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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

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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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融合多模态数据的小样本命名实体识别方法

软件学报 2024年第3期35卷 1107-1124页

作者：张天明张杉刘曦曹斌范菁浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成... 详细信息

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成本问题,命名实体识别任务常常受限于标注样本的稀缺.尽管基于文本的小样本命名实体识别方法已取得较好的泛化表现,但由于样本量有限,使得模型能提取的语义信息也十分受限,进而导致模型预测效果依然不佳.针对标注样本稀缺给基于文本的小样本命名实体识别方法带来的挑战,提出了一种融合多模态数据的小样本命名实体识别模型,借助多模态数据提供额外语义信息,帮助模型提升预测效果,进而可以有效提升多模态数据融合、建模效果.该方法将图像信息转化为文本信息作为辅助模态信息,有效地解决了由文本与图像蕴含语义信息粒度不一致导致的模态对齐效果不佳的问题.为了有效地考虑实体识别中的标签依赖关系,使用CRF框架并使用最先进的元学习方法分别作为发射模块和转移模块.为了缓解辅助模态中的噪声样本对模型的负面影响,提出一种基于元学习的通用去噪网络.该去噪网络在数据量十分有限的情况下,依然可以有效地评估辅助模态中不同样本的差异性以及衡量样本对模型的有益程度.最后,在真实的单模态和多模态数据集上进行了大量的实验.实验结果验证了该方法的预测F1值比基准方法至少提升了10%,并具有良好的泛化性.

关键词：命名实体识别多模态数据小样本学习元学习去噪网络

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面向图数转化的曲线提取与细化神经网络

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 1030-1040页

作者：周其当刘春晓吕金龙冯才博浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018 浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的曲线图是数据呈现的重要形式,但在没有原始数据的情况下难以查询其中的具体数值。现有的图数转化算法需要大量的人工辅助操作去除图表中网格线等干扰,具有机械重复性且需大量人力的缺点。另外,图像压缩与缩放等攻击会降低图像质量... 详细信息

目的曲线图是数据呈现的重要形式,但在没有原始数据的情况下难以查询其中的具体数值。现有的图数转化算法需要大量的人工辅助操作去除图表中网格线等干扰,具有机械重复性且需大量人力的缺点。另外,图像压缩与缩放等攻击会降低图像质量,导致图数转化的准确度进一步降低。为了解决上述问题,本文提出了一个基于曲线提取与细化神经网络的图数转化算法。方法首先,提出了基于侧结构引导与拉普拉斯卷积的曲线提取神经网络(side structure guidance and Laplace convolution based curve extraction neural network,SLCENet),以轻量化的模型解决了现有曲线提取方法中的池化操作导致的边界模糊问题,提高了曲线提取的准确度。其次,为了减小曲线线宽对图数转化造成的误差,并平衡计算复杂度和准确度,设计了10个能够反映曲线走势的特征,提出了基于曲线走势特征和多层感知机的曲线细化方法(curve trend features and MLP based curve thinning method,CMCT),实现了曲线细化的高精度。最后,利用PaddleOCR(paddle optical character recognition)定位并识别坐标轴上的坐标标签,建立起坐标轴坐标与像素坐标的变换关系,通过坐标变换完成图数转化任务。结果在曲线提取方面,本文方法 SLCENet的全局最优阈值指标(optimal dataset scale,ODS)达到了0.985,在分辨率为640×480像素的图像上的运行速度达到了0.043 s/幅,在兼顾曲线提取准确度和运行速度的情况下达到了最好的性能。在图数转化方面,本文方法的归一化均值误差(normalized mean error,NME)达到了0.79,运行速度达到了0.83 s/幅。结论提出的方法实现了全自动高精度的图数转化目标。与现有方法相比,在保持较小计算量的情况下兼具准确度高和运行速度快的特点,摆脱了图数转化需要大量人工交互辅助的限制。

关键词：曲线图数据转化曲线提取曲线细化拉普拉斯卷积卷积神经网络(CNN)

基于知识图谱多集池化的健康状态智能评估方法

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 893-905页

作者：张元鸣肖士易徐雪松程振波肖刚浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依... 详细信息

为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依赖关系。在此基础上,设计了图多集池化网络模型,该模型通过节点特征学习、第一级图池化、自注意力特征学习和第二级图池化能够生成图谱的整体向量表示,将健康状态评估转换为基于表示学习的图谱分类任务。在公开的发动机数据集上对所提方法进行了实验评价,结果表明,该方法能够获得较高的评估准确度,在小样本情况下也表现出良好的优势。

关键词：健康状态评估图神经网络知识图谱时空特征图池化

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结合图像块比较与残差图估计的人脸伪造检测

中国图象图形学报 2024年第2期29卷 457-467页

作者：冯才博刘春晓王昱烨周其当浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018 浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018

目的由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法除... 详细信息

目的由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法除了骨干网络,本文的人脸伪造检测神经网络主要由纯净图像块比较模块和可靠残差图估计模块两部分组成。为了避免在同时包含人脸和背景像素的图像块上提取的混杂特征对于图像块比较的干扰,纯净图像块比较模块中选择只包含人脸像素的纯净人脸图像块和只包含背景像素的纯净背景图像块,通过比较两种图像块纯净特征之间的差异来检测伪造图像,图像块的纯净性保障了特征提取的纯净性,从而提高了特征比较的鲁棒性。考虑到靠近伪造边缘的像素比远离伪造边缘的像素具有较高的残差估计准确度,本文在可靠残差图估计模块中根据像素到伪造边缘的距离设计了一个距离场加权的残差损失来引导网络的训练过程,使网络重点关注输入图像与对应真实图像在伪造边缘附近的差异,对于可靠信息的关注进一步增强了伪造检测的鲁棒性。结果在FF++(FaceForensics++)数据集上的测试结果显示:与对比算法中性能最好的F2Trans-B相比,本文方法的准确率和AUC(area under the ROC curve)指标分别提高了2.49%和3.31%,在FS(FaceSwap)与F2F(Face2Face)两种伪造数据上的准确率指标分别提高了6.01%和3.99%。在泛化性能方面,与11种已有方法在交叉数据集上的测试结果显示:本文方法与其中性能最好的方法相比,在CDF(Celeb-DF)数据集上的视频AUC指标和图像AUC指标分别提高了1.85%和1.03%。结论与对比方法相比,由于提高了特征信息的纯净性和可靠性,本文提出的人脸图像伪造检测模型的泛化能力和准确率优于对比方法。

关键词：人脸图像伪造检测深度伪造多任务学习泛化性能像素级监督卷积神经网络

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 481-493页

作者：邱杰凡徐一帆徐瑞吉周栋利池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 详细信息

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

关键词：毫米波雷达生命体征监测运动状态识别滑动窗口采样残差网络变分模态分解

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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

面向多语言-视觉公共空间学习的多语言文本-视频跨模态检索模型

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计算机学报 2024年

作者：林俊安包翠竹董建锋杨勋王勋浙江工商大学计算机科学与技术学院中国科学技术大学信息科学技术学院

本文针对具有挑战性的多语言文本-视频跨模态检索问题进行研究.传统文本-视频跨模态检索模型通常针对单一语言进行设计,比如英语,模型仅支持某一特定语言的文本查询.如果有不同语言检索需求,则需另收集目标语言的训练数据并重新训练构... 详细信息

本文针对具有挑战性的多语言文本-视频跨模态检索问题进行研究.传统文本-视频跨模态检索模型通常针对单一语言进行设计,比如英语,模型仅支持某一特定语言的文本查询.如果有不同语言检索需求,则需另收集目标语言的训练数据并重新训练构建新的检索模型,这使得模型很难快速有效地适用于其他语言的检索任务.近年来，针对多语言问题的研究逐渐深入,这为多语言跨模态检索的实现打下了良好的基石.为了解决多语言跨模态检索问题,本文提出了一种简单有效的面向多语言-视觉公共空间学习的多语言文本-视频跨模态检索模型,将不同语言与视觉信息映射到同一公共空间.该空间以视频向量为锚点,分别与不同的语言向量进行对齐,以此实现多语言跨模态的学习,由此建立了统一的多语言学习框架,使用一个模型满足了多语言的检索需求并探究了不平行语料库、平行语料库、伪平行语料库三种训练场景下的模型性能.同时,在多语言建模中有效地利用了不同语言之间的互通性和互补性,弥补了单语言文本特征表达的不足;并在文本端与视频端引入了基于对比学习的抗噪音鲁棒性学习方法,进一步提升了不同模态特征的表示能力.在VATEX、MSR-VTT多语言数据集上实验的数据证明,本文模型不仅能够简单快速地适用于多种语言检索任务,模型性能也较为突出,在较为常见的伪平行场景下和最先进的方法相比,中文VATEX和MSR-VTT在总召回率上分别提升了约5.97%和1.37%.

关键词：多语言跨模态检索跨模态特征表示对比学习