作者： 施重阳，胡光怡 （北京理工大学计算机学院）

出处： 中文信息学报 2023 第37卷 第12期 P138-145

关键词： 图神经网络；情感分析；实体知识

摘要： 该文针对前人研究中依存语法的学习建模过程与文本情感特征提取模块完全独立的问题,考虑到很难根据新数据进行整体更新,结合引入自然实体知识至神经网络的新方式,为问答式情感分析任务提出了结合自然语言知识和图卷积网络的双重网络模型E-QAGCN。模型考虑了词语间的相互依赖关系,并基于依存语法树的结构特征,将依 ...

作者： 吴林涛，王文明 （北京理工大学计算机学院）

出处： 实验技术与管理 2023 第40卷 第12期 P82-91

关键词： 跨模态行人重识别；深度学习；数据增强；互信息

摘要： 针对如何缓解跨模态行人重识别任务中行人模态之间的差异性问题，提出一种随机通道邻近数据增强方法RCNA和一种结合多维互信息的U型网络UMME。RCNA通过选取同类别的可见光图像和红外图像进行数据增强生成新的行人图像，既满足了真实数据分布，又融合了可见光图像的形状和结构信息以及红外图像的语义信息，缓解了 ...

作者： 马文聪¹;，谭毓安²;，冯硕¹;，刘璐¹;，李元章¹; （¹北京理工大学计算机学院；²北京理工大学网络空间安全学院）

出处： 电子学报 2023 第51卷 第12期 P3572-3581

关键词： Android；无障碍服务；用户行为；监控；隐私；UI界面

摘要： 用户在手机上的异常行为给社会、企业和个人带来一定的损失和风险.例如用户使用手机违规记录企业的敏感信息、使用手机终端在社交网络上散布违法违规内容和言论等.然而目前尚没有直接运行在终端、对用户本机应用操作进行监控的技术.鉴于目前大部分手机都是Android平台，本文以Android智能手机为研究对象，提 ...

作者： Ji, Hangxu¹;Jiang, Su¹;Zhao, Yuhai¹;Wu, Gang¹;Wang, Guoren²;Yuan, George Y³; （¹School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, No. 3-11, Wenhua Road, Heping District, Shenyang, 110819, PR China ²School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, No. 5, South Street, Zhongguancun, Haidian District, Beijing, 100081, PR China ³Thinvent Digital Technology Co.,Ltd., No. 681 Torch Avenue, High-Tech Development Zone, Nanchang, 410000, PR China）

出处： Future Generation Computer Systems 2023 Vol.141 Suppl C P67-80

关键词： Cache;Flink;Hotspot awareness;Mixed batch-stream data join;Skip list

摘要： The new computing model, mixed batch-stream data processing, plays a crucial role in big spatiotemporal data managements. As the core of the above com ...

发明人： 黄华，赵天琦

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310825876.9

申请日期： 2023.07.06

摘要： 一种基于扩散模型的高真实感神经渲染方法，属于多模态视觉生成领域。采用扩散模型作为条件生成模型，利用语义编码器将人脸模型与目标人脸部图像压缩到语义空间提取条件信息，进而生成在语义条件隐变量下人脸模型的渲染结果，提高生成人脸图像的高真实感和准确性。通过显示地学习三维人脸模型到二维图像的映射关系，在采样过 ...

发明人： 朱林，张鹏杰，王立志，张磊，黄华

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311252300.4

申请日期： 2023.09.26

摘要： 本发明公开的一种基于事件相机的多模态光流估计方法，属于光流估计领域。将事件、图像两种模态数据作为输入，利用事件的高时间分辨率、低延迟、高动态范围的优势提升光流估计算法在低光、高速场景下的性能。通过将事件数据流转化为事件体素，神经网络能被用于事件数据的处理；通过循环神经网络和特征残差连接，实现事件特征 ...

作者： Li, Yang¹; Li, Kan¹;

出处： 6th International Conference on Frontiers in Cyber Security, FCS 2023 Chengdu, China 2023

摘要： Federated learning is a privacy-preserving framework that collaboratively trains the global model without sharing raw data among clients. However, one ...

作者： Zhang, Yan¹; Gao, Guangyu¹; Wang, Qianxiang¹; Ge, Jing¹;

出处： 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023 Xiamen, China 2023

摘要： Utilizing part-level features provides a more detailed representation, leading to improved results in person re-identification (ReID). Yet existing wo ...

作者： REN Zebin, LI Ronghua, DAI Yongheng, WANG Guoren¹; （¹1. School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China 2. Diankeyun Technologies Co., Ltd., Beijing 100041, China）

出处： Jisuanji kexue yu tansuo 2023 Vol.17 No.8 P1833-1841

关键词： temporal graph;periodicity;triangle enumeration

摘要： Real-world graphs are usually temporal graphs, and their edges are associated with timestamps. With the development of algorithms on graph data mining ...

作者： LI Cenhao, CUI Pengjie, YUAN Ye, WANG Guoren¹; （¹1. School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110000, China2. School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China）

出处： Jisuanji kexue yu tansuo 2023 Vol.17 No.7 P1576-1585

关键词： graph analysis;multi-gpu;subgraph matching in large graphs;priority scheduling;concurrent programming model

摘要： Subgraph matching is an important method of data mining in complex networks. In recent years, the subgraph matching algorithm based on GPU (graphics p ...