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关键词： 图神经网络   漏洞   检测   算法   模式  

摘要： 为提高漏洞检测的准确性,提升软件运行的安全,基于图神经网络(GNN)提出一种漏洞检测算法,并对其具体应用效果进行分析.在此基础上,运用图神经网络(GNN)对特征进行分类,输出漏洞检测的结果.结果表明,提出的漏洞检测算法能更准确地识别真实的漏洞,减少将正常代码错误地标记为漏洞的情况.

关键词： AIS算法   Lambda架构   医学图书馆智能推荐系统   模型训练   个性化推荐  

摘要： 文中提出了一种基于人工免疫系统(AIS)算法和Lambda架构的医学图书馆智能推荐系统。该系统通过提取用户的浏览历史、阅读习惯等特征,构建用户兴趣模型。然后基于AIS算法的免疫克隆选择机制产生个性化的推荐结果。同时,系统采用Lambda架构实现了实时推荐功能。实验结果显示,与基于协同过滤的推荐系统相比,该系统的推荐精度可达73%,召回率达72%。实时推荐的延迟在毫秒级,满足图书馆用户的实时性需求。该系统为用户提供了及时、个性化的医学图书馆推荐服务,提高了图书馆利用率和读者满意度。

关键词： 目标跟踪   孪生网络   Inception-Resnet-V2网络   稀疏注意力   Distance-IoU损失  

摘要： 利用改进的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络和局部-全局-局部(local-global-local,LGL)模块设计一种结合CNN和Transformer编码结构的孪生网络SiamLGL(siamese local-global-local network)用于目标跟踪.首先,算法特征提取部分采用改进后的IRV2网络,由于网络的层数更深,图片经过IRV2网络提取的特征较浅层网络提取的特征效果更优,特征融合部分采用深度互相关将特征图上的信息进行融合;其次,融合后的特征图利用LGL模块获取目标的全局和局部信息,模块内部采用两个编码器串联,第1个编码器利用深度可分离卷积获取目标的局部信息,第2个编码器利用自注意力获取图片的全局特征,为了降低自注意力结构的时间复杂度,采用稀疏注意力的方式进行计算,在降低时间复杂度的同时保证网络的精度;最后将特征图输入至分类回归网络中,生成对应的目标位置,其中分类网络采用二元交叉熵损失函数,回归网络采用Distance-IoU(DIoU)作为损失函数.算法在GOT-10k、LaSOT、TrackingNet、UAV123、OTB100和VOT2019等6个公开数据集上进行实验评估,结果验证了算法的有效性.

关键词： 深度学习   干扰感知   资源预测模型   在线调度  

摘要： 由于GPU可以加速深度学习作业的处理,许多研究人员通过提高GPU利用率来达到减少作业完成时间的目的。与传统的作业独占GPU资源来减少作业完成时间不同,考虑了多个作业共置的问题(即同一个GPU中同时执行多个作业能有效提高GPU利用率并减少作业完成时间),提出了一种面向深度学习作业的干扰感知在线调度算法(OASIS)。该算法首先在作业共置的情况下,使用改进的机器学习方法构建了作业所需资源的预测模型。其次,为了计算作业间干扰值,设计了一种作业组合模型,通过模型计算的干扰值来主动修改作业调度策略以避免无效调度,达到减少作业完成时间的目的。最后,在真实环境中部署了实验,实验结果表明:提出的OASIS算法与经典的FCFS算法、MBP算法和SJF算法相比,不仅平均作业总体完成时间缩短了5.7%,而且平均能耗降低了4.0%,验证结果充分说明了该算法的有效性和优越性。

关键词： 流程校核   校核算法   改进递推最小二乘法   变电站移动作业终端   数字化开票  

摘要： 常规的变电站移动作业终端数字化开票流程校核,主要采用矩阵线性运算定位预测完成校核,忽略了逻辑数据参数的辨识,导致校核时延较大。因此,提出基于改进递推最小二乘法的变电站移动作业终端数字化开票流程校核算法。提取开票流程逻辑数据,对其进行离散化处理后,进行改进递推最小二乘法运算,对逻辑数据参数进行辨识,将辨识得到的参数进行聚类处理,分析终端动作生成校核算法。实验结果表明,所提算法应用后得到的校核结果,在不同开票流程逻辑数据量下,校核时延均较低,平均仅为786 ms,满足了变电站移动作业终端数字化开票的现实需求。

关键词： 带权路径   层级统计   算法  

摘要： 哈夫曼二叉树是一种最优二叉树,它是带权路径长度最短的二叉树。为了使二叉树的带权路径长度达到最小,在构建哈夫曼树时需要遵循一个原则:权重越大的结点离树根越近。因此,每次需要根据各个结点的权重值筛选出其中值最小的两个结点,然后构建二叉树。构建二叉树有一定的规则,但是要确定是否最优二叉树,则必须通过计算其WPL值才能判断。因此,需要设计一个专门计算WPL的算法,用以检验二叉树带权路径长度的最小值。本文采用层级统计算法通过前序遍历搜索带有权值的叶子结点来获得WPL值,为构建哈夫曼树提供依据。

关键词： 分子力模型   无线传感器网络   WSN定位算法  

摘要： 无线传感器网络中利用节点发送与接收无线信号,确定物体的位置被称为无线传感器网络节点定位,它是无线传感器网络的一个重要研究领域.基于测距的无线传感器网络定位算法,其关键步骤是通过接收信号的强弱来估计信标节点与未知节点的距离.提出了一种基于分子力模型的WSN定位算法,本算法也是基于测距思想,其中,引入排斥力和吸引力的概念,并假设未知节点处于平衡状态,这两种力此时合力为零.算法求解使用迭代算法.论文实验证明,所提算法的时间复杂度和空间复杂度较小,且具备较好的定位精度.

关键词： 煤炭机电设备   设备管理   问题分析   应对措施  

摘要： 本文深入探讨了煤炭机电设备管理中存在的问题及其应对措施。首先阐述了煤炭机电设备管理在煤炭生产中的重要性,随后详细分析了当前管理过程中存在的设备老化与更新滞后、维护保养不到位、管理体制不完善、人员素质参差不齐等问题。针对这些问题,提出了一系列切实可行的应对措施,包括优化设备更新策略、加强维护保养工作、完善管理体制机制、提升人员专业素质等。通过有效的管理措施改进,有助于提高煤炭机电设备的运行效率和可靠性,保障煤炭生产的安全、稳定与高效,为煤炭企业的可持续发展奠定坚实基础。

关键词： 海水循环冷却   卷积神经网络   计算机视觉   污损生物分类  

摘要： 海水循环冷却系统取水头部及管道中污损生物附着会堵塞管道,加速腐蚀,严重影响设备的正常运行。杀生剂的投加方案与污损生物的种类密切相关,由于监测困难,现在通常采用固定杀生剂投加方案。污损生物在管壁建构筑物上的附着主要是以优势种群聚集附着的形式,可以在海水管道头部及管道中加装摄像头,实现污损生物的监测,以便及时调整加药方案。利用卷积神经网络算法,建立污损生物分类模型,实现常见污损生物的自动分类。利用常见污损生物聚集图像作为模型训练数据,以交叉熵损失函数和准确率作为模型评价指标,进行模型训练。该模型分类准确率较高,可用于自动化加药设备中污损生物的自动识别,以此为基础,配合自动化加药设备,可实现杀生药剂投加方案的自动实时调整,提高海水循环冷却系统的精细化管理水平。

关键词： 自动驾驶   高精地图   众包更新   数据模型   奖励机制  

摘要： 本文主要探讨了自动驾驶技术的快速发展及其对高精度地图实时更新的需求。分析基于不同数据的众包地图构建方法在自动驾驶高精地图中的关键作用以及不同地图更新要素的更新方法。其次,细化了高精地图更新的关键技术,综述了众源式高精度地图动态更新可靠性的方法;说明了如今数据采集传感器的多样性选择和相应的方法;总结了国内外数据模型的研究现状;描述了众包模式下奖励机制的重要程度。归纳了高精地图平台对自动驾驶的支持与作用,以及存在数据质量、信息安全、法律法规等问题与方法。This paper explores the rapid development of autonomous driving technology and its demand for real-time updates of high-precision maps. It analyzes the critical role of crowdsourced map-building methods based on different data types in high-precision maps for autonomous driving, as well as the update methods for various map update elements. Furthermore, it details the key technologies for updating high-precision maps, reviews methods for ensuring the reliability of dynamically updated crowdsourced high-precision maps, and explains the diversity of current data collection sensors and their respective methods. The paper also summarizes the research status of domestic and international data models and describes the importance of reward mechanisms in crowdsourcing models. It concludes by summarizing the support and role of high-precision map platforms in autonomous driving and discusses issues and methods related to data quality, information security, and legal regulations.