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基于渐进机器学习的中文问句匹配方法

工程科学学报 2025年第1期47卷 79-90页

作者：贺学剑陈安琪郭志强王致茹陈群河南林业职业学院洛阳471002 西北工业大学软件学院西安710072 西北工业大学计算机学院西安710072

问句匹配旨在判断不同问句的意图是否相近.近年来,随着大型预训练语言模型的发展,利用其挖掘问句对在语义层面隐含的匹配信息,取得了目前为止最好的性能.然而,由于基于独立同分布假设,在真实场景中,这些深度学习模型的性能仍然受制于训... 详细信息

问句匹配旨在判断不同问句的意图是否相近.近年来,随着大型预训练语言模型的发展,利用其挖掘问句对在语义层面隐含的匹配信息,取得了目前为止最好的性能.然而,由于基于独立同分布假设,在真实场景中,这些深度学习模型的性能仍然受制于训练数据的充足程度和目标数据与训练数据之间的分布漂移.本文提出一种基于渐进机器学习的中文问句匹配方法.该方法基于渐进机器学习框架,从不同角度提取问句特征,构建融合各类特征信息的因子图,然后通过迭代的因子推理实现从易到难的渐进学习.在特征建模中,设计并实现了两种类型特征的提取:(1)基于TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency)的关键词特征;(2)基于DNN(Deep neural network)的深度语义特征.最后,通过通用的基准中文数据集LCQMC和BQ corpus验证了所提方法的有效性.实验表明,相比于单纯的深度学习模型,基于渐进机器学习的方法可以有效提升问句匹配的准确率,且其性能优势随着标签训练数据的减少而增大.

关键词：自然语言理解中文问句匹配渐进机器学习自然语言预训练模型因子图推理

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云多租数据库资源规划调度技术综述

软件学报 2025年第1期36卷 446-468页

作者：刘海龙王硕侯舒峰徐海洋李战怀西北工业大学计算机学院大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学)

云多租数据库具有按需付费、按需扩展、免部署、高可用、自带运维能力、资源共享等诸多优势,可以大大降低用户使用数据库服务的成本.现在越来越多的企业和个人开始在数据库即服务(DaaS)平台托管他们的数据库服务. DaaS平台需要按照用户... 详细信息

云多租数据库具有按需付费、按需扩展、免部署、高可用、自带运维能力、资源共享等诸多优势,可以大大降低用户使用数据库服务的成本.现在越来越多的企业和个人开始在数据库即服务(DaaS)平台托管他们的数据库服务. DaaS平台需要按照用户服务水平协议(SLA)为诸多租户提供服务,同时也需要保障平台收益.但是,由于租户及其负载具有动态性、异构性和竞争性等特点,如何在遵循SLA的同时根据负载自适应规划调度资源同时兼顾平台收益对于DaaS平台来说是一件极具挑战性的工作.针对云多租数据库中比较常见的类型,如关系型数据库,详细分析了当前云多租数据库资源规划调度技术所面临的挑战,提炼了关键科学问题,给出了技术框架,然后从资源规划调度技术、资源预估技术、资源弹性伸缩技术以及数据库资源规划调度工具等4个方面对现有研究工作进行了总结和分析,并且展望了未来的研究方向.

关键词：多租户云数据库资源规划调度资源预估资源弹性伸缩关系数据库云原生多模数据库

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图联邦学习:问题、方法与挑战

计算机科学 2025年第1期52卷 362-373页

作者：王鑫熊书博孙凌云浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据... 详细信息

图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所有者手中。随着社会对数据隐私保护要求的提高,现有的图学习算法面临着许多挑战。图联邦学习作为一种有效的解决方案应运而生。文中系统回顾了图联邦学习领域近五年的研究进展,将该领域的核心问题划分为3个部分,并在结构上进行了垂直整合,在关系上进行了递进阐述,包括:1)原始图数据差异导致的结构异构性;2)图联邦特性导致的模型聚合问题;3)模型整体调优方面的挑战。针对每个问题,详细分析了代表性工作及其优缺点,并总结了图联邦学习领域的典型应用和未来挑战。

关键词：联邦学习图神经网络图联邦学习隐私计算

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一种面向交通安全的违禁品轻量级检测方法

湖南工业大学学报 2025年第1期39卷 72-78页

作者：翁成康黄贤明黄海洋湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007

针对X光安检图像中摆放杂乱、故意遮挡、小型不规则物品检测等问题,以及安检工作对实时性、快速性的要求,基于YOLO v5s网络模型提出了一种结合改进的轻量级实时违禁品监测方法LRCD,以辅助安检人员快速进行检测。通过在模型的主干中使用D... 详细信息

针对X光安检图像中摆放杂乱、故意遮挡、小型不规则物品检测等问题,以及安检工作对实时性、快速性的要求,基于YOLO v5s网络模型提出了一种结合改进的轻量级实时违禁品监测方法LRCD,以辅助安检人员快速进行检测。通过在模型的主干中使用DenseOne模块替代YOLO v5s主干中的C3模块,进而丰富特征,提高网络的特征表达能力;为了提高推理速度,使用SimSPPF替换YOLO v5s主干中的SPPF;同时引入WIoU(Wise-IoU)损失函数,抑制了冗余特征对检测网络的影响,增强了网络获取违禁品中包含的多尺度特征的能力。在针对X光下行李物品图片的EDS数据集中进行测试,mAP达68.96%,FPS达136.9,对比近年来被广泛使用的其他经典目标检测模型,分别平均提升了6.35%与66.7%。

关键词：轻量化卷积神经网络 X光图像注意力机制违禁品检测

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大模型红队测试研究综述

计算机科学 2025年第1期52卷 34-41页

作者：包泽芃钱铁云武汉大学计算机学院武汉430072

大模型红队测试(Large Model Red Teaming)旨在让大语言模型(Large Language Model, LLM)接收对抗测试,从而诱使模型输出有害的测试用例,进而发现模型中的漏洞并提高其鲁棒性。大模型红队测试是大模型领域的前沿课题,近年来受到学术界... 详细信息

大模型红队测试(Large Model Red Teaming)旨在让大语言模型(Large Language Model, LLM)接收对抗测试,从而诱使模型输出有害的测试用例,进而发现模型中的漏洞并提高其鲁棒性。大模型红队测试是大模型领域的前沿课题,近年来受到学术界和工业界的广泛关注。研究者们针对大模型红队测试提出了众多解决方案,并在模型对齐上取得了一定进展。然而,受限于大模型红队数据的短缺和评价标准的模糊,现有研究大多局限于针对特定的场景进行评估。文中首先从与大模型安全相关的定义出发,对其所涉及的各种风险进行阐述;其次,针对大模型红队测试的重要性及其主要类别进行了阐述,综述和分析了相关红队技术的发展历程,并介绍了已有的数据集和评价指标;最后,对大模型红队测试的未来发展趋势进行了展望和总结。

关键词：红队大模型安全强化学习语言模型越狱

多学科交叉导师团队视域下专业学位研究生培养新模式的探索与实践——以西北工业大学航空工程专业学位为例

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陕西教育（高教版） 2025年第1期 53-55页

作者：周生喜杨智春李斌李霓呼加璐西北工业大学航空学院西北工业大学计算机学院

本文探讨了基于多学科交叉导师团队的专业学位研究生培养新模式研究与实践。首先,针对当前专业学位研究生教育的现状和挑战,分析了国家经济社会发展和国防建设对航空领域专业人才的需求,阐述了多学科交叉的内涵和重要性,并提出了构建多... 详细信息

本文探讨了基于多学科交叉导师团队的专业学位研究生培养新模式研究与实践。首先,针对当前专业学位研究生教育的现状和挑战,分析了国家经济社会发展和国防建设对航空领域专业人才的需求,阐述了多学科交叉的内涵和重要性,并提出了构建多学科交叉导师团队是实现学科交叉的有效途径。其次,介绍了多学科交叉导师团队的构建和运作机制,包括建立多元化高水平导师团队、设计多学科培养新方案。进一步讨论了多学科导师团队实践中对研究生创新能力和实践能力提升的效果,为工程教育改革提供了新思路与新方法。

关键词：多学科交叉导师团队工程师潜力专业学位研究生人才培养

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基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法

郑州大学学报（工学版） 2025年第1期46卷 34-41页

作者：景永俊吴悔陈旭宋吉飞合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 国家(中卫)新型互联网交换中心宁夏中卫755000

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GR-SGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸... 详细信息

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GR-SGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网络子图评分函数,以此捕捉伪装后的特征,提取出僵尸网络子图,并对原始图和重构图进行预检测,以提高检测的准确率和效率,减少重构误差;最后,对预检测结果和僵尸网络子图进行综合评分,以获取完整的僵尸网络信息。在ISCX2014僵尸网络数据集和CICIDS2017僵尸网络数据集上的实验结果表明:GR-SGM的检测准确率分别达到99.98%和99.91%,F 1分别达到99.94%和99.65%,相较于其他僵尸网络检测模型,GR-SGM能更加高效准确地识别僵尸网络节点,同时具有更低的误报率。

关键词：僵尸网络子图挖掘图重构网络安全预检测

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基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

光电子·激光 2025年第2期 216-224页

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center, LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域；副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样(conv-transpose upsample, CT-upsample)模块融合而成的AGG模块(aggregation, AGG)进行多尺度大小息肉提取，还原及补充更多的细节信息。提出的方法在4个公共数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能，其中在CVC-ClinicDB数据集上，mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(LVC) 倒置残差上采样(CT-upsample)

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面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法

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计算机科学 2025年第1期52卷 331-344页

作者：蔡俊创朱庆灵林秋镇李坚强明仲深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 详细信息

由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。

关键词：动态取送货问题分解方法多目标进化算法局部搜索组合优化