基于矩阵乘积态的有限纠缠量子傅里叶变换模拟

  

与经典计算不同,在量子计算中量子比特可以处于叠加态,多个量子比特之间还可以形成纠缠态.表示n个量子比特组成的量子态需要存储2n个振幅,这种指数级的存储开销使得大规模的量子模拟难以进行.然而当量子态的纠缠程度有限时,使用矩阵乘积态表示量子态仅需要线性的空间复杂度,可以扩大模拟的规模… …   相似文献

刘晓楠  廉德萌  杜帅岐  刘正煜 《计算机科学》2024,51(9):80-86

基于MPI+CUDA的DSMC/PIC耦合模拟异构并行及性能优化研究

  

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《计算机科学》2024,51(9)

基于训练集聚类选择优化的CPU功耗建模精度提升方法

  

建立高精度、低开销的CPU功耗模型对于计算机系统的功耗管理与功耗优化至关重要.一般认为训练集规模越大,CPU功耗模型精度越高.但有研究发现增大训练集规模不一定会提高功耗建模精度,有时甚至会导致精度下降,因此,如何选择功耗模型训练集以保证CPU功耗模型精度达到要求具有重要意义.文中… …   相似文献

李泽锴  钟佳卿  冯绍骏  陈娟  邓荣宇  徐涛  谭政源  周柯杏  朱鹏志  马兆阳 《计算机科学》2024,51(9):59-70

基于文本和图像门控融合机制的多模态方面级情感分析

  

多模态方面级情感分析是多模态情感分析领域的一项新兴任务,旨在对给定的方面实体在文本和图像中所体现的情感进行识别.尽管多模态方面级情感分析研究近年来取得了突破性的进展,但是现有的模型在多模态特征融合阶段大都仅采用简单的拼接方法,而没有考虑图像中是否存在与文本语义不相关的信息,这在一… …   相似文献

张添植  周刚  刘洪波  刘铄  陈静 《计算机科学》2024,51(9):242-249

基于半监督学习的域适应实体解析算法

  

实体解析旨在查找两个数据实体是否引用同一实体,是许多自然语言处理任务中的一项基本任务.现有的基于深度学习的实体解析解决方案通常需要大量的标注数据,即使利用预训练的语言模型进行训练,仍然需要数千个标签才能达到令人满意的准确性.现实场景中,这些标注数据并不容易获得.针对上述问题,提出… …   相似文献

戴超凡  丁华华 《计算机科学》2024,51(9):214-222

CCSD:面向话题的讽刺识别方法

  

随着社交媒体的发展,越来越多的人在社交平台上发表对热点话题的看法,其中讽刺手法的运用严重影响了社交媒体中情感分析的精度.目前面向话题的讽刺识别研究未同时考虑上下文和常识知识的作用,也忽略了在同一个话题下进行讽刺识别的场景.为此,提出了基 于上下文和常识的 讽刺识别模型(Sarca… …   相似文献

刘其龙  李弼程  黄志勇 《计算机科学》2024,51(9):310-318

基于图神经网络的SSL/TLS加密恶意流量检测算法研究

  

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《计算机科学》2024,51(9)

基于深度学习的Linux系统DKOM攻击检测

  

直接内核对象操纵(DKOM)攻击通过直接访问和修改内核对象来隐藏内核对象,是主流操作系统长期存在的关键安全问题.对DKOM攻击进行基于行为的在线扫描适用的恶意程序类型有限且检测过程本身易受DKOM攻击影响.近年来,针对潜在受DKOM攻击的系统进行基于内存取证的静态分析成为一种有效… …   相似文献

陈亮  孙聪 《计算机科学》2024,51(9):383-392

基于注意力特征解耦的跨年龄身份成员推理

  

生成对抗网络(GANs)模型可以生成高分辨率的\"不存在\"的物体真实图像,近期被广泛应用于各种人工合成数据,尤其是人脸图像生成领域.然而,由于基于该模型的人脸生成器通常需要根据不同身份高度敏感的面部图像进行训练,其中存在潜在数据泄露使得攻击者能够对身份成员关系进行推断的问题.为… …   相似文献

刘宇璐  武淑红  于丹  马垚  陈永乐 《计算机科学》2024,51(9):401-407

基于站点地图的Web访问控制漏洞检测方法

  

攻击者通常利用Web应用程序的访问控制漏洞实现对系统的非授权访问、信息窃取等恶意行为.针对Web应用程序的访问控制漏洞的检测问题,现有方法由于页面覆盖率低、检测过程开销大等问题,因此漏报率过高且效率低下.为此,基于动态分析,提出了一种基于站点地图的Web访问控制漏洞检测方法.该方… …   相似文献

任家东  李尚洋  任蓉  张炳  王倩 《计算机科学》2024,51(9):416-424

车联网安全研究综述: 威胁、对策与未来展望

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“新四化”使得车内电子系统的复杂性骤增,因电子系统的功能安全问题和网络安全问题导致的汽车召回事件频发,这给整车厂商造成巨大的经济损失和用户体验下降. 在线升级技术借助于无线网络实现自动驾驶功能更新、车载软件更新和车载安全系统升级等场景下的系统固件和软件的远程升级,可避免汽车召回造成的影响,但是如何保障在线升级的安全和高效实现是汽车行业亟待解决的关键问题. Uptane开源框架是汽车软件在线升级的行业参考规范,但该框架仍存在安全性和系统资源开销过大等不足. 分别从加密算法选择和引入基于联盟链的验证机制2个方面对Uptane框架进行优化,以降低实现开销和提升安全性. 通过原型实现和测试验证了所提出Uptane优化框架的安全性,并通过与原Uptane框架的对比分析可知,所提出优化框架的内存开销和时延开销分别降低了6.9%和28.6%.

… …   相似文献

谢勇  胡秋燕  李仁发  谢国琪  肖甫 《计算机研究与发展》2024,60(9):2145-2155

面向Select和Sort的数据库算子缓存的设计与实现

  

缓存是数据库中提高查询性能的一种常用技术.目前,现有数据库缓存主要有两个方向:查询结果缓存和存储层块缓存.查询结果缓存是利用数据库查询执行的最终结果或中间结果(如子查询),而存储层块缓存则缓存查询涉及的底层数据块.本文从另外一个角度\"缓存中含有的计算量\"来重新审视缓存在查询优… …   相似文献

蔡万里  王新硕  胡卉芪  蔡鹏  周烜  屠要峰 《计算机学报》2024,47(9):2084-2103

基于不确定性权重的保守Q学习离线强化学习算法

  

离线强化学习(Offline RL)中,智能体不与环境交互而是从一个固定的数据集中获得数据进行学习,这是强化学习领域研究的一个热点.目前多数离线强化学习算法对策略训练过程进行保守正则化处理,训练策略倾向于选择存在于数据集中的动作,从而解决离线强化学习中对数据集分布外(OOD)的状… …   相似文献

王天久  刘全  乌兰 《计算机科学》2024,51(9):265-272

基于离散变邻域蜉蝣优化的装配作业车间调度算法

  

由于受到疫情影响,企业迫切地需要通过升级改造自动化柔性生产线来实现降本增效.在这一背景下,装配作业车间调度问题(Assembly Job Shop Scheduling Problem,AJSSP)再一次成为学术界和企业界的研究热点.AJSSP比普通作业车间调度问题多了 一道装配… …   相似文献

陈雅莉  潘友林  刘耿耿 《计算机科学》2024,51(9):283-289

多无人机编队避障和编队重构方法

  

针对多无人机(UAV)编队飞行过程中的避障和故障问题,提出一种编队动态变换与重构方法.编队内UAV将障碍物和其余UAV作为动态威胁,根据当前飞行环境自适应地改变航迹评价函数的得分权重,提高编队在动态环境下的避障能力;当编队中某一UAV故障时,对剩余UAV进行编队队形重构,改变动态… …   相似文献

穆凌霞  周政君  王斑  张友民  薛向宏  宁凯凯 《计算机应用》2024,44(9):2938-2946

多无人机编队避障和编队重构方法

  

针对多无人机(UAV)编队飞行过程中的避障和故障问题,提出一种编队动态变换与重构方法.编队内UAV将障碍物和其余UAV作为动态威胁,根据当前飞行环境自适应地改变航迹评价函数的得分权重,提高编队在动态环境下的避障能力;当编队中某一UAV故障时,对剩余UAV进行编队队形重构,改变动态… …   相似文献

穆凌霞  周政君  王斑  张友民  薛向宏  宁凯凯 《计算机应用》2024,44(9):2938-2946

基于ST-UNet和目标特征的混凝土裂缝检测

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混凝土裂缝对结构承载能力、耐久性和防水性有负面影响, 因此早期裂缝检测具有重要意义. 大数据和深度学习的快速发展, 为裂缝智能检测提供了有效的方法. 针对裂缝检测过程中图像正负样本不平衡, 裂缝区域色彩深沉和低亮度的特点, 提出一种基于ST-UNet (Swin Transformer U-Net)和目标特征的裂缝检测方法. 该算法在网络中引入CBAM注意力机制, 使网络更加关注图像中对裂缝检测起决定作用的像素区域, 增强裂缝图像的特征表达能力; 使用Focal+Dice混合损失函数代替单一交叉熵损失函数, 处理样本图像正负样本分布不均的问题; 设计APSD正则化项优化损失函数, 针对裂缝区域色彩深沉、低亮度的问题, 降低检测的漏检率与误检率. 裂缝检测结果表明: IoU指标提升22%, Dice指数提升17%, 该算法是有效可行的.… …   相似文献

范昊坤  刘向阳 《计算机系统应用》2024,33(9):77-84

基于多头自注意力的自动睡眠分期模型

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睡眠分期在睡眠监测和睡眠质量评估中意义重大, 高精度的睡眠分期能够辅助医师在临床诊断上正确评估睡眠情况. 尽管现有的自动睡眠分期研究已经取得了相对可靠的准确率, 但是仍存在着需要解决的问题: (1)如何更加全面地提取患者的睡眠特征. (2)如何从捕捉到的睡眠特征中获得有效的睡眠状态转换规则. (3)如何有效利用多模态数据提升分类准确率. 为了解决上述问题, 本文提出了基于多头自注意力的自动睡眠分期网络. 为了提取EEG和EOG各自在睡眠阶段中的模态特点, 该网络采用双流并行卷积神经网络结构来分别处理EEG和EOG原数据. 此外, 模型使用由多头自注意力模块和残差网络构成的上下文学习模块来捕捉序列的多方面特征, 学习序列之间的关联性和重要性. 最后模型利用单向LSTM来学习睡眠阶段的过渡规则. 睡眠分期实验结果表明, 本文提出的模型在Sleep-EDF数据集上的总体准确率达到85.7%, MF1分数为80.6%, 且其准确率和鲁棒性优于现有的自动睡眠分期方法, 对自动睡眠分期研究有一定价值.… …   相似文献

魏婉欣  朱嘉鹏  郑景仁  潘家辉 《计算机系统应用》2024,33(9):132-139

应用FFB-EWT的OFDM辐射源个体识别

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针对在传统辐射源个体识别方法中OFDM辐射源细微指纹特征信息会受到数据信号成分和信道噪声的影响会导致分类识别率低的问题, 根据短导码的子载波频谱特点设计了一种基于固定频率边界的经验小波变换(frequency fixed boundary-empirical wavelet tr… …   相似文献

刘高辉  李瑞琛 《计算机系统应用》2024,33(9):226-234

基于深度强化学习的分层自适应PID控制算法

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比例积分微分(PID)控制在工业控制和机器人控制领域应用非常广泛. 然而, 其在实际应用中存在参数整定复杂、系统无法精准建模以及对被控对象变化敏感的问题. 为了解决这些问题, 本文提出了一种基于深度强化学习算法的分层自适应PID控制算法, 即TD3-PID, 用于移动机器人的自动… …   相似文献

余文浩  齐立哲  梁瀚文  孙云权 《计算机系统应用》2024,33(9):245-252