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《计算机科学》 CSCD 北大核心

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《计算机科学》创刊于1974年1月（月刊），由重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）主管主办，主要报道国内外计算机科学与技术的发展动态，涉及面广的方法论与技术和反映新苗头、能起承先启后作用的研究...查看详情>>
  • 曾用名 计算机应用与应用数学
  • 主办单位重庆西南信息有限公司（原科学技术部西南信息中心）
  • 国际标准连续出版物号1002-137X
  • 国内统一连续出版物号50-1075/TP
  • 出版周期月刊
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基于双向多层级交互网络的肺部CT图像分类
1
作者 龙肖 黄巍 胡凯 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期85-90,共6页
近年来,基于局部窗口的Self-Attention机制在视觉分类任务中表现突出。然而,由于存在感受野有限和建模能力弱的问题,其在处理复杂数据时效果不佳。肺部CT图像中的特征复杂多样,包括结节的形状、大小、密度等,给深入挖掘数据中的深层次... 近年来,基于局部窗口的Self-Attention机制在视觉分类任务中表现突出。然而,由于存在感受野有限和建模能力弱的问题,其在处理复杂数据时效果不佳。肺部CT图像中的特征复杂多样,包括结节的形状、大小、密度等,给深入挖掘数据中的深层次特征带来挑战。针对这些问题,文中提出了一个全新的双向多层级交互网络模型Bi-directional Multi-level Interaction Vision Transformer(Bi-MI ViT)。该网络通过双向多层级交互机制有效融合空间和通道信息,从而显著提升特征提取的准确性和全面性。在Transformer分支中,引入了高效的级联组注意力机制,旨在丰富注意力头特征的多样性,并增强模型对关键信息的捕捉能力。同时,在卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)分支中,通过设计DP block,并利用点卷积(Point-Wise Convolution,PW)和深度卷积(Depth-Wise Convolution,DW)深入挖掘局部信息,以优化模型的表达能力。此外,深度特征提取模块(Deep Feature Extraction,DFE)的建立增强了特征传播和复用,提高了数据利用效率,实现了实质性的性能改进。实验结果显示,在公开的COVID19-CT数据集和私有的LUAD-CT数据集上,所提算法优于对比的8种方法,实现了准确分类。 展开更多
关键词 肺部CT图像 双向多层级交互 卷积神经网络 TRANSFORMER 分类
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彩色图像引导高低频特征调制融合的深度图像超分辨率算法研究
2
作者 徐晗智 李嘉莹 +1 位作者 梁宇栋 魏巍 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期228-238,共11页
深度图像能够有效描述三维场景的信息,然而由于采集设备的局限性和不理想的成像环境,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,提高深度图像的分辨率具有重要意义。部分深度图超分辨率算法通过引入同一场景下的RGB图像为... 深度图像能够有效描述三维场景的信息,然而由于采集设备的局限性和不理想的成像环境,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,提高深度图像的分辨率具有重要意义。部分深度图超分辨率算法通过引入同一场景下的RGB图像为深度图超分辨率过程提供指导信息,显著提升了算法性能。如何充分、有效地利用RGB信息,改善深度图和RGB图像的模态不一致性,引导深度图超分辨率重建过程极具挑战。已有方法多关注于高频信息,忽略了低频全局的信息,影响了算法性能的提升。对此,提出了彩色图像引导的、高低频特征调制融合的深度图像超分辨率重建算法。具体地,设计了一个双分支特征提取模块,分别针对彩色图像和深度图像进行高低频特征提取,在各个分支采用CNN和Transformer分别提取局部高频和全局低频信息,通过构造双向调制模块,实现对彩色和深度图像高频信息之间和低频信息之间的双向转换与融合。模型经过不同模态不同频率内的双向调制及后续高低频信息的融合,充分挖掘深度图像与彩色图像之间的互补信息,使得基于彩色图像引导的深度超分辨率算法能够取得更好的重建效果。另外,利用可逆神经网络INN进行无损信息压缩,以更好地提取高频细节信息,采用四叉树注意力机制有效降低了Transformer提取全局信息的计算复杂度,提高了算法效率。在公开数据集上进行了实验,结果表明,所提方法在定量和定性两方面均优于对比方法,取得了较好的主观视觉效果。 展开更多
关键词 深度图超分重建 混合特征 双向调制 四叉树注意力机制
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结合特征复用和廉价操作的高精度光伏玻璃边部缺陷实时检测算法
3
作者 丁绪星 周学顶 +2 位作者 钱强 任悦悦 冯友宏 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期466-475,共10页
针对现有的缺陷检测算法计算量大、参数量多、检测速度慢、检测精度低等问题,文中提出了一种基于YOLOv5的高精度光伏玻璃边部缺陷实时检测算法。首先使用新设计的一种基于廉价操作和特征复用的稠密连接模块(New_DBlock(C))替代YOLOv5特... 针对现有的缺陷检测算法计算量大、参数量多、检测速度慢、检测精度低等问题,文中提出了一种基于YOLOv5的高精度光伏玻璃边部缺陷实时检测算法。首先使用新设计的一种基于廉价操作和特征复用的稠密连接模块(New_DBlock(C))替代YOLOv5特征提取网络的C3模块,减少整个算法的计算量和参数量;其次使用融合了通道注意力机制SE(Squeeze-and-Excitation)的C2f_SE模块替换YOLOv5特征融合网络的C3模块,实现检测速度以及检测精度的提升;最后使用改进的YOLOv8解耦检测头取代YOLOv5的耦合检测头,提升算法的定位精度和分类精度。实验结果表明,改进后的算法mAP@0.5提升了1.0%,mAP@0.5:0.95提升了3.1%,计算量下降了48.1%,参数量下降了56.7%,检测速度提升了18.5%;与其他主流的YOLO和R-CNN系列算法相比,改进后的算法同样具有较高的检测精度、检测速度以及较低的计算量和参数量,适合光伏玻璃边部缺陷的实时检测。 展开更多
关键词 光伏玻璃 缺陷检测 YOLOv5s 目标检测 注意力机制
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融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型
4
作者 何春辉 葛斌 +1 位作者 张翀 徐浩 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期227-234,共8页
四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文... 四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型。它在底层通过融合Seq2Seq网络架构和注意力机制,并结合混合数据集构造方法,共同训练得到输入和输出端序列长度固定的Seq2Seq模型,用来完成中文四字成语智能纠错任务。在大型公开中文成语纠错数据集上的实验结果表明,定长Seq2Seq模型优于现有方法,能够实现同一个模型同时兼容乱序、缺字和错字3种不同的中文成语智能纠错目标。它的综合纠错准确率可以达到91.3%,比最优基线模型高出11.73%。 展开更多
关键词 成语纠错 定长Seq2Seq 双向GRU 注意力机制
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基于大型语言模型文本简化的细粒度情感分析
5
作者 王叶 王中卿 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期258-265,共8页
细粒度情感分析旨在识别句子中每个方面的情感极性。然而,现有研究大多忽视了评论文本中普遍存在的冗余信息,这些无关信息不仅增加了模型处理的复杂性,还可能导致模型无法准确捕捉原始文本中的情感元素。为解决这一问题,提出了一种将原... 细粒度情感分析旨在识别句子中每个方面的情感极性。然而,现有研究大多忽视了评论文本中普遍存在的冗余信息,这些无关信息不仅增加了模型处理的复杂性,还可能导致模型无法准确捕捉原始文本中的情感元素。为解决这一问题,提出了一种将原始文本转化为简化子句的模型,以更简明的方式表达相同的情感观点。其基本思想是利用大型语言模型预识别文本中的方面词和意见词,再基于识别结果生成简化子句,并通过自我验证机制确保生成的子句满足情感一致性、相关性和简洁性。此外,所提模型结合原始文本和简化子句共同生成情感元素。在公开数据集Restaurant和Laptop以及Phone上,所提模型的表现均优于现有基线模型,证明简化子句在细粒度情感分析中具有重要的作用。 展开更多
关键词 细粒度情感分析 文本简化 大型语言模型 自我验证 自然语言处理
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临床数据建模中的多域自适应问题研究进展
6
作者 陈秀 张馨匀 +4 位作者 程煜婷 陈伟 黄正行 刘振宇 张远鹏 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期25-36,共12页
随着人工智能与医疗健康的深度融合,临床数据正经历从“辅助决策”到“驱动决策”的范式转变。临床数据包括患者症状、诊断影像、治疗记录等结构化与非结构化信息,为医疗决策提供重要支撑。然而,由于“领域偏移”现象的普遍存在,临床AI... 随着人工智能与医疗健康的深度融合,临床数据正经历从“辅助决策”到“驱动决策”的范式转变。临床数据包括患者症状、诊断影像、治疗记录等结构化与非结构化信息,为医疗决策提供重要支撑。然而,由于“领域偏移”现象的普遍存在,临床AI模型训练评估依赖的数据独立同分布假设(i.i.d.)失效,模型的跨域泛化能力被严重制约。域适应和域泛化技术可有效提升模型跨域表现。前者利用无标注目标域数据调整模型,使其适配新环境;后者基于源域数据学习域不变特征,实现无目标域数据下的泛化。针对两类技术在临床数据建模中的应用进展,按浅层、深层方法分类,展示其在不同数据类型中的应用场景,并总结了当前各类方法在泛化性能、数据依赖性与可解释性等方面的表现差异。 展开更多
关键词 临床数据 领域偏移 域适应 域泛化 数据依赖
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投稿须知
7
《计算机科学》 北大核心 2025年第11期F0003-F0003,共1页
为使来稿更符合国家科技期刊出版标准,做到严谨规范,我编辑部对来稿做如下要求:1.文字精练、言简意赅,内容完整;请附300字以上的中、英文摘要,并给出题目、作者和工作单位的英文翻译;首页页脚给出基金项目中英文名称及编号;文末按序列... 为使来稿更符合国家科技期刊出版标准,做到严谨规范,我编辑部对来稿做如下要求:1.文字精练、言简意赅,内容完整;请附300字以上的中、英文摘要,并给出题目、作者和工作单位的英文翻译;首页页脚给出基金项目中英文名称及编号;文末按序列出主要参考文献。具体格式参照我刊官方网站(www.jsjkx.com)“作者中心-投稿模版”。 展开更多
关键词 言简意赅 内容完整 文字精练 投稿须知 中英文摘要
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基于神经元覆盖指标的测试用例生成优化研究
8
作者 肖子勤 史涯晴 曲豫宾 《计算机科学》 北大核心 2025年第11期339-348,共10页
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)已在诸多领域实现广泛应用,因其复杂性和不确定性,对其进行测试显得尤为重要。传统的测试方法过于依赖单一指标,无法全面揭示深度神经网络的完整行为模式。因此,需综合考量不同的覆盖指标,以便... 深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)已在诸多领域实现广泛应用,因其复杂性和不确定性,对其进行测试显得尤为重要。传统的测试方法过于依赖单一指标,无法全面揭示深度神经网络的完整行为模式。因此,需综合考量不同的覆盖指标,以便更全面地评估模型性能。结合6种多粒度的深度神经网络覆盖指标,优化模糊测试的变异策略和种子选择等步骤,生成高质量且高覆盖率的测试用例。在MNIST和CIFAR10数据集上对4种不同复杂性的模型进行实验,将原始训练集和新生成的有效测试用例合并用于重训练模型,以提高分类准确率。实验结果显示,该方法可以显著提高覆盖率,并通过自适应重训练优化模型提高了分类准确率。 展开更多
关键词 神经网络 图像分类 模糊测试 变异策略 测试用例生成
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基于克隆反向学习灰狼优化算法的WSNs高效分簇路由方法
9
作者 陈海燕 《计算机科学》 2025年第12期294-301,共8页
针对无线传感器网络簇路由中节点能耗不均衡与簇首选择优化问题,提出一种基于克隆反向学习灰狼优化的能耗均衡路由协议(Clone Reverse Learning Grey Wolf Optimizer-based Energy-Balanced Routing Protocol,CRLGWORP)。该算法在传统... 针对无线传感器网络簇路由中节点能耗不均衡与簇首选择优化问题,提出一种基于克隆反向学习灰狼优化的能耗均衡路由协议(Clone Reverse Learning Grey Wolf Optimizer-based Energy-Balanced Routing Protocol,CRLGWORP)。该算法在传统灰狼优化框架中引入克隆选择机制,通过复制优质个体增强种群多样性,并结合反向学习策略扩大解空间搜索范围,有效提升全局寻优能力。设计以网络平均剩余能量和簇首到基站平均距离为优化目标的自适应加权函数,根据网络能量分布动态调整权重,平衡能量效率与通信距离的优化重点。簇首选举阶段优先选取高能量且靠近基站的节点,数据传输阶段采用多跳梯度中继机制优化通信路径,降低长距离传输能耗。实验结果表明,与LEACH,LEACH-C,HEED,FIGWO和HGWCSOA-OCHS算法相比,该算法显著延长了网络生命周期,提升了节点能量均衡性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 克隆 反向学习 灰狼优化 能耗均衡 动态加权
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基于加权特征融合的物联网设备识别方法 被引量：1
10
作者 曹伟康 林宏刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期875-883,共9页
物联网设备识别在设备管理和网络安全等领域具有极为重要的作用,它不仅有助于管理员及时审查网络资产,还能将设备信息与潜在漏洞信息相互关联,及时发现潜在的安全风险。目前的物联网设备识别方法存在没有充分利用物联网设备的特征,并且... 物联网设备识别在设备管理和网络安全等领域具有极为重要的作用,它不仅有助于管理员及时审查网络资产,还能将设备信息与潜在漏洞信息相互关联,及时发现潜在的安全风险。目前的物联网设备识别方法存在没有充分利用物联网设备的特征,并且在样本不平衡的情况下难以识别出样本较少的设备等问题。针对上述问题,文中提出了一种基于加权特征融合的物联网设备识别方法,设计了TextCNN-BiLSTM_Attention并行结构,分别提取物联网设备应用层服务信息的局部特征和上下文特征;提出了一种加权特征融合算法对不同模型提取的特征进行融合;最后采用多层感知机完成设备识别。实验结果表明,该方法能更全面地提取物联网设备特征,在数据不平衡的情况下识别出样本较少的设备,宏平均精准率比现有方法提升了2.6%~12.85%,具有良好的表征能力和泛化能力,且在识别效率方面优于CNN_LSTM等多模型方法。 展开更多
关键词 物联网 设备识别 TextCNN BiLSTM_Attention 特征提取 加权特征融合
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集成全尺度融合和循环注意力的医学图像分割网络 被引量：2
11
作者 单昕昕 李凯 文颖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期100-107,共8页
深度学习中的编解码网络在图像特征提取和分层特征融合方面具有卓越的性能,常被用于医学图像分割。但是,目前主流的编解码网络分割方法仍面临编码和解码阶段单一网络挖掘的图像特征信息不足,以及仅使用简单的跳跃连接而无法充分利用全... 深度学习中的编解码网络在图像特征提取和分层特征融合方面具有卓越的性能,常被用于医学图像分割。但是,目前主流的编解码网络分割方法仍面临编码和解码阶段单一网络挖掘的图像特征信息不足,以及仅使用简单的跳跃连接而无法充分利用全尺度特征包含的粗粒度信息和细粒度信息等问题。为了解决上述问题,提出了一种集成全尺度融合和循环注意力的医学图像分割网络。首先,在U-Net编码器中加入了结合多层感知机(MLP)的卷积MLP模块来提取图像的全局特征信息,用于扩大编码器的特征感受野。其次,通过全尺度特征融合模块使得各尺度跳跃连接特征进行粗粒度信息和细粒度信息的有效融合,减小各尺度跳跃连接特征间的语义差异,突出图像的关键特征信息。最后,解码器通过提出的结合循环神经网络(RNN)和注意力机制的循环注意力解码模块(RADU)来逐级精细化图像特征信息,加强特征提取的同时避免信息冗余,并得到高精度分割结果。在4个数据集上将所提方法与主流较优的方法进行比较,所提方法在像素精度和骰子相似系数两个指标上的图像分割精度均有提高。因此,所提出的用于医学图像分割的编解码网络利用全尺度特征融合模块和循环注意力解码模块,能够获得较优异的高精度分割结果,并且模型具有良好的噪声鲁棒性和抗干扰能力。 展开更多
关键词 医学图像分割 编解码网络 多层感知机 全尺度特征融合 注意力机制 循环神经网络
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具有对抗鲁棒性的人脸活体检测方法 被引量：3
12
作者 王春东 李泉 +1 位作者 付浩然 浩庆波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期975-981,共7页
现有人脸活体检测方法在深度神经网络的支持下已获得优秀的检测能力,但面临对抗样本攻击时仍呈现脆弱性。针对此问题,引入胶囊网络(Capsule Network,CapsNet)提出一种具有对抗鲁棒性的人脸活体检测方法FAS-CapsNet:通过CapsNet及其图像... 现有人脸活体检测方法在深度神经网络的支持下已获得优秀的检测能力,但面临对抗样本攻击时仍呈现脆弱性。针对此问题,引入胶囊网络(Capsule Network,CapsNet)提出一种具有对抗鲁棒性的人脸活体检测方法FAS-CapsNet:通过CapsNet及其图像重建机制保留特征间关联,过滤样本中的对抗扰动;根据皮肤与平面介质的反射性质差异,以Retinex算法增强图像光照特征,增大活体与非活体人脸类间距离的同时破坏对抗扰动模式,进而提升模型准确性与鲁棒性。在CASIA-SURF数据集上进行实验可知:FAS-CapsNet对正负样本的检测准确率为87.344%,对比模型中最高准确率为78.917%,说明FAS-CapsNet具备充分的常规活体检测能力。为进一步验证模型鲁棒性,基于CASIA-SURF测试集生成两种对抗样本数据集并进行实验:FAS-CapsNet在两数据集上的检测准确率分别为84.552%和79.042%,较常规检测准确率下降3.197%和9.505%;对比模型在两数据集上的最高准确率分别为74.938%和41.667%,较常规检测下降5.042%和47.201%。可见FAS-CapsNet受对抗扰动影响更小,具有显著的对抗鲁棒性优势。 展开更多
关键词 人脸活体检测 对抗鲁棒性 胶囊网络 RETINEX 对抗样本
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段状管道轴向数据可视化的颜色映射函数优化方法研究与应用
13
作者 罗月童 赵东晟 +1 位作者 彭俊 董子秋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期363-366,共4页
轴向数据经常以伪色彩方式在三维管道模型上进行可视化,颜色映射函数对可视化效果有决定性影响。虽然现在已有很多颜色映射函数,且其对符合常见分布特点的数据有较好效果,但它们对分布比较特殊的数据还是难以取得理想效果,所以人们针对... 轴向数据经常以伪色彩方式在三维管道模型上进行可视化,颜色映射函数对可视化效果有决定性影响。虽然现在已有很多颜色映射函数,且其对符合常见分布特点的数据有较好效果,但它们对分布比较特殊的数据还是难以取得理想效果,所以人们针对各种特殊分布数据研究颜色映射函数。如果三维管道轴向数据由若干段组成,并且呈现“段内差别小,段间差距大”的分布特点,那么常见映射函数难以同时表现段内的细微差异和段之间的显著差别,从而影响可视化效果。针对这个问题,提出一种基于控制点的映射函数优化方法,以改善段状数据的可视化效果。实验分析使用了合成数据来验证方法的有效性,且使用了聚变堆冷却管的辐射量数据验证方法的有效性,两种数据均验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 科学可视化 颜色映射 控制点 可视化优化
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基于轻量级图卷积和隐式反馈增强的多样化推荐
14
作者 黄春淦 王桂平 +1 位作者 吴波 白鑫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期669-679,共11页
近年来,研究人员一直在努力提高推荐系统的准确性,而忽视了多样化对用户满意度的重要影响。目前大多数多样化推荐算法在传统算法生成的准确性候选列表后施加多样性约束进行后处理。然而,这种解耦设计总是导致推荐系统的次优状态。与此同... 近年来,研究人员一直在努力提高推荐系统的准确性,而忽视了多样化对用户满意度的重要影响。目前大多数多样化推荐算法在传统算法生成的准确性候选列表后施加多样性约束进行后处理。然而,这种解耦设计总是导致推荐系统的次优状态。与此同时,尽管利用图卷积神经(Graph Convolution Networks,GCN)的推荐算法在提高推荐准确性方面的有效性已得到证实,但用于推荐的适用性和多样性设计仍然被忽视。此外,推荐算法采用用户购买这一单一的显式反馈无可避免地陷入“推荐过剩”。因此,提出一种端到端的多样化轻量级图卷积网络推荐模型(Diversified Light Graph Convolution Networks Recommendation,DLGCRec)来克服以上弊端。首先,将图卷积简化为轻量级图卷积(Light Graph Convolution Networks,LGCN)以便于推荐,并利用轻量级图卷积将多样化推向上游准确性匹配推荐过程。然后,在轻量级图卷积的采样阶段,利用引入了用户隐式反馈的多样性增强负采样来探索用户的多样化偏好。最后,利用多层特征融合策略捕获节点的完整特征嵌入,提升推荐性能。在真实数据集上进行实验,结果验证了DLGCRec在适用推荐和提升多样性方面的有效性。进一步的消融研究证实,DLGCRec有效地缓解了准确性-多样性困境。 展开更多
关键词 推荐系统 多样性 图卷积 隐式反馈 准确性-多样性困境
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面向TPU粗粒度指令的自动张量化方法
15
作者 刘磊 周志德 +3 位作者 刘兴祥 车皓阳 姚雷 江贺 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期52-60,共9页
张量化是通过调用硬件特定指令对张量运算进行加速的过程。TPU支持多种粗粒度指令,可表示神经网络级别的算子,且没有明确的运算规模限制。现有张量化方法对于粗粒度指令需要手写大量的IR匹配片段,且难以实现灵活的双缓存(ping-pong buff... 张量化是通过调用硬件特定指令对张量运算进行加速的过程。TPU支持多种粗粒度指令,可表示神经网络级别的算子,且没有明确的运算规模限制。现有张量化方法对于粗粒度指令需要手写大量的IR匹配片段,且难以实现灵活的双缓存(ping-pong buffer)形式的指令并行优化,不利于扩展至TPU场景。为此,提出了一种面向TPU粗粒度指令的自动张量化方法——Tir2TPU。首先,基于TensorIR抽象语法树的分析对运算程序进行指令替换。其次,设计了一种模拟硬件行为的并行模型以实现指令并行优化。最后,构建了基于TPU硬件特征的程序调度空间以实现快速自动调优。实验对矩阵乘法等5种机器学习模型中常用的算子进行了性能评估。实验结果表明,Tir2TPU自动优化生成的算子与TPU自有编译器相比可取得最高3.1倍、平均1.78倍的运算加速,并且可取得平均90%的手工优化性能。 展开更多
关键词 机器学习编译器 张量加速器 张量化 指令并行 算子优化
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基于自供电无人机远距离中继通信与计算卸载策略优化研究 被引量：1
16
作者 薛建彬 田桂英 +2 位作者 马玉玲 邵斐 王涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期720-726,共7页
移动边缘计算(MEC)在无线用户服务中发挥了重要作用,显著提升了计算服务的效率。然而,随着地面用户数量的快速增长,无线设备直接访问MEC节点变得日益困难。针对这一挑战,提出了一种创新的通信系统模型,该模型利用自充电无人机(UAV)协同... 移动边缘计算(MEC)在无线用户服务中发挥了重要作用,显著提升了计算服务的效率。然而,随着地面用户数量的快速增长,无线设备直接访问MEC节点变得日益困难。针对这一挑战,提出了一种创新的通信系统模型,该模型利用自充电无人机(UAV)协同地面基站(包括MEC节点和能量发射站LS),旨在提升地面无线通信系统的性能。深入探讨了UAV-MEC系统、能量发射站(LS)、IoT设备以及边缘云(EC)之间的协同工作机制。综合考虑了UAV的功耗、LS对UAV的充电过程以及RF-DC信号的转换损耗,目标是在保证UAV持续稳定运行的同时,最大化其完成任务后的剩余能量。其次,联合优化了UAV的悬停位置、通信和计算资源的分配以及任务分割的决策,旨在最小化UAV的能耗,同时确保无线通信系统整体性能的最优化。由于该问题高度非凸,提出了一种基于逐次凸逼近的高效算法,以获取次优解。通过大量的仿真实验,验证了所提方案在实际应用中的性能,其显著优于基准方案。 展开更多
关键词 无人机 移动边缘计算 无线电力传输 计算卸载能耗 资源分配
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基于梯度引导的低剂量CT超分辨率重建算法
17
作者 徐颖 张道强 葛荣骏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期143-151,共9页
低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)扫描在临床实践中起着关键作用,其能有效降低放射科医生和患者的患癌风险。然而,低剂量射线的使用会给生成的CT图像引入明显的噪声,这一问题凸显了LDCT降噪重建的必要性。图像重建领域中的另一个重要任务是... 低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)扫描在临床实践中起着关键作用,其能有效降低放射科医生和患者的患癌风险。然而,低剂量射线的使用会给生成的CT图像引入明显的噪声,这一问题凸显了LDCT降噪重建的必要性。图像重建领域中的另一个重要任务是超分辨率(Super-resolution,SR)重建,其目标是在减少计算开销的同时实现高分辨率的CT成像。高分辨率CT图像能够更准确地捕捉复杂的解剖细节。尽管这些任务在各自领域取得了显著进展,但目前仍缺乏能够有效利用这两个任务之间固有相关性并同时处理它们的有效方法。文中将边缘信息作为两个任务之间的纽带,并利用梯度提取强相关特征。这使得LDCT降噪重建过程能够辅助超分辨率重建过程,并最终生成具有清晰边缘的结果图像。文中提出的降噪和超分辨率重建网络(NRSR-Net)包括3个组成部分:1)边缘增强框架,该框架利用梯度信息引导和提取相关特征,从而充分利用两个任务之间的相关性,使降噪任务能够辅助超分辨率任务实现更好的性能;2)梯度门控融合模块(Gradient Guided Fusion Block,GGFB),该模块增强高度相关的边缘特征并抑制无关特征,从而实现边缘区域的有效重建;3)梯度损失,该损失函数为模型引入更加丰富的梯度特征,并使网络重点还原边缘区域。一系列的实验表明,NRSR-Net在定量评估中取得了令人满意的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和学习感知图像块相似度(LPIPS),并获得了高质量的可视化结果。这些优势表明NRSR-Net在临床CT成像中具有巨大潜力。 展开更多
关键词 低剂量CT 超分辨率 梯度引导 多任务 边缘
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抗量子计算密码及应用研讨会在京举办
18
《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期342-342,共1页
近年来量子计算发展迅速,引发公钥密码破解的信息安全威胁日益迫近,应对量子计算信息安全威胁已成为全球信息安全管理机构和信息通信等行业的关注热点。由中国计算机学会(CCF)主办,CCF抗恶劣环境计算机专委会、北京大学网络空间安全研... 近年来量子计算发展迅速,引发公钥密码破解的信息安全威胁日益迫近,应对量子计算信息安全威胁已成为全球信息安全管理机构和信息通信等行业的关注热点。由中国计算机学会(CCF)主办,CCF抗恶劣环境计算机专委会、北京大学网络空间安全研究院、中国电科15所共同承办的《抗量子计算密码及应用研讨会》于2024年11月15日在京举办。会议由CCF抗恶劣环境计算机专委会主任刘爱民主持,北京大学教授、中国密码学会副理事长徐茂智出席并致辞。 展开更多
关键词 中国计算机学会 网络空间安全 信息安全威胁 信息安全管理 抗量子计算密码 信息通信 量子计算 应用研讨会
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小样本飞机生产质量偏差数据分析与预测方法研究 被引量：4
19
作者 王陆航 张冬冬 +2 位作者 卢鹄 李汝鹏 葛小丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期949-956,共8页
随着现代工业水平和对飞机精度要求的不断提升,对飞机生产质量的分析和管控方法越来越受到各大航空企业的重视。当前阶段,针对飞机装配偏差存在可参考样本数据少、不确定性大、非线性、多层级装配等固有特征,传统的分析方法难以准确地... 随着现代工业水平和对飞机精度要求的不断提升,对飞机生产质量的分析和管控方法越来越受到各大航空企业的重视。当前阶段,针对飞机装配偏差存在可参考样本数据少、不确定性大、非线性、多层级装配等固有特征,传统的分析方法难以准确地构建飞机生产偏差分析模型。因此,以飞机生产过程的偏差为研究目标,对飞机生产质量偏差数据分析与预测方法展开系统研究。首先分析各个零件之间的偏差关系,基于主成分分析法识别对总偏差影响最大的关键零件,找到重点预测的目标;接着从实际生产的类正态数据出发,重点关注关键零件,实现了基于正态云模型的偏差数据预测、生成与验证,得到更多样本的飞机生产质量偏差数据及其隶属度,一定程度上缓解了“小样本”的问题,并基于k-折交叉验证对预测模型进行了评估;最后构建了基于改进的灰色预测模型的多源数据融合的装配偏差波动区间协同预测模型,“小样本”问题的缓解使得区间预测更加精细、科学,在公差数据的参考下,预测飞机生产质量偏差所在的区间范围,为实际生产和制定公差修正机制提供指导。 展开更多
关键词 小样本数据 飞机生产质量管控 数学建模 主成分分析法 正态云模型 k-折交叉验证 灰色预测模型
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基于视频理解的教学过程感知与分析 被引量：1
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作者 段欣然 王玫 +4 位作者 韩天利 周洪宇 郭俊奇 计卫星 黄华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期56-66,共11页
课堂是教育教学的核心阵地,对教师在课堂上的教学环节进行过程化监测和评价是提高课堂教学质量的有效途径。然而,现有基于人工的评价模式存在评价效率低下、易干扰课堂教学、主观误差等缺点,难以达到理想的效果。鉴于人工智能技术的快... 课堂是教育教学的核心阵地,对教师在课堂上的教学环节进行过程化监测和评价是提高课堂教学质量的有效途径。然而,现有基于人工的评价模式存在评价效率低下、易干扰课堂教学、主观误差等缺点,难以达到理想的效果。鉴于人工智能技术的快速发展,提出将以人为中心的智能感知与分析技术引入教师的教学过程中,对教师主体进行实时识别与分析。首先,通过人脸检测算法定位教师实时位置并进行位移分析;其次,利用视线估计算法对教师的关注区域进行检测;最后,采用基于骨架点的动作识别和表情识别对教师的动作和表情进行感知与分析。同时,对指标进行量化统计,以更为高效、客观地了解教师的教学特点,从而帮助教师针对性地改善其授课质量。在相同配置环境下的实验结果表明,该系统的各模块在相应任务中的表现较好,符合教学场景下的使用要求。从在真实的教学视频上的测试结果来看,所设计的系统能够较为准确地感知教师的教学状态,为提升授课质量提供建设性意见。 展开更多
关键词 教学质量评估 视频理解 位移分析 视线估计 动作识别 表情识别
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