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“互联网+”高职《计算机专业英语》创新融合途径探究——以广州现代信息工程职业技术学院为例

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才智 2024年第14期 149-152页

作者：曹小庆广州现代信息工程职业技术学院

在“互联网+”这个人、物、机三元融合的时代，以云计算、大数据等为代表的新一代信息技术正蓬勃发展，数以亿计的人都拥有智能移动设备。这打破了时空限制和信息不对等的局限，全球共享开放资源。《计算机专业英语》作为专门用途英语(E... 详细信息

在“互联网+”这个人、物、机三元融合的时代，以云计算、大数据等为代表的新一代信息技术正蓬勃发展，数以亿计的人都拥有智能移动设备。这打破了时空限制和信息不对等的局限，全球共享开放资源。《计算机专业英语》作为专门用途英语(ESP,English for Special Purposes)，与这个时代发展趋势契合。本论文旨在探索在职业教育蓬勃发展热潮下，如何以本课程为例来探索现代信息技术与职业教育的高度灵活融合途径和方法，优化校本特色职业教育并探求其可持续发展路径。

关键词： “互联网+” 《计算机专业英语》信息技术职业教育可持续发展

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指代视频分割方法研究综述

计算机工程与应用 2024年

作者：魏彩颖贾磊硅湖职业技术学院计算机科学与技术学院

指代视频分割是计算机视觉和自然语言处理交叉领域的热点研究任务。该任务的目标是通过理解文本语义分割出给定视频的相关实体。与传统需预定义待分割物体类别的视觉分割任务不同，该任务不依赖于预定义的物体类别，而是通过理解给定的... 详细信息

指代视频分割是计算机视觉和自然语言处理交叉领域的热点研究任务。该任务的目标是通过理解文本语义分割出给定视频的相关实体。与传统需预定义待分割物体类别的视觉分割任务不同，该任务不依赖于预定义的物体类别，而是通过理解给定的描述语句定位目标并分割。由于文本描述的内容随机且无分割好的视频帧当作参考，使得该任务极具挑战。虽然是新兴的跨媒体理解任务，但该任务在安防监控、车辆追踪以及行人重识别等领域具有极高的应用前景并已有较多性能显著的方法提出。由于缺乏指代视频分割方法的研究综述，因此现有的指代视频分割方法被系统梳理和分析。具体地，首先根据研究思路的不同粗略地将解决该任务的方法分为四类：分别为基于动态卷积、基于注意力机制、基于多层次信息学习和基于端到端序列预测的指代视频分割；接着对各类及各类内具体方法的性能进行定量和定性的分析；最后总结现有工作的不足以及未来可进行改进的思路。

关键词：分割指代视频分割跨模态理解

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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道路行人行为轨迹预测研究综述

计算机科学与探索 2024年

作者：杨智勇郭洁铷郭子杭张瑞祥周瑜重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆工程职业技术学院大数据与物联网学院重庆工程职业技术学院财经与旅游学院

在自动驾驶汽车与行人共享空间的路径规划中，精准、高效的行人轨迹预测是保障道路安全的核心问题。行人轨迹预测不仅依赖于历史行为数据，更需全面考虑行人与车辆、交通设施及多方向车辆间的复杂动态交互。近年来，该领域取得了显著进... 详细信息

在自动驾驶汽车与行人共享空间的路径规划中，精准、高效的行人轨迹预测是保障道路安全的核心问题。行人轨迹预测不仅依赖于历史行为数据，更需全面考虑行人与车辆、交通设施及多方向车辆间的复杂动态交互。近年来，该领域取得了显著进展，逐渐成为研究热点。本文系统梳理了现有的研究成果，首先界定了行人轨迹预测的基本概念，并对主流预测方法进行了深入剖析。其次，归纳了行人行为数据的主要来源，包括激光雷达、摄像头等多模态感知设备，并探讨了关键特征提取方式，涵盖行人运动特征、场景上下文特征及交通设施影响等。基于这些数据，本文对物理模型与数据驱动的预测方法进行了系统总结，重点分析了统计模型、深度学习与强化学习模型的发展现状，尤其是深度学习方法，依据其网络结构进一步细分为序列模型、卷积神经网络、图卷积神经网络和生成对抗网络等类型。随后，本文总结了该领域常用的数据集和评价指标，对现有算法的性能进行了综合评估。最后，针对行人轨迹预测在自动驾驶中的挑战，尤其是行人与多方向车辆及交通设施之间的动态耦合问题，提出了潜在的解决思路，并展望了未来的研究方向。

关键词：自动驾驶行人轨迹预测深度学习

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一种采用混合策略的大规模多目标进化算法

计算机学报 2024年第1期47卷 69-89页

作者：谢承旺潘嘉敏郭华王冬梅付世炜华南师范大学数据科学与工程学院广东汕尾516600 南宁师范大学计算机与信息工程学院南宁530100 成都职业技术学院软件学院成都610041

现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标... 详细信息

现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标进化算法,但它们在解题的质量和效率方面尚存较大的提升空间.基于此,提出一种采用混合策略的大规模多目标进化算法LSMOEA/HS.该算法提出的一种黄金分层分组方法将大规模决策变量分成收敛性组和多样性组,然后对收敛性变量组执行基于变量组的相关性检测操作,将收敛性变量组划分成若干更小规模的子组,最后算法采用不同的优化策略分别优化收敛性变量组和多样性变量组以获得最终的解题结果.为验证LSMOEA/HS的有效性,将其与五种新近提出的高效的大规模多目标进化算法一同在决策变量维度为200、500、1000、2000和5000的2-目标和3-目标的LSMOP系列测试实例上进行IGD和HV性能测试,实验结果表明LSMOEA/HS具有显著较优的收敛性和多样性.由此表明,LSMOEA/HS是一种颇具前景的大规模多目标进化算法.

关键词：大规模多目标优化问题变量分组进化算法收敛性多样性大规模多目标进化算法

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络流量异常检测方法

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通信学报 2024年

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系信阳师范大学计算机与信息技术学院信阳职业技术学院数学与信息工程学院

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题，使分类模型不再偏向于多数类；再次，使用标准差、中值差和均值差对特征进行排序，并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征，从而使模型更好地学习数据信息；最后，通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明，所提方法在NSL-KDD、UNSW＿NB-15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势，准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%，有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

基于计算机软件开发技术的物联网数据系统设计

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信息记录材料 2024年第5期25卷 88-90页

作者：朱之萍长江工程职业技术学院计算机技术学院湖北武汉430212

为更好地保障系统安全性和稳定性,实现系统信息数据的实时采集、传输和处理,降低系统运营成本,本文应用计算机软件开发技术,完成对物联网数据系统的设计。首先,介绍计算机软件开发技术与物联网数据系统相关概念。其次,在完成系统架构、... 详细信息

为更好地保障系统安全性和稳定性,实现系统信息数据的实时采集、传输和处理,降低系统运营成本,本文应用计算机软件开发技术,完成对物联网数据系统的设计。首先,介绍计算机软件开发技术与物联网数据系统相关概念。其次,在完成系统架构、系统数据库设计的基础上,分别设计和实现规则引擎、数据接入、数据处理与分发、系统管理等模块。最后,测试系统性能。结果表明:在计算机软件开发技术的应用背景下,本文所设计的物联网数据系统具有灵活性强、并发能力强、数据实时处理能力强、稳定性高等特点,完全符合预期设计标准和要求。希望通过这次研究,能够为相关人员提供有效的借鉴和参考。

关键词：计算机软件开发物联网数据接入规则引擎

基于自监督注意和图像特征融合的文本生成图像方法

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液晶与显示 2024年第2期39卷 180-191页

作者：廖涌卉张海涛金海波辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 汕头职业技术学院计算机系广东汕头515071

现有的层级式文本生成图像的方法在初始图像生成阶段仅使用上采样进行特征提取,上采样过程本质是卷积运算,卷积运算的局限性会造成全局信息被忽略并且远程语义无法交互。虽然已经有方法在模型中加入自注意力机制,但依然存在图像细节缺... 详细信息

现有的层级式文本生成图像的方法在初始图像生成阶段仅使用上采样进行特征提取,上采样过程本质是卷积运算,卷积运算的局限性会造成全局信息被忽略并且远程语义无法交互。虽然已经有方法在模型中加入自注意力机制,但依然存在图像细节缺失、图像结构性错误等问题。针对上述存在的问题,提出一种基于自监督注意和图像特征融合的生成对抗网络模型SAF-GAN。将基于ContNet的自监督模块加入到初始特征生成阶段,利用注意机制进行图像特征之间的自主映射学习,通过特征的上下文关系引导动态注意矩阵,实现上下文挖掘和自注意学习的高度结合,提高低分辨率图像特征的生成效果,后续通过不同阶段网络的交替训练实现高分辨率图像的细化生成。同时加入了特征融合增强模块,通过将模型上一阶段的低分辨率特征与当前阶段的特征进行融合,生成网络可以充分利用低层特征的高语义信息和高层特征的高分辨率信息,更加保证了不同分辨率特征图的语义一致性,从而实现高分辨率的逼真的图像生成。实验结果表明,相较于基准模型(AttnGAN),SAF-GAN模型在IS和FID指标上均有改善,在CUB数据集上的IS分数提升了0.31,FID指标降低了3.45;在COCO数据集上的IS分数提升了2.68,FID指标降低了5.18。SAF-GAN模型能够有效生成更加真实的图像,证明了该方法的有效性。

关键词：计算机视觉生成对抗网络文本生成图像 CotNet 图像特征融合

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数据可视化系统在智慧城市建设中的应用研究

信息记录材料 2024年第8期25卷 93-96页

作者：陈庚长江工程职业技术学院计算机技术学院湖北武汉430212

随着城市化进程的加速,智慧城市建设成为城市发展的新趋势。数据可视化能将复杂繁多的城市数据转化为直观的图形和图表,辅助决策者更快捷地理解信息,做出更明智的决策。本文围绕数据可视化在智慧城市建设中的应用进行深入探讨,分析数据... 详细信息

随着城市化进程的加速,智慧城市建设成为城市发展的新趋势。数据可视化能将复杂繁多的城市数据转化为直观的图形和图表,辅助决策者更快捷地理解信息,做出更明智的决策。本文围绕数据可视化在智慧城市建设中的应用进行深入探讨,分析数据可视化系统在交通管理、环境监测及公共安全三个关键领域的应用。在此基础上,本文建立了一个包括数据采集与整合、数据分析与挖掘、数据展示与交互、数据安全与权限管理等功能在内的数据可视化系统,对该系统的硬件和软件进行了设计,并通过系统功能测试、系统稳定性测试、系统性能测试,发现该数据可视化系统的系统功能、系统稳定性、系统性能运行良好。

关键词：数据可视化智慧城市功能设计

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