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面向大规模图像检索的哈希学习综述

软件学报 2025年第1期36卷 79-106页

作者：张雪凝刘兴波宋井宽聂秀山王少华尹义龙山东大学软件学院山东建筑大学计算机科学与技术学院电子科技大学计算机科学与工程学院

随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽,大规模图像检索的需求与日俱增.哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率,并成为近年来一个研究热点.现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题,即... 详细信息

随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽,大规模图像检索的需求与日俱增.哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率,并成为近年来一个研究热点.现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题,即多总结5–10年前的研究成果,且较少总结哈希学习算法各组成部分间的关联关系.鉴于此,通过总结近20年公开发表的哈希学习文献,对面向大规模图像检索的哈希学习进行系统的综述性研究.首先,介绍哈希学习的技术路线和哈希学习算法的主要组成部分,包括损失函数、优化策略及样本外扩展映射.其次,将面向图像检索的哈希学习算法分为无监督哈希方法和监督哈希方法两类,并分别梳理每类方法的研究现状和演化过程.然后,介绍哈希学习算法评估通用的图像数据集与评估指标,并通过对比实验分析部分经典算法的性能.最后,结合哈希学习的局限性与新挑战对其发展前景进行阶段性总结与展望.

关键词：图像检索大规模数据近似最近邻检索哈希学习相似性保持

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文档级神经机器翻译综述

软件学报 2025年第1期36卷 152-183页

作者：吕星林李军辉陶仕敏杨浩张民苏州大学计算机科学与技术学院华为翻译中心

机器翻译(machine translation, MT)研究旨在构建一个自动转换系统,将给定源语言序列自动地转换为具有相同语义的目标语言序列.由于机器翻译广阔的应用场景,使其成为自然语言理解领域乃至人工智能领域的一个重要的研究方向.近年来,端到... 详细信息

机器翻译(machine translation, MT)研究旨在构建一个自动转换系统,将给定源语言序列自动地转换为具有相同语义的目标语言序列.由于机器翻译广阔的应用场景,使其成为自然语言理解领域乃至人工智能领域的一个重要的研究方向.近年来,端到端的神经机器翻译(neural machine translation, NMT)方法显著超越了统计机器翻译(statistical machine translation, SMT)方法,成为目前机器翻译研究的主流方法.然而,神经机器翻译系统通常以句子为翻译单位,在面向文档的翻译场景中,将文档中每个句子独立地进行翻译,会因脱离文档的篇章语境引起一些篇章级的错误,如词语错翻、句子间不连贯等.因此将文档级的信息融入到翻译的过程中去解决跨句的篇章级错误是更加自然和合理的做法,文档级的神经机器翻译(document-level neural machine translation, DNMT)的目标正是如此,成为机器翻译研究的热门方向.调研了近年来在文档级神经机器翻译研究方向的主要工作,从篇章评测方法、使用的数据集和模型方法等方面系统地对当前研究工作进行了归纳与阐述,目的是帮助研究者们快速了解文档级神经机器翻译研究现状以及未来的发展和研究方向.同时在文中也阐述了在文档级神经机器翻译的一些展望、困难和挑战,希望能带给研究者们一些启发.

关键词：神经机器翻译 Transformer模型文档上下文篇章评测

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面向自动语音识别系统的对抗样本生成方法

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 253-263页

作者：于振华苏玉璠叶鸥丛旭亚西安科技大学计算机科学与技术学院

通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞，进而提高系统鲁棒性。然而，对抗攻击前往往需要系统的参数信息，这使得攻击条件受限。为此，结合一种新的量子粒子群优化算法，提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加... 详细信息

通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞，进而提高系统鲁棒性。然而，对抗攻击前往往需要系统的参数信息，这使得攻击条件受限。为此，结合一种新的量子粒子群优化算法，提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪声，构造差异化粒子群，作为初始对抗样本种群；基于记忆搜索的领域重分布策略得到当前种群的全局最优粒子，从而生成初始对抗样本；融入扩维和自适应权重位置更新，使得种群更接近目标；根据对抗样本与目标语句的编辑距离，继续优化初始对抗样本，生成最终对抗样本。为了验证方法的攻击效果，在GoogleSpeech、LibriSpeech以及CommonVoice数据集上，对语音识别模型DeepSpeech进行实验，将目标语句设置为不同场景中的常见语音指令。实验结果表明，提出的方法在三个数据集上成功率都优于对比方法，其中在Common Voice数据集上的成功率比对比方法提升了10个百分点。同时，召集志愿者对生成的对抗样本噪声强度进行主观评估，其中82.4%的对抗样本被志愿者判断为没有噪声或噪声很小。

关键词：对抗攻击语音识别黑盒攻击样本生成量子粒子群算法梯度评估方法

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激光场中原子阈上电离的强场近似方法研究

原子与分子物理学报 2025年第2期42卷 111-116页

作者：仝小刚薛玉峰张治国杨淑萍陇南师范高等专科学校机电工程学院陇南742500 陕西理工大学数学与计算机科学学院汉中723000

强激光与原子相互作用的基本现象是原子的电离,其中阈上电离是一种非常重要的强场电离现象,许多方法被用于研究激光场中原子的阈上电离性质,其中强场近似方法是十分重要的理论方法之一.本文利用时间演化算符及鞍点近似论述了激光场中单... 详细信息

强激光与原子相互作用的基本现象是原子的电离,其中阈上电离是一种非常重要的强场电离现象,许多方法被用于研究激光场中原子的阈上电离性质,其中强场近似方法是十分重要的理论方法之一.本文利用时间演化算符及鞍点近似论述了激光场中单原子阈上电离行为的二级强场近似理论,其中一阶近似项给出低能电子的直接电离振幅,二阶近似项描述电子与母离子的重散射过程,表示高能光电子的电离振幅.文章给出了强场近似理论下线性极化的激光场中光电子能谱和电离概率,为应用强场近似方法模拟研究激光场中单原子的动力学行为提供了一定的理论参考和依据.

关键词：阈上电离强场近似 Schr9dinger方程时间演化算符鞍点近似

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G-YOLO v7:面向无人机航拍图像的目标检测算法

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光电子·激光 2025年第2期 146-157页

作者：陈卫彪贾小军朱响斌冉二飞魏远旺嘉兴大学信息科学与工程学院浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-t... 详细信息

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160×160目标检测头以提升小目标检测能力，同时对网络进行轻量化处理。删除原有20×20的小检测头及其卷积结构，新增GhostNet卷积模块，以减少网络的参数量，降低模型体积，同时修改损失函数为WIoU(wise intersection over union),增加PCBAM(parallel convolutional block attention module)注意力模块以提升检测精度。实验结果表明，基于G-YOLO v7网络结构的目标检测的mAP@0.5为42.3%,较YOLO v7-tiny提升5.2%,较YOLO v8n提升7.4%。G-YOLO v7的参数量和模型体积仅为YOLO v7-tiny的33.9%和37.9%,YOLO v8n的64%和75.6%,能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测。

关键词： G-YOLO v7 目标检测 GhostNet YOLO v7 无人机图像(UAV)

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大语言模型驱动的多元关系知识图谱补全方法

计算机科学 2025年第1期52卷 94-101页

作者：刘畅成桑磊李炜张以文安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

知识图谱通过将复杂的互联网信息转化为易于理解的结构化形式,极大地提高了信息的可访问性。知识图谱补全技术进一步增强了知识图谱的信息完整性,显著提升了智能问答和推荐系统等通用领域应用的性能与用户体验。然而,现有的知识图谱补... 详细信息

知识图谱通过将复杂的互联网信息转化为易于理解的结构化形式,极大地提高了信息的可访问性。知识图谱补全技术进一步增强了知识图谱的信息完整性,显著提升了智能问答和推荐系统等通用领域应用的性能与用户体验。然而,现有的知识图谱补全方法大多专注于关系类型较少和简单语义情景下的三元组实例,未能充分利用知识图谱在处理多元关系和复杂语义方面的潜力。针对此问题,提出了一种由大语言模型(LLM)驱动的多元关系知识图谱补全方法。将LLM的深层语言理解能力与知识图谱的结构特性相结合,有效捕捉多元关系,理解复杂语义情景。此外,还引入了一种基于思维链的提示工程策略,旨在提高补全任务的准确性。该方法在两个公开知识图谱数据集上的实验结果都取得了显著的提升。

关键词：知识图谱大语言模型知识图谱补全多元关系候选集构建思维链提示

基于工程教育专业认证的课程形成性评价实践探索

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陕西教育（高教版） 2025年第1期 28-30页

作者：余冬梅曹记东李婧曹阳陕西理工大学数学与计算机科学学院

达到工程教育专业认证标准已经成为当下我国高校工程类专业普遍的共识,在此背景下,明确专业认证标准、改进人才培养目标、调整毕业要求、改革课程教学成为必然。数据结构是计算机类专业的专业基础课和核心课,在既定的毕业要求下,可以专... 详细信息

达到工程教育专业认证标准已经成为当下我国高校工程类专业普遍的共识,在此背景下,明确专业认证标准、改进人才培养目标、调整毕业要求、改革课程教学成为必然。数据结构是计算机类专业的专业基础课和核心课,在既定的毕业要求下,可以专业认证标准为指导,以学生为中心,以持续改进为抓手,调整课程目标,改进教学设计,重构教学组织,构建形成性评价全流程,通过实践对比分析,使课程达成度取得明显的改善。

关键词：工程教育专业认证数据结构形成性评价持续改进

基于ECA-Net的双信息流图像字幕生成方法研究

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光电子·激光 2025年第1期36卷 27-35页

作者：刘仲民苏融胡文瑾兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室西北民族大学数学与计算机科学学院

针对图像字幕生成中由于视觉信息不足使生成的描述语句与图像内容不匹配的问题，提出一种基于高效通道注意力(efficient channel attention network, ECA-Net)的双信息流图像字幕生成方法。首先，该方法将图像分割特征作为另一个视觉信... 详细信息

针对图像字幕生成中由于视觉信息不足使生成的描述语句与图像内容不匹配的问题，提出一种基于高效通道注意力(efficient channel attention network, ECA-Net)的双信息流图像字幕生成方法。首先，该方法将图像分割特征作为另一个视觉信息源，采用迭代独立层归一化(iterative independent layer normalization, IILN)模块融合分割特征和网格特征，以双信息流网络提取图像特征；其次，在编码器中添加ECA-Net模块，通过跨通道交互学习图像特征之间的相关性，使预测结果更加关注视觉内容。最后，解码器根据提供的视觉信息和部分生成的字幕预测下一个词组，从而生成准确的字幕。在MSCOCO数据集上进行实验证明，该方法可以增强图像视觉信息之间的依赖性，使生成字幕相关度更高、语法更准确。

关键词：字幕生成通道注意力编解码器双信息流

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

计算机工程与应用 2025年第01期61卷 308-320页

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型（HBGATLog）。构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型（HBGATLog）。构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构，增强日志特征间的关联性，并采用日志图构建模块构建日志图，有效保留空间结构特征。设计平衡日志图生成模块，解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。采用图日志异常检测模块进行异常检测。使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证，实验结果表明，F1 score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题，充分考虑日志数据特征的关联性，而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

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