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国际化引领下创新教育生态环境的构建——以东华大学计算机科学与技术学院国际化实践为例

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纺织服装教育 2024年第1期39卷 39-43页

作者：李继云石秀金钱辰黄利利东华大学计算机科学与技术学院上海201620

创新人才的培养需要创新教育生态环境的支持。在资源受限的情况下,通过国际化办学,多源引进教学资源,并将其有机融入培养方案、培养过程、评价体系,实现国际化引领的创新教育良性反馈机制,打造不断壮大的计算机科学与技术专业国际化教... 详细信息

创新人才的培养需要创新教育生态环境的支持。在资源受限的情况下,通过国际化办学,多源引进教学资源,并将其有机融入培养方案、培养过程、评价体系,实现国际化引领的创新教育良性反馈机制,打造不断壮大的计算机科学与技术专业国际化教育师资队伍和人才培养体系,进而实现办学国际化,构建国际化引领下的创新教育生态环境。

关键词：国际化创新教育生态环境计算机科学与技术

2021至2023年人工智能领域研究热点分析述评与展望

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1261-1275页

作者：魏子舒韩越刘思浩张圣宇吴飞浙江大学计算机科学与技术学院杭州310013

在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A... 详细信息

在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A类国际会议和期刊所发表论文的研究成果进行收集,并在此基础上采用文献计量学的方法论来通过关键词对研究热点进行分析,进行基于高频关键词分析研究热点、基于新增关键词分析研究趋势、基于引用量加权的关键词分析高影响力研究,可以梳理AI研究的主流方向、发现AI主要研究方向的相互联系和交叉融合的特点.此外,对当前研究热点如大语言模型(large language model,LLM)、AI驱动的科学研究(AI for Science)和视觉生成相关论文的关联热点进行分析,可以挖掘技术路径和方法论的演变,展现技术创新背后的科学理论和应用前景,从而进一步揭示AI研究的最新趋势和发展前景.

关键词：人工智能研究热点关键词统计分析数据挖掘

强化学习实验教学现状与探究——以新疆大学计算机科学与技术学院为例

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教育进展 2024年第1期14卷 603-608页

作者：余银峰祝美玲汪烈军新疆大学计算机科学与技术学院新疆乌鲁木齐乌鲁木齐市第五十九中学新疆乌鲁木齐

强化学习是一门理论性和实践性都很强的课程,实验教学起着重要的作用。本文以新疆大学计算机专业的强化学习课程为例,针对该专业特点,提出以在线Python Notebook为平台,构建适合该专业学生的强化学习课程实验教学内容,并探讨了立体化教... 详细信息

强化学习是一门理论性和实践性都很强的课程,实验教学起着重要的作用。本文以新疆大学计算机专业的强化学习课程为例,针对该专业特点,提出以在线Python Notebook为平台,构建适合该专业学生的强化学习课程实验教学内容,并探讨了立体化教学、案例教学、“学研”结合和鼓励学生参加人工智能算法竞赛的实验课程教学方法和手段,对提升课程教学效能具有一定的参考价值。

关键词：实验教学策略梯度强化学习

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基于知识编辑的大模型内容生成安全分析

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1143-1155页

作者：王梦如姚云志习泽坤张锦添王鹏徐子文张宁豫浙江大学软件学院杭州315048 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

大语言模型(large language models,LLMs)虽然取得了显著的成功,但在实际应用中依然面临着安全问题,容易在恶意诱导下生成有毒、有害内容.目前缓解LLMs不安全行为的方法通常需要高昂的数据收集成本以及大量的计算资源.大模型知识编辑可... 详细信息

大语言模型(large language models,LLMs)虽然取得了显著的成功,但在实际应用中依然面临着安全问题,容易在恶意诱导下生成有毒、有害内容.目前缓解LLMs不安全行为的方法通常需要高昂的数据收集成本以及大量的计算资源.大模型知识编辑可以在不重新训练模型的基础上,根据特定的输入精确地改变模型对应的输出,在节约大量资源的条件下约束模型的行为;为优化大模型生成安全内容提供了一个新的可行思路.然而,目前学术界缺乏较为系统和全面的基于知识编辑的大模型内容安全生成分析数据集.具体地说,当前缓解LLMs不安全行为的数据集并未包括所有的不安全场景,且其有毒问题几乎无法绕过对齐后的LLMs安全防线,因此无法缓解对齐后LLMs存在的不安全问题.针对上述问题,设计了新的数据集SafeGen,并提出新的评价体系分析知识编辑在优化LLMs生成安全内容的潜力.大量的实验发现知识编辑可以提高LLMs内部的安全信念,在校正LLMs不安全行为领域展现了广阔的应用前景.但经过知识编辑的LLMs生成文本的流畅性却差强人意,这也表明了这项任务的潜在难度.该工作可以为大模型安全社区提供一些见解.

关键词：大语言模型安全知识编辑内容生成越狱提示防御数据集

基于空间位置关系的轨迹数据高效降维和查询算法

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计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1771-1790页

作者：巢成蒲非凡许建秋高云君南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院南京211100 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310058

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询... 详细信息

由于新型信息技术的快速发展,社会处于数字化、信息化转型的关键时期,各行业对于以数据库技术为基础的信息系统的需求也日益凸显.基于位置的服务依赖于海量实时生成的轨迹数据,在处理亿万级随时间连续变化的轨迹数据时,降维算法和查询技术一直是研究的关键,通过降低轨迹数据的规模,减少查询操作时处理数据的时间,能有效提升查询的性能,而能否实现高质量、高效率查询对于数据库而言至关重要.提出了面向轨迹数据的均匀网格编码,并在进一步优化后提出非均匀网格降维算法,将轨迹数据的坐标转化为1维字符串存储,对不符合要求的网格进行合并处理;通过空间位置映射充分保留轨迹数据间复杂的相互关系,并采用范围查询与最近邻查询对降维后的数据进行性能测试.实验使用不同城市真实轨迹数据与模拟生成轨迹数据作为数据集,将提出的均匀网格算法、非均匀网格算法与3种基准方法进行对比.实验证明,优化后的非均匀网格算法降维后数据的空间位置关系相似度可高达82.50%,范围查询时间较其他查询时间提升了至少73.86%,最近邻查询时间提升了至少52.26%,与其他基准方法相比取得了更好的效果.

关键词：轨迹数据降维算法非均匀网格空间位置关系查询技术

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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 14-32页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙大城市学院计算机与计算科学学院杭州3100152 浙江大学计算机科学与技术学院杭州3100583 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310014

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 详细信息

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.

关键词：条件生成对抗网络图像翻译生成模型图像质量评价

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面向多模态模型训练的高效样本检索技术

软件学报 2024年第3期35卷 1125-1139页

作者：唐秀伍赛侯捷陈刚浙江大学软件学院浙江宁波315103 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

深度学习中,多模态模型的训练通常需要大量高质量不同类型的标注数据,如图像、文本、音频等.然而,获取大规模的多模态标注数据是一项具有挑战性和昂贵的任务.为了解决这一问题,主动学习作为一种有效的学习范式被广泛应用,能够通过有针... 详细信息

深度学习中,多模态模型的训练通常需要大量高质量不同类型的标注数据,如图像、文本、音频等.然而,获取大规模的多模态标注数据是一项具有挑战性和昂贵的任务.为了解决这一问题,主动学习作为一种有效的学习范式被广泛应用,能够通过有针对性地选择最有信息价值的样本进行标注,从而降低标注成本并提高模型性能.现有的主动学习方法往往面临着低效的数据扫描和数据位置调整问题,当索引需要进行大范围的更新时,会带来巨大的维护代价.为解决这些问题,提出了一种面向多模态模型训练的高效样本检索技术So-CBI.该方法通过感知模型训练类间边界点,精确评估样本对模型的价值;设计了半有序的高效样本索引,通过结合数据排序信息和部分有序性,降低了索引维护代价和时间开销.在多组多模态数据集上通过与传统主动学习训练方法实验对比,验证了So-CBI方法在主动学习下的训练样本检索问题上的有效性.

关键词：多模态模型训练主动学习样本检索

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蜡染产品数智设计技术研究热点与发展趋势

丝绸 2024年第7期61卷 1-13页

作者：罗仕鉴张泷予田馨吕健浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

蜡染作为国家级非物质文化遗产,因其独特的艺术性和审美价值在产品设计领域受到广泛关注和应用。随着科技的快速发展,设计生成方式不断演变,数智技术在设计中的应用愈发普及。然而,当前关于蜡染产品数智设计的研究进展和未来发展趋势尚... 详细信息

蜡染作为国家级非物质文化遗产,因其独特的艺术性和审美价值在产品设计领域受到广泛关注和应用。随着科技的快速发展,设计生成方式不断演变,数智技术在设计中的应用愈发普及。然而,当前关于蜡染产品数智设计的研究进展和未来发展趋势尚未有全面、系统的梳理。文章以文献计量分析方法为知识基础,借助VOSviewer软件对国内外相关文献进行了系统回顾及深入分析。同时,对蜡染产品数智设计进行了内涵解读,主要从文化符号提取与语义表征、基于规则的设计生成与推理、蜡染纹理与布料染色特征模拟、蜡染图案风格迁移4个研究维度开展探讨,并聚焦于其中关键技术的发展现状与趋势。通过研究旨在为蜡染产品数智设计领域建立关键技术体系,推动传统蜡染工艺的现代化转型和创新发展。

关键词：蜡染传统手工艺数智设计 VOSviewer 文献计量

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基于部分标注的自训练多标签文本分类框架

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 679-687页

作者：任俊飞朱桐陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规... 详细信息

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规范数据集需要严格的质量控制,一般很难获取。在真实的标注过程中,难免会缺失标注一些相关标签,进而导致不完全标注问题。该文提出了一种基于部分标注的自训练多标签文本分类(partial labeling self-training for multi-label text classification,PST)框架,该框架利用教师模型自动地给大规模无标注数据分配标签,同时给不完全标注数据补充缺失标签,最后再利用这些数据反向更新教师模型。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,PST框架兼容现有的各类多标签文本分类模型,并且可以缓解不完全标注数据对模型的影响。

关键词：多标签文本分类不完全标注自训练