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车计算:自动驾驶时代的新型计算范式

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 2-21页

作者：鲁思迪何元恺施巍松威廉玛丽计算机科学系美国弗吉尼亚州威廉斯堡23185 特拉华大学计算机与信息科学系美国特拉华州纽瓦克19716

随着边缘计算、传感、人工智能和通信技术的迅猛发展,车辆正经历前所未有的深刻变革.提出了一种适用于自动驾驶时代的全新计算范式——车计算.在这一新型范式下,车辆的数据层与控制层被分离,车辆系统转向开放的计算平台,构建了支持多方... 详细信息

随着边缘计算、传感、人工智能和通信技术的迅猛发展,车辆正经历前所未有的深刻变革.提出了一种适用于自动驾驶时代的全新计算范式——车计算.在这一新型范式下,车辆的数据层与控制层被分离,车辆系统转向开放的计算平台,构建了支持多方协作的数据共享结构,从而打破了传统车辆系统的封闭局限,使车辆从单一的交通工具演变为支持丰富的高级应用和第三方服务的多功能移动计算平台.全面阐述了车计算范式的核心理念,深入分析了车辆软件与计算架构的革命性演进,提供了具有应用前景的车计算实例,并介绍了在该范式支持下具有颠覆潜力的新型商业模式.此外,深入探讨了车计算的五大核心功能:计算、通信、能源管理、传感和数据存储,以及相关的前沿技术.最后,总结了车计算领域的关键技术挑战和广阔的机遇,期望能够激发学术界和工业界对这一创新领域的深入研究与高度关注.

关键词：车计算自动驾驶计算通信能源管理移动感知数据存储软件自定义车辆

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基于本地边差分隐私的有向图聚类算法

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 256-268页

作者：付楠倪巍伟姜泽鹏侯立贺张东月张如玉东南大学计算机科学与工程学院南京211102

基于本地差分隐私的图聚类工作成为近年来的一个研究热点.已有工作主要针对的是无向图,且大多利用位向量技术通过模块化聚合实现.由于噪声量与向量维度成线性关系,使得聚类质量和隐私性难以很好地兼顾.此外,针对无向图中边的有/无设计的... 详细信息

基于本地差分隐私的图聚类工作成为近年来的一个研究热点.已有工作主要针对的是无向图,且大多利用位向量技术通过模块化聚合实现.由于噪声量与向量维度成线性关系,使得聚类质量和隐私性难以很好地兼顾.此外,针对无向图中边的有/无设计的2元扰动机制在面对有向图时,因无法对边的方向性进行处理而无法适用.针对上述问题,提出一种基于本地边差分隐私(edge local differential privacy,Edge-LDP)的有向图聚类算法DGC-LDP(directed graph clustering under LDP).具体来说,为了降低噪音量同时适用于有向图,基于直接编码方式设计了一种适用于有向星型图的动态扰动机制,通过自适应添加噪声来平衡隐私性和统计效用.在此基础上,在终端和收集者之间构建迭代机制.收集者依据终端上传的噪声数据提取节点间的相似性信息,并设计基于轮廓系数测量模型的节点聚合算法,通过迭代机制不断地优化节点聚合形式形成高质量簇.理论分析和实验结果表明,所提算法在满足Edge-LDP的同时能够有效兼顾聚类精度.

关键词：隐私保护本地差分隐私图聚类随机响应相似度

GenAI赋能的人机双师协同教学研究——基于清华大学计算机基础课程的案例分析

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现代教育技术 2025年第3期35卷 34-43页

作者：李秀陆军牛佳丽清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学公共管理学院北京100084 北京极群科技有限公司北京100080

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)技术的出现,给高校教育教学带来了重大变革。在此背景下,文章从AI数字能力培养、教学模式构建、教学平台建设、课程设计与实践四个方面,对GenAI赋能的人机双师协同教学展开了... 详细信息

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)技术的出现,给高校教育教学带来了重大变革。在此背景下,文章从AI数字能力培养、教学模式构建、教学平台建设、课程设计与实践四个方面,对GenAI赋能的人机双师协同教学展开了探索:首先,文章指出人工智能时代的教学任务是培养学生的AI数字能力;接着,文章以人机双师互补、人机双师协同为理论框架,构建了GenAI赋能的人机双师协同教学模式;之后,文章从课程社区、互动社区、群学社区三个维度,介绍了人机双师协同的GenAI平台建设情况;最后,文章以清华大学计算机基础课程为例进行了案例分析,验证了人机双师协同的教学效果。研究发现,GenAI赋能的人机双师协同教学模式显著提升了学生的AI数字能力,增强了学生学习的积极性和主动性;人机协同可以实现优势互补;学生对课程的教学满意度较高,课程的推荐度良好。文章对GenAI赋能的人机双师协同教学进行了理论探索和实践应用,为高校教学探索了一条新路径,有助于推动GenAI技术与教育教学的融合。

关键词： GenAI赋能人机双师协同 AI数字能力教学平台建设教学评价

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离线强化学习研究综述

计算机学报 2025年第1期48卷 156-187页

作者：乌兰刘全黄志刚张立华苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

离线强化学习也称为批量强化学习,是深度强化学习领域的一项重要研究内容。它利用行为策略生成静态数据集,无需在线和环境交互,成功地将大规模数据集转变成强大的决策引擎。近年来,离线强化学习方法得到了广泛关注和深入研究,并在实际... 详细信息

离线强化学习也称为批量强化学习,是深度强化学习领域的一项重要研究内容。它利用行为策略生成静态数据集,无需在线和环境交互,成功地将大规模数据集转变成强大的决策引擎。近年来,离线强化学习方法得到了广泛关注和深入研究,并在实际应用中取得了瞩目的成绩。目前,该方法已经用于推荐系统、导航驾驶、自然语言处理、机器人控制以及医疗与能源等应用领域,并被看作是现实世界应用强化学习最具潜力的技术途径之一。该文首先介绍了离线强化学习的背景与理论基础。随后从求解思路出发,将离线强化学习方法分为无模型、基于模型和基于Transformer模型3大类,并对各类方法的研究现状与发展趋势进行分析。同时,对比了目前3个最流行的实验环境D4RL、RL Unplugged和NeoRL。进而介绍了离线强化学习技术在现实世界诸多领域的应用。最后,对离线强化学习进行总结与展望,以此推动更多该领域的研究工作。

关键词：人工智能强化学习深度强化学习离线强化学习批量强化学习

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多模态可信度感知的情感计算

软件学报 2025年第2期36卷 537-553页

作者：罗佳敏王晶晶周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

多模态情感计算是情感计算领域一个基础且重要的研究任务,旨在利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解.尽管已有的多模态情感计算方法在基准数据集上取得了不错的性能,但这些方法无论是设计复杂的融合策略还是学习模态表示,普遍忽... 详细信息

多模态情感计算是情感计算领域一个基础且重要的研究任务,旨在利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解.尽管已有的多模态情感计算方法在基准数据集上取得了不错的性能,但这些方法无论是设计复杂的融合策略还是学习模态表示,普遍忽视了多模态情感计算任务中存在的模态可信度偏差问题.认为相较于文本,语音和视觉模态往往能更真实的表达情感,因而在情感计算任务中,语音和视觉是高可信度的,文本是低可信度的.然而,已有的针对不同模态特征抽取工具的学习能力不同,导致文本模态表示能力往往强于语音和视觉模态(例如:GPT3与ResNet),这进一步加重了模态可信度偏差问题,不利于高精度的情感判断.为缓解模态可信度偏差,提出一种模型无关的基于累积学习的多模态可信度感知的情感计算方法,通过为低可信度的文本模态设计单独的文本模态分支捕捉偏差,让模型在学习过程中从关注于低可信度文本模态的情感逐步关注到高可信度语音和视觉模态的情感,从而有效缓解低可信度文本模态导致的情感预测不准确.在多个基准数据集上进行实验,多组对比实验的结果表明,所提出的方法能够有效地突出高可信度语音和视觉模态的重要性,缓解低可信度文本模态的偏差;并且,该模型无关的方法显著提升了多模态情感计算方法的性能,这表明所提方法在多模态情感计算任务中的有效性和通用性.

关键词：多模态可信度感知多模态情感计算可信度偏差累积学习

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磁共振无线充电技术:进展与展望

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 232-255页

作者：王馨语周王球周颢李向阳中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线... 详细信息

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线充电领域的研究热点,拥有更为广阔的应用前景.为此,大致回顾了磁共振无线充电技术的发展历程并对其相关背景概念进行了简要概述.对近年的磁共振无线充电技术相关研究进行了系统梳理,并基于设计动机和技术实现从反馈通信、优化调度、感知应用、安全保障4个角度出发,详细总结了对应工作的基本原理、实施方法等核心内容,为后续的研究提供了有效参考.其中,根据传输方式将反馈通信方面工作分为两大类,根据系统结构将优化调度方面工作分为两大类,根据应用场景从三大类介绍感知应用方面工作,根据保障对象将安全保障方面工作分为三大类.最后在上述工作的基础上,讨论了磁共振无线充电技术现有工作的可改进之处,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：磁共振无线充电反馈通信优化调度感知应用安全保障

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空间-光谱联合解卷的全色锐化网络

光子学报 2025年第1期54卷 176-188页

作者：郑建炜夏弘毅徐宏辉浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和... 详细信息

以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和点卷积操作实现自适应空间、光谱响应矩阵估计,并构建以注意力为基础的空间-光谱先验算子。在先验算子求解中,提出由多头光谱注意力和多头空间注意力组成的联合注意机制,分别在局部窗口中沿光谱和空间维度计算自注意力值,以捕获长程频谱依赖性,并建模全局空间交互作用。进一步构建了联合网络架构用于空间和光谱注意力间的精确信息融合。此外,设计了一种尺度感知协作模块,以捕获图像的多尺度局部特征。三个遥感数据集的实验结果证明了所提方案在数值和可视化结果层面均优于其他对比方法,其中在GF-2数据集上实现了0.798 dB的峰值信噪比增益。

关键词：遥感图像全色锐化深度学习网络解卷 Transformer 多尺度卷积特征交互

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面向分布式图计算的图划分技术综述

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 90-103页

作者：尚俊霖张振宇屈稳稳王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数... 详细信息

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数据的分布式图计算系统使用需求快速增加,图数据划分技术受到了学术界的广泛关注.通过对分布式图计算系统中的图划分技术的研究,首先介绍了面向分布式图计算的图划分的技术背景,给出当前分布式图计算系统中的图划分相关概念的定义以及相关计算模型的分类体系,报告了分布式图计算模型的发展现状.接着对不同的图划分策略中的具体技术进行介绍,通过在不同策略之间进行分析与比较,总结其在各类分布式图计算系统中的优势与不足.最后就分布式图计算系统中图划分技术的发展现状,讨论了其当前存在的挑战与未来的研究方向.

关键词：图划分图数据分析与管理图计算分布式图系统超图划分

反馈集与子集反馈集问题的计算复杂性研究进展

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 104-118页

作者：白天肖鸣宇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是... 详细信息

反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是反馈集问题的一种更一般化的形式,更加具有普适性和实用性.近年来,这2个问题在计算复杂性上的分类工作已逐步完善,在算法领域也已出现许多重要的突破.相关研究工作分为2个部分进行介绍.第1部分详尽地介绍了反馈集和子集反馈集各种不同版本的问题,梳理了它们之间的一些重要关系,并介绍了这些问题在一般图上的计算复杂性.第2部分系统性地介绍了反馈集和子集反馈集问题在一些重要子图类上的计算复杂性,包括度有界的图类、平面图类、竞赛图图类、相交图类、禁止图图类和二部图图类.最后对反馈集和子集反馈集问题的研究现状进行分析和总结,概括了目前主流的研究趋势.

关键词：反馈集问题子集反馈集问题图论计算复杂性图算法