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坚守初心使命潜心教书育人——记黑龙江大学计算机科学技术学院、软件学院教工第二党支部

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奋斗 2020年第15期 F0002-F0002页

作者：无黑龙江大学党委组织部

黑龙江大学计算机科学技术学院、软件学院教工第二党支部聚焦立德树人根本任务,探索“实践教学保障树才、改革促进育才、创新助力成才”的三步成才法,积极构建以人才培养为核心、以优秀教师党员为引领、以课程思政建设为抓手的党建中心... 详细信息

黑龙江大学计算机科学技术学院、软件学院教工第二党支部聚焦立德树人根本任务,探索“实践教学保障树才、改革促进育才、创新助力成才”的三步成才法,积极构建以人才培养为核心、以优秀教师党员为引领、以课程思政建设为抓手的党建中心工作融合育人体系,在服务学生成长成才中筑牢战斗堡垒。

关键词：计算机科学技术战斗堡垒黑龙江大学课程思政坚守初心教书育人立德树人党支部

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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

基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统研究与实现

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情报科学 2025年

作者：胡智鹏刘颖王静茹北华大学计算机科学技术学院

【目的/意义】社交媒体中蕴含大量预警情报，但其杂乱无序的数据使情报挖掘具有挑战。智能技术的应用为社交媒体挖掘预警情报提供了可能。【过程/方法】本文构建一套基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统，通过多源异构数据采集、文... 详细信息

【目的/意义】社交媒体中蕴含大量预警情报，但其杂乱无序的数据使情报挖掘具有挑战。智能技术的应用为社交媒体挖掘预警情报提供了可能。【过程/方法】本文构建一套基于深度学习的社交媒体预警情报挖掘系统，通过多源异构数据采集、文本特征建模、事件检测识别、情感计算、传播预测等技术实现对社交媒体中预警情报的智能化挖掘。【结果/结论】研究验证了所构建系统的有效性，智能技术可以赋能社交媒体预警情报的主动发现和利用，为危机事件的预警提供新途径。【创新/局限】该研究的创新之处在于将人工智能技术融入情报挖掘流程，实现了社交媒体大数据向情报资产的高效转化。目前核心算法效果仍有提升空间，可视化呈现手段有待加强。

关键词：智能技术社交媒体预警情报情报挖掘人工智能

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一种双视角下的社区检测算法

复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：骆凯宾晟孙更新青岛大学计算机科学技术学院

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多... 详细信息

针对现有社区检测算法中普遍存在的表示学习与聚类分离及忽视社区结构层面信息的局限性，导致社区识别效率与精度受限的问题，本研究提出了MBCD模型。该模型通过优化图卷积网络架构，融合马尔可夫稳定性和节点间的相似度信息，以捕捉多尺度的社区结构，更精确地识别社区边界。实验表明，与多种现有的社区检测模型相比，MBCD模型在处理非重叠与重叠社区检测任务时展现出显著性能提升，证实了其在提升社区检测效能方面的有效性和优越性。

关键词：社区检测图卷积网络社区结构稳定性节点相似性

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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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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

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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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人工智能赋能新质生产力发展:现状解析与未来展望

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 281-283页

作者：项晓岚张圣宇吴飞浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

对中国计算机大会(CNCC2024)论坛《“人工智能+”赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新”“质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经... 详细信息

对中国计算机大会(CNCC2024)论坛《“人工智能+”赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新”“质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经济发展和科学研究范式变革,推动人类社会迈向“人工智能+”时代.最后,结合中国“2030教育强国、科技强国、人才强国”的战略目标,对人工智能与新质发展力的融合发展提出若干未来展望.

关键词：社会经济发展科技强国人工智能科学研究范式赋能未来展望教育强国战略目标