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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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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

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CARFB:即插即用的目标检测模块

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 223-236页

作者：杨梅君姚若侠谢娟英陕西师范大学计算机科学学院西安710119

针对坐标注意力(CA)在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征,以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况,提出了CARFB(coordinate attention and receptive field block)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大... 详细信息

针对坐标注意力(CA)在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征,以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况,提出了CARFB(coordinate attention and receptive field block)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大池化,以保留输入特征在水平和垂直方向的显著和细节信息;利用RFB具有不同大小感受野的优势,在水平和垂直方向分别使用RFB模块代替CA的融合特征统一卷积,以同时提取不同大小目标的特征;引入包含不同大小卷积核和步长的CBS模块,替换CA的二维普通卷积,进一步提取水平和垂直方向的特征,得到重新加权的输出特征。CARFB模块在水平和垂直方向保存目标位置信息,利用不同感受野提取不同大小目标的强辨别性特征,从而具有更强的特征学习能力。为了验证提出的即插即用模块CARFB的性能,将其嵌入ObjectBox目标检测框架,得到ObjectBox-CARFB模型;用CARFB模块替换RFBnet中的RFB模块,得到CARFBnet目标检测模型。MSCOCO数据集的实验测试表明,ObjectBox-CARFB模型的性能得到全面提升,尤其对小目标的检测性能提升突出;PASCALVOC和MSCOCO数据集的实验结果表明,CARFBnet300和CARFBnet512的目标检测能力分别优于原始RFBnet300和RFBnet512模型,并优于其他同系列对比模型。提出的CARFB模块具有更强的特征学习能力,对不同尺度目标均能取得较好的检测效果,特别是在小目标检测方面,效果提升显著。提出的CARFB模块可以嵌入到任何一个卷积神经网络,能保存更多的目标信息,具有更强的特征学习能力和更高的网络性能,对不同尺度目标均能取得较好的检测效果,尤其对小目标的检测效果提升显著。

关键词：目标检测感受野模块(RFB) 坐标注意力小目标深度学习

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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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

链格孢菌Alternaria alternata化学成分及其下调TMSB10活性研究

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中国中药杂志 2025年第1期50卷 139-145页

作者：王兰张暖袁涛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

该文对链格孢菌Alternaria alternata大米发酵的次级代谢产物及下调胸腺素β10(thymosin beta 10,TMSB10)蛋白表达活性进行研究。采用硅胶柱色谱、Sephadex LH-20柱色谱和半制备高效液相色谱等多种色谱分离技术对***的次级代谢产物进行... 详细信息

该文对链格孢菌Alternaria alternata大米发酵的次级代谢产物及下调胸腺素β10(thymosin beta 10,TMSB10)蛋白表达活性进行研究。采用硅胶柱色谱、Sephadex LH-20柱色谱和半制备高效液相色谱等多种色谱分离技术对***的次级代谢产物进行分离纯化,并通过核磁共振波谱(NMR)、红外光谱(IR)和高分辨电喷雾电离质谱(HR-ESI-MS)等波谱技术及文献数据比对方法,共鉴定出10个化合物,包括2个新化合物:(1S,3S)-2,3-dihydro-3,6-dihydroxy-8-methoxy-1-methylcyclopenta[c][2]benzopyran-5(1H)-one(1)、3,3a,6-trihydroxy-8-methoxy-1-methyl-2,3,3a,9b-tetrahydrocyclopenta[c]isochromen-5(1H)-one(2)和8个已知化合物:alternariol 9-methyl ether(3)、1-deoxyrubralactone(4)、(3aR)-3,3a-dihydro-1,6-dihydroxy-8-methoxy-3a-methylcyclopenta[c][2]benzopyran-2,5-dione(5)、altechromone A(6)、alternariol(7)、altenuene(8)、altenusin(9)、3′-hydroxyalternariol 5-O-methyl ether(10)。对分离得到的化合物进行TMSB10蛋白表达影响实验,发现化合物7对TMSB10蛋白表达有明显的下调作用,抑制率达40.5%。结果表明***中的苯并吡喃酮类化合物具有下调TMSB10蛋白表达的活性,为抗非小细胞肺癌的研究提供了一定的理论依据和科研价值。

关键词：链格孢菌苯并吡喃酮 TMSB10 非小细胞肺癌

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基于集成学习的不平衡图节点分类算法

电子科技大学学报 2025年

作者：赵华健杨钦程胡兆龙浙江师范大学计算机科学与技术学院

图神经网络（graph neural network, GNN）在过去几年里被广泛应用于节点分类。然而，现有研究集中于平衡数据集，但是不平衡数据却普遍存在。传统处理不平衡数据集的方法，如重采样和重加权，往往需要进行较多的预处理或提出新的网络... 详细信息

图神经网络（graph neural network, GNN）在过去几年里被广泛应用于节点分类。然而，现有研究集中于平衡数据集，但是不平衡数据却普遍存在。传统处理不平衡数据集的方法，如重采样和重加权，往往需要进行较多的预处理或提出新的网络结构，容易引入新的偏差和导致信息丢失。提出了一种改良的装袋（Bootstrap aggregating,Bagging）集成学习方法，对不平衡图数据集进行了k折划分，并采用GNN为基础模型对子数据集进行训练得到多个不同的子模型。最后，通过融合不同模型提升了节点分类精度而不引入过多的预处理。基于不平衡图数据集的实验结果，表明所提出的方法在准确性和鲁棒性上优于基本分类器，此外，还发现分类精度随着k的增加先提高后降低。

关键词：图神经网络节点分类图网络结构不平衡图数据集集成学习

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

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神经机器翻译中课程学习研究综述

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 334-343页

作者：胡春月斯琴图王斯日古楞内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022

课程学习作为一种新兴技术,近年来逐渐受到关注,它符合人类的学习习惯,由简到难、由浅至深。其核心思想是让模型从简单的、基础的概念开始学习,逐渐过渡到更复杂、更高层次的内容。在神经机器翻译中,课程学习作为一种训练策略,旨在帮助... 详细信息

课程学习作为一种新兴技术,近年来逐渐受到关注,它符合人类的学习习惯,由简到难、由浅至深。其核心思想是让模型从简单的、基础的概念开始学习,逐渐过渡到更复杂、更高层次的内容。在神经机器翻译中,课程学习作为一种训练策略,旨在帮助模型按照一定规律学习。课程学习现已被证明可以加速模型收敛,提高模型翻译质量和稳定性。从机器学习的角度介绍了课程学习的定义及其基础框架,并进一步探讨了课程学习在神经机器翻译领域中的应用。从样本难度评估与模型训练调度策略两个方面,详细阐述了预定义课程学习和动态课程学习两种方法。预定义课程学习通过事先确定样本的难度顺序,引导模型从简单到复杂的任务逐步学习;而动态课程学习则依据模型当前的学习状态动态调整样本的难度,提供了更灵活的训练方式。分析了课程学习在神经机器翻译领域的未来研究趋势,并提出了三个值得进一步探索的研究方向。

关键词：课程学习神经机器翻译难度评估训练调度