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基于OKR的Java实训教学课堂设计--以《Java程序设计基础》课程为例

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产业与科技论坛 2024年第12期23卷 176-178页

作者：毛国兴李伟静范雯马旭峰巨红岩沧州交通学院计算机与信息技术学院

JavaSE在整个Java学习体系中占有重要地位,它强调编程思想和编程能力并重,但是学生对抽象的编程思想以及如何使用代码解决现实问题存在理解和应用上的偏差。因此,在《Java程序设计基础》实训课引入OKR思想,通过制定阶梯型多任务的形式,... 详细信息

JavaSE在整个Java学习体系中占有重要地位,它强调编程思想和编程能力并重,但是学生对抽象的编程思想以及如何使用代码解决现实问题存在理解和应用上的偏差。因此,在《Java程序设计基础》实训课引入OKR思想,通过制定阶梯型多任务的形式,以及多层次立体的评价,激发学生编程的兴趣,促进学生主动学习使用面向对象的思想解决问题。

关键词： Java 程序设计实训教学课堂设计

合作-竞争混合型多智能体系统的虚拟遗憾优势自博弈方法

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软件学报 2024年第2期35卷 739-757页

作者：张明悦金芝刘坤西南大学计算机信息科学学院&软件学院重庆400715 北京大学计算机学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

合作-竞争混合型多智能体系统由受控的目标智能体和不受控的外部智能体组成.目标智能体之间互相合作,同外部智能体展开竞争,应对环境和外部智能体的动态变化,最终完成指定的任务.针对如何训练目标智能体使他们获得完成任务的最优策略的... 详细信息

合作-竞争混合型多智能体系统由受控的目标智能体和不受控的外部智能体组成.目标智能体之间互相合作,同外部智能体展开竞争,应对环境和外部智能体的动态变化,最终完成指定的任务.针对如何训练目标智能体使他们获得完成任务的最优策略的问题,现有工作从两个方面展开:(1)仅关注目标智能体间的合作,将外部智能体视为环境的一部分,利用多智能体强化学习来训练目标智能体.这种方法难以应对外部智能体策略未知或者动态改变的情况;(2)仅关注目标智能体和外部智能体间的竞争,将竞争建模为双人博弈,采用自博弈的方法训练目标智能体.这种方法主要针对单个目标智能体和单个外部智能体的情况,难以扩展到由多个目标智能体和多个外部智能体组成的系统中.结合这两类研究,提出一种基于虚拟遗憾优势的自博弈方法.具体地,首先以虚拟遗憾最小化和虚拟多智能体策略梯度为基础,设计虚拟遗憾优势策略梯度方法,使目标智能体能更准确地更新策略;然后,引入模仿学习,以外部智能体的历史决策轨迹作为示教数据,模仿外部智能体的策略,显式地建模外部智能体的行为,来应对自博弈过程中外部智能体策略的动态变化;最后,以虚拟遗憾优势策略梯度和外部智能体行为建模为基础,设计一种自博弈训练方法,该方法能够在外部智能体策略未知或者动态变化的情况下,为多个目标智能体训练出最优的联合策略.以协同电磁对抗为研究案例,设计具有合作-竞争混合特征的3个典型任务.实验结果表明,同其他方法相比,所提方法在自博弈效果方面有至少78%的提升.

关键词：多智能体强化学习虚拟遗憾最小化自博弈动态决策

受腹侧通路启发的脂肪肝超声图像分类方法VPNet

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计算机应用 2024年

作者：丁丹妮彭博吴锡成都信息工程大学计算机学院西南交通大学计算机与人工智能学院

考虑到腹侧通路在视觉信息处理中的核心作用，创新性地提出了一种基于腹侧通路的脂肪肝识别方法。通过整合卷积神经网络和生物视觉认知模型，模拟了从初级视觉皮层（V1）到下颞皮层（IT）的层次化信息加工流程，从而构建了全新的神经网... 详细信息

考虑到腹侧通路在视觉信息处理中的核心作用，创新性地提出了一种基于腹侧通路的脂肪肝识别方法。通过整合卷积神经网络和生物视觉认知模型，模拟了从初级视觉皮层（V1）到下颞皮层（IT）的层次化信息加工流程，从而构建了全新的神经网络架构——VPNet(Ventral Pathway Network)。此外，受生物视觉机理中非经典感受野（Nonclassical receptive field, nCRF）抑制机制在背景噪声抑制方面的启发，模拟该机制以应对超声图像斑点噪声的挑战，进而增强了模型的特征识别能力。最后，在自制数据集上完成了四类别的脂肪肝变异程度识别，达到了88.37%的准确率；并在公开数据集中完成了二类别的脂肪肝诊断，VPNet的准确率、敏感性和特异性均达到了100%的最佳性能。实验结果表明，与已知公开数据集研究中的最优算法ResNet101-SVM相比，准确率分别在自制数据集和公开数据集上提升了15.2%和0.7%。这一研究成果不仅证明了所提方法在脂肪肝疾病诊断中的精准度提升，还为智能医学诊断领域在处理脂肪肝超声图像分类时提供了一种新颖且高效的解决方案。

关键词：超声图像分类脂肪肝变性生物视觉腹侧通路非经典感受野抑制深度学习

基于非局域性正交乘积态的动态量子秘密共享方案

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1109-1118页

作者：宋秀丽李闯重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065

当前的量子秘密共享(QSS)存在资源制备开销较大、安全性不强的问题,该文提出一种基于正交乘积态的可验证量子秘密共享方案弥补上述不足,且多方成员能动态地加入或退出秘密共享。该方案将正交乘积态的粒子分成两个序列,第1个序列在多个... 详细信息

当前的量子秘密共享(QSS)存在资源制备开销较大、安全性不强的问题,该文提出一种基于正交乘积态的可验证量子秘密共享方案弥补上述不足,且多方成员能动态地加入或退出秘密共享。该方案将正交乘积态的粒子分成两个序列,第1个序列在多个参与者之间传输,前一个参与者对其执行嵌入份额值的酉算子后传输给下一个参与者,直到全部份额聚合完成;对于另一个序列,只有最后一个参与者(验证者)对接收到的粒子执行Oracle算子。然后,验证者对两个序列中的粒子对执行全局测量,得到秘密值的平方剩余。最后,借鉴Rabin密码中密文与明文之间非单一映射的思想,验证者联合Alice验证测量结果的正确性,并从测量结果确定出秘密值。安全性分析表明,该方案能抵抗常见的外部攻击和内部攻击,且验证过程具有强安全性;由于非局域性正交乘积态以两个序列分开传输,因此增强了秘密重构过程的安全性。性能分析表明,该方案使用正交乘积态作为信息载体,量子资源开销较小,且将正交乘积基的维度从低维拓展到d维,参与者人数能动态地增加和减少,使得方案具有更好的灵活性和通用性。

关键词：量子秘密共享正交乘积态动态加入或退出 Rabin密码

用户生成内容(UGC)平台用户数字囤积行为影响因素研究——以小红书为例

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图书情报工作 2024年第4期68卷 58-69页

作者：程思宇阮建海邓小昭西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

[目的/意义]分析用户生成内容(user generated content,UGC)平台用户基于收藏的数字囤积行为的影响因素,以期丰富和拓展数字囤积领域的研究,并为优化UGC平台设计提供参考。[方法/过程]以小红书为例,基于计划行为理论,构建UGC平台用户数... 详细信息

[目的/意义]分析用户生成内容(user generated content,UGC)平台用户基于收藏的数字囤积行为的影响因素,以期丰富和拓展数字囤积领域的研究,并为优化UGC平台设计提供参考。[方法/过程]以小红书为例,基于计划行为理论,构建UGC平台用户数字囤积行为影响因素模型,通过问卷调查收集数据,利用软件SPSS和AMOS进行数据分析。[结果/结论]态度和主观规范正向影响用户数字囤积意愿,态度、文化认同和实物囤积行为正向影响用户数字囤积行为。UGC平台可通过引导用户审慎收藏、提供提醒和定期清理功能、设置收藏上限与分类标签以应对用户基于收藏的数字囤积行为。

关键词：数字囤积行为影响因素用户生成内容小红书

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改进自适应模型池的在线异常检测算法

电子学报 2024年第7期52卷 2503-2514页

作者：项秋艳訾玲玲丛鑫重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

精确的在线异常检测方法是物联网行业发展的核心,其中,以复杂和动态数据流为对象的在线异常识别是研究热点.现有在线异常检测方法存在处理复杂性负载过重问题,离线深度异常检测方法则存在因数据分布变化导致概念漂移问题.针对上述问题,... 详细信息

精确的在线异常检测方法是物联网行业发展的核心,其中,以复杂和动态数据流为对象的在线异常识别是研究热点.现有在线异常检测方法存在处理复杂性负载过重问题,离线深度异常检测方法则存在因数据分布变化导致概念漂移问题.针对上述问题,本文提出了改进自适应模型池的在线异常检测框架,该框架可以与基于自动编码器的异常检测方法协作实现在线异常检测.首先,利用基于自动编码器的异常检测模型进行基本异常识别;其次,以自适应模型池为基础,融合概念漂移检测算法准确识别概念漂移,适应动态变化的数据流,解决概念漂移现象;最后,优化自适应模型池的模型合并方法,提升在线异常识别能力.实验结果表明,相比自动编码器模型的流变体和原自适应模型池算法,提出的算法在异常检测精度指标上分别提升了20.2%和5.83%,同时,最佳精度指标高于现有在线异常检测算法约16.7%.

关键词：无监督学习自动编码器概念漂移异常检测自适应模型池数据流

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一种面向联邦学习对抗攻击的选择性防御策略

电子与信息学报 2024年第3期46卷 1119-1127页

作者：陈卓江辉周杨重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 奥本大学计算机科学与软件工程学院美国阿拉巴马州奥本市36849

联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可... 详细信息

联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可实现对抗性攻击,并进而导致全局模型输出不正确的结果。该文提出一种有效的联邦防御策略-SelectiveFL,该策略首先建立起一个选择性联邦防御框架,然后通过在终端进行对抗性训练提取攻击特性的基础上,在服务器端对上传的本地模型更新的同时根据攻击特性进行选择性聚合,最终得到多个适应性的防御模型。该文在多个具有代表性的基准数据集上评估了所提出的防御方法。实验结果表明,与已有研究工作相比能够提升模型准确率提高了2%~11%。

关键词：联邦学习对抗性攻击防御机制对抗性训练

无砟轨道关键部位表观病害机器视觉识别方法研究

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铁道标准设计 2024年

作者：李培刚张瑞心李文举孙宏杰王璐刘泽轩上海应用技术大学轨道交通学院上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院

无砟轨道在我国高速铁路系统中广泛应用，而宽窄接缝是保证轨道系统完整性和稳定性的关键部件之一，只有快速且准确识别关键部位表观病害，才能支撑高效科学维护。为在环境光照条件差、病害特征与背景相似度高等情景中，更好地兼顾部署... 详细信息

无砟轨道在我国高速铁路系统中广泛应用，而宽窄接缝是保证轨道系统完整性和稳定性的关键部件之一，只有快速且准确识别关键部位表观病害，才能支撑高效科学维护。为在环境光照条件差、病害特征与背景相似度高等情景中，更好地兼顾部署模型的检测精度、速度和模型大小，提出一种基于改进YOLOX的表观病害机器视觉识别方法YG-E-Mv2Net-b。首先通过在主干网络和颈部网络之间添加高效通道注意力ECA模块，抑制与混凝土相似的背景信息，更加准确地提取大中小多尺度病害目标特征信息；其次通过优化位置损失函数IoU为GIoU，解决了无法准确反映预测框与真实框重叠方式的问题，提高病害位置的检测精度；最后替换主干网络为轻量型MobileNetV2，在提高精度和速度的同时，大大降低模型参数量和计算量。实验结果表明，该方法识别精度高达97.6%，相比YOLOX，识别速度提高3Img/s，模型计算量减小9.57GFLOPs，参数量降低5.8M，能够很好地兼顾识别精度、速度与模型大小。

关键词：无砟轨道宽窄接缝病害识别 YOLOX 注意力机制 MobileNetV2

2023年度人工智能领域国家自然科学基金项目申请与资助情况综述

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模式识别与人工智能 2024年第2期37卷 95-105页

作者：谢国王乐宋和平肖斌廖清王志衡吴国政国家自然科学基金委员会信息科学部信息科学二处北京100085 西安交通大学人工智能学院西安710049 江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

对2023年度国家自然科学基金人工智能领域(申请代码F06)下的“人才”和“研究”两大项目系列中部分项目的申请与资助情况进行统计分析,并从申请代码、依托单位分布及其近五年(2019~2023)的变化趋势等角度进行分析,同时介绍本领域按科学... 详细信息

对2023年度国家自然科学基金人工智能领域(申请代码F06)下的“人才”和“研究”两大项目系列中部分项目的申请与资助情况进行统计分析,并从申请代码、依托单位分布及其近五年(2019~2023)的变化趋势等角度进行分析,同时介绍本领域按科学问题属性分类的评审情况以及相关评审原则与举措.最后进行总结和展望,旨在为相关研究人员了解该领域的研究热点和未来发展方向提供参考.

关键词：国家自然科学基金人工智能年度总结