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大模型时代下的汉语自然语言处理研究与探索

计算机工程与应用 2025年第01期61卷 80-97页

作者：黄施洋奚雪峰崔志明苏州科技大学电子与信息工程学院苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室苏州科技大学智慧城市研究院

自然语言处理是实现人机交互的关键步骤，而汉语自然语言处理（Chinese natural language processing,CNLP）是其中的重要组成部分。随着大模型技术的发展，CNLP进入了一个新的阶段，这些汉语大模型具备更强的泛化能力和更快的任务适应... 详细信息

自然语言处理是实现人机交互的关键步骤，而汉语自然语言处理（Chinese natural language processing,CNLP）是其中的重要组成部分。随着大模型技术的发展，CNLP进入了一个新的阶段，这些汉语大模型具备更强的泛化能力和更快的任务适应性。然而，相较于英语大模型，汉语大模型在逻辑推理和文本理解能力方面仍存在不足。介绍了图神经网络在特定CNLP任务中的优势，进行了量子机器学习在CNLP发展潜力的调查。总结了大模型的基本原理和技术架构，详细整理了大模型评测任务的典型数据集和模型评价指标，评估比较了当前主流的大模型在CNLP任务中的效果。分析了当前CNLP存在的挑战，并对CNLP任务的未来研究方向进行了展望，希望能帮助解决当前CNLP存在的挑战，同时为新方法的提出提供了一定的参考。

关键词：汉语自然语言处理图神经网络量子机器学习汉语大模型

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面向工业互联网的语义编码传输方法及应用

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2025年第1期64卷 51-60页

作者：牛凯鲁延鹏董超北京邮电大学人工智能学院北京100876 泛网无线通信教育部重点实验室北京100876 鹏城实验室广东深圳518055

通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信... 详细信息

通过将语义通信技术引入工业网络,构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息,相对于传统通信系统,基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信源信道联合编解码器,以信源信道联合编码的方式将语义信息转化为信道符号传输,进一步提升系统对工业网络通信资源的利用效率。所有编解码器均构建在深度神经网络架构Transformer上,确保了编解码器对语义信息的理解能力及系统的泛化能力。在工业药品生产场景中,对该系统进行测试,结果显示:相较于传统通信方案,该语义编码传输系统在图像重建质量和传输处理速度方面均有显著提升。且系统对下游任务的性能影响极小,保证了工业生产中如缺陷检测等关键任务的准确性。

关键词：工业互联网数据压缩与传输语义通信深度学习

结合通道剪枝和通道注意力的轻量型车辆点云补全网络

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计算机工程与应用 2025年第1期61卷 232-242页

作者：杨晓文冯泊栋韩慧妍况立群韩燮何黎刚中北大学计算机科学与技术学院机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心华威大学计算机科学系

针对现有的点云补全网络多关注于补全的精度而忽视补全效率问题，提出了一种轻量型点云补全网络来准确、高效地修复自动驾驶中的不完整车辆点云。为了提高网络推理效率，采用一种高效的一次性通道剪枝技术提高网络的补全效率；在特征提... 详细信息

针对现有的点云补全网络多关注于补全的精度而忽视补全效率问题，提出了一种轻量型点云补全网络来准确、高效地修复自动驾驶中的不完整车辆点云。为了提高网络推理效率，采用一种高效的一次性通道剪枝技术提高网络的补全效率；在特征提取阶段，网络加入通道注意力模块，将加权特征与全局特征拼接，通过两层多维特征信息提取，得到最终的特征向量；将特征向量传入双解码器结构中，分别通过全连接层和多层感知机生成稠密的粗糙点云和输入点云偏差值；将粗糙点云与输入点云偏差值相加得到最终的精细化完整点云。在PCN数据集和KITTI数据集上进行实验，实验结果表明在补全缺失车辆信息的实时性上有着显著的提升，并且在补全精度上也有不错的表现。

关键词：点云补全通道剪枝通道注意力轻量型深度学习

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藏文句向量预训练模型在嵌入式系统中的应用研究

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小型微型计算机系统 2025年第1期 8-15页

作者：吕皓吕慧雍宾宾多拉李妍周庆国周睿兰州大学信息科学与工程学院青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室

本文研究了将藏文句向量预训练模型部署到嵌入式系统上进行推理和测试的问题.在机器学习中，对文本进行编码和表征存在困难，因此句向量技术成为自然语言处理领域的重要研究方向.然而，在藏文自然语言处理领域，句向量研究相对较少.为... 详细信息

本文研究了将藏文句向量预训练模型部署到嵌入式系统上进行推理和测试的问题.在机器学习中，对文本进行编码和表征存在困难，因此句向量技术成为自然语言处理领域的重要研究方向.然而，在藏文自然语言处理领域，句向量研究相对较少.为此，本文分析了藏文领域已有的预训练模型和句向量表示方法，并设计了一种改进的无监督SimCSE方法(Improved Simple Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embeddings, I-SimCSE).实验结果显示，使用I-SimCSE方法得到的藏文句向量模型性能优于其他方法.同时，本文探讨了边缘计算与预训练模型相结合的应用，并讨论了预训练语言模型在嵌入式系统上的潜在应用场景.最后，本文将I-SimCSE句向量模型部署在嵌入式设备Jetson TX1上，并测试了其平均单次推理时间，结果表明在嵌入式系统上部署预训练语言模型进行推理是可行的.综上所述，本文的研究对于藏文句向量预训练模型在嵌入式系统上的应用研究提供了有益的参考，并为未来藏文大模型在嵌入式系统的发展提供了指导和启示.

关键词：藏文句向量表示嵌入式系统预训练模型

基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型

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江苏大学学报（自然科学版） 2025年第1期46卷 57-63页

作者：李致远吴越张威威李沅格江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 江苏大学江苏省工业网络安全技术重点实验室江苏镇江212013 江苏大学江苏省泛在数据智能感知与分析应用工程研究中心江苏镇江212013

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题,提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私... 详细信息

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题,提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私数据风险的问题,采用混合加解密方案对链上个人信息做安全存储与分享;针对平台认证用户身份的问题,采用可信身份凭证以零知识证明方式登录众包物流平台.对身份信息以及认证进行安全性分析,并将该方法与LIU方法、LI方法的安全性能进行了对比.在Python3.9环境下完成试验,进行了身份信息加密和零知识身份认证测试分析.结果表明该方案的认证时延和处理事务能力均优于现有的SHAO方案.

关键词：众包物流区块链身份管理 UTXO模型可信身份认证零知识证明

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基于混合模仿学习的多智能体追捕决策方法

计算机科学 2025年第1期52卷 323-330页

作者：王焱宁张锋镝肖登敏孙中奇北京航天自动控制研究所北京100854 宇航智能控制技术全国重点实验室北京100854 中船智海创新研究院有限公司北京100094 北京理工大学自动化学院北京100081

针对传统模仿学习方法在处理多样化专家轨迹时的局限性,尤其是难以有效整合质量参差不齐的固定模态专家数据的问题,创新性地融合了多专家轨迹生成对抗模仿学习(Multiple Trajectories Generative Adversarial Imitation Learning, MT-GA... 详细信息

针对传统模仿学习方法在处理多样化专家轨迹时的局限性,尤其是难以有效整合质量参差不齐的固定模态专家数据的问题,创新性地融合了多专家轨迹生成对抗模仿学习(Multiple Trajectories Generative Adversarial Imitation Learning, MT-GAIL)方法与时序差分误差行为克隆(Temporal-Difference Error Behavioral Cloning, TD-BC)技术,构建了一种混合模仿学习框架。该框架不仅可以增强模型对复杂多变的专家策略的适应能力,还能够提升模型从低质量数据中提炼有用信息的鲁棒性。框架得到的模型具备直接应用于强化学习的能力,仅需经过细微的调整与优化,即可训练出一个直接可用的、基于专家经验的强化学习模型。在二维动静结合的目标追捕场景中进行了实验验证,该方法展现出良好的性能。结果表明,所提方法可以吸取专家经验,为后续的强化学习训练阶段提供一个起点高、效果佳的初始模型。

关键词：智能决策强化学习行为克隆生成对抗模仿学习

结合图神经网络和图对比学习的半监督多图分类

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计算机工程与应用 2025年第01期61卷 368-374页

作者：路秋霖王慧颖朱峰冉李全鑫庞俊武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司

多图（multi-graph,MG）是一种图袋表示模型，半监督多图分类旨在从有标记和未标记的多图中构建一个预测模型，通过高准确度预测未标记多图，在用户产品推荐、生物制药等领域有着广泛应用。现有基于机器学习的半监督多图分类主要存在两... 详细信息

多图（multi-graph,MG）是一种图袋表示模型，半监督多图分类旨在从有标记和未标记的多图中构建一个预测模型，通过高准确度预测未标记多图，在用户产品推荐、生物制药等领域有着广泛应用。现有基于机器学习的半监督多图分类主要存在两点不足：（1）不能进行全自动的特征选择，过于依赖参数选择。（2）对未标记多图数据的价值未充分挖掘。因此，提出一种结合图神经网络和图对比学习的半监督多图分类方法（graph neural network combining with graph contrastive learning for semi-supervised multi-graph classification,GCSS）。一方面，分别设计从局部和全局提取特征信息的模块，并引入NN协同器（neural networks collaborator,NN collaborator）完成这两个模块的协作，自适应学习数据的特征表示进行训练；另一方面，采用图对比学习（graph contrastive learning,GCL）和半监督学习（semi-supervised learning,SSL）从两个不同学习视角来充分利用未标记多图数据，降低模型对标签等的依赖。在真实数据集上的大量实验结果验证了所提出方法的预测性能均优于基线方法。

关键词：半监督多图分类图对比学习图神经网络注意力机制

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用户感知的Web业务QoS指标与测量

北京邮电大学学报 2009年第2期32卷 97-100页

作者：刘枫雷振明刘芳北京邮电大学信息处理与智能技术重点实验室北京100876

通过对实际业务的监测,总结了万维网业务的协议和流程,提出了1组针对web业务的服务质量(QoS)指标,这些都是基于传输层和应用层的端到端QoS指标,既能直接反映用户访问网站时的质量感知,又能从技术角度说明造成用户感知的原因,以及各指标... 详细信息

通过对实际业务的监测,总结了万维网业务的协议和流程,提出了1组针对web业务的服务质量(QoS)指标,这些都是基于传输层和应用层的端到端QoS指标,既能直接反映用户访问网站时的质量感知,又能从技术角度说明造成用户感知的原因,以及各指标的概念、算法及与现有QoS指标和用户感知之间的关系.在实际网络环境下,通过对这组指标的主动监测实验,对用户感知的web业务QoS进行了分析.实验证明,这组指标能更好地反映用户感知的web业务QoS.

关键词：万维网测量服务质量指标

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动态描述逻辑的Tableau判定算法

计算机学报 2008年第6期31卷 896-909页

作者：常亮史忠植邱莉榕林芬中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

动态描述逻辑在描述逻辑的基础上引入了动态维,用于描述和推理动态领域的知识,但目前缺少有效的判定算法作为支撑.文中以描述逻辑ALCO的动态扩展为例,构建出动态描述逻辑D-ALCO.以D-ALCO的构建过程为基础,将ALCO的Tableau算法、命题动... 详细信息

动态描述逻辑在描述逻辑的基础上引入了动态维,用于描述和推理动态领域的知识,但目前缺少有效的判定算法作为支撑.文中以描述逻辑ALCO的动态扩展为例,构建出动态描述逻辑D-ALCO.以D-ALCO的构建过程为基础,将ALCO的Tableau算法、命题动态逻辑的Tableau算法以及对可能模型途径的处理有机地结合起来,给出了D-ALCO的Tableau判定算法,证明了算法的可终止性、可靠性和完备性.应用该算法,可以在采用开世界假设的情况下对D-ALCO中公式的可满足性进行判定.对于D-ALCQO、D-ALCQIO等具有更强描述能力的动态描述逻辑,可以对该算法扩展后得到相应的Tableau判定算法.

关键词：动态描述逻辑动作理论可满足性问题 Tableau算法可判定性