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Your conditions: Computer Science(1,445)

1. chinaXiv:202201.00085 [pdf]

AI赋能的网络攻击分析与分类

王志
Subjects: Computer Science >> Information Security

近些年,伴随着计算机性能的不断提升,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术得以迅速发展。以深度神经网络为代表的人工智能技术在包括自动驾驶、智慧城市、医学图像等在内的多个领域取得了巨大突破,并开始走进千家万户。在AI惠及大众的同时,我们也注意到AI能够助力攻击者执行网络攻击任务。本文对已有的AI赋能网络攻击案例进行梳理,分析AI在攻击任务中的作用,将AI赋能的网络攻击划分为在线和离线两类,并给出相应的讨论与展望。

submitted time 2022-01-26 Hits34Downloads15 Comment 0

2. chinaXiv:202201.00007 [pdf]

基于文本数据增强的生活满意度预测模型优化

陈佳婧; 胡丁鼎; 宋蕊; 谭诗奇; 李雨晴; 张胜楠; 朱廷劭; 赵楠
Subjects: Psychology >> Applied Psychology

[目的]随着网络大数据以及机器学习的方法的发展,越来越多研究结合文本分析与机器学习来预测满意度。在建立生活满意度预测模型的研究中,针对获取大量有效的有标注数据困难的问题,本研究提出基于文本数据增强以优化生活满意度预测模型。 [方法]改编大连理工词典后,以357份生活现状描述为原始文本、生活满意度量表自评分为标注,经过EDA和回译进行文本数据增强,利用传统机器学习算法建立预测模型。 [结果]结果显示,大连理工词典改编后,各模型预测能力大大提高;数据增强后,仅在线性回归模型上观察到回译和EDA的提升作用。使用原始数据进行训练的岭回归模型预测值与实际值的皮尔逊相关系数最高,达0.4131。 [结论]特征提取精度的提升可优化目前的生活满意度预测模型,但对于以词频为特征建立的生活满意度预测模型,基于回译和EDA进行的文本数据增强可能并不十分适用。

submitted time 2022-01-04 Hits2875Downloads136 Comment 0

3. chinaXiv:202201.00009 [pdf]

面向低资源命名实体识别BiLSTM-BCRF模型

钟茂生; 吴佳华
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

[目的]当标注数据较少时,现有模型受训练数据量少的限制,参数没有拟合到预期效果,导致在低资源命名实体识别任务中模型识别性能不佳。[方法]本文提出一种融入伯努利分布(Bernoulli distribution)的新型损失函数,让模型较好拟合数据。此外,本文在BiLSTM-CRF模型基础上融合多层字符特征信息,结合基于伯努利分布的新型损失函数,构建了BiLSTM-BCRF模型。[结果]本文提出的BiLSTM-BCRF模型在20%的CoNLL2003和20%的BC5CDR的数据集上,F1值在BiLSTM-CRF模型基础上分别提升了6.16%、3.35%。[结论]该模型能较好地适应低资源命名实体识别任务。[局限]该模型识别专有名词的性能还有待提升。

submitted time 2022-01-02 Hits2551Downloads121 Comment 1

4. chinaXiv:202201.00010 [pdf]

前沿探索: 使用深度强化学习进行蒙托卡洛自适应光场采样与重建

霍宇驰
Subjects: Computer Science >> Computer Software

在使用蒙托卡洛算法进行全局光照明绘制时,如果路径跟踪产生的样本点不足时,绘制结果会包含有大量的噪点,严重影响结果的可用性,一种解决方法是在采样过程中对路径追踪生成蒙托卡洛样本的过程加以引导,以提高最终绘制结果的质量,这是对采样进行过程进行优化的方案。本文探索并总结使用深度强化学习进行蒙托卡洛自适应光场采样与重建方向上的前沿进展。

submitted time 2022-01-01 Hits2334Downloads121 Comment 0

5. chinaXiv:202201.00030 [pdf]

A Player-like Agent Reinforcement Learning Method For Automatic Evaluation of Game Map20211216.docx

谭剑
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

Game map is an important human-computer interactive content-bearing platform in major games. With the application of cellular automata(CA) and Procedural Content Generation (PCG)in map generation, the spatial scale and data volume of current game maps are increasing greatly, while in game map test procedure, automatic methods such as interactive test script are inadequate both in depth and application breadth, especially in the lack of game map evaluation from player experience perspective. This research proposes an automatic game map test method based on agent reinforcement learning. By establishing agents’ interactive action models standing for different types of players’ behaviors in the map, universal evaluation of the map environment is enhanced through agent actions, which can optimize game map design from the perspective of player experience with quantitative value of inferiority. Finally, our campus scenes in Minecraft were used as the experimental environments to verify the effectiveness of the method.

submitted time 2021-12-21 Hits1625Downloads96 Comment 0

6. chinaXiv:202112.00130 [pdf]

MonTTS: 完全非自回归的实时、高保真蒙古语语音合成模型

刘瑞; 康世胤; 李劲东; 飞龙; 高光来
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

针对现有基于Tacotron模型的蒙古语语音合成系统存在的两个问题:1)难以实时合成;2)合成语音保真度较低,该文基于FastSpeech2模型提出了完全非自回归的实时、高保真蒙古语语音合成模型MonTTS。为了提高MonTTS模型合成蒙古语语音的韵律自然度/保真度,根据蒙古语声学特点提出以下三点创新改进:1)使用蒙古文音素序列来表征蒙古文发音信息;2)提出音素级的声学调节器以学习长时韵律变化;3)提出基于蒙古语语音识别和自回归语音合成两种时长对齐方法。同时,该文构建了一个当前最大规模的蒙古语语音合成数据库:MonSpeech。实验结果表明MonTTS在韵律自然度方面的主观平均意见分数(Mean Opinion Score,MOS)达到4.53,显著优于当前最优的基于Tacotron的蒙古语语音合成基线系统和基线FastSpeech2模型;MonTTS合成实时率达3.63×10-3,满足实时高保真合成要求。最后,文中涉及的训练脚本和预训练模型全部开源(https://github.com/ttslr/MonTTS)。

submitted time 2021-12-20 Hits2550Downloads148 Comment 2

7. chinaXiv:202112.00085 [pdf]

随机排列集的最大熵

Deng, Jixiang; Deng, Yong
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

最近,一种名为随机排列集(Random Permutation Set RPS)的集合被提出,它考虑了一个集合中所有元素的排列。 为了度量随机排列集的不确定度,随机排列集的熵被提出。 然而,随机排列集的最大熵原理却没有详细地论证。为了解决这一问题,本文提出了随机排列集的最大熵。随机排列集的最大熵的解析解及其对应的PMF条件得到了证明与讨论。我们用数值例子说明了随机排列集的最大熵的性质。实验结果表明,随机排列集的最大熵和最大邓熵、最大香农熵相互兼容。 当忽略排列事件(Permutation Event)中元素的顺序时,随机排列集的最大熵将退化为最大邓熵。当每个排列事件只包含一个元素时,随机排列集的最大熵将退化为最大香农熵。

submitted time 2021-12-14 Hits2625Downloads186 Comment 0

8. chinaXiv:202112.00003 [pdf]

基于因果网络的驾驶人感知-行为模式研究

徐庆; 王文傲; 彭喆
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

驾驶人是“人-车-环境”道路交通系统的核心,研究驾驶人的感知-行为模式对于规范驾驶行为、提高安全水平具有重要意义。然而,当前的研究很少涉及驾驶中头动与器官协调性,尤其缺乏量化计算的研究。因此,本文设计了虚拟现实下的匀速平稳驾驶实验,并使用信息论工具进行建模、分析。我们研究了头、眼、手、脚四种运动器官的协调性,提出了基于传递熵的因果网络用来描述四者间的协作模式,提出了使用网络平均传递熵作为评估驾驶中器官协调性的一种指标。最后,我们还发现,在驾驶中头-眼协调性非常强,配合紧密度高;在转弯时各器官间的协调性比在直行时强;在平稳匀速驾驶任务中,驾驶人对行为任务的优先级高于感知任务。

submitted time 2021-11-25 Hits3824Downloads154 Comment 0

9. chinaXiv:202105.00070 [pdf]

Copula熵:理论和应用

马健
Subjects: Statistics >> Mathematical Statistics
Subjects: Computer Science >> Computer Application Technology
Subjects: Information Science and Systems Science >> Basic Disciplines of Information Science and Systems Science

统计独立性是统计学和机器学习领域的基础性概念,如何表示和度量统计独立性是该领域的基本问题。Copula理论提供了统计相关性表示的理论工具,而Copula熵理论则给出了度量统计独立性的概念工具。本文综述了Copula熵的理论和应用,概述了其基本概念定义、定理和性质,以及估计方法。介绍了Copula熵研究的最新进展,包括其在统计学四个基本问题(结构学习、关联发现、变量选择和时序因果发现等)上的理论应用。讨论了四个理论应用之间的关系,以及其对应的深层次的相关性和因果性概念之间的联系,并将Copula熵的(条件)独立性度量框架与基于核函数和距离的相关性度量框架进行了对比。简述了Copula熵在水文学、环境气象学、生态学、化学信息学、认知神经学、计算神经学、系统生物学、生物信息学、临床诊断学、老年医学、公共卫生学、经济政策学、政治学,以及能源工程、制造工程、可靠性工程、航空工程、通信工程、测绘工程和金融工程等领域的实际应用。

submitted time 2021-11-10 Hits22392Downloads2082 Comment 0

10. chinaXiv:202110.00073 [pdf]

基于主动信息存储的驾驶员头动行为和驾驶方向平稳度的量化研究在VR驾驶中

王文傲; 彭喆; 徐庆
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

主动信息存储是重要的信息论工具,其优点在于易于获取复杂在系统中的可解释的信息存储。驾驶员的头动行为对于其把控方向具有重要作用,然而这种作用没有得到量化的衡量与解释。在本文中,我们将主动信息存储应用在驾驶员头动研究上,研究其与驾驶方向平稳度的关系。具体而言,我们设计了包含直道和转弯的VR驾驶实验,获取驾驶员头动主动信息存储序列和车辆偏转角序列,并研究二者的量化关系。我们证明了二者具有高度的时序相关性,并且用二者的联合熵作为驾驶表现的一种指标,最后我们用驾驶员的头动实时预测车辆偏转角,得到了88.56%的准确率。该工作有望帮助监测驾驶员状态,提高驾驶安全性。

submitted time 2021-10-21 Hits5688Downloads313 Comment 2

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