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月刊

1674-5973

informatics@scichina.org

100717

北京东黄城根北街16号

中国科学F辑/Journal Science in China(Information Sciences)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办、《中国科学》杂志社出版的学术刊物，本刊力求及时报道计算机科学与技术、控制科学与控制工程、通信与信息系统、电子科学与技术、生物信息学等领域基础及应用研究方面的原创性成果；月刊，中文版每月20日出版，英文版每月1日出版。
正式出版
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    智能超表面辅助的无线通信网络性能优化综述

    虞文武聂晓凯蔡豫晋李广举...
    2503-2517页
    查看更多>>摘要：作为新一代智能化综合数字信息基础设施，第六代移动通信(6G)深度融合人工智能、大数据以及先进计算等技术，构建泛在互联，智能体高效互通的新型网络模式，具有更大系统容量、更快信息传输速率以及更加智能化与数字化的性能特征。智能超表面(reconfigurable intelligent surface，RIS)是推动未来6G通信网络实现超级无线带宽、超大规模连接以及极其可靠通信能力等方面性能的极具潜力的新兴技术。该技术是基于在数字超材料平面上集成的大量低成本无源反射元件，通过自适应配置无线传播环境，显著提高无线通信网络在复杂场景下的性能，而实现自适应动态调控通信链路的关键在于对RIS辅助的网络系统优化。为此，本文通过对RIS近年来在网络性能优化方面相关研究文献进行综述，从RIS辅助通信的网络架构及其性能优化方案和应用场景两个方面总结了当前RIS辅助的无线通信网络性能优化研究成果与进展，并进一步讨论了通信网络部署RIS的潜在未来研究方向。

    智能超表面无线通信网络性能优化6G

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    • 万方数据

    视觉端边云融合架构:面向超级智慧城市群演进的关键技术

    纪雯杨哲铭王智郭斌...
    2518-2532页
    查看更多>>摘要：随着城市化建设进程的加速，超级智慧城市群的新格局正在形成，物联网、人工智能和大数据等技术正快速渗透至城市信息基础设施的建设，使智慧城市形成极具前景的新兴交叉研究领域。然而现有智慧城市解决方案通常是面向不同城市的定制化方案，在实际应用中缺乏对城市运行状态全面智能感知和多区域协同能力。本文提出了视觉端边云融合的架构，用于智慧城市群的协同发展。首先，将推动智慧城市信息基础设施的新质生产力凝练出算力、运力、数力、智力、视力的新五维特征。之后，通过构建层次化的城市内和城市间视觉端边云架构，解决数据互通瓶颈并助力打破城市间的信息孤岛，提升整体系统的灵活性和可靠性。同时，本文还提出了特征重构的资源共享技术、面向大规模群体的跨域协同优化技术、以及面向复杂城市网络的持续演化的关键技术，从而实现城市智慧连接，形成共通、共享、共赢的新型城市网络架构，以支持智慧城市群通过视觉数据进行跨场景、精准、动态实时的计算。本文旨在为智慧城市群的发展提供一个全面的技术架构和解决方案，以支撑超级智慧城市群的协同演进，推动智慧城市群的智能化进程。

    视觉端边云端边云系统智慧城市群智能系统视觉计算

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    • 万方数据

    集成效用与数据产品最优定价

    王煜心李建平郝俊
    2533-2553页
    查看更多>>摘要：数据定价有助于释放数据的价值，并为数据交易提供依据，推动数据市场的发展和创新。目前，数据价值具有不确定性、多样性和制约性等问题，如何对数据进行准确的价值评估是数据定价的首要问题。在此背景下，本文提出的方法可以有效地解决数据定价的不确定性和多样性问题。本文构建了基于数据质量和容量的二元非线性集成效用函数来评估数据价值，融合斯塔克伯格(Stackelberg)博弈模型分析参与者行为，利用KKT算法实现了数据产品的最优定价。研究发现原始数据的最优容量、最优质量、最优价格和数据产品提供商利润与单位购买成本存在负相关关系，与消费者数量和消费者敏感程度存在正相关关系，且与消费者敏感程度的正相关关系更大。通过与基于一元效用函数的定价模型对比，进一步验证了本文所提出的考虑集成效用的数据产品定价模型具有显著的优越性。

    数据定价数据产品数据交易集成效用斯塔克伯格博弈模型

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    • 万方数据

    基于注意力的联想忆阻脉冲神经网络及其无监督图像分类应用

    邓泽坤王春华蔺海荣邓全利...
    2554-2571页
    查看更多>>摘要：无监督学习不需要对训练数据进行人工标注，在硬件系统的图像分类应用中具有重要价值。现有忆阻脉冲神经网络(memristive spiking neural network，MSNN)的无监督学习主要集中于前后神经元之间的突触调节过程，这导致学习仅限于局部神经活动而忽略了神经反应之间的内部联系。联想记忆是大脑实现记忆的重要方式，其通过无监督方式将不同刺激关联起来以建立互联的网络记忆。同时，人类视觉系统利用注意机制从海量信息中选择重要信息，以有效减少输入神经元的数量和神经网络的规模。本文提出了一种基于注意力的联想忆阻脉冲神经网络(attention-based associative memristive spiking neural network，AAMSNN)的全电路设计，并将其应用于无监督图像分类应用。其中，注意力编码模块和注意力选择模块启发于人脑的注意力机制，用于搜索并选择重要特征信息，减少AAMSNN的输入神经元数量。联想忆阻脉冲神经网络由巴甫洛夫联想忆阻交叉阵列构成，通过调节联想记忆权重实现无监督图像分类。与其他MSNN相比，AAMSNN具有更小的MSNN规模和更少的忆阻器数量，并实现了更优的无监督图像分类准确率。

    忆阻脉冲神经网络注意力联想记忆无监督学习图像分类

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    • 万方数据

    基于视频流谱特征空间的深度伪造检测

    肖景博殷琪林卢伟罗向阳...
    2572-2588页
    查看更多>>摘要：随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造视频在每一帧上表现得极为真实，现有检测方法难以有效识别出深度伪造视频。针对这一问题，本文首次提出了一种基于视频流谱特征空间的深度伪造检测方法。该方法基于流谱理论构建了一个视频流谱特征空间，通过视频流谱基底模型将视频流从视频特征隐空间映射到视频流谱特征空间，精准刻画视频流中不一致性信息，获取可分离度更高的视频流谱不一致性特征，从而实现深度伪造视频的检测。具体而言，首先提出了一种视频流谱特征空间的构建方法，通过对视频特征隐空间进行基底映射，得到一个近似同构的视频流谱特征描述空间，在视频流谱特征空间中融合视频流不同视角的高维表征，实现对视频流的精准刻画与分析;然后设计了一个视频不一致性流谱映射模型，通过视频流谱变换算子，从时序角度将视频流的空域信息聚合映射到视频流谱特征空间，建模深度伪造视频的不一致性信息，构建数据可分离度更高的视频表征。实验结果表明，所提方法在Celeb-DF数据集上达到99。23％的准确率，在DFDC数据集上达到95。24％的准确率。

    深度伪造检测流谱理论视频流谱特征空间视频流谱基底模型时序不一致性

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    • 万方数据

    支持容错的轻量级可验证隐私保护传染病监测数据聚合方案

    杨小东杨兰魏丽珍杜小妮...
    2589-2605页
    查看更多>>摘要：随着各种流行传染病在全球频繁暴发，传染病监测在阻止传染病传播方面发挥着至关重要的作用。隐私保护数据聚合技术常用于避免传染病监测数据传输造成的用户隐私泄露问题。然而，现有的数据聚合方案仍然具有一些安全问题，如聚合节点不可信等。为了解决这些问题，本文提出了一个支持容错的轻量级可验证隐私保护传染病监测数据聚合方案。首先，使用基于CRT(Chinese remainder theorem)改进的Paillier同态加密系统和支持批量验证的签名算法分别对传染病数据进行高效加密和签名，以保护数据传输过程中的数据隐私和数据完整性。其次，使用承诺机制解决聚合节点不可信的问题。此外，本方案支持容错，即使某些用户和聚合节点没有按时地上传数据，聚合工作依然能够继续。特别地，本方案能够抵抗合谋攻击，满足更高的安全需求。由于本方案没有使用高耗时的计算操作，如双线性映射等，仿真实验证明本方案具有优秀的计算和通信开销，可以安全有效地应用于传染病检测系统。

    传染病监测数据聚合隐私保护同态加密轻量级

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    • 万方数据

    工业大模型:体系架构、关键技术与典型应用

    任磊王海腾董家宝贾子翟...
    2606-2622页
    查看更多>>摘要：随着新一代人工智能的发展，大模型(如GPT-4o等)凭借大规模训练数据、网络参数和算力涌现出强大的生成能力、泛化能力和自然交互能力，展现出改变工业世界的巨大潜力。尽管大模型已在自然语言等多个领域取得突破性进展，但其在工业应用中的探索仍处于初级阶段，当前工业大模型的系统性研究仍属空白。工业应用中特有的异质数据模态、复杂多样的专业化场景、长流程的关联性决策、以及对于可信性实时性的高要求，使得通用大模型无法直接用于解决复杂的工业问题，亟需开展全新的工业大模型基础理论和关键技术研究。本文系统地探讨了工业大模型的挑战问题、概念内涵、体系架构、构建方法、关键技术与典型应用。从5个挑战问题的分析出发，提出了工业大模型的全新定义和体系架构;同时，提出了工业大模型的四阶段构建方法，阐述了工业大模型核心关键技术;然后，基于所提出的工业大模型6种核心应用能力，探讨了面向产品全生命周期的工业大模型典型应用场景，并给出了"基石"工业大模型原型系统在生成式人工智能方面的应用实例;最后，探讨和展望了工业大模型未来的研究方向和开放性问题。本文将为工业大模型这一全新研究方向的开辟与发展，提供基础理论、关键技术和行业应用的全面指导。

    工业大模型工业基础模型生成式人工智能具身智能工业智能体智能制造

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    基于动作链的形式化任务协同规划

    刘泽森李忠奎国萌
    2623-2641页
    查看更多>>摘要：基于形式化方法的多智能体任务规划因其丰富的任务形式和多样的系统功能而备受关注。然而，随着智能体数量增加，规划复杂度呈指数级增长，因此形式化方法在计算效率和集群规模上都受到了限制。已有的改良方法中，基于图搜索的方法对计算效率改进有限，只能处理中等规模的集群;而基于组合优化的算法忽略了智能体动作模型，无法处理大规模协同任务。本文针对以上局限，提出了基于智能体动作链的偏序任务分配算法，在保证正确性的基础上大幅提升规划性能。进一步针对环境不确定性和在线新任务，设计了自适应重规划算法和协作同步机制，确保任务执行过程中的鲁棒性。最后，通过数值仿真和对比验证了算法的有效性和可靠性。

    多智能体任务规划形式化方法线性时序逻辑在线自适应偏序集

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    有输出约束的二阶切换系统固定时间输出反馈镇定

    林相泽黄景新程佳妮李世华...
    2642-2656页
    查看更多>>摘要：本文研究了具有输出约束的二阶切换非线性系统的固定时间输出反馈镇定问题。构造降阶切换状态观测器以估计未测量状态，并与设计的切换状态反馈控制器相结合，实现了闭环切换系统的固定时间输出反馈镇定。利用正切型障碍Lyapunov函数保证闭环切换系统在固定时间稳定的同时满足输出约束。由于构造的障碍Lyapunov函数当约束趋向于无穷时可退化为无约束的公共Lyapunov函数形式，因此，本文提出的方法适用于具有或没有输出约束两种情况，而无需改变所设计的切换控制器和观测器结构，具有一定的普适性。利用双极限齐次方法证明了文中结论。数值例子和连续搅拌釜式反应器的固定时间控制验证了文中所提方法的有效性。

    切换非线性系统固定时间输出反馈输出约束双极限齐次方法

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    基于联盟形成博弈的异构无人机集群分布式任务分配算法

    薛舒心马亚杰姜斌李文博...
    2657-2673页
    查看更多>>摘要：针对无人机集群携带异构资源以及任务的异构需求下的复杂任务分配优化求解问题，提出一种基于联盟形成博弈的分布式任务分配算法。首先针对任务分配问题规模较大的特点以及资源的异构性，提出一种基于异构资源的改进K-medoids聚类算法，通过对无人机集群和任务进行聚类的预处理，降低了任务分配的规模和难度。考虑任务需求、机载资源以及路径成本等条件建立任务分配模型，将原有任务分配问题转化为联盟划分问题，设计了一种基于联盟形成博弈的分布式任务分配算法进行求解。最后，将30个具有异构需求的任务分配给100架携带3种异构资源的无人机的仿真结果表明，所提算法能够实现较好的任务分配效果，同时极大提高任务分配的实时性，充分发挥集群效能。

    任务分配异构无人机集群异构资源聚类算法联盟形成博弈

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