检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

深度学习在磁共振影像脑疾病诊断中的应用

工程科学学报 2024年第2期46卷 306-316页

作者：朱健椿魏嘉昕毛浚彬刘坤何鸿宇刘锦中南大学计算机学院长沙410083 新疆大学软件学院乌鲁木齐830046

由于脑疾病的发生会对社会产生严重危害,所以脑疾病诊断研究的重要性日益显著.中国“脑计划”列入“十三五”规划与国务院《“健康中国2023”规划纲要》的印发表明国家对脑疾病诊疗问题的高度重视.由于磁共振影像的高分辨率及非入侵性... 详细信息

由于脑疾病的发生会对社会产生严重危害,所以脑疾病诊断研究的重要性日益显著.中国“脑计划”列入“十三五”规划与国务院《“健康中国2023”规划纲要》的印发表明国家对脑疾病诊疗问题的高度重视.由于磁共振影像的高分辨率及非入侵性等优势使其成为脑疾病研究与临床检查的主要技术手段,为脑疾病诊断提供丰富的数据基础.深度学习由于其可拓展性与灵活性在各个领域得到广泛应用,展现出巨大的发展潜力.本文针对深度学习在典型脑疾病诊断中的应用进行综述,结构组织如下:首先对深度学习在自闭症、精神分裂症、阿尔兹海默症三种典型脑疾病诊断上的应用进行了阐述;然后对用于三种脑疾病研究的数据集和已有的开源工具进行了汇总;最后对深度学习在磁共振影像脑疾病诊断应用中的局限性及未来发展方向进行总结与展望.

关键词：磁共振影像深度学习脑疾病自闭症精神分裂症阿尔兹海默症

GPPR:跨域分布式个性化PageRank算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2024年第3期35卷 1090-1106页

作者：陈子俊马德龙王一舒袁野东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 北京理工大学计算机学院北京100081

个性化PageRank作为大图分析中的基本算法,在搜索引擎、社交推荐、社区检测等领域具有广泛的应用,一直是研究者们关注的热点问题.现有的分布式个性化PageRank算法均假设所有数据位于同一地理位置,且数据所在的计算节点之间具有相同的网... 详细信息

个性化PageRank作为大图分析中的基本算法,在搜索引擎、社交推荐、社区检测等领域具有广泛的应用,一直是研究者们关注的热点问题.现有的分布式个性化PageRank算法均假设所有数据位于同一地理位置,且数据所在的计算节点之间具有相同的网络环境.然而在现实世界中,这些数据可能分布在跨洲的多个数据中心中,这些跨域分布(cross-geo-distributed)的数据中心之间通过广域网连接,存在网络带宽异构、硬件差异巨大、通信费用高昂等特点.分布式个性化PageRank算法需要多轮迭代,并在全局图上进行随机游走.因此,现有的分布式个性化PageRank算法不适用于跨域环境.针对此问题,提出了GPPR(cross-geo-distributed personalized PageRank)算法.该算法首先对跨域环境中的大图数据进行预处理,采用启发式算法映射图数据,以降低网络带宽异构对算法迭代速度的影响;其次,GPPR改进了随机游走方式,提出了基于概率的Push算法,通过减少工作节点之间传输数据的带宽负载,进一步减少算法所需的迭代次数.基于Spark框架实现了GPPR算法,并在阿里云中构建真实的跨域环境,在8个开源大图数据上,与现有的多个代表性分布式个性化PageRank算法进行了对比实验.结果显示,GPPR的通信数据量在跨域环境中比其他算法平均减少30%.在算法运行效率方面,GPPR比其他算法平均提升了2.5倍.

关键词：跨域分布式个性化PageRank 近似计算

基于ConvLSTM的移动边缘计算服务器能耗模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

应用科学学报 2024年第1期42卷 53-66页

作者：李小龙李曦杨凌峰黄华湖南工商大学计算机学院湖南长沙410205 湖南工商大学前沿交叉学院湖南长沙410205

针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型(intelligence server energy consump... 详细信息

针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型(intelligence server energy consumption model,IECM),用于预测和优化服务器的能量消耗。通过收集服务器运行时间参数,使用熵值法筛选和保留显著影响服务器能耗的参数。基于选定的参数,利用ConvLSTM神经网络训练服务器能耗模型的深度网络。与现有的能耗模型相比,IECM在CPU密集型、I/O密集型、内存密集型和混合型任务上,能够适应服务器工作负载的动态变化,并在能耗预测上具有更好的准确性。

关键词：卷积长短期记忆能耗预测智能功率模型功率建模

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三元组网络和混合粒子群的碎纸拼接算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 22-28页

作者：陈志刚苏周方佳中南大学计算机学院湖南长沙410083 暨南大学信息科学技术学院广东广州510632

针对细粒度切割后的碎纸片聚类准确率低和启发式算法拼接效果一般的问题,提出了一种基于三元组网络和混合粒子群的碎纸片自动拼接算法.碎纸片拼接分为行间聚类、兼容性评估和行内拼接三个阶段.首先,在行间聚类阶段,对投影得到的图像向... 详细信息

针对细粒度切割后的碎纸片聚类准确率低和启发式算法拼接效果一般的问题,提出了一种基于三元组网络和混合粒子群的碎纸片自动拼接算法.碎纸片拼接分为行间聚类、兼容性评估和行内拼接三个阶段.首先,在行间聚类阶段,对投影得到的图像向量进行自适应填充以补充缺失的特征信息,再利用高斯混合模型聚类算法进行聚类;然后,在兼容性评估阶段,借助三元组网络模型,将聚类后的同一行图像映射到一个公共的度量空间,并得到一个区分度明显的距离矩阵;最后,将这个距离矩阵作为粒子的适应度值,提出了一种基于混合粒子群算法的行内拼接算法.实验结果表明:本文提出的拼接算法能够提升聚类准确率和拼接精度,在破碎文档重建工作上具有良好的效果.

关键词：碎纸片拼接混合粒子群算法高斯混合模型三元组损失卷积神经网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于增强记忆网络的会话推荐算法

计算机工程 2024年

作者：魏星孙浩曹健祝晓斌北京科技大学计算机与通信工程学院北京工商大学计算机学院

作为协助用户从海量数据中找到匹配兴趣和需求内容的关键，会话推荐系统的目标是基于匿名会话预测用户的下一个行为。目前常见的推荐算法对于用户整体兴趣表示不足，而且很少考虑物品间的位置关系。本文提出一种基于增强记忆网络的会话... 详细信息

作为协助用户从海量数据中找到匹配兴趣和需求内容的关键，会话推荐系统的目标是基于匿名会话预测用户的下一个行为。目前常见的推荐算法对于用户整体兴趣表示不足，而且很少考虑物品间的位置关系。本文提出一种基于增强记忆网络的会话推荐模型SR-MAN，旨在分析全局用户兴趣表征和物品顺序问题。首先，在物品嵌入向量生成时引入位置编码，突显不同位置对序列的影响，再借助神经图灵机存储近期会话信息，并设计了注意力网络学习长期偏好，结合用户末次点击作为当前兴趣偏好。最后，通过整合长期与当前偏好进行预测，推荐用户感兴趣的项目。在算法训练的过程中，使用了贝叶斯个性化排名来估计模型参数，并在三个数据集上的实验验证了本方法的有效性。

关键词：会话推荐记忆网络位置编码注意力网络兴趣提取

基于区块链和可信执行环境的细粒度访问控制方案研究与应用——以物联网为例

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程理论与实践 2024年

作者：蒋伟进李恩罗田甜周文颖杨莹武汉理工大学计算机与人工智能学院湘江实验室湖南工商大学计算机学院

新型物联网技术的普及使得物联网资源的访问和共享需求不断扩大，而现有的物联网访问控制技术显现出的访问策略粗粒度、弱可审计性、缺乏访问过程控制以及过度特权等问题，使物联网设备面临着极大的安全隐患和隐私威胁. 基于此，提... 详细信息

新型物联网技术的普及使得物联网资源的访问和共享需求不断扩大，而现有的物联网访问控制技术显现出的访问策略粗粒度、弱可审计性、缺乏访问过程控制以及过度特权等问题，使物联网设备面临着极大的安全隐患和隐私威胁. 基于此，提出了一种以区块链技术为基础的基于加密货币的访问控制模型 (Cryptocurrency-Based Access Control， CcBAC)，可为物联网提供细粒度、有效的可审计性和访问过程控制，并借助可信执行环境来提供更强大的安全性. 介绍了访问控制模型的技术原理、特点、研究现状，详细阐述了CcBAC模型框架，并对其进行了形式化定义; 同时，对模型中的函数进行了具体的描述，给出了本模型在一般应用场景中的访问控制流程; 最后通过理论分析和实验评估验证了本模型的实用性和性能，证实本模型不仅能使资源所有者完全控制对其资源的访问，同时还兼顾访问控制的细粒度和可审计性.

关键词：区块链访问控制物联网加密货币可信执行环境

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语义分割的三维模型版权保护算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 49-54页

作者：秦姣华段振雄向旭宇谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然... 详细信息

为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然后,提出了一种基于顶点范数与表面曲率的版权信息生成算法.由于版权信息是使用无载体隐写方式生成的,因此该算法可以在不修改模型本身的情况下对模型整体及各子部件进行版权保护.实验证明:该算法在完全抵抗相似变换攻击的情况下,对其他种类攻击同样具有较好的鲁棒性.

关键词：三维模型点云模型版权保护无载体隐写 PointNet

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

格上基于身份的变色龙签名方案

电子与信息学报 2024年第2期46卷 757-764页

作者：张彦华陈岩刘西蒙尹毅峰胡予濮郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 福州大学数学与计算机科学学院福州350108 西安电子科技大学通信工程学院西安710071

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满... 详细信息

变色龙签名(CS)是一种比较理想的指定验证者签名,其采用变色龙哈希函数来实现签名的不可传递性,使得任意第三方不信任指定验证者所披露的内容,且避免了不可否认签名必须在线交互验证的缺陷。在满足不可传递性的同时,变色龙签名还要求满足不可伪造性以及签名者可拒绝性和不可抵赖性等。针对基于大整数分解或离散对数等数论难题的变色龙签名无法抵御量子计算机攻击,以及用户对公钥数字证书依赖的问题,该文给出了格上基于身份的变色龙签名(IBCS),新方案避免了已有方案存在的签名者无法拒绝指定验证者伪造的签名的安全性漏洞,并将最终签名的传输开销由平方级降为线性级;进一步地,针对变色龙签名在仲裁阶段不可传递性失效的问题,给出了格上抗消息暴露的基于身份的变色龙签名,新方案使得签名者能够在不暴露消息内容的条件下拒绝任意敌手伪造的变色龙签名。特别地,基于格上经典的小整数解问题,两个方案在随机预言机模型下是可证明安全的。

关键词：变色龙签名格基于身份的密码不可传递性抗消息暴露

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度轻量化注意力的钢材缺陷检测

控制与决策 2024年第3期39卷 901-909页

作者：周彦孟江南王冬丽谭雅琴湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 湘潭大学计算机学院·网络空间安全学院湖南湘潭411105

针对当前YOLOv5算法检测钢材表面缺陷精度不高、速度慢等问题,提出一种基于多尺度轻量化注意力的YOLO-Steel钢材表面缺陷检测方法.首先,提出一种轻型通道注意力模块,仅需少量计算成本即可有效关注重要通道;然后,利用空洞卷积扩大感受提... 详细信息

针对当前YOLOv5算法检测钢材表面缺陷精度不高、速度慢等问题,提出一种基于多尺度轻量化注意力的YOLO-Steel钢材表面缺陷检测方法.首先,提出一种轻型通道注意力模块,仅需少量计算成本即可有效关注重要通道;然后,利用空洞卷积扩大感受提出一种轻型空间注意力模块,能够在空间维度上提取有价值信息;接着,提出金字塔注意力结构,利用多级池化放缩特征图在不同分辨率特征图上使用空间注意力模块学习其空间依赖信息,对多级特征图使用通道注意力模块重构其通道相关信息,改善检测效果.实验结果表明, YOLO-Steel在钢材表面缺陷数据集上平均精度均值(mAP)可达77.2%,比YOLOv5s算法提高1.8%,模型时间、空间复杂度与YOLOv5s基本持平,在保证检测速度的基础上能够有效提高精确度.

关键词： YOLOv5 钢材表面缺陷检测注意力机制金字塔多级注意力