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面向复杂光照的舞台演员检测

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 565-574页

作者：赵国庆董天阳童程凯沈冰雁浙江工业大学计算机学院杭州310014

复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题,严重影响了演员检测的精度.针对上述问题,提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法.首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像,与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演... 详细信息

复杂舞台场景存在多个光源产生的偏色和光照不均匀问题,严重影响了演员检测的精度.针对上述问题,提出一种基于伪多模态融合的演员检测方法.首先随机选取一种光照处理方法构建增强图像,与原图像构成伪多模态图像对;然后在增强图像中以演员关键点建立候选集合,从集合中随机选取部分关键点所在的区域构建增强补丁集合,并将补丁替换到原始图像中进行训练;最后在传统特征金字塔网络的基础上借鉴Transformer编码器的构建形式,利用视觉注意力模块构建视觉注意力编码器,强化多尺度特征的交互逻辑.在自建4543幅包含舞台演员的图像数据集上与3个模型进行组合,舞台演员检测的均值平均精度分别提升0.4%~2.9%,表明所提方法能够较好地降低偏色和不均匀光照的影响.

关键词：目标检测光照处理行人检测数据增强特征金字塔网络

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寄存器传输级硬件设计信息流建模与安全验证

西北工业大学学报 2024年第3期42卷 506-513页

作者：秦茂源侯佳滢李家乐唐时博邰瑜西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021 西北工业大学网络空间安全学院陕西西安710072

近年来,已有大量研究证明信息流分析能够有效地对设计安全属性与安全行为进行建模。然而,现有的门级抽象层次的信息流分析方法往往受制于算力和验证效力等因素难以应对大规模设计,而RTL抽象层次的信息流分析方法需借助类型系统等形式化... 详细信息

近年来,已有大量研究证明信息流分析能够有效地对设计安全属性与安全行为进行建模。然而,现有的门级抽象层次的信息流分析方法往往受制于算力和验证效力等因素难以应对大规模设计,而RTL抽象层次的信息流分析方法需借助类型系统等形式化语言对硬件设计进行重新描述。因此,提出了一种寄存器传输级硬件设计信息流建模与安全验证方法。该方法在寄存器传输级功能模型的基础上构建附加安全属性的信息流跟踪逻辑模型,从信息流角度建模设计安全行为和安全属性,并利用EDA测试验证工具,以无干扰为策略捕捉违反安全策略的有害信息流,检测硬件设计安全漏洞。以Trust-Hub硬件木马测试集为测试对象的实验结果表明:所提方法能够有效检测设计内潜藏的硬件木马。

关键词：硬件安全信息流安全模型信息流安全验证安全漏洞检测

爬取公开信息行为入罪的逻辑解构与标准重构——从“反反爬行为”的性质切入

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浙江社会科学 2024年第4期 55-67,156,157页

作者：苏桑妮浙江工业大学数字法治研究院浙江工业大学法学院杭州310023

在涉及网络爬虫程序的数据犯罪案件中,绕过反爬虫措施的“反反爬行为”因其“技术侵入性”和“法益侵害性”,成为爬取公开信息行为入罪的主要依据。然而,反爬虫措施不是计算机安保措施,故“反反爬行为”的“侵入性”在技术层面上并不成... 详细信息

在涉及网络爬虫程序的数据犯罪案件中,绕过反爬虫措施的“反反爬行为”因其“技术侵入性”和“法益侵害性”,成为爬取公开信息行为入罪的主要依据。然而,反爬虫措施不是计算机安保措施,故“反反爬行为”的“侵入性”在技术层面上并不成立。同时,为保护“数据控制权”而认定绕过反爬虫措施抓取数据行为侵害数据安全的观点,亦不具有正当性、合理性和可行性。实际上,基于计算机技术的原理、数字经济发展的需求、维护法秩序统一的需要,只有当“反反爬行为”突破基于特定身份的访问权限,从而破坏封闭网络空间的信息安全时,相应爬取数据行为和提供爬虫程序行为才成立数据犯罪。因而绕过反爬虫措施抓取公开信息的行为,不应构成非法获取计算机信息系统数据罪。

关键词：反反爬行为网络爬虫公开信息非法获取计算机信息系统数据罪

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基于量子元胞自动机的n位全加器设计

电子学报 2024年第2期52卷 626-632页

作者：张辉解光军张永强合肥工业大学微电子学院安徽合肥230009

量子元胞自动机(Quantum-dot Cellular Automata,QCA)以其功耗低、纳米级设计、运算速度高等特点被认为是一门新兴技术,在不久的将来有望取代CMOS工艺,用于量子计算机的电路设计.近年来,在QCA电路中有很多使用三输入择多门(M3)和三输入... 详细信息

量子元胞自动机(Quantum-dot Cellular Automata,QCA)以其功耗低、纳米级设计、运算速度高等特点被认为是一门新兴技术,在不久的将来有望取代CMOS工艺,用于量子计算机的电路设计.近年来,在QCA电路中有很多使用三输入择多门(M3)和三输入异或门(XOR^(3))设计的全加器(Full Adder,FA).本文以这两种逻辑门为基础,结合QCA电路特有的时钟特点,设计了三种新型的n位全加器(FA1,FA2,FA3).FA1只使用了一个1位全加器,它的元胞的数量和电路面积比已发表的8位全加器至少减少了78%和90%,但一个时钟周期只能完成1位计算,延迟较大;FA2的元胞的数量和电路面积比已发表的8位全加器至少减少了47%和63%,可以在一个时钟周期内完成2位计算;FA3在一个时钟周期内可以进行4位计算,延迟最小.FA1、FA2和FA3作为n位全加器,随着全加器位数的增加,它们的元胞的数量和电路面积是不会改变的,这是以往设计所不能实现的.

关键词：量子元胞自动机全加器三输入择多门三输入异或门时钟延迟

元宇宙教学：高等教育数字化教学转型的高阶形态

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计算机科学 2024年

作者：张策初佃辉张侨刘鹏魏萌刘晓颖哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院哈尔滨工业大学(威海)教务处

新科技革命下信息技术正在日新月异地改变着人类思想与行动，推动数字时代高等教育教学发生变革，高等教育数字化转型已成为驱动高校教育教学适应与引领发展的最大动力。在这场教育教学数字变革浪潮中，元宇宙教育教学因其虚拟灵动、美... 详细信息

新科技革命下信息技术正在日新月异地改变着人类思想与行动，推动数字时代高等教育教学发生变革，高等教育数字化转型已成为驱动高校教育教学适应与引领发展的最大动力。在这场教育教学数字变革浪潮中，元宇宙教育教学因其虚拟灵动、美妙生动、智慧联动等令人充满遐想的想象特征受到了广泛关注。概述了元宇宙的起源，对教育元宇宙进行分析；重点从情景式与场景化教学的基本特征、基本理论基础、“虚”与“实”映射及“互动”、学习方式，以及基本分类与过程等角度，论述了元宇宙教学；对元宇宙教学案例与实践进展进行分析；初步给出了元宇宙教学平台架构与核心功能，并进行了深入的系统阐释。最后对AI技术赋能的智慧元宇宙教学进行剖析，指出其为课程建设与教学改革开辟新途径，在教学资源与内容、环境与空间、组织与形式、方法与技术等方面将赋予新型态，为教与学提供新选择；阐释了智慧元宇宙教学助推高等教育数字化转型走向深入的基本逻辑，并对制约元宇宙教学广泛应用需要亟待突破的技术进行剖析。元宇宙教学令人憧憬的美好明天，亟需要更多理念、思想与理论上的深层次研究，还需要实践上的同步甚至是超前探索与尝试，要求教育教学学术界、科技创新技术界、研发制造产业界携手攻关，共同开创高校数字化教学转型的新未来。

关键词：数字化转型元宇宙 AI 教育元宇宙元宇宙教学

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基于GPU的LBM迁移模块算法优化

计算机工程 2024年第2期50卷 232-238页

作者：黄斌柳安军潘景山田敏张煜朱光慧齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 山东济南251013 济南超级计算技术研究院高性能计算实验室山东济南251013 哈尔滨工业大学能源科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

格子玻尔兹曼方法(LBM)是一种基于介观模拟尺度的计算流体力学方法,其在计算时设置大量的离散格点,具有适合并行的特性。图形处理器(GPU)中有大量的算术逻辑单元,适合大规模的并行计算。基于GPU设计LBM的并行算法,能够提高计算效率。但... 详细信息

格子玻尔兹曼方法(LBM)是一种基于介观模拟尺度的计算流体力学方法,其在计算时设置大量的离散格点,具有适合并行的特性。图形处理器(GPU)中有大量的算术逻辑单元,适合大规模的并行计算。基于GPU设计LBM的并行算法,能够提高计算效率。但是LBM算法迁移模块中每个格点的计算都需要与其他格点进行通信,存在较强的数据依赖。提出一种基于GPU的LBM迁移模块算法优化策略。首先分析迁移部分的实现逻辑,通过模型降维,将三维模型按照速度分量离散为多个二维模型,降低模型的复杂度;然后分析迁移模块计算前后格点中的数据差异,通过数据定位找到迁移模块的通信规律,并对格点之间的数据交换方式进行分类;最后使用分类的交换方式对离散的二维模型进行区域划分,设计新的数据通信方式,由此消除数据依赖的影响,将迁移模块完全并行化。对并行算法进行测试,结果显示:该算法在1.3×10^(8)规模网格下能达到1.92的加速比,表明算法具有良好的并行效果;同时对比未将迁移模块并行化的算法,所提优化策略能提升算法30%的并行计算效率。

关键词：高性能计算格子玻尔兹曼方法图形处理器并行优化数据重排

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基于β-VAE的联邦学习异常更新检测算法

计算机应用研究 2024年第8期41卷 2496-2501页

作者：张仁斌崔宇航张子石合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室合肥230601

利用自编码器模型检测恶意模型更新的联邦学习框架是一种优秀的投毒攻击防御框架,但现有的基于自编码器的模型存在训练困难、异常检测能力不足等问题。针对以上问题,提出了一种基于β-VAE的联邦学习异常更新检测算法:服务器端通过抑制... 详细信息

利用自编码器模型检测恶意模型更新的联邦学习框架是一种优秀的投毒攻击防御框架,但现有的基于自编码器的模型存在训练困难、异常检测能力不足等问题。针对以上问题,提出了一种基于β-VAE的联邦学习异常更新检测算法:服务器端通过抑制训练样本的随机属性,生成更稳定的训练数据集,并使用该数据集对β-VAE异常检测模型进行即时训练。利用该模型计算客户端上传的任务模型更新的异常分数,然后根据动态阈值来检测并移除异常更新。通过三个联邦学习任务对算法进行了验证,即在MNIST数据集上使用逻辑回归(logistic regression,LR)模型进行分类、在FEMNIST数据集上使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)进行分类以及在Shakespeare数据集上使用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)进行字符预测。实验结果表明,在多种攻击场景下,该算法下的任务模型相较于其他防御算法都取得了更高的准确率。这表明在非独立同分布场景下,该算法对联邦学习投毒攻击具有良好的鲁棒性。

关键词：联邦学习异常检测投毒攻击防御机制深度学习

可重构CNN处理器的高能效自适应映射策略研究

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：常立博武丹妮杜慧敏张盛兵郝鹏蔡秀霞西北工业大学计算机学院西安邮电大学电子工程学院

针对因CNN模型巨大的参数规模和数据访问量，及不同CNN模型或同一模型中不同层的计算模式存在多样性，导致仅可支持单一或固定映射方式及片上数据缓存的计算系统整体能效较低的问题，提出软硬件协同设计策略. 将基于深度强化学习的... 详细信息

针对因CNN模型巨大的参数规模和数据访问量，及不同CNN模型或同一模型中不同层的计算模式存在多样性，导致仅可支持单一或固定映射方式及片上数据缓存的计算系统整体能效较低的问题，提出软硬件协同设计策略. 将基于深度强化学习的自适应访存优化机制与片上弹性缓存动态划分方法结合，根据可重构CNN处理器中存储结构相关参数，针对不同CNN运算层自动搜索最优的循环调度策略; 并通过设计可重构片上互联结构、地址映射逻辑以及动态存储调度方法，使片上弹性缓存可根据不同调度策略动态划分地址映射空间. 在基于Eyeriss和TPU的CNN处理器构架上，与最近提出的调度策略相比，采用所提方法可分别将2种可重构CNN处理器的能效提升约3倍和4倍; 并且，采用相同的调度策略，与固定容量双缓存结构相比，文中的弹性存储划分方法可分别将功耗减少30.28%和18.43%. 与基于FPGA平台的较新研究相比，文中可重构CNN处理器将计算效率和计算能效分别提高了约10倍和2倍.

关键词：卷积神经网络模型映射器卷积神经网络模型数据流深度强化学习片上弹性缓存

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面积高效的格密码多项式乘法硬件实现

计算机工程 2024年

作者：谢家兴蒲金伟方伟钿郑欣熊晓明广东工业大学自动化学院广东工业大学集成电路学院

基于格的后量子密码算法在公钥密码领域具有广泛的应用前景，多项式乘法的计算复杂性是其硬件实现的主要性能瓶颈。针对多项式乘法实现存在的面积效率低和内存映射冲突等问题，提出一种基于部分数论变换和系数交叉运算的多项式乘法结构... 详细信息

基于格的后量子密码算法在公钥密码领域具有广泛的应用前景，多项式乘法的计算复杂性是其硬件实现的主要性能瓶颈。针对多项式乘法实现存在的面积效率低和内存映射冲突等问题，提出一种基于部分数论变换和系数交叉运算的多项式乘法结构。首先，将数论变换最后一轮、系数相乘和逆数论变换第一轮融合成系数交叉运算，减少两轮蝶形运算和50%的旋转因子存储空间，降低内存访问开销。其次，采用轻量级硬件分别实现模加运算、模减运算、除2运算以及优化后的基于Barrett的模乘运算，有效减少逻辑资源开销；同时，采用流水线、分时复用技术设计可重构PE阵列，使得各运算单元可以在不同变换下进行高效重组连接。此外，在内存映射方案上引入系数分组存储和特殊内存映射方法，利用地址映射规律对数据和旋转因子实现高效调度，避免内存映射冲突问题，以低成本实现内存访问。最后，采用FIFO结构实现数据重组，提升数据访问效率。实验结果显示，所提出的多项式乘法结构在Slices和DSP的面积时间积(ATP)指标上相比于现有相关工作分别降低21.7%和61.1%以上，具有更高的面积效率。

关键词：格密码多项式乘法数论变换模约简无冲突内存映射