检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

超图神经网络综述

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 362-384页

作者：林晶晶冶忠林赵海兴李卓然青海师范大学计算机学院西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室(青海师范大学) 西宁810008 西宁城市职业技术学院信息工程系西宁810003

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构... 详细信息

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.

关键词：超图超图神经网络分类图图神经网络

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

国家基础学科公共科学数据中心建设与发展实践

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

科学通报 2024年第24期69卷 3578-3588页

作者：高瑜蔚胡良霖朱艳华李坤赵欢马晓萌王璐中国科学院计算机网络信息中心北京100190 国家基础学科公共科学数据中心北京100190 首都师范大学中国语言智能研究中心北京100089

数智时代,科学数据作为国家重要战略性资源和生产要素之一,将对国家科技水平提升和经济发展提供重要动能.《科学数据管理办法》发布后,国家基础学科公共科学数据中心正式成立,旨在汇集管理我国基础学科领域及典型区域长期科研活动积累... 详细信息

数智时代,科学数据作为国家重要战略性资源和生产要素之一,将对国家科技水平提升和经济发展提供重要动能.《科学数据管理办法》发布后,国家基础学科公共科学数据中心正式成立,旨在汇集管理我国基础学科领域及典型区域长期科研活动积累的科学数据,以及相关基础领域政府预算资金支持项目汇交的科学数据,具有基础性、跨学科性和前沿性特征.经过近五年的建设实践,目前已形成完善的基础学科数据资源体系,以及支持分布式科学数据资源统一管理、集成融合、分析挖掘和应用服务的标准体系、服务体系和技术体系,持续深化数据国际交流合作.同时,创新科学数据出版新模式,引领科学数据的高效汇聚、开放共享、多学科交叉融合分析和创新应用.未来将在基础学科高质量数据集构建、数据治理服务模式创新、多学科交叉融合应用等方面进一步开展工作.本文综述国家基础学科公共科学数据中心建设模式与实践成效,以期为科学数据管理机构建设运行提供通用参考.

关键词：科学数据中心开放共享多学科交叉开放科学

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

通信学报 2024年第3期45卷 208-226页

作者：付钰王坤段雪源刘涛涛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 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 详细信息

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

关键词：软件定义网络深度学习异常流量检测异常流量溯源异常流量缓解

基于深度学习的我国北方常见天然草地植物识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物多样性 2024年第4期32卷 56-65页

作者：王永财万华伟高吉喜胡卓玮孙晨曦吕娜张志如首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 生态环境部卫星环境应用中心北京100094

草地植物的分类识别是开展草地资源调查和生物多样性监测的基础,计算机视觉和深度学习技术的快速发展为植物分类识别提供了技术条件,但目前缺乏专门针对草地植物识别的数据集和模型。本研究建立了我国北方831种常见天然草地植物的图像... 详细信息

草地植物的分类识别是开展草地资源调查和生物多样性监测的基础,计算机视觉和深度学习技术的快速发展为植物分类识别提供了技术条件,但目前缺乏专门针对草地植物识别的数据集和模型。本研究建立了我国北方831种常见天然草地植物的图像数据集,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和视觉Transformers (vision transformers, ViT)这两个最先进的图像分类架构进行模型训练,以获取草地植物识别模型,并从模型识别精度、识别速度和大小等方面评估了Eva-02、ResNet-RS、MobileNetV3和MobileViTv2 4个模型的性能。从模型识别精度方面来看, Eva-02、MobileViTv2、ResNet_RS和MobileNetV3在测试集的Top1准确率分别为96.78%、94.29%、95.57%和91.53%, Top5准确率分别为99.17%、98.93%、98.79%和97.56%。从模型大小和识别速度来看,MobileNetV3的参数量最小,识别速度最快,其次为Mobile Vi Tv2,可用于移动端部署,而Eva-02参数量最大,检测速度最慢。与Pl@nt Net、花伴侣、百度识图植物识别效果的比较表明,本研究训练得到的4个植物识别模型可以识别的天然草地植物物种数量最多,识别准确率最高,均优于这3个识别系统。

关键词：草地植物识别深度学习卷积神经网络视觉Transformers

人机协同教育的发展演变、系统运作和结构类型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代远程教育研究 2024年第4期36卷 31-37,48页

作者：方海光孔新梅洪心舒丽丽首都师范大学教育学院北京100048

人机协同教育是人机融合发展的重要体现。当前,相关研究主要聚焦人工智能技术如何重塑教育的基本理念、应用方法、实践模式等方面,较少对人机协同教育的系统运作与结构类型进行探讨。人机协同教育是一个复杂的系统,“人”与“机”关系... 详细信息

人机协同教育是人机融合发展的重要体现。当前,相关研究主要聚焦人工智能技术如何重塑教育的基本理念、应用方法、实践模式等方面,较少对人机协同教育的系统运作与结构类型进行探讨。人机协同教育是一个复杂的系统,“人”与“机”关系的变化影响着整个协同教育系统的发展。纵观人类技术的发展历史,人机协同教育经历了从工具、计算机、人工智能到超级智能四个工具发展阶段,不同的工具特性带来不同的人机协同关系。在人类与机器组成的人机协同教育系统中,二者主要通过数据流在控制、传输、交互和行动环节的流转,明确彼此状态、设定共同教育目标、执行各自任务,在多轮反馈和调整中实现协同。基于协同主体的不同,智能时代的人机协同可以分为教师与数字孪生、虚拟化身、实体机器人等的协同教学结构,以及学生与数字孪生、虚拟化身、实体机器人等的协同学习结构。每种协同结构的主体都是通过相互作用来实现教育目标的。未来人机协同可能全面赋能教、学、管、研的各个方面。因此,不仅要构建人机协同教育理论体系,还要深入探索人机协同教育的发生机制、运行规律以及应用成效,通过理论和实践的互证,推动人机协同教育系统的可持续发展。

关键词：人机协同教育发展阶段系统运作结构类型

基于无人机影像的黄河源区大型食草动物检测模型轻量化改进

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

草业科学 2024年

作者：王永财马嘉蓉王俊杰胡卓玮首都师范大学资源环境与旅游学院

针对利用无人机影像开展大型食草动物检测中面临的模型轻量化程度不够，模型在有限算力环境下实时检测性能不佳等问题。本研究在保证检测精度的前提下，对YOLOv5模型进行了轻量化改进。以黄河源区的玛多县大型食草动物检测为例，改进后... 详细信息

针对利用无人机影像开展大型食草动物检测中面临的模型轻量化程度不够，模型在有限算力环境下实时检测性能不佳等问题。本研究在保证检测精度的前提下，对YOLOv5模型进行了轻量化改进。以黄河源区的玛多县大型食草动物检测为例，改进后的算法在保持基本精度的同时，大幅提高了轻量化程度。模型平均精度均值mAP@0.5:0.95达到了0.51，mAP@0.5达到了0.96，超过了原有模型。参数量降低了91.56%，计算量降低了89.87%，模型大小降低了88.19%。相较于主流的YOLOv5及其他目标检测模型，改进后的模型在计算复杂度和参数量上均有所降低，经过验证改进后的模型可应用于低算力平台及移动端进行轻量化部署。本研究提供的轻量化模型和工具可应用草地食草动物调查和草蓄平衡评估，能为草地管理和畜牧业规划提供一定技术支持。

关键词：无人机影像大型食草动物识别 YOLOv5 轻量化

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

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

移动边缘计算中资源供给不确定下的最优投资和定价问题

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 416-428页

作者：林德铭林姿琼郑艺峰杨敬民张文杰闽南师范大学计算机学院漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室闽南师范大学漳州363000 台北科技大学电子工程系台北106344

为了缓解能源性能的瓶颈,满足更多用户的资源需求,将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与能量收集(Energy Harvesting,EH)技术相结合,其中,EH技术可以通过捕获环境中的绿色能量来促进设备的可持续计算,提出一个具有随机能量收集... 详细信息

为了缓解能源性能的瓶颈,满足更多用户的资源需求,将移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)与能量收集(Energy Harvesting,EH)技术相结合,其中,EH技术可以通过捕获环境中的绿色能量来促进设备的可持续计算,提出一个具有随机能量收集的EH-MEC系统,以研究资源供给不确定性的投资和定价问题.用户可以租赁MEC系统的固有资源,也可以使用EH装置收集的资源.由于无线环境的时变性,EH收集的能源具有不确定性,所以,在MEC系统中找到MEC服务器和用户之间的平衡是值得研究的问题.针对这一问题,提出一种序贯决策方法,将用户的投资和MEC服务器资源定价的交互行为建模为一个四阶段的Stackelberg博弈,利用逆向归纳法得到用户与MEC服务器在利润最大化下的纳什均衡解,证明MEC服务器的最优能量收集时间、最优租赁资源和定价决策遵循良好的阈值结构.实验结果表明,绿色资源获取可以显著提高MEC服务器和用户的预期收益.

关键词：移动边缘计算 Stackelberg博弈能量收集资源分配投资与定价