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BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法

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浙江大学学报(理学版) 2025年第1期52卷 98-109,121页

作者：叶继华梁芳昕王超肖顺杰宗义江爱文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重... 详细信息

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。

关键词：人脸活体检测轻量级辅助信息监督

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鳕鱼明胶抗冻多肽的制备及其在鱼糜冻融中的应用

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食品工业科技 2025年第3期46卷 269-277页

作者：张金袁涛沙小梅徐玥伦邝雅婷胡姿姿江西师范大学健康学院江西南昌330022 江西师范大学生命科学学院江西南昌330022 江西师范大学化学与材料学院江西南昌330022

为优化高活性鳕鱼明胶抗冻多肽(DcAFPs)的制备方法,明确鳕鱼明胶多肽对鱼糜的冷冻保护效果,本研究将鳕鱼明胶多肽添加至鱼糜中,以冷冻后鱼糜肌原纤维蛋白含量为考察指标,通过单因素和正交试验进行工艺优化。通过测定DcAFPs分子量分布和... 详细信息

为优化高活性鳕鱼明胶抗冻多肽(DcAFPs)的制备方法,明确鳕鱼明胶多肽对鱼糜的冷冻保护效果,本研究将鳕鱼明胶多肽添加至鱼糜中,以冷冻后鱼糜肌原纤维蛋白含量为考察指标,通过单因素和正交试验进行工艺优化。通过测定DcAFPs分子量分布和氨基酸组成,分析其基本性质;通过测定鱼糜肌原纤维蛋白含量,并运用内源荧光光谱和SDS-PAGE凝胶电泳技术,评估DcAFPs对反复冻融循环后鱼糜的保护效果。结果表明,DcAFPs的最优制备工艺是:使用复合蛋白酶、底物浓度为3.5%(w/v)、酶底比为5%(w/w)、水解p H为8、水解温度为55℃、水解时间为2 h。DcAFPs分子量主要集中在185~3081 Da,Gly、Ala和Glu的含量最高。DcAFPs能有效防止鱼糜在冻融过程中肌原纤维蛋白含量的减少,抑制肌原纤维蛋白结构和组成的变化,延缓蛋白变性,其总体效果优于商业抗冻剂。综上所述,DcAFPs对反复冻融的鱼糜显示出显著的冷冻保护效果。

关键词：鳕鱼明胶抗冻多肽鱼糜肌原纤维蛋白抗冻活性

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基于双向交互结构的多意图识别与槽位填充联合模型（英文）

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2025年第1期 21-31页

作者：王昌晶曾翔辉王钰鑫孙钰昕左正康江西师范大学数字产业学院江西师范大学计算机信息工程学院江西师范大学高性能计算江西省重点实验室江西师范大学网络化支撑软件国家级国际科技合作基地

意图识别与槽位填充是自然语言理解的两个重要组成部分，由于两者的相关性,所以常进行联合训练提高性能。现有研究多是采用单向交互的多意图识别与槽位填充联合模型，通过在槽位填充部分融合意图信息提高了模型整体性能。为了进一步利... 详细信息

意图识别与槽位填充是自然语言理解的两个重要组成部分，由于两者的相关性,所以常进行联合训练提高性能。现有研究多是采用单向交互的多意图识别与槽位填充联合模型，通过在槽位填充部分融合意图信息提高了模型整体性能。为了进一步利用两者的相关性提高模型整体性能，本文提出了基于双向交互结构的多意图识别与槽位填充联合模型，在槽位填充编码部分融合了意图编码信息，在意图识别解码部分融合了槽位解码信息。在MixATIS和MixSNIPS两个公共多意图联合训练数据集上的实验结果表明，该双向交互结构能有效提高联合模型的性能。此外，为了验证意图与槽位双向交互结构的泛化性，在本文模型的基础上提出了针对单意图场景的联合模型，在CAIS和SNIPS两个公共单意图联合训练数据集上也取得了优异的性能。

关键词：自然语言理解多意图识别槽位填充双向交互结构联合训练

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α-三氟甲基酮的合成及其脱氟转化反应研究进展（英文）

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有机化学 2025年第01期 86-103页

作者：曹素芳刘云云万结平江西师范大学化学与材料学院

α-三氟甲基酮是一类重要且功能多样的化合物.该类化合物通过碳-氟键官能化在有机合成中具有独特而有趣的应用,可用于合成具有结构多样的有机分子.综述了α-三氟甲基酮的合成及其脱氟官能化转化反应的研究进展.对于典型的反应,进行了反... 详细信息

α-三氟甲基酮是一类重要且功能多样的化合物.该类化合物通过碳-氟键官能化在有机合成中具有独特而有趣的应用,可用于合成具有结构多样的有机分子.综述了α-三氟甲基酮的合成及其脱氟官能化转化反应的研究进展.对于典型的反应,进行了反应机理方面的讨论,旨在为α-三氟甲基酮化学,包括它们本身以及由此衍生的产物合成提供参考.

关键词： α-三氟甲基酮合成方法合成应用脱氟串联反应

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人工经验+LLMs智能：基于支持策略规划的心理健康支持生成框架

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中文信息学报 2025年第01期 153-166页

作者：陈启刘德喜张丽园万齐智刘喜平赵芸江西财经大学计算机与人工智能学院豫章师范学院数学与计算机学院江西科技师范大学数学与计算机科学学院

心理健康支持旨在帮助求助者应对心理健康问题。使用大语言模型(Large Language Models, LLMs)生成心理健康支持回复，有助于减轻心理咨询师的负担，提高心理健康支持的效率。尽管近期关于思维链(Chain-of-Thought, CoT) Prompting的研... 详细信息

心理健康支持旨在帮助求助者应对心理健康问题。使用大语言模型(Large Language Models, LLMs)生成心理健康支持回复，有助于减轻心理咨询师的负担，提高心理健康支持的效率。尽管近期关于思维链(Chain-of-Thought, CoT) Prompting的研究旨在指导LLMs自动规划活动，取得了一定的成功，但这些研究没有对以往的经验进行提炼，导致LLMs生成的内容缺乏针对性和共情性，在心理健康支持场景下，这一问题尤为突出。为解决这个问题，该文定义了一种基于支持策略规划的心理健康支持生成框架S2P-MSG。该框架利用小语言模型(Small Language Models, SLMs)学习心理咨询师回复中支持策略规划的“人工经验”,生成多条动态策略链；使用Prompting方法引导LLMs选择最恰当的动态策略链，激发LLMs“智能”;并基于选中的动态策略链引导LLMs生成心理健康支持回复。该文在广泛使用的PsyQA数据集上进行了丰富的实验。实验结果表明，与SLMs模型及常见的Prompting方法相比，S2P-MSG框架生成的回复具有更高的相关性、帮助性和共情性。实验还发现，在应对心理健康风险水平较高和自我披露程度较高的求助帖时，S2P-MSG框架展现出了更为优异的性能。

关键词：大语言模型心理健康支持支持策略

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面向分布式图计算的图划分技术综述

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 90-103页

作者：尚俊霖张振宇屈稳稳王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数... 详细信息

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数据的分布式图计算系统使用需求快速增加,图数据划分技术受到了学术界的广泛关注.通过对分布式图计算系统中的图划分技术的研究,首先介绍了面向分布式图计算的图划分的技术背景,给出当前分布式图计算系统中的图划分相关概念的定义以及相关计算模型的分类体系,报告了分布式图计算模型的发展现状.接着对不同的图划分策略中的具体技术进行介绍,通过在不同策略之间进行分析与比较,总结其在各类分布式图计算系统中的优势与不足.最后就分布式图计算系统中图划分技术的发展现状,讨论了其当前存在的挑战与未来的研究方向.

关键词：图划分图数据分析与管理图计算分布式图系统超图划分

融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 160-178页

作者：钱忠胜黄恒朱辉刘金平江西财经大学计算机与人工智能学院南昌330013

图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性.基于此,提出... 详细信息

图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性.基于此,提出一种融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法.一方面,该方法提出2种不同视角下的3种对比学习,在视图级视角下,通过对原始图添加随机噪声构建扰动增强视图,利用奇异值分解(singular value decomposition)重组构建SVD增强视图,对这2个增强视图进行视图级对比学习;在节点视角下,利用节点间的语义信息分别进行候选节点和候选结构邻居对比学习,并将3种对比学习辅助任务和推荐任务进行多任务学习优化,以提高节点嵌入的质量,从而提升模型的泛化能力.另一方面,在图卷积网络学习用户和项目的节点嵌入时,采用层注意力机制的方式聚合最终的节点嵌入,提高模型的高阶连通性,以缓解过度平滑问题.在4个公开数据集LastFM,Gowalla,Ifashion,Yelp上与10个经典模型进行对比,结果表明该方法在Recall,Precision,NDCG这3个指标上分别平均提升3.12%,3.22%,4.06%,这说明所提方法是有效的.

关键词：层注意力机制对比学习图卷积网络多任务学习推荐系统

新质生产力对流通业现代化发展的影响效应研究

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商业经济研究 2025年第2期 9-12页

作者：孙晓凯吴仁平江西师范大学江西南昌330022

新质生产力不仅为经济增长注入新动力,更为流通业现代化发展提供坚实支撑。本文采用2011-2022年我国省域面板数据,在综合测度新质生产力和流通业现代化发展水平的基础上,实证检验了新质生产力对流通业现代化发展的影响效应及作用机制。... 详细信息

新质生产力不仅为经济增长注入新动力,更为流通业现代化发展提供坚实支撑。本文采用2011-2022年我国省域面板数据,在综合测度新质生产力和流通业现代化发展水平的基础上,实证检验了新质生产力对流通业现代化发展的影响效应及作用机制。研究表明:一是,新质生产力能显著促进流通业现代化发展水平的提升,在多种稳健性检验后该结论仍然成立;二是,中介效应研究发现,产业结构升级是新质生产力影响流通业现代化发展的重要机制路径;三是,区域异质性分析发现,相较于西部和东北地区,新质生产力对东中部地区流通业现代化发展的影响更为显著。基于此,应加强新质生产力的培育和应用、优化产业结构、实施差异化区域政策,为流通业现代化发展提供决策参考。

关键词：新质生产力流通业现代化产业结构升级差异化

基于轻量级卷积神经网络的CSI图像室内定位

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全球定位系统 2025年第01期 41-47页

作者：黄良璜余敏江西师范大学计算机信息工程学院

针对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)计算复杂度高和内存占用大的问题，本文提出了一种基于轻量级CNN的信道状态信息(channel state information,CSI)图像指纹被动定位(LCNNLoc)方法.离线训练阶段，将幅值差矩阵和相位... 详细信息

针对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)计算复杂度高和内存占用大的问题，本文提出了一种基于轻量级CNN的信道状态信息(channel state information,CSI)图像指纹被动定位(LCNNLoc)方法.离线训练阶段，将幅值差矩阵和相位矩阵构造成类似于“RGB”的三通道特征图像；同时设计了一个轻量级CNN架构，利用特征图像作为该框架的输入进行训练，在训练结束时将CNN模型保存为指纹数据库.在线定位阶段，采用概率加权质心方法实现了实时的位置估计.实验结果表明，相较于传统方法，LCNNLoc不仅提升了定位精度，还降低了算法运行耗时.

关键词：卷积神经网络(CNN) 信道状态信息(CSI) 图像指纹轻量级网络概率加权质心方法