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基于多项式抽象的神经网络控制系统的障碍函数构造

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系统科学与数学 2024年第5期44卷 1224-1240页

作者：黄程林望浙江理工大学计算机科学与技术学院杭州310018

针对神经网络控制系统的安全性验证,提出了基于多项式抽象的障碍函数构造方法.首先,采用全局扇区约束方法、局部扇区约束方法和区域叠加约束方法等对神经网络模型进行抽象,从而得到了相应的半代数约束;然后,运用计算实代数几何中的正点... 详细信息

针对神经网络控制系统的安全性验证,提出了基于多项式抽象的障碍函数构造方法.首先,采用全局扇区约束方法、局部扇区约束方法和区域叠加约束方法等对神经网络模型进行抽象,从而得到了相应的半代数约束;然后,运用计算实代数几何中的正点定理,将障碍函数条件松弛为相应的平方和约束条件,再采用半定规划方法进行求解.最后,通过实例对上述不同的神经网络抽象方法就神经网络控制系统的障碍函数构造能力的影响进行了分析.

关键词：神经网络控制系统障碍函数构造多项式抽象平方和规划

基于聚类和深度学习的车联网轨迹隐私保护机制

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浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 20-28页

作者：申自浩唐雨雨王辉刘沛骞刘琨河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

针对车联网轨迹发布中用户面临的隐私泄露问题,提出基于聚类和深度学习的轨迹隐私保护机制(PPCDL).考虑轨迹中的时间因素,通过时间戳将轨迹空间划分为多个区域,获取区域中的轨迹分布点.对每个区域进行改进稳定隶属度多峰值聚类,根据区... 详细信息

针对车联网轨迹发布中用户面临的隐私泄露问题,提出基于聚类和深度学习的轨迹隐私保护机制(PPCDL).考虑轨迹中的时间因素,通过时间戳将轨迹空间划分为多个区域,获取区域中的轨迹分布点.对每个区域进行改进稳定隶属度多峰值聚类,根据区域轨迹密度进行隐私预算矩阵的预分配.利用时间图卷积网络模型提取轨迹数据的时空特征,对隐私预算预分配矩阵进行训练和预测.根据预测结果添加相应的拉普拉斯噪声,在轨迹数据发布前进行扰动.理论分析和实验结果表明,PPCDL相较于对比机制,时间开销更少,能够更精确地预测隐私预算.利用PPCDL可以合理地在轨迹数据中添加拉普拉斯噪声,有效地提高了轨迹数据的可用性.

关键词：隐私保护密度峰值聚类轨迹隐私时间图卷积网络隐私预算

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基于可微渲染的自由视点合成方法

图学学报 2024年

作者：朱结宋滢浙江理工大学计算机科学与技术学院

针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题，提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP)，通过在可微延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型，实现准确模拟相机的光学成像过程。具体来说，首... 详细信息

针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题，提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP)，通过在可微延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型，实现准确模拟相机的光学成像过程。具体来说，首先，根据输入图像及对应位姿分别创建光度相机模型和几何相机模型，其中光度相机模型由曝光、白平衡等可学习参数表示，几何相机模型由可学习的内参和外参表示。其次，利用渲染图像与目标图像的图像空间损失对管线各组件进行优化，使逆渲染管线对复杂多变的光照和粗糙拍摄的图像具有较强的鲁棒性。最终，生成与传统图形引擎兼容的3D内容重建。实验结果表明，与已有方法相比，ADDIRP在现实世界数据集上具有更优的性能，在合成数据集上，在保证合成质量相近的前提下，具有更出色的视觉感知一致性。

关键词：自由视点合成可变环境可微延迟逆渲染管线基于物理的相机模型 3D内容重建

源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型

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浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1717-1727页

作者：尹雅博朱小飞刘议丹重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对跨域推荐任务中源域用户交互数据不丰富所导致的兴趣偏好建模困难问题,以及多个兴趣之间的关联被忽略问题,提出源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型.该模型引入源域数据增强策略,为每个用户在源域中生成经过去噪处理的辅助... 详细信息

针对跨域推荐任务中源域用户交互数据不丰富所导致的兴趣偏好建模困难问题,以及多个兴趣之间的关联被忽略问题,提出源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型.该模型引入源域数据增强策略,为每个用户在源域中生成经过去噪处理的辅助序列,缓解用户在源域中的交互数据稀疏问题,获得更丰富的用户兴趣偏好.使用双序列多兴趣提取模块和多兴趣细化迁移模块,完成兴趣提取与多个兴趣的细化迁移.在基于3个公开跨域推荐评测任务的对比实验中,与最优的基线相比,提出方法的平均MAE降低了22.86%,平均RMSE降低了19.65%,取得了最优的性能表现,证明了提出方法的有效性.

关键词：冷启动问题跨域推荐数据增强多兴趣提取多兴趣细化迁移

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基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 900-907,1049页

作者：刘议丹朱小飞尹雅博重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类... 详细信息

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.

关键词：论辩挖掘论点对抽取图神经网络旋转位置编码自然语言处理

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文本视觉问答综述

计算机工程 2024年第2期50卷 1-14页

作者：朱贵德黄海浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院) 浙江杭州310018

传统视觉问答(VQA)大多只关注图像中的视觉对象信息,忽略了对图像中文本信息的关注。文本视觉问答(TextVQA)除了视觉信息外还关注了图像中的文本信息,能够更加准确并高效地回答问题。近年来,TextVQA已经成为多模态领域的研究热点,在自... 详细信息

传统视觉问答(VQA)大多只关注图像中的视觉对象信息,忽略了对图像中文本信息的关注。文本视觉问答(TextVQA)除了视觉信息外还关注了图像中的文本信息,能够更加准确并高效地回答问题。近年来,TextVQA已经成为多模态领域的研究热点,在自动驾驶、场景理解等包含文本信息的场景中有重要的应用前景。阐述TextVQA的概念以及存在的问题与挑战,从方法、数据集、未来研究方向等方面对TextVQA任务进行系统性的分析。总结现有的TextVQA研究方法,并将其归纳为3个阶段,分别为特征提取阶段、特征融合阶段和答案预测阶段。根据融合阶段使用方法的不同,从简单注意力方法、基于Transformer方法和基于预训练方法这3个方面对TextVQA方法进行阐述,分析对比不同方法的特点以及在公开数据集中的表现。介绍TextVQA领域4种常用的公共数据集,并对它们的特点和评价指标进行分析。在此基础上,探讨当前TextVQA任务中存在的问题与挑战,并对该领域未来的研究方向进行展望。

关键词：文本视觉问答文本信息自然语言处理计算机视觉多模态融合

基于图神经网络的4D毫米波雷达目标检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：黄梓峰王洪雁马嘉康浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江理工大学信息科学与工程学院

4D毫米波雷达具有成本低、全天候运行等优势，非常适用于自动驾驶系统。然而，目前基于毫米波雷达的目标检测方法通常直接移植于激光雷达，无法有效适应于毫米波雷达点云特征，因而检测性能较差。针对此问题，该文提出一种基于图神经网... 详细信息

4D毫米波雷达具有成本低、全天候运行等优势，非常适用于自动驾驶系统。然而，目前基于毫米波雷达的目标检测方法通常直接移植于激光雷达，无法有效适应于毫米波雷达点云特征，因而检测性能较差。针对此问题，该文提出一种基于图神经网络的4D毫米波雷达目标检测方法。所提方法首先设计基于拓扑图以及初始特征图传播信息并更新点云特征的图神经网络，该网络作为点云特征编码器可输出高可分的节点嵌入；其次将带有节点嵌入的点云投影至二维鸟瞰图；接着利用具有通道注意力机制的主干网络抽取其多尺度特征并于通道维上进行融合以输出融合特征图；最后将融合特征图输入检测头以获得目标有效检测。基于公开数据集View-of-Delft的实验结果表明，与现有主流算法对比，所提方法具有较好的目标检测性能。

关键词：自动驾驶 4D毫米波雷达目标检测图神经网络

PET微塑料水解再造缺陷铁基金属有机框架及其应用研究

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中国环境科学 2024年第9期44卷 5222-5233页

作者：蒋文斌姜晨晨韦选香徐李聪王姗丽 Hasan MD Shahib 吴明华余德游浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院) 浙江理工大学生态染整技术教育部工程研究中心浙江杭州310018 浙江理工大学桐乡研究院有限公司浙江桐乡314500

为了有效去除聚对苯二甲酸乙二酯(PET)微塑料,采用碱性水解方法将PET微塑料升级再造,制备缺陷铁基金属有机框架(Fe-MOFs)催化剂,用于催化臭氧深度处理模拟印染废水.结果表明,在Na OH浓度为2mol/L、水解温度120℃、水解时间120min的条件... 详细信息

为了有效去除聚对苯二甲酸乙二酯(PET)微塑料,采用碱性水解方法将PET微塑料升级再造,制备缺陷铁基金属有机框架(Fe-MOFs)催化剂,用于催化臭氧深度处理模拟印染废水.结果表明,在Na OH浓度为2mol/L、水解温度120℃、水解时间120min的条件下,PET微塑料去除率达100%,对苯二甲酸钠盐(Na_(2)TPA)产率达97.4%;以PET微塑料水解产物为前驱体,发展了2种简易方法制备缺陷型Fe-MOFs催化剂.通过扫描电子显微镜(SEM)、X射线粉末衍射仪(PXRD)、傅里叶红外光谱仪(FT-IR)及X射线光电子能谱仪(XPS)等对缺陷Fe-MOFs催化剂的形貌特征、晶体结构、分子结构以及元素种类进行表征,证明催化剂具有缺陷结构.研究评估了2种催化剂催化臭氧降解AO-7性能,其中D-Fe-MOF催化剂可在3min内完全降解AO-7,反应速率常数达0.926min^(-1),是W-Fe-MOF催化剂和单独臭氧的3.6倍和7.3倍.

关键词： PET微塑料碱性水解升级再造缺陷金属有机框架催化臭氧

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基于双向自举蒸馏的异质云-端医疗对话联邦

浙江大学学报（工学版） 2024年第10期58卷 2062-2068页

作者：刘宇鹏林明豪张江姚登举哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

医疗对话场景下的数据/模型异质、数据类型不同,为此提出新的联邦学习方法.云模型和端模型以相互自举蒸馏的方式进行知识递进传递.端到云的自举蒸馏过程为多教师-单学生模式,知识被从多个局部模型蒸馏统一到全局模型;云到端的自举蒸馏... 详细信息

医疗对话场景下的数据/模型异质、数据类型不同,为此提出新的联邦学习方法.云模型和端模型以相互自举蒸馏的方式进行知识递进传递.端到云的自举蒸馏过程为多教师-单学生模式,知识被从多个局部模型蒸馏统一到全局模型;云到端的自举蒸馏过程为单教师-多学生模式,知识被从全局模型蒸馏回多个局部模型.在医疗对话ReMeDi和MedDG数据集上,所提方法与经典基线相比通过文本生成指标评价获得了显著提高,训练速度有所提升.

关键词：自举蒸馏异质数据异质模型结构正则医疗对话

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