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计算机类专业“大类招生、专业分流”培养模式研究——以西安电子科技大学为例

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工业和信息化教育 2022年第2期 67-71页

作者：赵韩强陈龙西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

“大类招生、分流培养”作为新型人才培养模式,与传统按专业招生培养的人才培养模式相比有很大优势,但在实施过程中还存在诸多有待完善和优化的问题。以西安电子科技大学计算机类专业大类招生培养模式为例,提出了优化专业分流的策略建议... 详细信息

“大类招生、分流培养”作为新型人才培养模式,与传统按专业招生培养的人才培养模式相比有很大优势,但在实施过程中还存在诸多有待完善和优化的问题。以西安电子科技大学计算机类专业大类招生培养模式为例,提出了优化专业分流的策略建议,以期完善“大类招生、分流培养”模式,培养出更多高素质复合型创新人才。

关键词：高校大类招生专业分流优化策略

Mort:面向实时数据分发和传输优化的依赖性任务卸载框架

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1002-1020页

作者：殷昱煜苟红深李尤慧子黄彬彬万健杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

在边缘协同计算中,单一设备已无法满足大量复杂任务对系统高计算能力和低时延的需求,通常需要将任务卸载到邻近具有丰富计算存储资源的边缘服务器上,同时,通过发布订阅模式构建统一的通信协议,支撑任务对数据共享和隐私保护的需求.在发... 详细信息

在边缘协同计算中,单一设备已无法满足大量复杂任务对系统高计算能力和低时延的需求,通常需要将任务卸载到邻近具有丰富计算存储资源的边缘服务器上,同时,通过发布订阅模式构建统一的通信协议,支撑任务对数据共享和隐私保护的需求.在发布订阅系统中,任务往往具有依赖性、执行周期性和高频率数据分发等特性,而传统的任务卸载算法主要针对数据单次传输和任务单次执行的场景,无法有效应对发布订阅系统中的任务卸载问题.因此,设计一个任务卸载及管理框架Mort.该框架使用基于静态代码分析的任务分解方法解构任务之间的依赖性,支撑任务并行;采用基于非线性整数规划建模和基于分组及资源融合的卸载算法,优化网络数据传输;采用基于协程的调度模型调度卸载后的任务,减少任务调度开销.大量的仿真实验和真实场景实验表明,Mort的数据传输优化能达到最优解的80%~90%,且引入的系统开销仅约为2%.

关键词：边缘计算发布订阅系统依赖性任务卸载组合优化时间敏感

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自由焦点的形状约束词云快速生成方法

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第6期34卷 869-877页

作者：王一凡吴向阳王吉康金鑫杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

针对传统形状约束词云生成方法摆词速度慢、摆词方向和摆词中心固定的问题,提出一种基于热扩散方程和旋转对称场插值的形状约束词云快速生成方法.首先,通过计算三角网格上的热扩散方程快速地获得各个位置处的距离场,并以此生成摆词螺旋... 详细信息

针对传统形状约束词云生成方法摆词速度慢、摆词方向和摆词中心固定的问题,提出一种基于热扩散方程和旋转对称场插值的形状约束词云快速生成方法.首先,通过计算三角网格上的热扩散方程快速地获得各个位置处的距离场,并以此生成摆词螺旋线快速产生形状约束词云;然后,通过改变热扩散中源点的位置和温度调整词云摆放的焦点位置,生成不同摆词中心下的布局效果;最后,对用户手工交互的约束方向利用旋转对称场插值获得各位置处的摆词方向向量,生成契合形状特征的布局效果.实验表明该方法能快速地生成不同布局焦点下的形状特征保持的词云效果.

关键词：词云距离场热扩散方程旋转对称场

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电动自行车轨迹简化与自适应地图匹配算法

软件学报 2023年第8期34卷 3793-3820页

作者：王东京刘继涛俞东进杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018

近年来,随着全球定位系统(global positioning system,GPS)的大范围应用,越来越多的电动自行车装配了GPS传感器,由此产生的海量轨迹数据是深入了解用户出行规律、为城市规划者提供科学决策支持等诸多应用的重要基础.但是,电动自行车上... 详细信息

近年来,随着全球定位系统(global positioning system,GPS)的大范围应用,越来越多的电动自行车装配了GPS传感器,由此产生的海量轨迹数据是深入了解用户出行规律、为城市规划者提供科学决策支持等诸多应用的重要基础.但是,电动自行车上普遍使用的价格低廉的GPS传感器无法提供高精度的定位,同时,电动自行车轨迹地图匹配过程因以下原因更具有挑战性:(1)存在大量停留点;(2)高采样频率导致相邻轨迹点的距离较短;(3)电动自行车可行驶的路段更多,存在大量无效轨迹.针对上述问题,提出一种可自适应路网精度的电动自行车轨迹地图匹配方法KFTS-AMM.该方法融合基于分段卡尔曼滤波算法的轨迹简化算法(KFTS),和分段隐马尔可夫模型的地图匹配算法(AMM).首先,利用卡尔曼滤波算法可用于最优状态估计的特性,KFTS能够在轨迹简化过程中对轨迹点进行自动修正,使轨迹曲线变得平滑并减少了异常点对于地图匹配准确率的影响.同时,使用基于分段隐马尔可夫模型的地图匹配算法AMM,避免部分无效轨迹对整条轨迹匹配的影响.此外,在轨迹数据的处理过程加入了停留点的识别与合并,进一步提升匹配准确率.在郑州市真实电动自行车轨迹数据的实验结果表明,KFTS-AMM在准确率上相对于已有的对比算法有较大的提升,并可通过使用简化后的轨迹数据显著提升匹配速度.

关键词：地图匹配轨迹简化卡尔曼滤波轨迹数据分析隐马尔可夫模型停留点

后疫情时代高校管理服务育人模式探索与实践——以电子科技大学计算机科学与工程学院为例

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科教文汇 2023年第7期 30-33页

作者：李青张晓玲张硕电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)党委四川成都611731 电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院) 四川成都611731 电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)团委四川成都611731

新冠疫情给高校思想政治工作带来了巨大挑战和机遇。进入后疫情时代,推进高校管理服务育人工作创新是实现师生安全和立德树人相统一的现实之需、挖掘抗疫精神和发挥育人价值相统一的应然之义、抓住时代契机和培养创新人才相统一的必然... 详细信息

新冠疫情给高校思想政治工作带来了巨大挑战和机遇。进入后疫情时代,推进高校管理服务育人工作创新是实现师生安全和立德树人相统一的现实之需、挖掘抗疫精神和发挥育人价值相统一的应然之义、抓住时代契机和培养创新人才相统一的必然之举。为了开启后疫情时代“三全育人”新局面,电子科技大学计算机科学与工程学院打造了基于制度建设、队伍建设和网络平台建设“三位一体”的管理服务育人新模式,对推进后疫情时代高校思想政治工作具有一定的借鉴意义。

关键词：后疫情时代高校管理服务育人

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基于依存语义注意力的词对上下位关系识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第5期50卷 33-38页

作者：徐小良戴乾杰方启明杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018

针对现有上下位关系识别方法未能充分挖掘利用词对共现句中上下位关系语义的问题,提出一种基于依存语义注意力的词对上下位关系识别方法.利用词对共现句最短依存路径的路径向量训练Softmax分类器进行上下位关系识别,引入依存语义注意力... 详细信息

针对现有上下位关系识别方法未能充分挖掘利用词对共现句中上下位关系语义的问题,提出一种基于依存语义注意力的词对上下位关系识别方法.利用词对共现句最短依存路径的路径向量训练Softmax分类器进行上下位关系识别,引入依存语义注意力机制,构建最短依存路径的注意力权重向量和路径评价函数,更细粒度挖掘和表示不同词和不同路径对上下位关系语义的不同贡献,从而更充分利用精细语义特征实现更准确的上下位关系识别.结果表明:相比HypeNet和NPM等代表性方法,本方法在中文和英文实验数据集上的识别准确率分别可提高2.0%和1.3%,且识别性能更稳定.

关键词：上下位关系识别注意力机制语义特征词向量路径向量

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基于深度卷积和自编码器增强的微表情判别

浙江大学学报（工学版） 2022年第10期56卷 1948-1957页

作者：付晓峰牛力杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018

为了判别微表情种类,提出基于深度卷积神经网络和迁移学习的微表情种类判别网络MecNet.为了提高MecNet在CASME Ⅱ、SMIC和SAMM联合数据库上的微表情种类判别准确率,提出基于自编码器的微表情生成网络MegNet,以扩充训练集.使用CASME Ⅱ... 详细信息

为了判别微表情种类,提出基于深度卷积神经网络和迁移学习的微表情种类判别网络MecNet.为了提高MecNet在CASME Ⅱ、SMIC和SAMM联合数据库上的微表情种类判别准确率,提出基于自编码器的微表情生成网络MegNet,以扩充训练集.使用CASME Ⅱ亚洲人的微表情样本,生成欧美人的微表情样本.设计卷积结构实现图像编码,设计基于子像素卷积的特征图上采样模块实现图像解码,设计基于图像结构相似性的损失函数用于网络优化.将生成的欧美人的微表情样本加入MecNet训练集.实验结果表明,使用MegNet扩充训练集能够有效地提高MecNet微表情种类判别准确率.结合MegNet、MecNet的算法在CASME Ⅱ、SMIC和SAMM组成的联合数据库上的表现优于大部分现有算法.

关键词：微表情种类判别深度卷积神经网络迁移学习自编码器

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双层次装配语义智能识别与设置方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 423-434页

作者：苗洁曹伟娟潘万彬王毅刚杭州电子科技大学数字媒体与艺术设计学院杭州310018 杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

作为装配体模型中的重要内容,即装配语义,目前大多采用人工交互的方式进行设置,过程往往费时低效.为解决此问题,提出一种双层次装配语义智能识别与设置方法.首先,改进现有的图注意力网络,将其拓展为双层次识别网络,实现透过各种几何形状... 详细信息

作为装配体模型中的重要内容,即装配语义,目前大多采用人工交互的方式进行设置,过程往往费时低效.为解决此问题,提出一种双层次装配语义智能识别与设置方法.首先,改进现有的图注意力网络,将其拓展为双层次识别网络,实现透过各种几何形状,智能识别每个零件模型表面的典型运动副接口;其次,改进现有反向传播人工神经网络的网络结构以提高网络性能,智能识别每个零件模型所有运动副接口上蕴含的装配约束类型及关联的几何实体;最后,基于上述识别的信息,任意2个零件模型之间自动搜索配对的运动副接口和装配约束几何实体,并快速且半自动地设置它们之间完整的装配语义.为有效地支持上述网络模型训练,构建了一个包含2787个CAD零件模型的数据集.实验表明,该方法对运动副接口和装配约束的类型及关联几何实体识别的准确率均超过93.0%.同时,与现有的相关工作相比,所提方法具有有效地适用于快速设置各种装配体模型其装配语义的优势和潜力.

关键词：装配语义运动副装配约束图注意力网络人工神经网络

基于深度金字塔卷积神经网络的ChatGPT生成文本检测方法

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数据分析与知识发现 2023年

作者：范志武杭州电子科技大学计算机学院

[目的]基于大规模语言模型的ChatGPT由于其出色的文本生成能力等特点被广泛关注和使用。为了防止ChatGPT被滥用，本文旨在研究一种中文情景下的ChatGPT生成文本（AI文本）检测方法。 [方法]本文采用 Prompt 提示的方式，构建了三个不同... 详细信息

[目的]基于大规模语言模型的ChatGPT由于其出色的文本生成能力等特点被广泛关注和使用。为了防止ChatGPT被滥用，本文旨在研究一种中文情景下的ChatGPT生成文本（AI文本）检测方法。 [方法]本文采用 Prompt 提示的方式，构建了三个不同种类的中文数据集。在此数据集进行模型训练和测试，并从模型类型、文本类型、文本长度等维度出发，找到一种最优的AI文本检测方法。 [结果]通过多种方法对比，基于深度金字塔卷积神经网络（DPCNN）的文本分类方法在测试集准确率达到了96.55%，优于其它方法。其次，经过测试，DPCNN模型具备良好的跨类别能力。最后，不同长短的文本长度对于模型的准确率有着直接的影响。 [局限] ]以Prompt提示的方式生成的中文数据集具有类别上的局限性，本文只构建了三种类别的数据集并在此数据集上进行模型训练，然而现实中的文本类型是多样的。 [结论] 本文研究出了一种中文情景下的ChatGPT生成文本（AI文本）检测方法，其准确率受到文本类型和文本长度的影响。

关键词： ChatGPT 文本识别 DPCNN 跨类别