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基于并行计算的计算智能综述

浙江大学学报(工学版) 2025年第1期59卷 27-38页

作者：吴菲陈嘉诚王万良浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计... 详细信息

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计算智能面临的问题与挑战,思考相关研究的发展方向.

关键词：并行计算计算智能神经网络进化算法群智能

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人工智能用于胃癌淋巴结转移预测的研究进展

中华胃肠外科杂志 2025年第1期28卷 95-102页

作者：颜上程彭巍程明杨蔚然吴永友苏州大学附属第二医院胃肠外科苏州215004 日本顺天堂大学医学部附属顺天堂医院消化微创外科日本东京113-8421 德国亚琛工业大学计算机科学系德国亚琛52056

胃癌是我国的常见肿瘤,淋巴结转移(LNM)是其独立预后因子。准确判断胃癌LNM风险,有助于在术前制定治疗方案、判断肿瘤分期与预后。现有的胃癌LNM评估手段存在准确率低、主观性强等不足。近年来,人工智能(AI)开始用于医学研究与临床领域... 详细信息

胃癌是我国的常见肿瘤,淋巴结转移(LNM)是其独立预后因子。准确判断胃癌LNM风险,有助于在术前制定治疗方案、判断肿瘤分期与预后。现有的胃癌LNM评估手段存在准确率低、主观性强等不足。近年来,人工智能(AI)开始用于医学研究与临床领域,在精准个体化医疗时代具有重要意义。与临床、影像、病理组学与分子信息等多模态数据结合,AI能够提高胃癌LNM诊断的准确率并协助临床决策,近年来取得了重要进展。本综述旨在就AI用于胃癌LNM预测的历史与现状进行综述,并探讨其需要解决的挑战与发展方向。

关键词：胃肿瘤淋巴结转移预测模型人工智能机器学习

BTVis: 基于BERTopic的交互式层次主题建模可视分析系统

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：卢文昊邹杭纳汤颖浙江工业大学计算机科学与技术学院

主题建模是自然语言处理中的重要文本挖掘方法，但其建模过程复杂且会生成部分不符合用户期望的结果. 为帮助非专家用户理解模型建模过程，高效掌握和修改模型结果，设计了基于BERTopic的交互式可视分析系统. 系统通过以下关键功能提... 详细信息

主题建模是自然语言处理中的重要文本挖掘方法，但其建模过程复杂且会生成部分不符合用户期望的结果. 为帮助非专家用户理解模型建模过程，高效掌握和修改模型结果，设计了基于BERTopic的交互式可视分析系统. 系统通过以下关键功能提升BERTopic的可解释性与实用性: 1) 挖掘并展示BERTopic层次聚类的中间过程，直观揭示主题生成机制; 2) 分析离群文档，揭示其与主题间的潜在关系; 3) 提出多粒度局部模型编辑算法，增强BERTopic主题模型准确性; 4) 开发基于Web的交互式层次主题模型系统BTVis，支持用户通过可视分析与交互探索理解并提升模型结果. 在TED、豆瓣影评等真实长文本和短文本数据集中进行了定性分析，面向100位参与者设计用户实验，并通过一致性、多样性和稳定性指标和其他模型进行对比，实验结果验证了所提系统的有效性和实用性.

关键词：文本数据主题建模模型提升可视分析

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车计算:自动驾驶时代的新型计算范式

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 2-21页

作者：鲁思迪何元恺施巍松威廉玛丽计算机科学系美国弗吉尼亚州威廉斯堡23185 特拉华大学计算机与信息科学系美国特拉华州纽瓦克19716

随着边缘计算、传感、人工智能和通信技术的迅猛发展,车辆正经历前所未有的深刻变革.提出了一种适用于自动驾驶时代的全新计算范式——车计算.在这一新型范式下,车辆的数据层与控制层被分离,车辆系统转向开放的计算平台,构建了支持多方... 详细信息

随着边缘计算、传感、人工智能和通信技术的迅猛发展,车辆正经历前所未有的深刻变革.提出了一种适用于自动驾驶时代的全新计算范式——车计算.在这一新型范式下,车辆的数据层与控制层被分离,车辆系统转向开放的计算平台,构建了支持多方协作的数据共享结构,从而打破了传统车辆系统的封闭局限,使车辆从单一的交通工具演变为支持丰富的高级应用和第三方服务的多功能移动计算平台.全面阐述了车计算范式的核心理念,深入分析了车辆软件与计算架构的革命性演进,提供了具有应用前景的车计算实例,并介绍了在该范式支持下具有颠覆潜力的新型商业模式.此外,深入探讨了车计算的五大核心功能:计算、通信、能源管理、传感和数据存储,以及相关的前沿技术.最后,总结了车计算领域的关键技术挑战和广阔的机遇,期望能够激发学术界和工业界对这一创新领域的深入研究与高度关注.

关键词：车计算自动驾驶计算通信能源管理移动感知数据存储软件自定义车辆

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几何迭代逼近算法的权重选取方法

计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：宋秋阳孟文龙伯彭波哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院

几何迭代法通过构造数据点到逼近曲线（曲面）上对应点的误差向量迭代修正曲线（曲面）实现对数据点的逼近.针对几何迭代法中影响收敛性和收敛速率的误差向量的权重选取问题，以局部逼近几何迭代法为例，提出渐进迭代过程中权重的3类... 详细信息

几何迭代法通过构造数据点到逼近曲线（曲面）上对应点的误差向量迭代修正曲线（曲面）实现对数据点的逼近.针对几何迭代法中影响收敛性和收敛速率的误差向量的权重选取问题，以局部逼近几何迭代法为例，提出渐进迭代过程中权重的3类选取方法. 首先分析满足算法收敛条件的权重取值范围，然后根据理论最快下降速率、矩阵特征值的范数不等式和自由变形（free-form deformation， FFD）方法提出了不同的权重计算策略. 此外，为提升计算效率，提出利用初始化配置矩阵固定权重的方法. 最后，通过含不同数量数据点和控制点的曲线及曲面逼近实例，评估权重策略的性能. 实验结果表明，在相同迭代次数下，曲线逼近中理论最快下降速率和L1范数/ L∞范数下的权重平均误差更小，曲面逼近中FFD方法下的权重平均误差更小，均表现出更快的收敛速率; 在相同误差下，固定权重耗时更少，计算效率显著提高.

关键词：几何迭代法曲线和曲面逼近渐进迭代逼近加权算法

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面向情感语义不一致的多模态情感分析方法

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 374-382页

作者：罗渊贻吴锐刘家锋唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出... 详细信息

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出一种多模态学习方法,学习情感语义表达一致的模态特征表示.为了在不影响模态原始信息的同时,提高各模态的共性特征表达并增加模态间的动态交互,首先学习每个模态的共性特征表示,然后利用交叉注意力使单个模态能有效从其余模态的共性特征表示中获取辅助信息.在模态融合模块,以软注意力机制为基础提出模态注意力,对情感语义表达一致的各模态特征表示进行加权连接,以增大强模态的表达,抑制弱模态对任务的影响.提出的模型在情感分析数据集MOSI,MOSEI,CH-SIMS上的实验结果均优于对比模型,表明在多模态情感分析任务中考虑情感语义不一致问题的必要性与合理性.

关键词：多模态情感分析共性特征情感语义不一致注意力机制

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基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述

软件学报 2025年

作者：邹慧琪史彬泽宋凌云韩笑琳尚学群西北工业大学计算机学院

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,... 详细信息

随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提供了有力的工具.此外,新兴的时空大模型在现有时空图神经网络方法的基础上提供了新的研究视角.然而,现有的大多数综述对该领域方法的分类框架较为粗略,对复杂数据类型(如动态异质图和动态超图)缺乏全面和深入的介绍,并且没有对时空图大模型相关的最新研究进展进行详细总结.因此,基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法分成时空融合架构和时空大模型,旨在从传统和新兴两个角度进行介绍.将时空融合架构根据具体的复杂数据类型划分成动态图、动态异质图和动态超图.将时空大模型根据时间维度和空间维度划分成时间序列和图,并在基于图的大模型中列举时空图相关的最新研究.详细介绍不同关键算法的核心细节并对比不同方法的优缺点,列举基于图神经网络的复杂时空数据挖掘的应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行展望.

关键词：复杂时空数据挖掘图神经网络时空大模型

探索非零位置约束：算法-硬件协同设计的DNN稀疏训练方法

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西北工业大学学报 2025年第01期 119-127页

作者：王淼张盛兵张萌西北工业大学计算机学院

设备上的学习使得边缘设备能连续适应人工智能应用的新数据。利用稀疏性消除训练过程中的冗余计算和存储占用是提高边缘深度神经网络(deep neural network, DNN)学习效率的关键途径。然而由于缺乏对非零位置的假设，往往需要昂贵的代价... 详细信息

设备上的学习使得边缘设备能连续适应人工智能应用的新数据。利用稀疏性消除训练过程中的冗余计算和存储占用是提高边缘深度神经网络(deep neural network, DNN)学习效率的关键途径。然而由于缺乏对非零位置的假设，往往需要昂贵的代价用于实时地识别和分配零的位置以及对不规则计算的负载均衡，这使得现有稀疏训练工作难以接近理想加速比。如果能提前预知训练过程中操作数的非零位置约束规则，就可以跳过这些处理开销，从而提升稀疏训练性能和能效比。针对稀疏训练过程，面向边缘场景中典型的3类激活函数探索操作数之间的位置约束规则，提出：(1)一个硬件友好的稀疏训练算法以减少3个阶段的计算量和存储压力；(2)一个高能效的稀疏训练加速器，能预估非零位置使得实时处理代价被并行执行掩盖。实验表明所提出的方法比密集加速器和2个其他稀疏训练工作的能效比分别提升了2.2倍，1.38倍和1.46倍。

关键词：稀疏训练非零位置约束 DNN 稀疏加速器

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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划

电子测量技术 2025年第1期48卷 84-91页

作者：宋宇高岗梁超徐军生长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 详细信息

针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。

关键词：无人机三维路径规划混沌序列准反向学习灰狼算法粒子群算法