改进的引力模型耦合明文像素相关交叉机制的图像加密算法

目的解决当前图像加密技术严重依赖混沌系统,使其通用性较差,难以直接加密非方形图像,且因混沌系统的周期性,算法的安全性不足的问题。方法提出了改进的引力模型耦合明文像素相关交叉算子的图像加密算法。首先,利用多个一维混沌映射,定义联合混沌变换模型,输出密钥流;随后,基于明文像素位置,设计像素相关交叉机制,联合密钥流,对明文进行高效置乱;构造质量动态变化函数,用其替代传统引力模型中的恒定粒子质量,增强算法的敏感性,并用改进的引力模型对置乱图像完成扩散,彻底改变像素值;最后,构建密文增强模型,对输出密文进行二次扩散,扩大密文的NPCR(Number of pixel change rate)与UACI(Unified average changed intensity)值。结果实验结果表明:与当前图像加密机制相比,所提加密算法不但可以扩散方形图像,而且能够对非方形目标直接加密,具有更高的通用性与安全性,以及更强的抗差分攻击能力。结论所提出的算法能够加密非方形尺寸的图像,具有较强的通用性与安全性。

学科交叉机制：分解与整合

从"机制"的词源学发生和生物学对它的创造性移植出发,概括出机制的一般定义,进而深入研究学科交叉的内在规律以及交叉从有机生成到功能发挥的全过程,将学科交叉机制分解为一系列子机制,既对其各别的特质、功能进行有序的详析,又通过综合进一步揭示其内在的有机整体性,以冀初步建构较为系统的学科交叉机制理论。

交叉机制在建筑美术课程体系中的应用与拓展

该文作者通过调研与比对分析,梳理建筑美术课程教学中存在的问题,提出解决问题的对策,通过在当下建筑设计课程的训练模式与表达形式不断更新的背景下紧扣建筑设计专业课程的教学体系要求和系统化课程设置,确保建筑美术课程具备基础性、专业性、针对性、个性化的特色,更有效地服务于建筑设计训练。通过论证,在基础课与设计课之间探索有机的交叉式教学模式和沟通机制,能够确保建筑美术与设计教育潮流同步,确保该课程价值的实现。

基于交叉注意力机制的多模态加密流量分类

针对大多数多模态加密流量分类方法使用特征级联的方式进行多模态融合,无法最优地利用不同模态的互补性信息问题,提出了一种基于交叉注意力机制的多模态加密流量分类方法。首先,通过试验分析,选择流量的有效载荷、数据包到达时间和长度序列及统计信息作为3种模态;其次,设计了3条路径使用神经网络学习3种模态特征;最后,将学习的高维特征使用交叉注意力机制进行融合,并使用ISCX VPN和ISCX nonVPN数据集对模型进行训练和测试。结果表明,模型的宏平均F1值分别达到96.95%和96.59%,与当前4种比较优秀的方法相比,均有明显提升;在相同数据集下,本方法的宏平均F1值较级联方式提升了2.49%,证实了交叉注意力机制在融合模态间互补信息方面的有效性。

融合习题特征信息的交叉注意力机制知识追踪模型

对学习者的知识掌握水平进行追踪是智慧教育的重要研究方向之一。传统深度知识追踪方法的关注点主要集中在循环神经网络上,但存在缺乏可解释性、长序列依赖等问题。同时,很多方法没有考虑学习者特征信息及习题特征对实验结果的影响。针对以上问题,提出了一种融合习题特征信息的交叉注意力机制知识追踪模型。该模型结合知识点和习题特征信息得到习题特征嵌入模块,再根据学习者回答情况对注意力机制进行改进,得到双注意力机制模块。考虑到学习者实际做题情况,引入基于注意力机制的猜想失误模块。首先,将习题特征信息输入到该模型中,通过习题特征嵌入模块得到融合习题特征信息的学习者反应;然后,经过猜想失误模块的处理,可以得到学习者的真实反应;最后,通过预测模块得出学习者下一次回答正确的概率。实验结果表明,融合习题特征信息的交叉注意力机制知识追踪模型相对于传统深度知识追踪(deep knowledge tracing,DKT)模型,ROC曲线下面积(area under curve,AUC)和预测准确率(accuracy,ACC)分别提高了3.13%和3.44%,能够很好地处理长序列依赖情况,并具有更好的可解释性和预测性能。

基于多角度交叉注意力机制的知识库问答方法

近些年知识库问答的方法通常利用多视角信息来表示候选答案,忽略了这些信息间的相互影响,将问题的单词与候选答案的多视角信息计算相关性,忽略了二者在整体与细节上的信息。基于上述问题,提出一个多角度交叉注意力模型,通过多视角交叉注意力机制获取候选答案多视角信息间的交叉影响;将问题与候选答案信息进行整体表示,运用双向交叉注意力机制来计算其二者在整体级别上的关联性,最终提高获取答案的正确率。利用FreeBase知识库与WebQuestions数据集进行实验,F1值达到55.84%,优于最近表现较好的方法。

一种基于交叉注意力机制多模态遥感图像匹配网络

多模态遥感图像之间复杂的非线性辐射失真和几何形变,给图像匹配带来了巨大的挑战。由于传统方法普遍采用人工设计的特征描述子,难以表达更深层次和更抽象的特征,在差异较大的图像间匹配结果较差。而现有的深度学习描述符不适合直接用于多模态遥感图像配准且普遍存在正确特征点提取较少,配准不稳定的问题。针对上述问题,本文提出一种基于交叉注意力机制的多模态遥感图像匹配网络。该网络利用相位一致抑制遥感图像之间的巨大差异,同时通过交叉注意力机制学习多模态图像匹配的描述符在小容量数据集上实现了神经网络的泛化训练。实验结果表明,所提算法在公开多模态遥感数据集上性能优异,且在其他领域的多模态数据上仍然有效。

基于交叉注意力的无监督域适应轴承故障诊断

针对轴承在变工况场景下,振动数据存在分布差异,故障标记样本不足的跨域故障诊断问题,提出基于交叉注意力的无监督域适应轴承故障诊断方法.首先,使用交叉注意力模块对齐跨域间局部相似样本,并提取源域和目标域的故障数据特征;其次,使用基于Wasserstein距离的域对齐策略,以对齐全局边缘特征分布;最后,对无标签的目标工况样本,提出伪标签生成方案,进一步对齐细粒度的类别信息.实验结果表明,所提方法具有较高的诊断精度,在变工况场景下更具优势.

融合交叉注意力的突发事件多模态中文反讽识别模型

网民在社交媒体参与突发事件讨论时,时常会采用反讽修辞方式表达对事件的看法,此举导致情感分析的难度增加,且已有中文反讽识别对社交媒体中网民发布的多模态评论研究较少,有必要对图文多模态中文反讽识别进行深入研究。运用交叉注意力机制捕捉模态间的不一致性表达,提出融合交叉注意力的多模态中文反讽识别模型(fuse cross attention model,FCAM)。在模型中,首先运用TextCNN(text convolutional neural networks)和ResNet(deep residual network)分别提取中文文本浅层特征和图像特征,再运用交叉注意力机制分别得到文本层和图像层的注意力特征,按照残差方式分别实现文本浅层特征和文本层注意力特征的连接、图像特征和图像层注意力特征的连接,使用注意力机制融合2个特征表示,经过分类层得到反讽分类结果。基于某一地区新冠疫情期间相关话题的微博评论数据,构建出突发公共卫生事件多模态中文反讽数据集,在该数据集上试验验证,相较于基准模型,FCAM具有一定的优越性。

VisFEM:一种基于交叉注意力的双视图视觉特征提取模型

基于注意力的模型处理计算机视觉任务时,注意力机制的全局特征提取能力较弱,因此,提出了一种基于交叉注意力的双视图视觉特征提取模型VisFEM。模型采用编码器-解码器模型架构,通过交叉注意力机制从双视图中提取粗细粒度两种特征,并将不同编码器的输出特征融合,从而提高模型的全局特征提取能力。在ImageNet高清数据集的分类中准确率达到84.3%,在检索任务中正确召回率达到0.39。

环境规制如何嵌入农业政策:欧盟交叉遵守机制经验

构建农业发展与环境保护之间的协同机制是农业绿色发展过程中机制体制创新的重要方面。本文通过对欧盟交叉遵守机制的历史演进和运行机制的系统分析,探究其作用机理,明确政策运行特征,评估其积极影响和存在的问题。研究表明:①欧盟交叉遵守机制具有条件性、支付基础广泛、法规要求宽松、监督检查处罚机制严格、配套措施完善等特征;②机制对提升欧盟农业用地环境管理水平,改善环境政策执行效果,为欧盟农业支持提供合理化依据起到重要作用;③机制增加了行政成本和农民负担,且设定的仅是最低环境要求。基于以上研究结果,针对中国面临的如何协调农业发展与环境保护问题,本文提出树立农业发展方式转变的长久观、政策设计应侧重权责对等、构建可选择性交叉遵守试验区以及完善农业咨询服务等配套措施的政策建议。

引入交叉变异机制的全局混沌人工蜂群算法

本文设计了交叉变异机制下的全局混沌人工蜂群算法,借鉴遗传算法引入交叉变异机制与全局最优值进行交叉操作来提高算法的探索和开发能力。为了验证所设计算法的有效性,选择8个基准函数对进行测试,并与基本人工蜂群算法和全局人工蜂群算法进行对比,实验结果显示所设计算法在收敛速度和精度上优于其他两种方法。

全天候交叉排课运行机制的研究与实践

本文通过对普通高校的课表编制工作的复杂性及主要制约因素的分析,提出了深化教学运行机制改革的具体措施,并对新的教学运行机制下的全天候交叉排课办法的实践效果及推广价值进行了阐述.

基于注意力机制的航拍图像实时语义分割方法

目前语义分割网络存在推理速度慢、轮廓信息缺失和语义信息不充足的问题,使其不适用于航拍图像的语义分割。提出一种交叉注意力混合机制和金字塔注意力机制的解码网络用于航拍图像语义分割。首先,采用MobileNetV2为骨干网络提高实时性推理速度;其次,提出交叉注意力混合机制解决轮廓信息缺失的问题;再次,提出金字塔注意力机制消除卷积神经网络无法捕获长范围语义信息的局限性。最后,实验结果表明,该文网络在单张GTX 3090卡,分辨率为256×256×3的DLRSD(Dense Labeling Remote Sensing Dataset)数据集中,获取73.4%的平均交并比和85.4%的像素精度,实现了196.9帧每秒的推理速度。

基于交叉注意力机制的多视图项目文本分类方法

科研项目文本的分类往往需要耗费巨大的人力、物力,因此采用智能方法实现对项目文本分类意义重大。文本分类方法的核心在于文本语义特征的提取,高效的特征提取方法有助于准确构建文本到类别之间的映射。已有的文本分类方法往往基于整个文本或者一部分文本作为分类依据,可能出现信息的冗余或缺失。该文针对结构化的项目文本,在BERT等预训练网络的基础上,创新性地提出基于单交叉注意力机制的两视图项目文本分类学习方法(Two-View Cross Attention,TVCA)和基于双交叉注意力机制的多视图项目文本分类学习方法(Multi-View Cross Attention,MVCA)。MVCA方法基于项目文本的一个主要视图(项目摘要)和两个辅助视图(研究内容、目的和意义),通过两个交叉注意力机制提取包含更丰富语义信息的特征向量,进一步改善分类模型的性能。我们将TVCA和MVCA方法应用于英文论文数据Web of Science Meta-data和南方电网科技项目文本的分类任务中,实验结果验证了TVCA和MVCA方法无论从分类效果还是收敛速度上,都明显优于已有的比较方法。

不动产登记纠纷“民行交叉”解决机制的路径困境与优化——以登记行为的界分为基础

研究目的:针对不动产登记中“民行交叉”纠纷解决机制的实务困境,分析该机制在登记领域的逻辑基础与适用前提,提出优化这一机制的制度方案。研究方法:案例分析法、规范解释法与原理论证。研究结果:(1)“民行交叉”纠纷解决机制在登记实务领域存在若干困境,须对其逻辑前提及适用基础进行反思;(2)清楚界分登记行为中的私法与公法要素,区分民事法律关系与行政法律关系下的登记行为,是构建登记纠纷解决机制的理论基础;(3)以不动产登记行为二分为基础构建二元化的纠纷解决机制,可消除“民行交叉”的适用困境。研究结论:将《行政诉讼法》第61条、最高人民法院《关于适用〈物权法〉若干问题的解释(一)》第1条进行限缩解释,对依申请登记、政府组织的首次登记(总登记)、自然资源确权登记、依嘱托登记分别适用不同的纠纷解决机制,有利于解决登记实务中的纠纷难题、缓解登记机构的应诉压力。

基于交叉注意力机制的煤矿井下不安全行为识别

对煤矿井下人员不安全行为进行实时视频监控及报警是提升安全生产水平的重要手段。煤矿井下环境复杂,监控视频质量不佳,导致常规基于图像特征或基于人体关键点特征的行为识别方法在煤矿井下应用受限。提出了一种基于交叉注意力机制的多特征融合行为识别模型,用于识别煤矿井下人员不安全行为。针对分段视频图像,采用3D ResNet101模型提取图像特征,采用openpose算法和ST-GCN(时空图卷积网络)提取人体关键点特征;采用交叉注意力机制对图像特征和人体关键点特征进行融合处理,并与经自注意力机制处理后的图像特征和人体关键点特征拼接,得到最终行为识别特征;识别特征经全连接层及归一化指数函数softmax处理后,得到行为识别结果。基于公共数据集HMDB51和UCF101、自建的煤矿井下视频数据集进行行为识别实验,结果表明:采用交叉注意力机制可使行为识别模型更有效地融合图像特征和人体关键点特征,大幅提高识别准确率;与目前应用最广泛的行为识别模型SlowFast相比,基于交叉注意力机制的多特征融合行为识别模型在HMDB51和UCF101数据集上的识别准确率分别提高1.8%,0.9%,在自建数据集上的识别准确率提高6.7%,验证了基于交叉注意力机制的多特征融合行为识别模型更适用于煤矿井下复杂环境中人员不安全行为识别。

基于交叉注意力机制的波束形成后置滤波网络

针对经典后置滤波器存在的对非平稳噪声抑制效果较差且存在目标语音失真的问题,提出一种基于交叉注意力机制的后置滤波网络,使用基于门控循环单元的编解码器作为网络框架,并在编解码器组之间添加残差连接;使用基于伽马通域的波束输出信号与噪声参考信号功率谱的子带增益作为双特征输入;使用特征交叉的多头归一化点积注意力捕获序列输入的长距离依赖信息并进行特征融合。实验结果表明,该算法在不同信扰比和噪声条件下的语音质量和可懂度指标均优于基线系统,具有较强的鲁棒性;在对非平稳噪声具有较好抑制效果的同时,能最小化目标语音的失真;且相较端到端的深度学习方法,具有轻量化和低时延的特点,能满足实际工程应用的需求。

飞蛾纵横交叉混沌捕焰优化算法

针对基本飞蛾捕焰优化(MFO)算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出一种飞蛾纵横交叉混沌捕焰(CCMFO)算法。为飞蛾捕焰引入纵横交叉机制和混沌算子,通过横向全方位交叉寻优减少搜索盲点,纵向维交叉开发和混沌映射增强跳出局部最优的能力,火焰信息在种群中纵横交叉呈链式反应传播,加快收敛速度和避免算法早熟。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。

采用多目标纵横交叉算法的电力系统动态环境经济调度

针对带非线性约束的电力系统动态环境经济调度问题,提出一种多目标纵横交叉算法。对动态调度中燃料费用和污染排放两个相互约束、冲突的目标同时进行优化。求解过程中,结合非约束支配策略,提出一种双交叉机制,增强粒子穿越非可行区域的能力,使得生成的帕累托最优解落在可行区域内。通过边缘探索,增强算法的全局搜索能力。同时,采用外部存档集合储存非劣解,并通过拥挤度对比,保持非劣解的多样性。最后,采用模糊决策理论获得最优折中解。对10机电力系统的仿真结果验证了所提方法的有效性与优越性。