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Trust-Based Context-Aware Mobile Social Network Service Recommendation 认领 引用 被引量：4
1
作者 XU Jun ZHONG Yuansheng +1 位作者 ZHU Wenqiang SUN Feifei 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2017年第2期149-156,共8页
The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network （MSN）. Meanwhile, M... The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network （MSN）. Meanwhile, MSN is susceptible to various types of anonymous information or hacker actions. Trust can reduce the risk of interaction with unknown entities and prevent malicious attacks. In our paper, we present a trust-based service recommendation algorithm in MSN that considers users＇ similarity and friends＇ familiarity when computing trustworthy neighbors of target users. Firstly, we use the context information and the number of co-rated items to define users＇ similarity. Then, motivated by the theory of six degrees of space, the friend familiarity is derived by graph-based method. Thus the proposed methods are further enhanced by considering users＇ context in the recommendation phase. Finally, a set of simulations are conducted to evaluate the accuracy of the algorithm. The results show that the friend familiarity and user similarity can effectively improve the recommendation performance, and the friend familiarity contributes more than the user similarity. 展开更多
关键词 trust context-aware mobile social network recommendation
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Context-Aware Adaptive Routing for Opportunistic Network 认领 引用 被引量：1
2
作者 WANG Xiaomao HUANG Chuanhe +3 位作者 ZHOU Hao SHI Jiaoli HE Kai DAN Feng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2015年第4期299-306,共8页
Opportunistic networking-forwarding messages in a disconnected mobile ad hoc network via any encountered nodes offers a new mechanism for exploiting the mobile devices that many users already carry. However, forwardin... Opportunistic networking-forwarding messages in a disconnected mobile ad hoc network via any encountered nodes offers a new mechanism for exploiting the mobile devices that many users already carry. However, forwarding messages in such a network is trapped by many particular challenges, and some protocols have contributed to solve them partly. In this paper, we propose a Context-Aware Adaptive opportunistic Routing algorithm（CAAR）. The algorithm firstly predicts the approximate location and orientation of the destination node by using its movement key positions and historical communication records, and then calculates the best neighbor for the next hop by using location and velocity of neighbors. In the unpredictable cases, forwarding messages will be delivered to the more capable forwarding nodes or wait for another transmission while the capable node does not exist in the neighborhood. The proposed algorithm takes the movement pattern into consideration and can adapt different network topologies and movements. The experiment results show that the proposed routing algorithm outperforms the epidemic forwarding（EF） and the prophet forwarding（PF） in packet delivery ratio while ensuring low bandwidth overhead. 展开更多
关键词 routing algorithm context-aware opportunistic network movement key position
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An Investigation of College English Autonomous Learning in Network Multimodal Context 认领 引用
3
作者 Chen Guan Jianhui Zhang 《Intelligent Information Management》 2023年第3期169-179,共11页
In the current society, based on the growing development of network information technology, the teaching in many colleges and universities has also introduced it to adapt to the situation. This trend can provide more ... In the current society, based on the growing development of network information technology, the teaching in many colleges and universities has also introduced it to adapt to the situation. This trend can provide more useful conditions for students to learn, which requires students to master enough self-learning abilities to adapt to this model. The study in the paper shows that students are usually interested in autonomous learning in a multimodal environment, but the degree of strategy choice is relatively low, and the learning process is blind and passive with the lack of self-confidence. Facing the future, schools should actively integrate into network thinking, and teachers should change their roles and train and guide students’ learning strategies and learning motivations, so as to achieve better teaching results. 展开更多
关键词 College English Autonomous Learning Ability Training Network Multimodal Context
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Context Aware Wireless Sensor Network Suitable for Precision Agriculture 认领 引用 被引量：2
4
作者 Nour Brinis Leila Azouz Saidane 《Wireless Sensor Network》 2016年第1期1-12,共12页
Using the Wireless Sensor Networks WSNs in a wide variety of applications is currently considered one of the most challenging solutions. For instance, this technology has evolved the agriculture field, with the precis... Using the Wireless Sensor Networks WSNs in a wide variety of applications is currently considered one of the most challenging solutions. For instance, this technology has evolved the agriculture field, with the precision agriculture challenge. In fact, the cost of sensors and communication infrastructure continuously trend down as long as the technological advances. So, more growers dare to implement WSN for their crops. This technology has drawn substantial interests by improving agriculture productivity. The idea consists of deploying a number of sensors in a given agricultural parcel in order to monitor the land and crop conditions. These readings help the farmer to make the right inputs at the right moment. In this paper, we propose a complete solution for gathering different type of data from variable fields of a large agricultural parcel. In fact, with the in-field variability, adopting a unique data gathering solution for all kinds of fields reveals an inconvenient approach. Besides, as a fault-tolerant application, precision agriculture does not require a high precision value of sensed data. So, our approach deals with a context aware data gathering strategy. In other words, depending on a defined context for the monitored field, the data collector will decide the data gathering strategy to follow. We prove that this approach improves considerably the lifetime of the application. 展开更多
关键词 Wireless Sensor Network Precision Agriculture Data Collector Context Aware
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增强上下文特征交互的实时无人机影像分割算法 认领 引用 被引量：2
5
作者 李云红 张富星 +3 位作者 苏雪平 李丽敏 王梅 梁成名 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期668-677,共10页
针对无人机影像语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致分割结果中目标漏检与不完整问题,提出了一种增强上下文特征交互的实时无人机影像分割算法。算法采用双分支结构,利用不同方向的全局平均池化对通道和空间信息进行编码,保... 针对无人机影像语义分割任务中轻量级算法缺乏全局信息交互导致分割结果中目标漏检与不完整问题,提出了一种增强上下文特征交互的实时无人机影像分割算法。算法采用双分支结构,利用不同方向的全局平均池化对通道和空间信息进行编码,保留了精准的位置信息,并增强了对图像中局部细节信息的关注;利用位置感知循环卷积和空间加权构建全局感知提取模块,实现了全局上下文信息捕获;对不同尺度特征采用加权操作进行融合,降低了融合过程中的信息损失与算法的计算量。在UAVid和AeroScapes数据集上对所提算法进行验证,结果显示:平均交并比(mIoU)分别达到66.5%和63.0%,相比BiSeNet V2提升了2.6%和2.2%,分割速度分别达到79.9帧/s和71.4帧/s,相比BiSeNet V2提升了8.3帧/s和6.9帧/s,在保证实时分割速度的同时取得了较好的分割精度。 展开更多
关键词 语义分割 无人机影像 卷积神经网络 上下文信息 特征融合
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On the Cognitive Mechanism and Process of Parody in the Context of Network Media 认领 引用
6
作者 CHANG Yan 《US-China Foreign Language》 2016年第7期474-479,共6页
Language is an indispensable element in the constitution of human cognition. Rhetorical language, parody, as a kind of linguistic phenomena and a communicative action, also demonstrates a cognitive process. With the d... Language is an indispensable element in the constitution of human cognition. Rhetorical language, parody, as a kind of linguistic phenomena and a communicative action, also demonstrates a cognitive process. With the detailed case study, this paper aims to probe into the cognitive process of a parody in the context of network media, including the the Construction Process and the Acceptance Process, in hope of exploring the acadamic research and education of parody. 展开更多
关键词 cognitive process parody the context of network media
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An Analysis of the Cognitive Constraints of Parody in the Context of Network Media 认领 引用
7
作者 CHANG Yan 《Sino-US English Teaching》 2016年第7期567-572,共6页
The language used in the context of network media features variation, flexibility, and comprehensiveness, in which parody is one of the most employed devices. Modern cognitive science prefers to take parody as a cogni... The language used in the context of network media features variation, flexibility, and comprehensiveness, in which parody is one of the most employed devices. Modern cognitive science prefers to take parody as a cognitive act rather than a sheer linguistic modification act, which has provided a new prospective for further research about parody in the context of network media. This paper aims to probe into the cognitive constraints in the mechanism of parody in the context of network media, in hope to make a detailed explanation of the cognitive process of it and to strengthen the comprehension and appreciation of it. 展开更多
关键词 parody in the context of network media cognitive constraints cognitive realm
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CAND-IDS: A Novel Context Aware Intrusion Detection System in Cooperative Wireless Sensor Networks by Nodal Node Deployment 认领 引用
8
作者 Rathinam Gopal Velusamy Parthasarathy 《Circuits and Systems》 2016年第11期3504-3521,共18页
Cooperative wireless sensor networks have drastically grown due to node co-opera- tive in unaltered environment. Various real time applications are developed and deployed under cooperative network, which controls and ... Cooperative wireless sensor networks have drastically grown due to node co-opera- tive in unaltered environment. Various real time applications are developed and deployed under cooperative network, which controls and coordinates the flow to and from the nodes to the base station. Though nodes are interlinked to give expected state behavior, it is vital to monitor the malicious activities in the network. There is a high end probability to compromise the node behavior that leads to catastrophes. To overcome this issue a Novel Context Aware-IDS approach named Context Aware Nodal Deployment-IDS (CAND-IDS) is framed. During data transmission based on node properties and behavior CAND-IDS detects and eliminates the malicious nodes in the explored path. Also during network deployment and enhancement, node has to follow Context Aware Cooperative Routing Protocol (CCRP), to ensure the reliability of the network. CAND-IDS are programmed and simulated using Network Simulator software and the performance is verified and evaluated. The simulation result shows significant improvements in the throughput, energy consumption and delay made when compared with the existing system. 展开更多
关键词 Cooperative Network Intrusion Detection System Context Aware Routing Protocol Network Simulator
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基于局部上下文引导特征深度融合的轻量级医学图像分割方法 认领 引用
9
作者 任向阳 赵梦媛 +2 位作者 胡微 刘刚琼 毕莹 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2026年第1期65-71,共7页
现有的基于深度学习的医学图像分割方法,大多是利用大量的训练数据拟合检测网络,以获得优异的检测性能。这些方法往往需要较大的模型参数,导致检测实时性较差。为此,提出了基于局部上下文引导特征深度融合轻量级医学分割网络(local cont... 现有的基于深度学习的医学图像分割方法,大多是利用大量的训练数据拟合检测网络,以获得优异的检测性能。这些方法往往需要较大的模型参数,导致检测实时性较差。为此,提出了基于局部上下文引导特征深度融合轻量级医学分割网络(local context guided feature deep fusion lightweight medical segmentation network,LCGML-net)。LCGML-net通过精确的特征选择与特征融合来减少模型拟合所需的参数数量,从而在保证检测精度的同时实现更小的模型参数。在特征提取阶段和映射阶段,分别通过提取和融合目标的多层次多尺度局部上下文特征来丰富特征表达和精准分割。在STARE、CHASEDB1和KITS19等多个基准数据集上开展的实验证明,与其他方法相比,所提出的LCGML-net具有最佳的检测性能和最小的模型参数。 展开更多
关键词 医学图像分割 神经网络 局部上下文特征 特征深度融合
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考虑情境异质图神经网络的跨境电商推荐模型研究 认领 引用
10
作者 张艳菊 余冰冰 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第10期340-350,共11页
跨境电商商品推荐不同于传统电商推荐,其“用户-商品”交互矩阵高度稀疏并且新用户/商品的占比很大,导致传统的协同过滤推荐模型很难满足平台和用户的要求。为了解决这些问题,并结合跨境电商的行业特点,提出了一种基于情境异质图神经网... 跨境电商商品推荐不同于传统电商推荐,其“用户-商品”交互矩阵高度稀疏并且新用户/商品的占比很大,导致传统的协同过滤推荐模型很难满足平台和用户的要求。为了解决这些问题,并结合跨境电商的行业特点,提出了一种基于情境异质图神经网络的推荐模型(recommendation model based on contextual heterogeneous graph neural network,CHGNRM)。该模型具有两个显著的优势:(1)将通过变异系数法得到的情境权重纳入信息传播和聚合的过程中,提高个性化推荐的准确性;(2)构造“用户-商品-品类-店铺”四部图作为模型的输入,在异质图上通过图卷积神经网络(LightGCN)充分挖掘高阶邻居信息,提升推荐质量。CHGNRM在2019年安泰杯跨境电商智能算法大赛的初赛和复赛两个数据子集上进行应用,较12种基准推荐算法在HR@10、NDCG@10及MRR@10上分别平均提升了3.4%、4.2%和2.6%,这说明了所提模型是有效的。 展开更多
关键词 跨境电商 异质图神经网络 情境 推荐系统
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基于改进OCRNet的复杂背景裂缝分割方法 认领 引用
11
作者 王剑 袁辉 《计算机与数字工程》 2026年第5期1464-1469,共6页
裂缝是建筑结构损伤的重要表观特征,对裂缝高效、准确检测是提高建筑安全性的重要手段。由于裂缝在图像中细长的线状形态,以及建筑结构表面划痕、油漆、阴影、破损、水渍等干扰,使裂缝特征的有效表示非常困难。论文针对上述问题提出了... 裂缝是建筑结构损伤的重要表观特征,对裂缝高效、准确检测是提高建筑安全性的重要手段。由于裂缝在图像中细长的线状形态,以及建筑结构表面划痕、油漆、阴影、破损、水渍等干扰,使裂缝特征的有效表示非常困难。论文针对上述问题提出了一种改进OCRNet的裂缝图像语义分割方法,首先为了克服分割任务样本少的问题,采用了数据增强方法,保证了模型训练的样本需要;其次,为了更好地描述裂缝细长形态,采用空洞卷积使感受野覆盖更大区域,在不增加模型复杂度的前提下提高了对裂缝形态与背景干扰的表示能力;最后,调整OCR结构的输入,在模型中引入SE注意力机制,通过像素位置与上下文像素,获得增强的像素表示,在通道方面实现了对复杂背景中裂缝特征的细致描述。通过系列实验证实,论文方法从裂缝特征的有效表示入手,显著提高了对复杂背景裂缝分割的效果,能够满足工程应用要求。 展开更多
关键词 复杂背景 裂缝分割 主干网络 目标上下文 注意力机制
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CAF-Net:基于上下文感知特征细化的水下目标检测网络 认领 引用
12
作者 赵高丽 张克飞 +2 位作者 宋军平 李瑶 张家宁 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2026年第3期54-64,共11页
目的解决水下图像检测时出现的颜色失真、光照不足及低能见度等难题.方法构建一种端到端的上下文感知融合网络(CAF-Net):依据ResNet架构推出CAF模块,CAF模块凭借ResNet的深度结构及残差连接,高效地提取多维特征,并且借助上下文感知机制... 目的解决水下图像检测时出现的颜色失真、光照不足及低能见度等难题.方法构建一种端到端的上下文感知融合网络(CAF-Net):依据ResNet架构推出CAF模块,CAF模块凭借ResNet的深度结构及残差连接,高效地提取多维特征,并且借助上下文感知机制,全面捕捉目标的上下文信息;优化后的特征被传送到任务对齐检测头,检测头运用任务对齐学习策略,对分类与定位任务的协同加以优化,提高检测精度.结果CAF-Net在DUO数据集上的表现比现有的主流模型更好,在小目标和隐蔽目标检测方面,呈现出更高的精度与稳定性,充分证明该方法的有效性和优势.结论CAF-Net模型较大提高了水下图像检测的精度和稳定性,其轻量化设计更有利于实际应用.这一成果对推动水下目标检测智能化及资源勘探和环境监测等工作有着深远意义,也为相关研究提供了新的思路. 展开更多
关键词 水下目标检测 上下文感知融合网络 特征融合 任务对齐机制
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融合因果知识的变电站仪表外观缺陷检测算法 认领 引用
13
作者 赵振兵 马腾 +3 位作者 景群 李嘉兵 李浩鹏 赵文清 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2026年第4期988-1003,共16页
针对变电站仪表外观缺陷检测中存在外观缺陷多尺度特征提取困难及缺陷类别不平衡等问题,提出一种融合因果知识的变电站仪表外观缺陷检测算法。在骨干网络引入全局-局部特征提取模块,增强模型对全局和局部缺陷特征的提取能力;在颈部加入... 针对变电站仪表外观缺陷检测中存在外观缺陷多尺度特征提取困难及缺陷类别不平衡等问题,提出一种融合因果知识的变电站仪表外观缺陷检测算法。在骨干网络引入全局-局部特征提取模块,增强模型对全局和局部缺陷特征的提取能力;在颈部加入跨层上下文特征金字塔网络,增强模型的特征融合能力;通过深入挖掘变电站仪表外观缺陷的因果机理,提出因果知识关联模块,使用融合因果知识权重的损失函数,辅助模型进行训练,提高模型在复杂的变电站场景下对于表计缺陷检测的准确性。实验结果表明,相较于基线模型,改进算法将平均精确率提升了4.1%,有效地提升了变电站仪表外观缺陷检测的效果。 展开更多
关键词 目标检测 变电站仪表 外观缺陷检测 注意力机制 全局-局部特征提取 跨层上下文特征金字塔网络 因果知识关联 损失函数
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基于模糊置信度因果力和多流集成神经网络的脑电信号分类方法 认领 引用
14
作者 范敏 陈秋羽 李金海 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2026年第4期330-347,共18页
癫痫脑电信号的自动识别对于辅助临床诊断具有重要意义,然而癫痫脑电自动检测中普遍存在高维冗余、预测非平稳及跨域泛化困难等问题.因此,文中提出基于模糊置信度因果力和多流集成神经网络的预测方法.首先,为了解决高维冗余问题,提出基... 癫痫脑电信号的自动识别对于辅助临床诊断具有重要意义,然而癫痫脑电自动检测中普遍存在高维冗余、预测非平稳及跨域泛化困难等问题.因此,文中提出基于模糊置信度因果力和多流集成神经网络的预测方法.首先,为了解决高维冗余问题,提出基于Rényi熵的模糊置信度因果力特征筛选算法,引入模糊Rényi熵和置信度因果力理论,量化特征与标签类别间的双向因果效应,并利用数据结构约束,挑选具有强因果解释性的关键特征.然后,构建因果力属性网络形式背景和因果力属性网络空间,挖掘属性之间蕴含的拓扑特征,实现无结构数据的网络化建模.最后,设计多流集成神经网络,分别集成深度全连接流网络、宽流网络和窄深流网络,同时捕获数据中的局部细节与全局依赖,并通过拼接层融合多尺度特征表示.在Bonn数据集与CHB-MIT临床长程数据集上的实验表明,文中方法在多任务设置下均取得稳定且优异的检测性能,在区分癫痫发作信号方面具有显著的鲁棒性,由此验证置信度因果力特征选择与多流集成学习结合的有效性. 展开更多
关键词 形式背景 因果力 特征筛选 癫痫检测 集成神经网络
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基于用户中心的专家社区构建及推荐应用 认领 引用
15
作者 杨仕杰 刘忠慧 闵帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2026年第5期1490-1498,共9页
针对网络形式背景下基于社区推荐的方法会造成冗余推荐、时间复杂度过高的问题,提出一种以用户为中心的专家社区构建算法(ECCA)和基于专家社区的推荐算法(ECBRA)。首先,确定专家节点的筛选办法,设计由网络结构和正向评分共同构成的节点... 针对网络形式背景下基于社区推荐的方法会造成冗余推荐、时间复杂度过高的问题,提出一种以用户为中心的专家社区构建算法(ECCA)和基于专家社区的推荐算法(ECBRA)。首先,确定专家节点的筛选办法,设计由网络结构和正向评分共同构成的节点综合影响力,将综合影响力较大的节点选为专家节点;其次,构建每个用户的专家社区,由用户节点与它邻接的所有专家节点共同组建专家社区,保障所有用户均有自己独立的专家社区;最后,基于专家社区进行推荐,结合用户偏好设计动态和静态推荐置信度阈值,两阈值相加可得到推荐置信度阈值,再通过推荐置信度计算实现针对每个用户的个性化推荐。与基于弱概念相似度的组推荐算法(GRAWS)的比较结果表明,ECBRA综合用时仅为GRAWS的0.1%,无推荐冗余;在9个真实数据集与经典的协同过滤算法k最近邻(kNN)、基于项目的协同过滤(IBCF),以及基于概念集合的推荐(CSBR)算法、基于概念集的个性化推荐算法(CSPR)、结合形式概念分析与kNN的推荐(GreConD-kNN)算法的对比结果也表明,ECBRA效果较好,特别是在Netflix2数据集上,比CSPR算法的召回率高63.3%、F1值高13.9%,比kNN算法的F1值高62.7%。整体而言,ECBRA推荐冗余少,且时间复杂度低。 展开更多
关键词 网络形式背景 专家社区 静态置信度阈值 动态置信度阈值 推荐系统
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大语言模型在图属性预测任务中的应用研究 认领 引用
16
作者 钱辰 唐华镱 +7 位作者 杨智睿 胡啸林 盛兴 翁孙贤 陈扩松 王忠平 任芮锋 刘勇 《科技通报》 2026年第5期8-17,23,共10页
图属性预测任务因其在多个科学学科中具有变革性的潜力而受到广泛关注,其中分子属性预测是该任务的一个重要实例。传统上,一个分子可以表示为图结构形式或SMILES(simplified molecular-input line-entry system)文本形式的数据,本质上... 图属性预测任务因其在多个科学学科中具有变革性的潜力而受到广泛关注,其中分子属性预测是该任务的一个重要实例。传统上,一个分子可以表示为图结构形式或SMILES(simplified molecular-input line-entry system)文本形式的数据,本质上均可视为带有结构与语义信息的图表示。近年来,大语言模型(large language models,LLMs)的快速发展使自然语言处理(natural language processing,NLP)领域发生了革命性的变化。尽管利用LLMs来辅助理解由SMILES所表示的结构化图数据是较为自然的思路,但LLMs将如何影响分子属性预测任务的探索仍处于早期阶段。在这项工作中,本文通过2个视角来推进这一目标:少样本(Few-shot)分子分类,以及使用LLMs为分子生成的全新富文本解释作为分子的表示。具体来说,本文首先基于LLMs的情境学习能力(in-context learning,ICL)来提示LLMs进行Few-shot分子分类,并评估其性能。之后,利用LLMs丰富的世界知识,为原始SMILES文本生成语义丰富的解释,利用该解释作为分子的表示,在多个分子属性预测下游任务上微调小规模语言模型来完成最终的预测。实验结果表明:Few-shot分子分类可以利用较少的示例获得不错的分类性能,且将文本解释作为分子的新表示的方法在多个评测数据集上超越了基准方法。此外,本文为LLMs生成的富文本表示何时能够赋能分子属性预测任务提供了理论上的见解。研究证实了LLMs在分子属性预测任务上具备巨大潜力。 展开更多
关键词 分子属性预测 图神经网络 大语言模型 情境学习 预训练
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Application-Transparent Live Migration for Virtual Machine on Network Security Enhanced Hypervisor 认领 引用 被引量：4
17
作者 陈贤钦 高小鹏 +2 位作者 万寒 王素梅 龙翔 《China Communications》 SCIE CSCD 2011年第3期32-42,共11页
As the number of Virtual Machines(VMs) consolidated on single physical server increases with the rapid advance of server hardware,virtual network turns complex and frangible.Modern Network Security Engines(NSE) are in... As the number of Virtual Machines(VMs) consolidated on single physical server increases with the rapid advance of server hardware,virtual network turns complex and frangible.Modern Network Security Engines(NSE) are introduced to eradicate the intrusions occurring in the virtual network.In this paper,we point out the inadequacy of the present live migration implementation,which hinders itself from providing transparent VM relocation between hypervisors equipped with Network Security Engines(NSE-H).This occurs because the current implementation ignores VM-related Security Context(SC) required by NSEs embedded in NSE-H.We present the CoM,a comprehensive live migration framework,for NSE-H-based virtualization computing environment.We built a prototype system on Xen hypervisors to evaluate our framework,and conduct experiments under various realistic application environments.The results demonstrate that our solution successfully fixes the inadequacy of the present live migration implementation,and the performance overhead is negligible. 展开更多
关键词 live migration network security security context virtualization
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基于多智能体双深度Q网络的交通信号优化 认领 引用
18
作者 杨浩伟 李青霞 方振宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第6期1787-1796,共10页
为应对城市交通环境复杂及信号控制策略适应性差的问题,提出一种融合上下文感知状态空间、动态自适应奖励机制与启发式奖励塑形的多智能体深度强化学习信号控制方法。基于SUMO平台,将交叉口建模为独立智能体,利用改进的双深度Q网络DDQN(... 为应对城市交通环境复杂及信号控制策略适应性差的问题,提出一种融合上下文感知状态空间、动态自适应奖励机制与启发式奖励塑形的多智能体深度强化学习信号控制方法。基于SUMO平台,将交叉口建模为独立智能体,利用改进的双深度Q网络DDQN(double deep Q-network)进行策略优化。设计考虑区域流量、方向流量不平衡与相位周期信息的上下文增强状态空间,并引入基于拥堵指数的动态奖励机制及启发式奖励塑形提升策略效率与适应性。仿真结果表明,与固定时序控制、最大压力控制、自组织信号控制、Soft Actor-Critic、StageLight以及标准DDQN这6种基准算法相比,所提出的方法在复杂交通环境中表现出更高的信号控制效率和更强的拥堵缓解能力,显著提高了整体交通运行效率,验证了其在复杂场景下的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 交通信号优化 多智能体强化学习 双深度Q网络 上下文感知状况空间 动态自适应奖励 启发式奖励塑形 SUMO仿真
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Trusted Routing Based on Identity-Based Threshold Signature for Opportunistic Networks 认领 引用 被引量：1
19
作者 陈曦 田有亮 +1 位作者 李兴华 马建峰 《China Communications》 SCIE CSCD 2011年第4期132-140,共9页
In opportunistic Networks,compromised nodes can attack social context-based routing protocols by publishing false social attributes information.To solve this problem,we propose a security scheme based on the identity-... In opportunistic Networks,compromised nodes can attack social context-based routing protocols by publishing false social attributes information.To solve this problem,we propose a security scheme based on the identity-based threshold signature which allows mobile nodes to jointly generate and distribute the secrets for social attributes in a totally self-organized way without the need of any centralized authority.New joining nodes can reconstruct their own social attribute signatures by getting enough partial signature services from encounter opportunities with the initial nodes.Mobile nodes need to testify whether the neighbors can provide valid attribute signatures for their routing advertisements in order to resist potential routing attacks.Simulation results show that:by implementing our security scheme,the network delivery probability of the social context-based routing protocol can be effectively improved when there are large numbers of compromised nodes in opportunistic networks. 展开更多
关键词 opportunistic networks social context-based routing identity-based signature threshold cryptography
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融合多尺度特征的交通标志目标检测算法 认领 引用
20
作者 贾亮 徐城 +1 位作者 陈茂辉 王琪 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第5期1251-1259,共9页
为解决交通标志检测中的背景复杂、目标尺寸不一的问题,提出了一种改进的YOLOv10模型——RCAFYOLOv10。该模型设计了特征上下文感知融合金字塔网络(RCAFPN),通过金字塔结构提升上下文信息提取能力。引入感受野注意力卷积(RFAConv)增强... 为解决交通标志检测中的背景复杂、目标尺寸不一的问题,提出了一种改进的YOLOv10模型——RCAFYOLOv10。该模型设计了特征上下文感知融合金字塔网络(RCAFPN),通过金字塔结构提升上下文信息提取能力。引入感受野注意力卷积(RFAConv)增强特征融合能力,同时提出空间注意力机制(PSA_EMA),有效捕捉交通标志的细节特征。实验结果表明,RCAF-YOLOv10在TT100K数据集上的mAP@0.5为75.5%,较改进前提升4.6%,mAP@0.5-0.95为58.1%,提升4.0%。该模型为交通标志检测提供了高效解决方案和技术支持。 展开更多
关键词 背景复杂 目标尺寸不一 交通标志检测 特征上下文感知融合金字塔网络 感受野注意力卷积 特征融合 空间注意力机制
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