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基于编码的反射通信协议设计与性能分析

计算机研究与发展 2024年

作者：何昕吴帆祝玉军许勇杨盘隆安徽师范大学计算机与信息学院南京信息工程大学计算机学院中国科学技术大学计算机科学与技术学院

周围环境中不断增加的物联网设备给我们带来了巨大的机遇，但也带来了挑战，包括有限的电池寿命、低计算能力和多址接入的可扩展性．反向散射通信使得无处不在的物联网设备能够以超低功耗的方式进行通信，然而，支持大规模并发通信也是... 详细信息

周围环境中不断增加的物联网设备给我们带来了巨大的机遇，但也带来了挑战，包括有限的电池寿命、低计算能力和多址接入的可扩展性．反向散射通信使得无处不在的物联网设备能够以超低功耗的方式进行通信，然而，支持大规模并发通信也是反射通信需要研究的问题之一．针对大规模标签并发通信误码率较高，传输速率低等问题，设计基于编码的码分多址接入技术，以支持多标签反向散射并发可靠通信．首先，该系统利用沃尔什码等正交性较强的码片区分标签，结合纠错编码，以增强抗干扰能力；其次利用相关检测与译码联合解码，降低误码率，实现信道的可靠通信；最后，在此基础上，基于K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）设计标签分组机制，充分利用时-码2维资源，扩充容量．实验表明，该方案能够实现100+个标签的可靠通信，误码率约2%，吞吐量达到了39Mbps．

关键词：反向散射通信多标签码分多址接入分组算法性能评价

引入智能虚拟讲解员的云展厅构建与交互反馈研究

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软件学报 2024年第3期35卷 1534-1551页

作者：刘舫吕天刘心阁叶盛郭锐张烈马翠霞王庆伟刘永进清华大学计算机科学与技术系北京100084 普适计算教育部重点实验室(清华大学) 北京100084 清华大学美术学院交互媒体研究所北京100084 人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 首都体育学院管理与传播学院北京100091

奥林匹克遗产是全人类的宝贵财富,利用科技与文化艺术相融合,对实现北京冬奥会及奥林匹克遗产和精神文化的多元呈现和高效传播至关重要.线上云展厅作为信息时代数字博物馆发展的重要趋势,虽然在单项数字博物馆与交互系统技术研究方面已... 详细信息

奥林匹克遗产是全人类的宝贵财富,利用科技与文化艺术相融合,对实现北京冬奥会及奥林匹克遗产和精神文化的多元呈现和高效传播至关重要.线上云展厅作为信息时代数字博物馆发展的重要趋势,虽然在单项数字博物馆与交互系统技术研究方面已具备较好的基础,但尚未形成体系化、智能化、交互友好的冬奥会奥林匹克数字博物馆系统.面向北京2022年冬季奥林匹克运动会,提出一种具有交互反馈的云展厅系统构建方式,通过构建具有虚拟讲解员的智能交互云展厅,进一步探索交互反馈在知识传播型的数字博物馆中对于非物质文化遗产的传播作用.为了探索视听交互反馈对云展厅的奥林匹克精神文化传播的影响,同时提升知识传播型云展厅中的用户体验,对32名参与者进行用户实验.研究结果表明,所构建的云展厅能够极大地促进奥林匹克文化与精神的传播;同时,在云展厅中引入视听交互反馈能够提高用户的感知控制,从而有效地提升用户体验.

关键词：奥林匹克云展厅交互反馈智能虚拟讲解员感知控制

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基于近场光学成像技术的极化激元学研究进展

物理学报 2024年第8期73卷 1-21页

作者：周怡汐李志鹏陈佳宁首都师范大学物理系北京100048 中国科学院物理研究所北京100190 中国科学院大学物理学院北京100049 北京凝聚态物理国家研究中心北京100190 松山湖材料实验室东莞523808

极化激元作为光与物质的混合激发可以实现纳米光场的精确调控,为未来纳米光电器件的小型化和集成化提供了有效的途径.近年来,借助散射型扫描近场光学显微镜对多类型极化激元的观测,多种光学现象背后的物理机制被揭示,进一步加深了对极... 详细信息

极化激元作为光与物质的混合激发可以实现纳米光场的精确调控,为未来纳米光电器件的小型化和集成化提供了有效的途径.近年来,借助散射型扫描近场光学显微镜对多类型极化激元的观测,多种光学现象背后的物理机制被揭示,进一步加深了对极化激元物理和相互作用的理解,也极大地推动了极化激元调控及其应用的研究.基于此,本文总结了最新的极化激元近场研究进展.不同于前期关于二维材料极化激元的综述,本文不仅涵盖了三维至一维的极化激元材料体系,还在极化激元纳米光学特性方面增添了各向异性极化激元的最新研究工作,并且系统总结了极化激元调控的最新进展以及在亚衍射成像和聚焦、纳米结构识别、光调制器和分子检测等方面的相关应用.最后,对极化激元未来的研究方向进行了展望.

关键词：近场光学成像极化激元各向异性调控及应用

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神经网络后门攻击与防御综述

计算机学报 2024年

作者：汪旭童尹捷刘潮歌徐辰晨黄昊王志张方娇中国科学院信息工程研究所中国科学院大学网络空间安全学院中关村实验室安徽师范大学计算机与信息学院

当前，深度神经网络(Deep Neural Network， DNN)得到了迅速发展和广泛应用，由于其具有数据集庞大、模型架构复杂的特点，用户在训练模型的过程中通常需要依赖数据样本、预训练模型等第三方资源。然而，不可信的第三方资源为神经网络... 详细信息

当前，深度神经网络(Deep Neural Network， DNN)得到了迅速发展和广泛应用，由于其具有数据集庞大、模型架构复杂的特点，用户在训练模型的过程中通常需要依赖数据样本、预训练模型等第三方资源。然而，不可信的第三方资源为神经网络模型的安全带来了巨大的威胁，最典型是神经网络后门攻击。攻击者通过修改数据集或模型的方式实现向模型中植入后门，该后门能够与样本中的触发器（一种特定的标记）和指定类别建立强连接关系，从而使得模型对带有触发器的样本预测为指定类别。为了更深入地了解神经网络后门攻击原理与防御方法，本文对神经网络后门攻击和防御进行了体系化的梳理和分析。首先，本文提出了神经网络后门攻击的四大要素，并建立了神经网络后门攻防模型，阐述了在训练神经网络的四个常规阶段里可能受到的后门攻击方式和防御方式。其次，从神经网络后门攻击和防御两个角度，分别基于攻防者能力，从攻防方式、关键技术、应用场景三个维度对现有研究进行归纳和比较，深度剖析了神经网络后门攻击产生的原因和危害、攻击的原理和手段，以及防御的要点和方法。最后，进一步探讨了神经网络后门攻击所涉及的原理在未来研究上可能带来的积极作用，旨在尽可能发挥本文的正面影响。

关键词：深度神经网络触发器后门攻击后门防御攻防模型

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基于排列熵的时序可预测性研究

系统科学与数学 2024年

作者：程伟涛潘贤丽张新雨中国科学技术大学管理学院国际金融研究院首都师范大学交叉科学研究院中国科学院数学与系统科学研究院

在时间序列预测中,预测误差指标无法帮助研究者判断预测效果差是由模型不恰当引起还是数据本身含有的可预测信息少.本质可预测性刻画了数据的“预测效果上限”,可以帮助研究者判断当前使用的模型和数据是否匹配.在本文中,我们简述了可... 详细信息

在时间序列预测中,预测误差指标无法帮助研究者判断预测效果差是由模型不恰当引起还是数据本身含有的可预测信息少.本质可预测性刻画了数据的“预测效果上限”,可以帮助研究者判断当前使用的模型和数据是否匹配.在本文中,我们简述了可预测性相关概念,并详细介绍了基于排列熵的时序可预测性研究.基于此,我们提出一种带协变量的排列熵指标,用于刻画带有协变量时目标时间序列的复杂度,并通过玻璃气泡数据实验验证其有效性.此外,我们进一步提出一种利用本质可预测性进行预测方法选择的策略,在较小精度损失前提下,尽可能选择简单模型并节省建模预测时间.在经济数据上的数值实验验证了该策略的有效性.

关键词：本质可预测性排列熵带协变量的排列熵时间序列预测预测方法选择

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核天体物理实验中的原位正电子湮灭测量方法

原子核物理评论 2024年第01期41卷 340-345页

作者：林棽宋路洋苏俊陈鑫谌枳霖张昊盛耀德张立勇何建军陈思泽谌阳平金仕纶卢飞肖丹章勇南巍蒋宇辰张玉强张扬田竣文江信之陈银吉王琳覃之巍刘峰成北京师范大学核科学与技术学院中国科学院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所中国原子能科学研究院中国科学院近代物理研究所中国科学院上海高等研究院

在核天体物理关心的热核反应中,有一些反应可以产生短寿命的正电子放射性产物,这些反应产物发射的正电子会在靶中与电子发生湮灭,继而产生一对能量为511 keV的γ射线,通过测量这一对γ射线来得到反应产额,从而计算出核反应截面以及天体... 详细信息

在核天体物理关心的热核反应中,有一些反应可以产生短寿命的正电子放射性产物,这些反应产物发射的正电子会在靶中与电子发生湮灭,继而产生一对能量为511 keV的γ射线,通过测量这一对γ射线来得到反应产额,从而计算出核反应截面以及天体物理S因子。近期有研究提出了在实验终端上原位测量正电子湮灭的方法,该方法主要借助511 keV γ射线对的方向相反特性,利用探测阵列的对向单元进行空间符合测量来压制本底干扰。本工作基于近期自主研发的大型模块化BGO阵列LAMBDA-Ⅱ对这一方法进行了研究。结果显示,LAMBDA-Ⅱ对反应产物原位β+衰变探测效率为（7.6±0.2）%,和蒙特卡罗模拟结果一致。通过原位测量得到14N（p,γ）15O反应259 keV共振产额符合瞬发γ射线测量结果,验证了该方法的可靠性,为将来进一步将该方法应用到核天体物理研究中奠定了良好的基础。

关键词：核天体物理正电子湮灭原位测量天然本底

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基于信息区分度的AP有效集构建方法

工程科学与技术 2024年第1期56卷 110-116页

作者：严维轩朱立才季衍辉李永杨浩南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 盐城师范学院信息工程学院江苏盐城224001 中国科学技术大学苏州高等研究院江苏苏州215123

随着无线网络的广泛应用,面向接受信号强度(RSS)指纹定位的接入点(AP)日益增多,导致一些AP的作用是冗余的,甚至对定位产生不利影响,同时也增加了定位计算的开销。通过对AP进行适当筛选可以一定程度上去除冗余AP,但定位效果会随着AP数量... 详细信息

随着无线网络的广泛应用,面向接受信号强度(RSS)指纹定位的接入点(AP)日益增多,导致一些AP的作用是冗余的,甚至对定位产生不利影响,同时也增加了定位计算的开销。通过对AP进行适当筛选可以一定程度上去除冗余AP,但定位效果会随着AP数量发生较大变化,甚至会增大误差。本文提出一种基于信息区分度的AP有效集构建方法(EID),充分利用指纹信号在不同空间的差异,实现了准确的位置估计。首先,用信息区分度评估AP的定位能力,有效反映出每个AP在不同采样点的区别,展示AP对空间位置的分辨程度。然后,基于AP信息区分度设计更加符合现实环境的增量聚类算法,能根据AP的定位能力得到不同类别的集合并具有较好的鲁棒性。最后,利用点集距离最大原则提出AP有效集选择策略,根据聚类结果和选择要求,选择出合适的AP集合。本文在真实场景下进行实验验证,并与现有的AP选择方法,即基于组判别(GDB)算法、基于软件定义网络(SDN)算法和基于非均匀量化RSS熵(NQRE)算法对比,在减少不低于40%AP数量的情形下,EID将定位精度分别提升了18.7%、11.2%和14.6%。与此同时,本文方法具有更好的稳定性,在95%的情形下定位误差低于1.2 m。

关键词： AP选择信息区分度有效集室内定位

卷积神经网络与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络高光谱图像分类方法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2237-2248页

作者：赵凤耿苗苗刘汉强张俊杰於俊西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 陕西师范大学计算机科学学院西安710119 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥223700

高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复... 详细信息

高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构,且不同地物之间存在尺度差异。现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限。为了克服上述局限性,该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法。首先,从结合CNN与视觉Transformer的角度出发,设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支,其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成。具体来说,卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取,从而增强网络对不同尺度地物的关注。进一步地,跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息,以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息。其次,构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征。最后,为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘,设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取。Indian Pines, Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络视觉Transformer 多尺度特征融合网络

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人口神经科学数据共享:政策生态、基础设施、实践和挑战

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科学通报 2024年

作者：姜璐璐高鹏周园春中国科学院计算机网络信息中心北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室中国科学院大学杭州高等研究院

随着开放科学时代的到来,全球的数据共享政策日趋完善,科学数据共享逐步成为学术交流的必选项.科研模式及学术交流模式正发生着深刻的变革,如何让科学数据开放共享可持续发展,依然面临着来自文化、政策与实践路径上的现实阻力和挑战.本... 详细信息

随着开放科学时代的到来,全球的数据共享政策日趋完善,科学数据共享逐步成为学术交流的必选项.科研模式及学术交流模式正发生着深刻的变革,如何让科学数据开放共享可持续发展,依然面临着来自文化、政策与实践路径上的现实阻力和挑战.本文梳理了科学数据开放共享可持续发展的必要组成及彼此间的作用关系,分析了利益相关方在数据共享中的诉求与需要付诸的投入.接着,从各方主体的科学数据共享政策情况、科学数据共享的标准及原则、数据存储库的标准规范指南、人口神经科学领域数据存储平台建设实践情况等方面,结合我国“科学数据银行:中国人彩巢计划数据社区”进行具体介绍与特征分析.人口神经科学领域的快速发展在很大程度上得益于科学数据共享,但依然面临着来自隐私安全与伦理,数据共享激励机制缺失,科研群体科学数据管理素质不足等突出问题和挑战.其中,伴随着新型科学技术的发展,隐私安全正被不断地完善和保护.针对科学数据共享的发展现状及挑战,本文基于在数据共享的政策、建立激励机制、基础设施建设、跨学科融合发展等方面的研究提出人口神经科学在科学数据共享工作上的未来发展趋势与建议.

关键词：科学数据共享数据政策数据标准规范科学数据银行数据社区