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基于多層次時空交互依賴的車輛軌跡異常檢測————作者：韓鋒;卜永豐;梁浩翔;黃舒雯;張朝陽;孫士杰;

摘要：針對智能交通系統中車輛軌跡異常檢測的復雜性和動態性，提出了一種基于多層次時空動態交互圖（MSTIDG）的車輛軌跡異常檢測方法（DSTGRU）。通過構建短期和長期時空交互依賴的動態圖，有效捕捉車輛間的復雜交互關系。在這個過程中，引入多層次時空交互特征融合（MSF-BiGRU）模塊融合多層次時空特征，在不同尺度上融合時空信息，從而緩解共享信息提取時的沖突并增強模型的魯棒性，提升了對異常軌跡的識別能力。...

基于多維頻域特征融合的人物交互檢測————作者：樊躍波;陳明軒;湯顯;高永彬;李文超;

摘要：人物交互檢測任務旨在檢測圖像中所有人和物體之間的交互關系。目前的研究大多采用編碼器-解碼器結構進行端到端的訓練，但這通常依賴于絕對位置編碼，且在復雜的多對象交互場景中表現有限。針對現有方法依賴絕對位置編碼難以有效捕捉人與物體相對空間關系，以及在復雜多對象交互場景中局部與全局信息整合不足的問題，提出一種結合跨維度交互特征提取與頻域特征融合的新型人物交互檢測模型。該模型首先改進了傳統的Transfor...

基于區塊鏈和星際文件系統的醫療數據加密存儲方法————作者：張學旺;劉書冰;付康;王溢;

摘要：針對醫療數據全文加密存儲云端導致的數據利用不方便和效率低等問題，提出基于區塊鏈和星際文件系統(IPFS)的醫療數據加密存儲方法。該方法對醫療數據中的隱私信息進行脫敏，提出一種抗用戶密鑰泄露的密鑰協商協議，以防止醫院冒充用戶在非授權訪問情況下存取該用戶存儲在另一醫院的醫療數據；還提出一種帶有輕節點的醫療區塊鏈IPFS數據存儲模型，以優化醫療數據存儲和訪問效率。將醫療數據的隱私信息和存儲的已脫敏醫療數...

面向學科撤銷與科研人員重分配的多階段耦合決策框架————作者：高飛;陳董;邊帝行;范文強;劉起東;呂培;張朝陽;徐明亮;

摘要：現有學科撤銷與科研人員重分配依賴人工決策，難以有效統籌學科關聯。在此背景下，擁有強大知識分析能力的大語言模型給基于學科撤銷與科研人員重分配的學科優化提供了新的思路，但在以科研信息為代表的高校科研數據上也面臨著專業術語難理解、長尾分布明顯等挑戰。針對上述挑戰，提出一種面向撤銷學科科研人員重分配的多階段耦合決策框架MCRF(Multistage Coupled Redeployment Framewo...

預回答與召回過濾：雙階段RAG問答系統優化方法————作者：黃奕明;鄒喜華;鄧果;鄭狄;

摘要：現有檢索增強生成（RAG）問答系統在特定領域應用時，存在檢索路徑單一、用戶潛在意圖覆蓋不足、召回文段質量低導致系統回答準確性低與不全面的問題。為此，提出一種預回答與召回過濾（Pre-Answering and Retrieval Filtering, PARF）雙階段優化方法。該方法通過結合領域知識圖譜與提示工程技術，引導大語言模型（LLM）生成預回答，構建“原始查詢→預回答→相關文段”的多向檢索...

基于反向射線追蹤法的航向信標輻射性能分析————作者：林歡;康遠鵬;梁飛;楊正波;施瑞;景小榮;

摘要：儀表著陸系統（ILS）是保障飛行安全的關鍵導航設備，它的信號質量直接影響飛機的著陸精度與安全性。然而，機場周邊日益復雜的電磁環境導致多徑效應加劇，嚴重影響了ILS信號的可靠性與精度。因此，以航向信標（LOC）為研究對象，提出一種基于反向射線追蹤算法的信號傳播路徑分析方法。在該方法中，通過建立機場環境電磁傳播模型，結合射線追蹤與路徑有效性判定規則，系統研究了多徑環境下ILS信號的傳播特性；重點分析了...

混合啟發信息指導神經網絡架構搜索算法————作者：熊前龍;秦進;

摘要：針對神經網絡架構搜索（NAS）任務，提出一種混合啟發信息指導NAS(GHHI-NAS)算法。首先，GHHI-NAS算法核心通過設計融合先驗知識與局部搜索反饋的啟發信息構造模塊，生成多維動態啟發指標，并配合混合更新策略指導架構搜索，有效克服傳統NAS因更新方向單一導致的全局探索不足及局部最優陷阱問題。其次，算法使用自適應協方差進化策略（CMA-ES）作為更新框架，輔以混合適應度評價函數，指導算法在初...

車聯網位置隱私保護的全景與未來————作者：何麗麗;管新如;張磊;蔣勝;蔣澄杰;

摘要：隨著無線通信技術和高精度移動定位技術的發展，車聯網已深度融入人們的日常生活中。車聯網在為人們帶來便利的同時，也帶來隱私風險。通常，在車聯網中，車輛行駛信息與其他車輛和基礎設施進行實時交互，在交互過程中，可能會產生敏感信息泄露等隱私問題。針對車聯網隱私泄露問題，首先，對車聯網位置隱私架構和隱私風險進行介紹；其次，介紹了差分隱私的動態分配噪聲機制、多維度差分隱私軌跡保護及數據擾動技術；再次，對基于匿名...

基于動態占用表格的快速隱式神經表面重建————作者：薛蘇玲;何金旭;魏文潔;何熒熒;婁路;

摘要：針對隱式神經表面重建中密集采樣及體積渲染導致的效率與精度失衡問題，提出一種快速高效重建方法。首先，采用動態占用網格結合密度閾值優化篩選有效采樣點，降低冗余計算和內存占用；其次，融合多分辨率哈希編碼和截斷符號距離場（TSDF），通過截斷距離約束和哈希特征插值增強梯度穩定性與抗噪能力；最后，引入光度一致性約束，利用歸一化交叉相關（NCC）優化跨視角幾何一致性，提高表面重建質量。在仿真數據集Nerf-S...

融合位置編碼和重疊掩模的低重疊點云配準網絡————作者：喇孝偉;胡立華;胡建華;姚曉玲;王欣波;

摘要：針對低重疊場景下點云配準方法存在的關鍵點特征描述信息不足、重疊點云區域較少，進而導致誤匹配率高，點云配準精度低的問題，設計一種融合位置編碼和重疊掩模的低重疊點云配準網絡，以降低誤匹配率，提高點云配準的準確性。首先，采用PointNet++逐點特征編碼器提取點云關鍵點，并融合關鍵點的特征信息、坐標信息和位置編碼，生成更具判別力的關鍵點特征。其次，將融合后的特征輸入自注意力和交叉注意力模塊，以增強點云...

聯邦學習在隱私安全領域面臨的威脅綜述————作者：郗恩康;范菁;金亞東;董華;俞浩;孫伊航;

摘要：聯邦學習作為一種新型分布式機器學習，在解決數據孤島和隱私保護問題上具有潛力，然而它面臨潛在的隱私威脅和安全威脅。因此，系統性綜述了聯邦學習隱私與安全領域的前沿研究成果，詳細闡述了聯邦學習的基本概念、工作流程。對聯邦學習的隱私和安全問題在現有最前沿的研究成果上進行了分類，首先分析了聯邦學習中面臨的隱私威脅，歸納相應的隱私保護方法；其次，總結了聯邦學習中的安全威脅問題以及安全攻擊的防御方法；此外，還討...

基于頻譜分解的高頻保持醫學圖像彈性配準模型————作者：姜勇維;陳曉清;付麟杰;

摘要：彈性配準是醫學圖像處理中的關鍵任務之一，其效果直接影響到了后續的分割、分類、預測等任務的準確性。然而由于神經網絡的高頻不敏感特性，現有的方法難以捕捉圖像的高頻信息，影響了配準場的擬合精度。為了解決這些問題，提出了基于頻譜分解的高頻保持醫學圖像配準模型——DFRes(Decomposition in Frequency domain model for Registration)。引入頻譜分解的策略...

面向魯棒點云配準的鄰域關注和拓撲感知的圖卷積方法————作者：徐夢楠;葉海良;曹飛龍;

摘要：現有的大部分點云配準方法往往忽略了鄰域內相鄰節點之間的關系，導致對局部幾何結構特征提取不足。為了緩解這個問題，提出了一種面向魯棒點云配準的鄰域關注和拓撲感知的圖卷積方法，捕捉更深層次的語義特征和更豐富的幾何信息。首先設計了級聯幾何感知模塊，該模塊利用基于自注意力的局部鄰域更新圖卷積模塊，關注局部圖的內在幾何結構，以獲得更精確的局部拓撲信息。然后級聯結構組合不同維度的拓撲信息，以產生更具判別性的局部...

基于邊權重的軟件漏洞檢測方法————作者：于巧;黃子睿;程圣懿;祝義;張淑濤;

摘要：隨著軟件在各個領域的廣泛應用，軟件漏洞呈現出不斷增長趨勢，基于深度學習的軟件漏洞檢測方法得到廣泛應用。然而，現有的圖表示學習方法往往忽略了圖中邊對軟件漏洞檢測的影響，對邊權重的表示過于粗糙。針對該問題，提出了一種基于邊權重的軟件漏洞檢測方法（Edge Weight for Vulnerability Detection, EWVD）。首先，對源代碼中的注釋、自定義變量名和函數名進行清理和抽象表示。...

基于改進圖注意力網絡的車險欺詐檢測方法————作者：林金嬌;張燦舜;陳淑婭;王天鑫;連劍;徐庸輝;

摘要：針對現有車險欺詐檢測方法忽略數據中復雜關聯關系的問題，提出了一種改進圖注意力網絡（GATv2）的車險欺詐檢測方法。該方法通過動態注意力機制與序列化全局建模的協同設計，增強數據中復雜關聯關系的捕捉能力。首先，將車險欺詐中的每一起案件抽象為圖結構的節點；然后，通過K近鄰算法計算節點的時間、年齡、金額等多重屬性間的相似性，構建案件之間的復雜關聯關系；其次，將案件的圖數據輸入GATv2，通過動態分配節點權...

深度演化文檔主題聚類模型————作者：程梓洋;黃瑞章;薛菁菁;

摘要：針對現有深度文檔聚類方法應對動態文檔數據時文檔主題隨時間演化過程中存在的主題混淆問題以及匹配對齊問題，提出了一種深度演化主題聚類模型(DETCM)。DETCM可以捕捉動態文檔隨時間演化的主題信息，結合歷史主題信息與當前時間片文檔特征，發掘事件主題演化脈絡，生成動態文檔主題表示。具體來說，為了解決主題隨時間演變時的主題混淆問題，DETCM首先設計基于混合編碼器的主題融合學習模塊，借助前置時間片的主題...

橋式起重機負載擺角自適應跟蹤與梯度圓檢測方法————作者：花偉祥;徐為民;

摘要：針對橋式起重機負載擺角檢測中非勻速運動模糊、光照變化及背景干擾問題，提出一種基于單目視覺負載擺角實時檢測方法。該方法以球形標記為特征目標，構建通道與空間可靠性自適應特征跟蹤器（CSRT-AFT）與梯度分層自適應圓檢測算法協同框架。CSRT-AFT通過動態軌跡濾波與特征自適應機制實現魯棒跟蹤：設計自適應多模態軌跡濾波，基于曲率變化率與加速度突變指數智能切換濾波策略，抑制劇烈運動軌跡抖動；結合動態定向...

基于層次圖與差異化特征提取的客戶流失預測模型————作者：盧燕群;趙奕奕;

摘要：針對普惠金融領域客戶流失問題的嚴峻性及現有客戶挽留模型在預測精度與可解釋性上的不足，提出一種基于層次圖神經網絡（HGNN）和差異化特征學習（SFL）相結合的客戶流失預測網絡（HGNN-SFLN），以提升模型的預測能力和對特征交互的理解。首先，為應對數據不平衡問題，提出一種創新的混合采樣策略，并在特征層面對不同類別特征進行加權調整，以確保各類數據的有效利用；其次，利用層次圖強化不同特征之間關聯性并構...

復雜光照條件下不安全駕駛行為檢測————作者：劉權捷;顧兆一;王春源;

摘要：為在各種復雜光照條件下實時有效檢測駕駛人員不系安全帶和看手機等不安全行為，設計一種基于深度學習的復雜光照下不安全駕駛行為檢測方法。本研究選擇YOLOv8n模型作為基礎，并提出一系列針對性的改進措施，以提升其檢測性能。首先，通過增加P6尺度，使模型能夠更全面地捕捉各種光照下不安全駕駛行為的多樣性。然后，使用空間可分離自適應卷積模塊（SSAC）替換主干網絡的傳統卷積模塊，在提高特征提取精度的同時實現輕...

基于鄰域增強的無監督圖異常檢測————作者：董莉梅;李雁姿;李家印;許力;

摘要：針對異常的存在導致節點鄰域信息不可靠的問題，提出了一種高效的無監督圖異常檢測方法，該方法借助鄰域增強策略構建了多類型的中心節點的鄰域集合，以捕捉高質量的節點表示，獲取高準確度的自鄰相似度。首先，通過優化一個基于動態鄰域增強的信息提取模塊，自適應選擇最優鄰域策略，克服傳統固定鄰域選擇方法在信息提取過程中特征單一的局限性；其次，為了降低節點特征融合時自身冗余信息的干擾，提出了一種匿名消息傳遞方案，該方...

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