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期刊信息/Journal information
中国科技论文
中国科技论文

李志民

月刊

2095-2783

lwzxbj@cutech.edu.cn

010-62514378，62514339

100080

北京市海淀区中关村大街35号教育部科技发展中心

中国科技论文/Journal Sciencepaper Online北大核心
查看更多>>《中国科技论文在线》（国际标准刊号ISSN 1673-7180，国内标准刊号：CN11-5484/N）是由教育部主管，教育部科技发展中心主办的学术刊物，主要报道工程与技术科学领域内具有重要意义和创新性的最新成果。由《中国科技论文在线》学报编辑部出版，月刊。国内外公开发行。自2006年8月创刊以来，已被“万方数据—数字化期刊群”、美国《化学文摘》(CA)、美国《剑桥文摘》、波兰《哥白尼索引》(IC)、美国《乌利希期刊指南》(UPD)等国内外多家权威性文摘期刊收录。
正式出版
收录年代

    基于知识图谱和强化学习的攻击预测方法

    赵扬涛赵刚周峰竹
    831-840页
    查看更多>>摘要：针对当前攻击预测方法存在适用性差、知识利用率低、难以应对多样化的攻击威胁等问题,提出一种基于知识图谱和强化学习的攻击预测方法.首先,构建网络安全知识图谱和攻击场景知识图谱;其次,融合知识表示学习和深度强化学习方法,提出攻击预测知识推理模型RLBTransE,针对攻击场景网络拓扑和攻击场景知识图谱,分别生成主机间攻击路径和单主机内攻击路径,最终实现完整攻击路径预测.在模拟实验场景数据集上的实验结果表明,RLBTransE相较于目前典型先进方法,平均倒数排名(mean reciprocal rank,MRR)和Hits@1分别提高了10.1%和9.3%.与其他攻击预测方法的对比实验进一步验证了所提方法具有更好的适用性和可解释性.

    知识图谱强化学习攻击预测知识表示学习

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    基于动态幻影的轻量级人体姿态估计

    张思源罗倩张帆杜康宁...
    841-848页
    查看更多>>摘要：针对当前轻量级人体姿态估计网络在减少参数量和计算复杂度时未能有效提高检测精度的问题,提出了基于动态幻影的轻量级人体姿态估计网络(dynamic ghost network,DGNet).DGNet采用一种创新的方法,能够简洁有效地提取上下文信息,实现在不增加参数量和计算复杂度的情况下提高模型的表征能力进而提升性能.具体而言,模型使用动态混洗和幻影操作构建2个全新的轻量级模块——动态幻影瓶颈模块(dynamic ghost neck module,DGNeck)和动态幻影基础模块(dynamic ghost basicblock module,DGBlock).DGNeck将卷积运算替换为代价较小的线性运算进而降低网络参数和计算复杂度,同时DGBlock动态聚合多个通道并混洗,获取特征图精确位置信息以提高检测精度.同等条件下的实验结果表明,与现有的Lite-HRNet模型相比,DGNet模型在COCO校验集上计算复杂度下降了4.8%,准确率提高了2.3%,而在MPII校验集上计算复杂度降低了3.7%,准确率提高了0.7%.

    人体姿态估计深度神经网络高分辨率网络轻量级

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