检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

提示学习中思维链生成和增强方法综述

计算机科学 2025年第1期52卷 56-64页

作者：郑明琪陈晓慧刘冰张兵张然信息工程大学数据与目标工程学院郑州450000

大语言模型凭借其卓越的语言理解和文本生成能力,在多个领域取得了突破性进展。尽管如此,其在处理复杂推理任务时的表现往往不尽如人意,准确率的提升空间依然巨大。针对这一挑战,学术界提出了思维链策略,这是一种创新的方法,通过让模型... 详细信息

大语言模型凭借其卓越的语言理解和文本生成能力,在多个领域取得了突破性进展。尽管如此,其在处理复杂推理任务时的表现往往不尽如人意,准确率的提升空间依然巨大。针对这一挑战,学术界提出了思维链策略,这是一种创新的方法,通过让模型生成推理过程来增强模型的推理性能。文中通过全面梳理和深入分析现有的思维链研究,不仅总结了其核心概念和结构框架,还详细探讨了推理生成方法和增强方法。进一步对思维链在不同任务场景中的应用进行了广泛探讨,展示了思维链在提升模型性能方面的潜力。同时,也对思维链的局限性进行了批判性分析,指出了思维链方法存在的不足。最后,对思维链的未来发展进行了前瞻性展望,旨在为思维链未来的研究方向提供指导,并为该领域的研究者提供有价值的参考和启示。

关键词：思维链大语言模型提示学习推理生成推理增强

基于Vision Transformer的车辆重识别模型优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 46-52页

作者：张震张亚斌田鸿朋郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过... 详细信息

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过度集中的注意力权重;构建一种包含对比损失和中心损失的混合损失函数,对比损失函数的引入增强了模型捕捉和比较样本之间的差异的能力,中心损失使得同一类别的样本更加紧密地聚集在一起,增强类间样本的区分度。实验结果验证了其有效性。

关键词：车辆重识别自注意力机制注意力权重区域选择

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

国密算法SM9的计算性能改进方法

信息安全研究 2025年第1期11卷 5-11页

作者：谢振杰刘奕明罗友强尹小康数学工程与先进计算国家重点实验室(信息工程大学) 郑州450001 中国人民解放军78156部队重庆400039 中国人民解放军92330部队山东青岛266102 中国人民解放军32158部队新疆喀什844099

针对国密算法SM9的计算性能改进问题,提出2维Comb固定基模幂算法、预计算标量乘的拓展应用、针对常用ID优化等计算性能改进方法,理论分析和实验测试表明,所提方法通过预计算并增加可以接受的存储开销,能有效提升固定底数模幂、SM9算法3... 详细信息

针对国密算法SM9的计算性能改进问题,提出2维Comb固定基模幂算法、预计算标量乘的拓展应用、针对常用ID优化等计算性能改进方法,理论分析和实验测试表明,所提方法通过预计算并增加可以接受的存储开销,能有效提升固定底数模幂、SM9算法3个常见步骤等组件的计算性能.综合运用上述改进方法后,SM9数字签名的生成与验证、密钥交换、密钥封装、加密5项算法的性能提升幅度为14%~116%.

关键词：国密算法 SM9 计算性能预计算 Comb固定基

全球变暖已经导致降水变率和灾害风险加剧了吗?

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国科学:地球科学 2025年

作者：王会军南京信息工程大学

在气候增暖背景下,全球水循环正在发生显著变化,伴随着大部分地区平均降水和极端降水增加(Trenberth, 1999; Chen和Sun, 2017; Douville等, 2021; Yin等,2024).与此同时,近年来降水还表现出更为复杂多变的特征.例如, 2023年北美加州和...

在气候增暖背景下,全球水循环正在发生显著变化,伴随着大部分地区平均降水和极端降水增加(Trenberth, 1999; Chen和Sun, 2017; Douville等, 2021; Yin等,2024).与此同时,近年来降水还表现出更为复杂多变的特征.例如, 2023年北美加州和非洲东部均经历了多年际时间尺度的旱涝急转, 2024年我国河南经历了季节内尺度的旱涝急转.这类频繁且剧烈的旱涝转换,其实是降水变率增强的体现.

关键词：

基于ADRC的多电极协同上肢康复运动控制方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：霍本岩王亚楠张赞董安琴刘艳红郑州大学电气与信息工程学院郑州大学第五附属医院康复医学科

功能性电刺激(FES)是重要的卒中致残康复治疗方法,然而现有的功能性电刺激设备多使用单对电极对肌肉施加刺激,难以在肢体运动过程中精确定位最佳刺激位置,并且受内外干扰的影响,康复运动控制精度有待提高。为实现上肢运动的精确控制,提... 详细信息

功能性电刺激(FES)是重要的卒中致残康复治疗方法,然而现有的功能性电刺激设备多使用单对电极对肌肉施加刺激,难以在肢体运动过程中精确定位最佳刺激位置,并且受内外干扰的影响,康复运动控制精度有待提高。为实现上肢运动的精确控制,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的多电极协同控制方法。首先,设计了一套用于上肢康复的多电极功能性电刺激系统;其次,通过分析上肢的动力学模型确定电极切换策略,在角度跟踪过程中根据角度区间动态调整电极组合,实现对最佳刺激位置的跟踪;之后,引入ADRC作为控制器实时估计和补偿系统的扰动;最后,招募健康受试者,开展仿真和实验验证。结果表明:所提出的控制方法实现了对上肢运动的精确控制,与固定电极策略的控制方法相比,平均跟踪误差均值降低了约50.41%,均方差降低了约43.30%。此外,受试者肌电信号分析结果表明:采用电极切换策略的肌电信号与固定电极策略相比,振幅平均绝对值MAV和中值频率MF分别减少了约40.21%、 17.97%,肌肉疲劳得到了一定的缓解。

关键词：功能性电刺激多电极切换策略上肢康复系统电极阵列自抗扰控制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

抗语义分析的脚本融合技术

计算机科学 2025年第1期52卷 393-400页

作者：田博文杨巨熊小兵段爽魏然郑州大学网络空间安全学院郑州450001 信息工程大学网络空间安全学院郑州450001

近年来,脚本程序被广泛应用于计算机领域。脚本程序因其功能强大,执行效率高,相比二进制程序编写更为简单,体积更小,所以在当前网络环境中的使用愈加频繁。目前脚本的混淆技术主要包括编码混淆、结构混淆和加密混淆3种主要类型。然而,... 详细信息

近年来,脚本程序被广泛应用于计算机领域。脚本程序因其功能强大,执行效率高,相比二进制程序编写更为简单,体积更小,所以在当前网络环境中的使用愈加频繁。目前脚本的混淆技术主要包括编码混淆、结构混淆和加密混淆3种主要类型。然而,现有的脚本混淆方式特征较为明显,存在被反混淆风险,一旦脚本被反混淆,其功能很容易被分析和理解。因此,提出了一种抗语义分析的脚本融合技术,通过将具有普通功能的掩体代码与需要保护的目标代码分块后进行深度融合,融合后的代码同时包含两个脚本的代码,不同脚本之间的语义和逻辑相互交错、相互依赖,使语义分析变得更加困难。对融合后代码的理解和分析需要更加强大的语义推理和上下文理解能力。针对PowerShell脚本的实验表明,融合后脚本程序的控制流循环复杂度平均提升了81.51%,极大提高了代码的混淆强度。该技术能够有效地模糊脚本语义,改变控制流特征,在面对ChatGPT的语义分析中表现出良好的效果,目标代码的核心功能难以被分析理解,从而提高了脚本程序的存活性和持久性。

关键词：码保护混淆代码分块融合脚本程序

基于熵权与集成学习的半监督小样本树种分类研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

森林工程 2025年第1期41卷 151-161页

作者：王静李静河南机电职业学院信息工程学院郑州451191 河南科技大学信息工程学院河南洛阳471000

针对传统半监督自训练分类方法易导致数据集混乱,影响后续小样本树种分类精度这一问题,基于熵权法(en-tropy weight,EW)与集成学习(ensemble learning,EL)提出EW-EL的半监督小样本树种分类方法。EW-EL在传统半监督自训练分类方法的理论... 详细信息

针对传统半监督自训练分类方法易导致数据集混乱,影响后续小样本树种分类精度这一问题,基于熵权法(en-tropy weight,EW)与集成学习(ensemble learning,EL)提出EW-EL的半监督小样本树种分类方法。EW-EL在传统半监督自训练分类方法的理论上引入EL的思想,以熵权法作为基础理论设计按基分类器当前训练周期下的F1分数计算的信息熵作为计算权重因子,再依信息熵越大基分类器越不稳定思想设计权重,使集成分类器分类概率更集中,减少集成分类器偏向性。结果显示,EW-EL较传统半监督自训练方法能更有效地均衡数据分布,使新加入数据的伪标签样本类别更准确。EW-EL所得到的小样本树种分类总精度(OA)为0.97、召回率(Recall)为0.96及Kappa系数为0.97,3种指标均优于监督分类、传统半监督自训练方法及利用传统EL机制所构建的半监督自训练方法。其中,EW-EL方法较融合软投票机制的半监督自训练方法,OA与Recall均提升了1%。EW-EL联合简单线性迭代聚类所制成的树种图在所选测试区内达到了94%。此外,进一步分析证明,EW-EL能通过集成诸多分类器,来实现更佳的小样本树种分类结果,更适用于低成本下的相关部门进行林业资源统计的工作。

关键词：无人机影像熵权法深度学习集成学习半监督小样本分类树种分类树种制图 EW-EL

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语义理解增强的数学应用题机器解答方法

计算机应用研究 2025年第1期42卷 214-221页

作者：菅朋朋闫鸣王彦丽华北水利水电大学信息工程学院郑州450046 河南财经政法大学郑州450016

针对现有数学应用题机器解答方法不能自适应理解语义多变的问题文本、求解精度提升受限,提出基于语义理解增强的机器解答方法。首先,设计语义增强的预训练语言模型SeBERT,通过多粒度知识建模策略和连续语义融入策略以实现对题目的精确理... 详细信息

针对现有数学应用题机器解答方法不能自适应理解语义多变的问题文本、求解精度提升受限,提出基于语义理解增强的机器解答方法。首先,设计语义增强的预训练语言模型SeBERT,通过多粒度知识建模策略和连续语义融入策略以实现对题目的精确理解;其次,构建求解模型SeBERT-PT,其采用语言模型-池化-树的求解结构,有效改善了应用题的语义理解偏差并且提高了解题的精确度;最后,引入基于置信度的判断机制,对于不值得信任的预测直接判定求解失败,确保解答精度的同时,提升求解模型训练效率。实验结果表明,该方法在中文和英文数据集上的解题精度分别达到了85.7%和77.9%,均优于其他基线方法,特别是在涉及复杂语义理解和逻辑推理的题目上,表现尤为突出。证明了该方法在提升数学应用题解答精度方面的有效性,也展示了其在跨语言环境下的广泛适用性。

关键词：数学应用题求解预训练语言模型语义增强池化置信度

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于分区域优先级的寄存器分配算法

电子与信息学报 2013年第12期35卷 3005-3010页

作者：岳峰庞建民赵荣彩解放军信息工程大学郑州450002

编译器速度和生成代码质量是衡量寄存器分配阶段性能的两个关键因素,现代的即时编译器要求在尽可能短的时间内编译出高质量的代码。传统的基于图着色的算法和线性扫描算法均不能很好地满足这个要求,该文提出一种基于矩阵填充的区域优先... 详细信息

编译器速度和生成代码质量是衡量寄存器分配阶段性能的两个关键因素,现代的即时编译器要求在尽可能短的时间内编译出高质量的代码。传统的基于图着色的算法和线性扫描算法均不能很好地满足这个要求,该文提出一种基于矩阵填充的区域优先级寄存器分配算法,不追求理论上完美的寄存器分配,而采用贪婪式的方法,对程序循环区域进行分割,按区域内生命域的长度和溢出权重两种优先级排序方法进行物理寄存器分配,再扩展到整个程序段。算法在保留线性分配时间的同时产生了高质量的代码,应用于编译SSA形式的PTX指令到多核平台的过程中,基于该编译平台的实验证明了该文改进算法的有效性。

关键词：编译器寄存器分配循环区域分割贪婪法生命域长度优先级溢出权重优先级