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基于多尺度可形变Transformer的中文场景字符检测算法

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河南大学学报(自然科学版) 2024年第5期 567-575+586页

作者：陈杰张重生河南大学计算机与信息工程学院河南省大数据分析与处理重点实验室

中文场景文本图像中的文本实例尺度多变，较小的文本实例大量存在，现有方法无法很好地将部分中文场景字符精准检测出来.为此，提出一种多尺度可形变Transformer中文场景字符检测算法，该算法首先使用特征金字塔网络对场景文本图像进行... 详细信息

中文场景文本图像中的文本实例尺度多变，较小的文本实例大量存在，现有方法无法很好地将部分中文场景字符精准检测出来.为此，提出一种多尺度可形变Transformer中文场景字符检测算法，该算法首先使用特征金字塔网络对场景文本图像进行编码，得到不同尺度的特征信息，并将其送入可形变Transformer网络结构中，利用可形变注意力机制将不同尺度的特征进行相关性学习及统一编码，然后通过回归任务对中文场景字符进行定位.同时，由于中文字符结构复杂多样，为了在回归任务中更加完整地检测到中文场景字符，针对泛化交并比指标的不足，提出圆形交并比指标.最后，在三个字符级标注的中文场景文本图像集上进行实验，实验结果验证了所提出的算法在中文场景字符检测方面的整体性能表现.

关键词：中文场景字符检测 Transformer 可形变注意力机制圆形交并比

基于分层注意力网络和积分梯度的细粒度漏洞检测方法

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计算机科学 2024年

作者：李秋月韩道军张磊许涛河南省智能技术与应用工程技术研究中心河南财政金融学院计算机与人工智能学院河南大学计算机与信息工程学院

智能合约是一种基于区块链平台运行的去中心化应用程序，在数字货币、物联网、供应链等多个领域应用广泛。智能合约漏洞检测的研究对于保障数字资产安全、维护合约的可靠性与稳定性具有重要意义。目前的主流研究之一为利用深度学习模型... 详细信息

智能合约是一种基于区块链平台运行的去中心化应用程序，在数字货币、物联网、供应链等多个领域应用广泛。智能合约漏洞检测的研究对于保障数字资产安全、维护合约的可靠性与稳定性具有重要意义。目前的主流研究之一为利用深度学习模型自动学习代码特征，检测出智能合约漏洞，准确性较高，但是在漏洞解释方面具有局限性，不能提供细粒度的漏洞信息。针对目前基于深度学习的智能合约漏洞检测模型不能有效提供细粒度漏洞解释，且缺少细粒度标签的问题，提出一种基于分层注意力网络和积分梯度的细粒度漏洞检测方法。利用分层注意力网络进行粗粒度漏洞检测，通过两层注意力构建单词注意力编码层和函数注意力编码层分别学习源代码的函数级和合约级表示，以关注代码的不同令牌和语句；然后使用积分梯度方法进行细粒度解释，计算代码语句对漏洞预测的贡献度，以获取与漏洞相关的脆弱语句，实现无语句标签的情况下单词级别和语句级别的漏洞解释。在真实以太坊数据集SmartbugsWilds、SmartbugsCurated和SolidiFIBenchmark上的实验结果表明，该方法在5种漏洞类型上的平均准确率达到80%以上，漏洞解释准确率提升6%，可以更加准确的定位漏洞代码，帮助开发人员审查合约。

关键词：智能合约漏洞检测注意力机制积分梯度

基于MTRDL的自动飞行系统模式需求建模与验证方法

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软件学报 2024年第9期35卷 4265-4286页

作者：徐恒黄志球胡军陶传奇王金永石帆南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中... 详细信息

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中必需的多重飞行模式之间的交互关系,还体现在模式转换与外部环境之间复杂的数据与控制交联关系,这些交联关系同时隐含了飞行模式转换的安全性质,这些特征提高了形式化方法的应用难度.提出一种领域特定的建模验证框架:首先,提出面向自动飞行系统模式转换的领域需求建模语言MTRDL和基于该语言扩展于SysML上的建模方法;其次,提出基于安全需求模板的安全性质辅助规约方法;最后,通过对某机型的若干条目化需求的实例研究,证明所提方法在自动飞行系统模式转换需求验证中的有效性.

关键词：自动飞行系统模式形式化方法 SysML建模安全性质

融入软掩码机制增强数值表示的表格-文本混合问答

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1292-1300页

作者：张腾勋许鸿飞约瑟夫·范·吉纳比斯熊德意昝红英郑州大学计算机与人工智能学院郑州450000 萨尔大学语言科学与技术学院萨尔66123 天津大学计算机科学与技术学院天津300000

表格-文本混合问答需要从异质数据中进行数值推理得到答案,当前的研究将问题、表格、文本拼接作为输入,但其中包含太多不相关的数值和文本会降低模型的性能.使用硬掩码机制将噪音去除以增强正确的数值表示会产生错误传播问题,本文提出... 详细信息

表格-文本混合问答需要从异质数据中进行数值推理得到答案,当前的研究将问题、表格、文本拼接作为输入,但其中包含太多不相关的数值和文本会降低模型的性能.使用硬掩码机制将噪音去除以增强正确的数值表示会产生错误传播问题,本文提出一种新的软掩码机制对原始输入表示进行缩放,从而增强正确的数值表示,同时减轻错误传播问题,并且该机制可以灵活地运用到各种模型以及任务中.本文在FinQA、ConvFinQA和MultiHiertt数据集上进行实验,结果表明通过软掩码机制增强数值表示可显著提升模型的性能(+1.27/+1.65Exe/Prog Acc、+3.09/+2.96Exe/Prog Acc和+5.29/+3.45EM/F1).本文还通过消融实验分析软掩码相对于硬掩码的优势,以及不同软掩码向量的影响,并讨论了当前表格-文本混合问答的局限性与未来方向.

关键词：自然语言处理表格-文本问答软掩码数值推理

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MnGa二元合金等静压电子结构与磁性质的研究

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人工晶体学报 2024年第3期53卷 541-550页

作者：张飞鹏路清梅刘卫强张东涛岳明河南城建学院数理学院建筑光伏一体化技术河南省工程实验室平顶山467036 北京工业大学材料与制造学部北京100124

为了研究等静压下非稀土磁性材料MnGa合金的电子结构和磁性质,本文在密度泛函理论计算的基础上系统研究了四方MnGa合金在500 MPa等静压下的晶格结构、生成、自旋电子结构和磁性质。结果表明,四方MnGa合金在500 MPa等静压下更容易生成,... 详细信息

为了研究等静压下非稀土磁性材料MnGa合金的电子结构和磁性质,本文在密度泛函理论计算的基础上系统研究了四方MnGa合金在500 MPa等静压下的晶格结构、生成、自旋电子结构和磁性质。结果表明,四方MnGa合金在500 MPa等静压下更容易生成,呈各向异性压缩性质。合金中异类原子之间的距离较小,同类原子之间的距离较大。四方MnGa合金在500 MPa等静压下的能带结构呈金属性导体型。与Ga的d电子相比,四方MnGa合金中Mn的d电子呈现较高的净磁矩,贡献了体系的剩磁。四方MnGa合金呈现弱的亚铁磁性,在500 MPa等静压下净有效磁矩减小。

关键词：四方MnGa合金等静压晶体结构自旋电子结构磁性质密度泛函理论

基于改进Faster R-CNN的桃树缺磷症检测研究

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中国农机化学报 2024年第4期45卷 162-167,174页

作者：胡彦军张烨张平川张彩虹陈昭陈旭河南科技大学应用工程学院河南三门峡472099 新乡学院机电工程学院河南新乡453003 河南科技学院计算机科学与技术学院河南新乡453003

桃树缺磷症(Peach Phosphorus Deficiency, PPD)初期症状不明显、不同阶段症状差异大,而现有的基于计算机视觉的桃树病害识别模型,识别准确率不高、对不同品种识别泛化性差,为此,提出改进Faster R-CNN(Faster Region based Convolutiona... 详细信息

桃树缺磷症(Peach Phosphorus Deficiency, PPD)初期症状不明显、不同阶段症状差异大,而现有的基于计算机视觉的桃树病害识别模型,识别准确率不高、对不同品种识别泛化性差,为此,提出改进Faster R-CNN(Faster Region based Convolutional Neural Network)模型。首先,使用RS(Rank&Sort)-Loss函数代替区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)中的交叉熵函数;其次,使用Soft-NMS(Non-Maximum Suppression)算法代替原有的NMS算法;最后,使用ResNeXt101网络替换原来的特征提取网络,提高对PPD识别的准确率和泛化性,并在自建PPD数据集上进行检测试验。试验结果表明:改进后的Faster R-CNN网络在自建PPD数据集上对PPD的各类别平均检测准确率达92.28%、召回率达92.31%、识别准确率达92.28%,满足实际应用要求。

关键词：桃树缺磷症改进Faster R-CNN RPN Soft-NMS ResNeXt101

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用于实时语义分割的丰富语义提取器网络

河南理工大学学报(自然科学版) 2024年第6期43卷 146-155页

作者：赵珊田楷文孙君顶河南理工大学软件学院河南理工大学计算机科学与技术学院

目的由于推理速度限制，网络深度较浅，实时语义分割网络提取的语义特征信息不足。此外，较浅的网络深度也限制了特征提取网络的能力，降低了其鲁棒性和适应能力。为此，方法提出一种用于实时语义分割的丰富语义提取器网络。首先针对... 详细信息

目的由于推理速度限制，网络深度较浅，实时语义分割网络提取的语义特征信息不足。此外，较浅的网络深度也限制了特征提取网络的能力，降低了其鲁棒性和适应能力。为此，方法提出一种用于实时语义分割的丰富语义提取器网络。首先针对语义特征信息提取不足的问题，引入丰富语义提取器，丰富语义提取器包括多尺度全局语义提取模块和语义融合模块。其次，利用多尺度全局语义提取模块可以提取丰富的多尺度全局语义，扩大网络的有效感受野，同时语义融合模块将多尺度局部语义与多尺度全局语义高效融合，使网络拥有更全面更丰富的语义信息。最后针对细节分支和语义分支的特点设计空间重构聚合模块，建模细节特征的上下文信息，增强特征表示，使2个分支高效聚合。结果在Cityscapes和ADE20K数据集上进行全面实验，所提出的RSENet分别以76帧/s和67帧/s的推理速度达到了75.6%和35.7%的MIoU。结论实验结果表明，在复杂场景语义信息的提取方面，本文所提出的网络能够深入挖掘并准确捕捉图像中语义信息。同时，在精度与速度的平衡方面也展现出了卓越的性能，不仅能够实现高精度的语义分割，而且推理速度非常快。这种高效的图像分割能力使得网络在实际应用场景中具有极高的实用性和可操作性。

关键词：语义分割多尺度特征视觉Transformer 特征融合

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融合内外部特征水印的模型保护方案

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期36卷 765-774页

作者：彭维平刘家宝平源马迪宋成河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 许昌学院信息工程学院河南许昌461000

针对经典模型水印技术在保护模型所有权过程中存在鲁棒性差、提取率低等问题,融合白、黑盒水印优势,提出了一种特征嵌入的模型保护方案。按照香农熵大小进行数据集样本划分的策略,将数据集样本划分为良性样本、风格迁移样本、关键密钥样... 详细信息

针对经典模型水印技术在保护模型所有权过程中存在鲁棒性差、提取率低等问题,融合白、黑盒水印优势,提出了一种特征嵌入的模型保护方案。按照香农熵大小进行数据集样本划分的策略,将数据集样本划分为良性样本、风格迁移样本、关键密钥样本;利用风格迁移样本集对模型嵌入外部特征,将关键密钥样本标签嵌入模型内部特征;通过训练二元分类器并利用掩码梯度下降方法修改极少量参数让模型产生特定输出来综合判断模型是否被窃取。实验结果表明,所提方案用较小开销保证了水印的高保真度,在标签查询、知识蒸馏等攻击下仍具有较高稳定性,且能规避恶意检测风险。

关键词：模型保护融合水印数据划分特征嵌入

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融合多语义视图编码的异质图神经网络

哈尔滨工业大学学报 2024年

作者：金志刚张浩赵晓芳天津大学电气自动化与信息工程学院天津城建大学计算机与信息工程学院

异质图神经网络在数据挖掘、信息检索等领域中的应用得到迅速发展。基于元路径的方法通过聚合元路径邻域信息来捕捉异质图的复合关系，但元路径的选取大多依赖先验知识，导致语义信息的丢失或覆盖，在特征聚合过程使用注意力计算开销过... 详细信息

异质图神经网络在数据挖掘、信息检索等领域中的应用得到迅速发展。基于元路径的方法通过聚合元路径邻域信息来捕捉异质图的复合关系，但元路径的选取大多依赖先验知识，导致语义信息的丢失或覆盖，在特征聚合过程使用注意力计算开销过大，而且随着网络加深或元路径变长会导致语义混淆。为了解决以上问题，本文提出了一种融合多语义视图编码的异质图神经网络。首先为目标节点类型选取固定长度的所有元路径，分别构造子图提取相应的语义信息，使用轻量级均值聚合器获得不同元路径子图下的节点表示，并为每种类型的元路径学习特定的关系编码，与节点表示相结合，在进行特征映射后融合不同语义视图下的节点特征获得最终表示，将其应用于下游任务。在五个真实数据集上进行实验并与主流基线模型比较分析，本文提出的模型能够更有效地捕捉异质图中的语义信息，提高节点表示性能，在节点分类和链接预测任务中的表现都有提升，结合消融实验和参数灵敏度分析说明了模型的有效性。

关键词：异质图元路径节点分类链接预测