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边缘智能与协同计算:前沿与进展

控制与决策 2024年第7期39卷 2385-2404页

作者：侯祥鹏兰兰陶长乐寇小勇丛佩金邓庆绪周俊龙南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 东南大学移动通信全国重点实验室南京211111

随着万物互联时代的到来,边缘设备规模急剧增加,海量数据在网络边缘产生,人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑.然而,传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求,并带来数据隐私泄露... 详细信息

随着万物互联时代的到来,边缘设备规模急剧增加,海量数据在网络边缘产生,人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑.然而,传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求,并带来数据隐私泄露的潜在隐患.与此同时,嵌入式高性能芯片的发展显著提升了边缘设备的计算能力,使其能够在边缘侧实时处理部分计算密集型任务.在此背景下,边缘计算和人工智能有机融合,孕育了一种新的计算范式:边缘智能.鉴于此,聚焦边缘智能与协同计算的前沿与进展,首先概述边缘计算、人工智能和边缘智能的相关背景、基本原理与发展趋势;然后从训练、推理和缓存3个方面回顾面向单个设备的边缘智能方法;接着从架构、技术和功能3个维度介绍多个设备合作实现边缘智能协同的相关工作;最后总结边缘智能在工业物联网、智慧城市和虚拟现实等领域的广泛应用.

关键词：边缘智能边缘设备边缘训练边缘推理边缘缓存协同计算

面向肺炎CT图像识别的DL-CTNet模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 122-132页

作者：王威黄文迪王新王珑润长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部... 详细信息

肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部与全局特征的轻量级模型——DL-CTNet.输入预处理的CT图像后,首先采用空洞卷积和动态双路径多尺度特征融合(D-DMFF)模块的2个支路提取浅层特征;然后使用局部与全局特征拼接模块(LGFC)中的D-DMFF模块提取局部特征、Swin Transformer提取全局特征,并通过拼接获得深层特征;最后经过全连接层输出分类标签.实验结果表明,在2个CT图像数据集上,验证了LGFC模块以及DL-CTNet的低复杂度与有效性;DL-CTNet的分类准确率高达98.613%,与其他方法相比,其能更准确地识别肺炎的CT图像.

关键词：肺炎胸部CT图像卷积神经网络 Transformer

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基于深度学习的机器人局部路径规划方法

系统仿真学报 2024年第5期36卷 1199-1210页

作者：刘泽森毕盛郭传鈜王延葵董敏华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在... 详细信息

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在当前时刻完成避障导航任务所需转向角度;搭建了用于对规划器核心神经网络进行训练和验证的室内场景;提出了以路径总长度、平均曲率变化率及机器人与障碍物之间的距离为性能指标的路径评估方案。实验表明:该方案在仿真环境及真实场景中均体现了较优秀的局部路径生成能力。

关键词：机器人导航路径规划实时避障深度学习

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融合多尺度Transformer的皮肤病变分割算法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 1086-1098页

作者：梁礼明周珑颂尹江盛校棋江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对现有皮肤病变图像分割时缺乏多尺度特征提取,从而导致细节信息缺失和病变区域误分割的问题,本文提出一种融合多尺度Transformer的编解码网络皮肤病变分割算法。首先运用Transformer模块构建分层编码器,分层编码器从全局特征变化角... 详细信息

针对现有皮肤病变图像分割时缺乏多尺度特征提取,从而导致细节信息缺失和病变区域误分割的问题,本文提出一种融合多尺度Transformer的编解码网络皮肤病变分割算法。首先运用Transformer模块构建分层编码器,分层编码器从全局特征变化角度出发,多尺度分析皮肤病变区域;然后利用多尺度融合模块、通道注意力模块和联合层构建融合解码器,多尺度融合模块互补分层编码器中浅层网络信息与深层网络信息,增强空间信息和语义信息间的依赖关系,通道注意力模块能够有效识别特征丰富的通道,提高算法分割精度;最后引入扩展模块恢复图像大小以匹配实际需求。将该算法在ISBI2016、ISBI2017和ISIC2018三个公共数据集上进行实验测试,其像素精度分别为96.70%、94.50%和95.39%,平均交并比分别为91.69%、85.74%和89.29%,算法测试整体性能优于现有算法。仿真实验证明,多尺度Transformer编解码网络能够有效地分割皮肤病变图像。

关键词：计算机应用技术皮肤病变图像分割 Transformer 多尺度融合模块通道注意力模块

基于区块链和可信执行环境的细粒度访问控制方案研究与应用——以物联网为例

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2394-2410页

作者：蒋伟进李恩罗田甜周文颖杨莹湖南工商大学计算机学院长沙410205 湖南信息学院计算机科学与工程学院长沙410151 湘江实验室长沙410205 武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070

新型物联网技术的普及使得物联网资源的访问和共享需求不断扩大,而现有的物联网访问控制技术显现出的访问策略粗粒度、弱可审计性、缺乏访问过程控制以及过度特权等问题,使物联网设备面临着极大的安全隐患和隐私威胁.基于此,提出了一种... 详细信息

新型物联网技术的普及使得物联网资源的访问和共享需求不断扩大,而现有的物联网访问控制技术显现出的访问策略粗粒度、弱可审计性、缺乏访问过程控制以及过度特权等问题,使物联网设备面临着极大的安全隐患和隐私威胁.基于此,提出了一种以区块链技术为基础的基于加密货币的访问控制模型(cryptocurrency-based access control, CcBAC),可为物联网提供细粒度、有效的可审计性和访问过程控制,并借助可信执行环境来提供更强大的安全性.介绍了访问控制模型的技术原理、特点、研究现状,详细阐述了CcBAC模型框架,并对其进行了形式化定义;同时,对模型中的函数进行了具体的描述,给出了本模型在一般应用场景中的访问控制流程;最后通过理论分析和实验评估验证了本模型的实用性和性能,证实本模型不仅能使资源所有者完全控制对其资源的访问,同时还兼顾访问控制的细粒度和可审计性.

关键词：区块链访问控制物联网加密货币可信执行环境

双路径双鉴别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：许光宇陈浩宇张杰安徽理工大学计算机科学与工程学院

针对图像融合算法中存在源图像信息保留不够充分、细节信息不够丰富等问题，提出一种基于双路径双鉴别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法. 在生成器端构建基于源图像差异拼接的梯度路径和对比度路径，提高融合图像的细节信息... 详细信息

针对图像融合算法中存在源图像信息保留不够充分、细节信息不够丰富等问题，提出一种基于双路径双鉴别器生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法. 在生成器端构建基于源图像差异拼接的梯度路径和对比度路径，提高融合图像的细节信息和对比度; 通过多尺度分解提取红外与可见光图像的特征信息，解决单一尺度特征提取不全面的问题; 然后将源图像引入双路径密集网络的每一层，在提升特征传递效率的同时可获取更多源图像信息; 在鉴别器端采用双鉴别器估计红外与可见光图像的区域分布，避免单鉴别器网络丢失红外图像对比度信息的模态失衡问题; 最后构造主辅梯度和主辅强度损失函数，提升网络模型的信息提取能力. 与8种主流图像融合方法在TNO数据集、RoadScene数据集和MSRS数据集上的对比实验结果表明，所提方法在4个客观评估指标(平均梯度、空间频率、结构相似性和峰值信噪比)上取得较好的效果.

关键词：图像融合生成对抗网络多尺度分解密集连接双鉴别器

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眼镜镜片尖边轮廓的五轴数控加工

光学精密工程 2024年第5期32卷 704-713页

作者：李宏涛项华中郑泽希丁琦慧张欣王彭张大伟庄松林上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 上海理工大学机械工程学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

为了改善和优化眼镜镜片的加工流程,避免镜片尖边加工过程中刀轴矢量变化剧烈、影响工件表面的加工质量,提出了一种基于UG NX的五轴数控加工路径。利用智能镜框扫描仪对镜框边缘进行扫描,获得镜框凹槽点云数据文件,编写相应程序对符合... 详细信息

为了改善和优化眼镜镜片的加工流程,避免镜片尖边加工过程中刀轴矢量变化剧烈、影响工件表面的加工质量,提出了一种基于UG NX的五轴数控加工路径。利用智能镜框扫描仪对镜框边缘进行扫描,获得镜框凹槽点云数据文件,编写相应程序对符合眼镜片加工标准的OMA文件中的球坐标数据进行坐标及格式转换等处理。基于NURBS曲线拟合算法,实现刀路轨迹的连续性并保证拟合曲线的精度。设计和建立一种控制刀轴矢量平滑变化的刀轴驱动约束方法,依靠曲线驱动刀轴及镜片曲面法向量约束刀轴使刀头平滑进给,并将刀轨文件经过后处理转换为NC文件。最后,对加工后的镜片进行误差测量,结果表明,通过点云数据拟合刀路曲线的方法提高了加工面的精确度和光滑性,有效缩减了加工流程,提高了加工效率。

关键词：光学加工数控系统非均匀有理B样条曲线拟合刀具路径

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一种预测流程剩余时间的可解释特征分层方法

软件学报 2024年第3期35卷 1341-1356页

作者：郭娜刘聪李彩虹陆婷闻立杰曾庆田山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

流程剩余时间预测对于业务异常的预防和干预有着重要的价值和意义.现有的剩余时间预测方法通过深度学习技术达到了更高的准确率,然而大多数深度模型结构复杂难以解释预测结果,即不可解释问题.此外,剩余时间预测除了活动这一关键属性还... 详细信息

流程剩余时间预测对于业务异常的预防和干预有着重要的价值和意义.现有的剩余时间预测方法通过深度学习技术达到了更高的准确率,然而大多数深度模型结构复杂难以解释预测结果,即不可解释问题.此外,剩余时间预测除了活动这一关键属性还会根据领域知识选择若干其他属性作为预测模型的输入特征,缺少通用的特征选择方法,对于预测的准确率和模型的可解释性存在一定的影响.针对上述问题,提出基于可解释特征分层模型(explainable feature-based hierarchical model,EFH model)的流程剩余时间预测框架.具体而言,首先提出特征自选择策略,通过基于优先级的后向特征删除和基于特征重要性值的前向特征选择,得到对预测任务具有积极影响的属性作为模型输入.然后提出可解释特征分层模型架构,通过逐层加入不同特征得到每层的预测结果,解释特征值与预测结果的内在联系.采用LightGBM(light gradient boosting machine)和LSTM(long short-term memory)算法实例化所提方法,框架是通用的,不限于选用算法.最后在8个真实事件日志上与最新方法进行比较.实验结果表明所提方法能够选取出有效特征,提高预测的准确率,并解释预测结果.

关键词：流程挖掘剩余时间预测特征选择可解释分层模型

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面向以太坊的活跃网络拓扑感知与分析研究

信息安全学报 2024年第4期9卷 95-106页

作者：白销东刘代东魏松杰南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

针对以太坊网络拓扑隐藏的特征以及当前拓扑感知方法精度较差的问题,提出了一种基于通信协议和未来事务特征的以太坊活跃网络拓扑感知方法。首先,通过改进的以太坊节点发现协议构建虚拟地址并主动对目标节点路由表进行映射,感知目标节... 详细信息

针对以太坊网络拓扑隐藏的特征以及当前拓扑感知方法精度较差的问题,提出了一种基于通信协议和未来事务特征的以太坊活跃网络拓扑感知方法。首先,通过改进的以太坊节点发现协议构建虚拟地址并主动对目标节点路由表进行映射,感知目标节点的潜在活跃连接节点集合。其次,向以太坊网络中部署感知节点,通过收集目标节点转发的消息本体与消息哈希的数量,并根据两者之间的比例关系,对目标节点的活跃连接数量进行推测。最后,根据以太坊内存池中未来事务的隔离特征,本文提出了一种基于隔离验证的节点间活跃连接验证的改进方法。通过面向以太坊测试网络展开广泛的实验,本文所提出的方法能够在理想的时间内感知以太坊的区块链覆盖层网络拓扑快照,相较于现有方法所感知的网络拓扑具有更高的精确性。根据实验数据表明,以太坊网络中活跃节点不足整个网络的2%,而且活跃节点出现聚集和重叠现象。通过对以太坊网络拓扑进行建模,分析可得以太坊网络具有较小的平均最短路径,信息传播在网络中表现出小世界效应,并且节点的度值遵循幂律分布,符合以太坊分布式网络的设计初衷。

关键词：以太坊网络拓扑感知网络分析点对点网络