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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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大中小学思政课考核评价一体化理论探究

中国高等教育 2024年第7期 28-32页

作者：李忠军陕西师范大学党委

考核评价一体化是大中小学思政课一体化建设的关键一环。要深刻理解和把握思政课考核评价一体化的内涵实质与价值意蕴、构成要素与内在机理,并进一步明晰考核评价一体化应坚持的原则和要求,推动大中小学思政课考核评价一体化落地见效,... 详细信息

考核评价一体化是大中小学思政课一体化建设的关键一环。要深刻理解和把握思政课考核评价一体化的内涵实质与价值意蕴、构成要素与内在机理,并进一步明晰考核评价一体化应坚持的原则和要求,推动大中小学思政课考核评价一体化落地见效,更好完成思想政治教育铸魂育人重大使命。

关键词：思政课考核评价一体化

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数学知识可视化的教学表征及设计理路

课程．教材．教法 2024年第6期44卷 115-121页

作者：尚晓青陕西师范大学西安710062

作为一种知识传达方式,可视化在信息技术的支持下,更加强化知识的形象展示,使其实践性得到增强,内涵变得丰富,为教学中科学知识向学科知识的转化提供了有效手段。在教学实践中,可视化首先需要借助外部媒体技术优化知识的呈现形式,然后... 详细信息

作为一种知识传达方式,可视化在信息技术的支持下,更加强化知识的形象展示,使其实践性得到增强,内涵变得丰富,为教学中科学知识向学科知识的转化提供了有效手段。在教学实践中,可视化首先需要借助外部媒体技术优化知识的呈现形式,然后利用其对知识背景、知识内容、知识形成过程以及学习效果等进行教学表征,进而丰富知识学习的意蕴。依据数学知识生成逻辑及其需求,课堂教学中的可视化设计可依次利用背景可视化、关系可视化、过程可视化和结果可视化四类活动,直观形象地强化知识来源、知识之间的结构关系以及其生成过程,增强学生的活动经验,促进其结构化知识的形成。

关键词：知识可视化课堂教学教学表征

基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率算法

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电子学报 2024年第1期52卷 338-353页

作者：周晓燕秦红武禹晶冯文静西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730000 北京工业大学信息学部北京100124

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与... 详细信息

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与低秩先验相结合,提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率方法,采用联合建模的方法同时估计模糊核与高分辨率图像.利用高分辨率图像、低分辨率图像及其降采样图像之间的跨尺度自相似性,对于低分辨率图像中的图像块在降采样图像中搜索相似块,将该图像块在高分辨率重建图像中对应的父块与其相似块在低分辨率图像中对应的父块合并,构造跨尺度相似图像块组矩阵.由于低分辨率图像中的跨尺度相似图像块能够为重建图像块提供潜在的细节信息,因此对相似图像块组矩阵进行低秩约束,在迭代求解过程中迫使重建图像恢复高频成分,进而促使模糊核的估计更加准确.此外,低秩约束能够表示数据的全局结构,对噪声具有鲁棒性.在真实和模拟图像上的实验表明,本文的算法能够准确地估计模糊核,重建高分辨率图像的边缘和细节,优于现有的自监督盲超分辨率算法.

关键词：盲超分辨率自相似性跨尺度低秩模糊核估计

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GPR:一种大语言模型增强的方法

计算机工程与科学 2024年

作者：高福财何廷年杨阳杨江伟西北师范大学计算机科学与工程学院

大型语言模型（LLMs）通过大量的数据习得各种能力和知识，但仍有着幻觉、专业领域知识不足等问题，这些问题可通过引入外部知识图谱来缓解。为从知识图谱中获取知识而提出了一种新方法Global Pruning Retrieval（GPR），通过广度优先... 详细信息

大型语言模型（LLMs）通过大量的数据习得各种能力和知识，但仍有着幻觉、专业领域知识不足等问题，这些问题可通过引入外部知识图谱来缓解。为从知识图谱中获取知识而提出了一种新方法Global Pruning Retrieval（GPR），通过广度优先搜索（BFS）检索相关关系及实体，并以全局视角修剪提取高度相关的关系及实体。同时将问题中的实体通过最短路径进行关系连接。将关系及实体转化为提示词推送到LLMs，引导LLMs推理生成答案并文字化展示推理过程，使得决策透明且可追溯。在多个数据集上的实验结果表明GPR有着更好的推理优势，检索到的知识可更好缓解LLMs的幻觉及知识不足问题。

关键词：知识图谱大语言模型协同增强信息检索

基于HARQ的能量采集双传感器网络信息年龄研究

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计算机工程 2024年

作者：宋昌昊颉满刚王倩倩西北师范大学计算机科学与工程学院

面向能量采集双传感器和一个目的地组成的无线传感器状态更新系统，其中具有有限大小电池的传感器收集能量以将感知到的状态更新传输到目标端。提出了一种综合考虑感知数据和控制数据传输的两段通信策略，以保证接收端数据信息的新鲜度... 详细信息

面向能量采集双传感器和一个目的地组成的无线传感器状态更新系统，其中具有有限大小电池的传感器收集能量以将感知到的状态更新传输到目标端。提出了一种综合考虑感知数据和控制数据传输的两段通信策略，以保证接收端数据信息的新鲜度。具体而言，目标端使用选择组合的混合自动重传请求将控制数据传输给传感器，而传感器在此触发下使用最大比例组合的截断混合自动重传请求同步感测并向目的地发送相应的状态更新。该系统不仅关注最新感测的数据，而且关注稳定采集的能量。首先，研究了随机能量达到模型，给出了相应的能量转移矩阵及其稳态概率分布；其次，针对感知数据和控制数据分别采用最大比合并和选择合并重传技术，考虑了抢先和非抢先两种传输方案，推导了信息年龄关于感知概率、能量到达概率和最大传输次数的显式表达；最后，数值仿真结果给出了不同网络参数对系统信息年龄的影响，同时对比了抢先和非抢先传输方案的性能。研究表明，抢先传输方案在一定程度上能够实现较低的信息年龄。

关键词：信息年龄无线传感器网络能量收集混合自动重传请求

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基于个性化梯度裁剪的联邦学习隐私保护算法

计算机工程 2024年

作者：曹天涯张雨静贾俊杰张宇帆邓晓飞西北师范大学计算机科学与工程学院

联邦学习作为目前深度学习最为常用的隐私保护框架，被众多机构广泛应用。此框架中的各个参与方通过上传模型参数数据实现本地数据不离本地，达到共享数据的目的。但在联邦学习中各个参与方频繁上传及接收参数时易出现隐私泄露问题。为... 详细信息

联邦学习作为目前深度学习最为常用的隐私保护框架，被众多机构广泛应用。此框架中的各个参与方通过上传模型参数数据实现本地数据不离本地，达到共享数据的目的。但在联邦学习中各个参与方频繁上传及接收参数时易出现隐私泄露问题。为解决这一问题，提出一种基于个性化梯度裁剪的联邦学习隐私保护算法（AADP＿FL），该算法根据参与方不同网络层历史数据的L1范数计算出各层的裁剪阈值，对梯度数据进行裁剪以限制梯度范围，预防梯度爆炸及梯度消失。同时计算各层的贡献度，根据各层贡献度为每层分配隐私预算，进而添加个性化噪声。参与方在上传数据时加入适量的噪声，以掩盖上传数据的具体内容，进而隐藏各个参与者的贡献率，保护各个参与方的数据安全。经过一系列实验证明，本算法的准确率有较大提升，相较于常用的个性化梯度裁剪方法准确率提升3.5%以上，对比于传统的联邦学习框架本算法也能保持较高的准确率。在保持较高准确率的同时经证明能严格保护参与方数据的隐私安全，使得模型性能与数据隐私达到均衡状态。

关键词：联邦学习隐私保护差分隐私隐私预算个性化梯度裁剪

基于改进GAT的多特征融合谣言检测模型MFLAN

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计算机工程 2024年

作者：马满福陈嘉豪李勇张聪西北师范大学计算机科学与工程学院

传统的图神经网络模型缺乏对节点之间复杂关系的建模能力，且对大规模图的处理能力较弱，无法有效地从大规模图中提取代表性的子图，由此导致训练和推理的精确率不高。提出一种基于改进图注意力网络的多特征融合谣言检测模型MFLAN。首先... 详细信息

传统的图神经网络模型缺乏对节点之间复杂关系的建模能力，且对大规模图的处理能力较弱，无法有效地从大规模图中提取代表性的子图，由此导致训练和推理的精确率不高。提出一种基于改进图注意力网络的多特征融合谣言检测模型MFLAN。首先，MFLAN通过加入注意力机制的特征融合方法，将每个特征赋予不同的权重，对原始特征进行加权和操作，获得融合后的特征向量；其次，加入正值位置编码，使模型可以获取位置信息表示；然后，引入可学习的参数矩阵，模型在训练过程中自动地学习和优化参数值。最后，对注意力分数进行稀疏化，将大规模图中部分不重要节点的注意力置为零，以此实现了MFLAN模型。实验结果表明，MFLAN模型在Ma-Weibo和Weibo23上的准确率分别达到了97.71%和97.10%，相较于Dir-GNN模型分别提升了1.07%和1.12%，与其他谣言检测模型相比，各项性能指标均有提升。

关键词：谣言检测新浪微博信息传播特征融合图注意力网络

智能时代教师教育变革所面临的问题及其纾解——基于斯蒂格勒技术哲学视角的审思

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现代远距离教育 2024年

作者：原左晔何菊玲陕西师范大学

“人与技术”的问题是智能时代教师教育变革所直面的核心问题。在斯蒂格勒技术哲学语境下，技术是人类历史性存在的本质性构成，其药理学的性质在凸显教育对人类社会存在的本体论层面意义的同时也引发了教育的异化问题，教师教育之于教... 详细信息

“人与技术”的问题是智能时代教师教育变革所直面的核心问题。在斯蒂格勒技术哲学语境下，技术是人类历史性存在的本质性构成，其药理学的性质在凸显教育对人类社会存在的本体论层面意义的同时也引发了教育的异化问题，教师教育之于教育的超前意蕴使得其变革成为必需。但是在此过程中，教师教育的变革面临着智能技术排斥于思维对象之外导致教师教育价值追求迷惘、技术存在物的智慧进化引发教师教育存在的重新定义、光速在场的脱境虚拟构建致使教师生活世界的消融、人类世的熵化与知识的丧失侵蚀教师教育范式根基等问题。为此，智能时代的教师教育变革需要重新审视技术的本质内涵，持守教师教育“属人”的人文性追求；直面技术存在物智慧进化的可能，加强面向未来的高质量教师供给；警惕虚拟世界所制造虚假真实感，重申教师具身认知的生命意义；重建教师教育知识的普遍信任，构建交往理性教师教育新范式。

关键词：智能时代教师教育斯蒂格勒数字技术技术哲学