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应用动态Token的融合特征的持续图像字幕生成

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 176-191页

作者：晋嘉利余璐天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

基于自注意力的结构(如Transformer)在图像字幕生成任务中有着突出的性能优势。但在大多数方法中模型只在静态、同分布数据集上进行训练,而真实世界中的数据分布大多是非独立同分布的数据流,这种设置下的持续图像字幕生成任务更具有挑... 详细信息

基于自注意力的结构(如Transformer)在图像字幕生成任务中有着突出的性能优势。但在大多数方法中模型只在静态、同分布数据集上进行训练,而真实世界中的数据分布大多是非独立同分布的数据流,这种设置下的持续图像字幕生成任务更具有挑战性。目前针对图像字幕生成的多模态任务的持续学习研究较少,缺乏更适用于基于自注意力模型的持续图像字幕生成方法。针对以上挑战提出了一种应用动态Token的融合特征的持续图像字幕生成方法。在Transformer中对图像字幕生成任务所涉及的不同模态的数据特征进行融合,并对融合特征进行正则化计算;为每一个子任务定义一个Token,Token将随着子任务的切换而变化,这种Token即为动态Token,相比于整个训练阶段只定义一个且被所有子任务共用的静态Token而言,动态Token更能保存每个子任务特有的信息和特点。利用这些动态任务Token和任务标识融合特征注意力模块进一步获得具有任务标识信息的融合特征,并在每个子任务训练结束后保存其对应的Token,以保持模型对旧任务的记忆和表达能力,减少模型对旧任务的灾难性遗忘。在MS-COCO和Flickr30k数据集上的实验结果表明,应用动态Token的融合特征的持续图像字幕生成方法在Transformer架构上优于所有基线方法。以CIDEr指标为例,所有训练任务结束后CIDEr指标的平均分数相较于微调和所有基线方法中的最优方法分别提高了31.06%和13.94%。

关键词：图像字幕生成持续学习 Transformer 融合特征动态Token 正则化

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

面向新工科的“数据挖掘”课程创新体系探索与实践

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高等工程教育研究 2025年第1期 68-74页

作者：冯林李子豪韩鸿宇李晓宁四川师范大学计算机科学学院

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求,建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系,形成了具有新工科特点的“数... 详细信息

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求,建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系,形成了具有新工科特点的“数据挖掘”知识结构。多年的课程实施结果表明,新的课程创新体系较好地解决了传统教学方法存在的问题,有效实现了课程目标。

关键词：新工科数据挖掘创新能力教学改革实践教学

用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法

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北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 75-84页

作者：吴尚智任艺璇葛舒悦王立泰王志宁西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 国家税务总局武安市税务局邯郸056300

邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算... 详细信息

邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法。使用Critic赋权法为条件属性赋权,引入加权距离函数计算邻域关系,得到加权邻域关系;构建加权邻域粗糙集,采用属性依赖度和重要度评估子集的重要性,使用等距搜索寻找最佳阈值,进行属性约简找到最优属性子集;采用UCI库中的10个数据集进行实验验证,与传统邻域粗糙集的属性约简算法的性能进行比较分析。实验结果表明:所提算法可得到最小属性约简集,并可保证约简后数据的分类准确率,具有有效性和实际应用价值。

关键词： Critic赋权法邻域粗糙集属性约简加权邻域关系属性依赖度

一种基于距离修正与改进沙猫群的三维DV-Hop定位算法

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电讯技术 2025年第2期65卷 322-328页

作者：苗凯苟平章西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜... 详细信息

为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜索算法获取一条待定位节点到锚节点之间的最相似锚节点对的路径,修正该路径的平均跳距,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距;最后,利用非线性周期调整机制和精英协作策略改进沙猫群优化算法,通过函数最小化求解待定位节点坐标。仿真实验结果表明,在相同网络环境下,3D-ISDVHop表现出更优的性能,对比3D-DVHop、3D-SBDVHop和ILSOA-DVHop平均定位误差率分别降低约36.8%、5.6%、2.3%。

关键词：无线传感器网络(WSN) 3D-DVHop算法跳距修正相似路径沙猫群优化算法

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车联网技术在新能源汽车储能控制中的应用

储能科学与技术 2025年第02期 737-739页

作者：邱怡广西职业师范学院计算机与信息工程学院

现代车联网技术在新能源汽车电池储能控制中具有重要作用，需要进一步分析研究。对此综述了车联网相关技术在新能源汽车电池储能中的具体应用情况。首先分析了最新的车联网技术发展进程，包括车载传感通信、云计算与智能交通管理等；然... 详细信息

现代车联网技术在新能源汽车电池储能控制中具有重要作用，需要进一步分析研究。对此综述了车联网相关技术在新能源汽车电池储能中的具体应用情况。首先分析了最新的车联网技术发展进程，包括车载传感通信、云计算与智能交通管理等；然后从多个方面分析了车联网技术在电动汽车储能控制方面的应用情况，包括实时数据监测分析、远程监控管理、充放电控制以及协同管理等，研究证明车联网技术可以在多个方面给予新能源汽车储能控制升级，在未来具有广阔的研究前景，是新能源汽车储能技术研究的重要保障。

关键词：车联网控制储能网络系统

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联邦增量学习研究综述

计算机科学 2025年第03期52卷 377-384页

作者：谢家晨刘波林伟伟郑剑文华南师范大学计算机学院华南理工大学计算机科学与工程学院

联邦学习以其独特的分布式训练模式和安全聚合机制成为近年来的研究热点。然而，在现实生活中，本地模型训练往往会收集到新数据，从而造成对旧数据的灾难性遗忘。因此，如何将联邦学习和增量学习有效结合是实现联邦生态可持续发展的关... 详细信息

联邦学习以其独特的分布式训练模式和安全聚合机制成为近年来的研究热点。然而，在现实生活中，本地模型训练往往会收集到新数据，从而造成对旧数据的灾难性遗忘。因此，如何将联邦学习和增量学习有效结合是实现联邦生态可持续发展的关键所在。文中首先对联邦增量学习(Federated Incremental Learning)的相关概念进行了深入的调查和分析；然后，重点阐述了基于数据、基于模型、基于架构和基于多方面联合优化的联邦增量学习方法，同时对现有方法进行分类和比较；最后，分析和总结了联邦增量学习未来的研究发展方向，如大规模、小样本、安全可靠和多任务场景下的联邦增量学习。

关键词：联邦学习安全聚合灾难性遗忘可持续发展联邦增量学习

融合改进TCN与DRSN的IoT入侵检测模型

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 474-481页

作者：赵建姜伟哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

入侵检测系统已逐步成为物联网安全的重要防护手段.然而,现有物联网入侵检测模型的样本数据存在类别不平衡、特征提取不足等问题,这导致了对于小类别攻击的低识别率与较低的精确率.因此,本文提出了一种融合改进时域卷积网络与深度残差... 详细信息

入侵检测系统已逐步成为物联网安全的重要防护手段.然而,现有物联网入侵检测模型的样本数据存在类别不平衡、特征提取不足等问题,这导致了对于小类别攻击的低识别率与较低的精确率.因此,本文提出了一种融合改进时域卷积网络与深度残差收缩网络的物联网入侵检测模型.首先,利用扩张因果卷积与一维卷积充分提取数据的时空特征,形成深层层次的网络结构;然后引入自我注意的软门槛,能够无需专家经验自动地设置门槛,消除冗余特征;最后,使用焦点损失函数来增强对少数类的识别率.实验在TON-IoT数据集上的总体准确率和F1值分别高达99.88%和99.64%,其中小样本类的F1值为100%.实验结果表明,与其他模型相比,所提模型显著提高了对于不平衡入侵数据的检测能力.

关键词：物联网入侵检测时域卷积网络深度残差收缩网络样本不平衡焦点损失函数

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OpenPerf:面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系

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计算机学报 2025年第03期 632-649页

作者：韩凡宇毕枫林张琰彬李晖游兰王伟钱卫宁周傲英华东师范大学数据科学与工程学院贵州大学计算机科学与技术学院湖北大学计算机与信息工程学院

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性... 详细信息

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性标准。当前,关于开源生态的研究大多基于某一项具体的研究点展开分析而缺少对开源生态基准体系的构建,一个开源项目处于怎样的发展位置、企业开源程序办公能力处于行业什么位置、开发者活跃度、项目影响力等基础数据与评价,都是数据使用方迫切需要的开源领域知识。为了解决开源领域“有数据无基准”的局面,本文提出一种面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系(OpenPerf)。该体系自下而上主要包含数据科学任务类基准、指数类基准以及标杆类基准,旨在为学术界、工业界提供不同的基准参考。本文定义了9个数据科学任务类基准,给出了3项典型的数据科学任务类基准测试结果、2项指数类基准以及1项标杆类基准,其中2项指数类基准被中国电子技术标准化研究院作为开源社区治理的评估标准。数据科学任务类基准主要应用于学术界,为不同研究方向的研究者提供自己擅长的研究领域的基准。指数类基准主要面向企业界,企业界可以通过影响力和活跃度等基准数据了解当前企业开源程序办公能力所处的行业位置以及旗下开源项目所处的发展位置。标杆类基准是一种可测量的业界最佳水平的成绩,用来比较参考尺度。最后,通过3个应用在阿里、蚂蚁以及华东师范大学等国内知名公司和高校的实际案例验证了OpenPerf在推动开源生态可持续发展中所起到的关键作用。

关键词：基准测试开源生态可持续发展基准任务应用案例