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基于骨骼的人体行为识别方法研究综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 173-194页

作者：黄倩崔静雯李畅河海大学计算机与信息学院南京211100

人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同... 详细信息

人体行为识别在视频理解中发挥了重要作用.近年来,基于骨骼的行为识别方法因其对复杂环境的干扰更具鲁棒性而受到广泛关注.文中共整理了102种基于骨骼的人体行为识别方法,并在9个公开数据集上对其进行了对比分析.按照特征学习方式的不同,分别介绍了基于手工特征的方法和基于深度学习的方法.其中,基于手工特征的方法按特征描述符的不同分为几何描述符、动力学描述符、统计描述符3个子类;基于深度学习的方法按网络主体的不同分为循环神经网络、卷积神经网络、图卷积网络、Transformer和混合网络5个子类.通过以上分析,不仅阐述了基于骨骼的行为识别方法的发展历程,还剖析了现有方法存在的泛化能力不强、计算成本高等局限.最后,从网络结构设计、相似动作区分、领域数据集拓展、多人交互等方面对未来研究方向进行了展望.

关键词：计算机视觉行为识别骨骼数据手工特征深度学习神经网络

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

基于BERT-DPCNN的警情文本分类研究

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数据分析与知识发现 2024年

作者：张静高子信丁伟杰浙江警察学院计算机与信息安全系

[目的]现代警务工作依托大量的案情文本数据，如何对海量的警情文本数据进行智能化分类成为了公安行业关注的一个课题。[方法]本文针对警情文本分类任务，提出了一个基于BERT-DPCNN的文本分类模型。该模型采用BERT预训练模型生成文本词... 详细信息

[目的]现代警务工作依托大量的案情文本数据，如何对海量的警情文本数据进行智能化分类成为了公安行业关注的一个课题。[方法]本文针对警情文本分类任务，提出了一个基于BERT-DPCNN的文本分类模型。该模型采用BERT预训练模型生成文本词向量，并通过优化DPCNN模型中的激活函数和改进动态学习率来提高分类性能。[结果]将BERT-DPCNN与BERT，BERT-CNN，BERT-RCNN，BERT-RNN，BERT-LSTM，ERNIE六类模型进行对比实验，结果表明BERT-DPCNN的准确率、召回率和精准率上的效果最佳，其中二分类任务中BERT-DPCNN的准确率达到98%以上，十一分类任务中的准确率达到82%以上，验证了该模型的有效性。[局限]模型参数较多，实验次数有局限，仍有待进一步测试。[结论]基于BERT-DPCNN的文本分类模型有效地提升了警情文本分类的准确率，为公安对警情的分析和研判提供了一定的数据支撑。

关键词： BERT DPCNN 警情文本分类激活函数

阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统低碳优化调度

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电力建设 2024年第2期45卷 102-114页

作者：王利猛刘雪梦李扬常铎任星电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林省吉林市132012 东北电力大学计算机学院吉林省吉林市132012

为了进一步降低综合能源系统(integrated energy system,IES)碳排放量,提升其能源利用率,提出了一种在阶梯式碳交易机制下考虑需求响应(demand response,DR)的IES优化调度策略。首先从需求响应角度出发,考虑到多种能源之间具备协同互补... 详细信息

为了进一步降低综合能源系统(integrated energy system,IES)碳排放量,提升其能源利用率,提出了一种在阶梯式碳交易机制下考虑需求响应(demand response,DR)的IES优化调度策略。首先从需求响应角度出发,考虑到多种能源之间具备协同互补与灵活转换的能力,引入电-气-热的横向时移与纵向互补替代策略并构建DR模型;其次从全生命周期评估的角度出发,阐述碳排放权初始配额模型,并对其加以修正,然后引入阶梯式碳交易机制,对IES的碳排放进行约束;最后以能源购买成本、碳排放交易成本、设备维护成本、需求响应成本之和最小化为目标,并考虑安全约束构建低碳优化调度模型。利用Matlab软件将原问题转化为混合整数线性问题,并使用CPLEX求解器对模型进行优化求解。算例结果表明,在阶梯式碳交易机制下考虑碳交易成本和需求响应,可以使IES的运行总成本下降5.69%,碳排放量降低17.06%,显著提高了IES的可靠性、经济性和低碳性。

关键词：阶梯式碳交易综合能源系统需求响应横向时移与纵向互补替代低碳优化

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基于大模型的具身智能系统综述

自动化学报 2024年

作者：王文晟谭宁黄凯张雨浓郑伟诗孙富春中山大学计算机学院清华大学计算机科学与技术系

得益于近期拥有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出了强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.文章对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先介绍了大模型在具身智... 详细信息

得益于近期拥有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展,基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的效果,展现出了强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景.文章对基于大模型的具身智能的工作进行了综述,首先介绍了大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用,其次对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级、动作级四个级别的控制进行了较为全面的总结,随后对不同具身智能系统架构进行介绍,并总结了具目前具身智能模型的数据来源,包括模拟器、模仿学习以及视频学习,最后对基于大语言模型的具身智能系统的面临的挑战与发展方向进行讨论与总结.

关键词：大语言模型大型视觉模型基础模型具身智能机器人

坚持“岗课赛证”综合育人,以高水平赛事推进三教改革——基于2023年吉林省职业院校技能大赛分析

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吉林省教育学院学报 2024年第1期40卷 70-74页

作者：隋欣毕野邬宏亮黄璐吉林省教育学院

全国职业院校技能大赛已成为规模最大、技能水平最高的国家级职业院校技能竞技赛事,在推动现代职业教育体系建设改革中发挥了示范引领作用。大赛落实2021年全国职业教育大会提出的深化“三教”改革、促进“岗课赛证”综合育人的新举措,... 详细信息

全国职业院校技能大赛已成为规模最大、技能水平最高的国家级职业院校技能竞技赛事,在推动现代职业教育体系建设改革中发挥了示范引领作用。大赛落实2021年全国职业教育大会提出的深化“三教”改革、促进“岗课赛证”综合育人的新举措,坚持“以赛促教、以赛促学、以赛促改”的原则,以高水平赛事推动职业教育高质量发展。

关键词：职业教育技能大赛岗课赛证三教改革

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

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联邦忘却学习研究综述

计算机学报 2024年第2期47卷 396-422页

作者：王鹏飞魏宗正周东生宋威肖蕴明孙庚于硕张强大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室美国西北大学计算机科学系吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据... 详细信息

数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素之一.利用数据分析挖掘数据的潜在价值，有助于推动产业创新、技术升级和区域经济发展.然而，在数据使用过程中，隐私泄露等风险限制了数据的流通和共享.因此，如何在数据流通和共享过程中保护数据隐私已成为研究热点.联邦忘却学习（Federated Unlearning）撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全.本文综述了联邦忘却学习的研究工作，首先简要阐述了联邦学习架构，并引出忘却学习和联邦忘却学习的概念和定义;其次，根据修正对象的不同将联邦忘却学习算法分为面向全局模型和面向局部模型两类，并详细分析各类算法的实现细节以及优缺点;然后，本文还详述联邦忘却学习中常用评价指标，将评价指标划分为模型表现指标、遗忘效果指标和隐私保护指标三类，并分析不同类型评价指标的优缺点;最后，本文对联邦忘却学习未来的研究方向进行展望.

关键词：联邦学习联邦忘却学习数字经济隐私保护边缘智能

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认知诊断评估中Q矩阵理论及应用

心理科学进展 2024年第6期32卷 1010-1030,I0002-I0004页

作者：宋丽红汪文义丁树良江西师范大学教育学院南昌330022 江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

Q矩阵是认知心理学与心理计量学结合的重要载体,Q矩阵在认知诊断中发挥着十分重要的作用。Q矩阵理论和应用研究近年来取得了重要进展。众多研究者从结构化到非结构化、属性二值到多值、简单到复杂模型、独立到一般结构、0-1到多级评分... 详细信息

Q矩阵是认知心理学与心理计量学结合的重要载体,Q矩阵在认知诊断中发挥着十分重要的作用。Q矩阵理论和应用研究近年来取得了重要进展。众多研究者从结构化到非结构化、属性二值到多值、简单到复杂模型、独立到一般结构、0-1到多级评分方面不断深入和拓展Q矩阵理论。Q矩阵理论也广泛应用于测验构念效度评价、计算机化自适应测验选题策略设计、Q矩阵学习和标定、认知诊断测验组卷等。与模型无关的Q矩阵理论和适合特定认知诊断模型下Q矩阵理论,以及最新Q矩阵理论的应用都值得深入研究。

关键词：认知诊断 Q矩阵属性结构完备性多值属性

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