断任务中。首先,改进SqueezeNet网络中的Fire模块,生成2种适用于不同特征维度的Fire模块,并引入ECA(高效通道注意力)模块以提高模型的特征提取能力;其次,结合扩展型指数线性单元函数(SELU)和Mish函数,替代修正线性单元函数(ReLU)作为激活函数;再次,采用软池化(Softpool)替代原始的最大池化;最后,利用中心损失函数(Center loss)改进指数归一化损失函数(Softmax loss),提高对近似病虫害的识别准确率。本研究选择了8种害虫和9种病害,对害虫、病害、病虫害3类数据集进行数据增强,并探讨了数据的小样本性、不平衡性对模型性能的影响。结果表明,本研究提出的模型具有超轻量化的特点,对害虫、病害、病虫害的识别准确率最高分别可达98.83%、98.14%和97.71%,能够很好地满足番茄病虫害诊断需求。

关键词：图像识别番茄病虫害超轻量化卷积神经网络不平衡性

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