为了提高传统CURE(clustering using representatives)聚类算法的质量,引入信息熵对其进行改进。该算法使用K-means算法对样本数据集进行预聚类;采用基于信息熵的相似性度量,利用簇中元素提供的信息度量不同簇之间的相互关系,并描述数...为了提高传统CURE(clustering using representatives)聚类算法的质量,引入信息熵对其进行改进。该算法使用K-means算法对样本数据集进行预聚类;采用基于信息熵的相似性度量,利用簇中元素提供的信息度量不同簇之间的相互关系,并描述数据的分布;在高、低层聚类阶段,采取不同的选取策略,分别选取相应的代表点。在UCI和人造数据集上的实验结果表明,提出的算法在一定程度上提高了聚类的准确率,且在大型数据集上比传统CURE算法有着更高的聚类效率。展开更多
大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGL...大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGLM的模型,并提出一种面向医疗领域的知识图谱(Knowledge Graphs,KGs)和LLM相结合的框架。框架主要包含两个部分:首先,通过KG三元组中的实体和关系,提出了一种基于KG结构数据的提示工程方法,使得LLM更加具有医学领域的专用知识,提高LLM的可解释性;其次,提出一种利用KG来对齐LLM的方法,将LLM的输出与KG的相关知识进行比较,验证LLM输出结果的一致性和准确性,从而增强了LLM在医疗领域的安全性。实验结果表明,最终生成的MedKGGPT模型能够输出更加具有安全性的结果,说明KG能够有效增强LLM的可解释性,为LLM应用在医疗领域提供了帮助。展开更多
密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算...密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算环境中基于区块链的轻量级密文访问控制方案(blockchain-based lightweight access control scheme over ciphertext in edge computing,BLAC).在BLAC中,设计了一种基于椭圆曲线密码的轻量级CP-ABE算法,使用快速的椭圆曲线标量乘法实现算法加解密功能,并将大部分加解密操作安全地转移,使得计算能力受限的用户设备在边缘服务器的协助下能够高效地完成密文数据的细粒度访问控制;同时,设计了一种基于区块链的分布式密钥管理方法,通过区块链使得多个边缘服务器能够协同地为用户分发私钥.安全性分析和性能评估表明BLAC能够保障数据机密性,抵抗共谋攻击,支持前向安全性,具有较高的用户端计算效率,以及较低的服务器端解密开销和存储开销.展开更多
本文针对多房间的移动机器人内墙作业的路径规划任务,提出一种两阶段路径规划方法.第1阶段针对沿墙作业过程中环境存在灰尘或雾气造成的传感器失效问题,以及房间多出口时路径规划不完整问题,我们提出起点自动选择沿墙路径规划方法,基于...本文针对多房间的移动机器人内墙作业的路径规划任务,提出一种两阶段路径规划方法.第1阶段针对沿墙作业过程中环境存在灰尘或雾气造成的传感器失效问题,以及房间多出口时路径规划不完整问题,我们提出起点自动选择沿墙路径规划方法,基于栅格地图离线生成沿墙规划路径.第2阶段,针对点到点路径规划过程中的动态避障问题,我们提出一种基于PSAC (prioritized experience replay soft actor critic)算法的点到点路径规划方法,在软行动者-评论家(soft actor critic,SAC)的中引入优先级经验回放策略,实现机器人的动态避障.实验部分设计了沿墙路径规划对比实验和动态避障的对比实验,验证本文所提出的方法在室内沿墙路径规划和点到点路径规划的有效性.展开更多
文摘为了提高传统CURE(clustering using representatives)聚类算法的质量,引入信息熵对其进行改进。该算法使用K-means算法对样本数据集进行预聚类;采用基于信息熵的相似性度量,利用簇中元素提供的信息度量不同簇之间的相互关系,并描述数据的分布;在高、低层聚类阶段,采取不同的选取策略,分别选取相应的代表点。在UCI和人造数据集上的实验结果表明,提出的算法在一定程度上提高了聚类的准确率,且在大型数据集上比传统CURE算法有着更高的聚类效率。
文摘大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGLM的模型,并提出一种面向医疗领域的知识图谱(Knowledge Graphs,KGs)和LLM相结合的框架。框架主要包含两个部分:首先,通过KG三元组中的实体和关系,提出了一种基于KG结构数据的提示工程方法,使得LLM更加具有医学领域的专用知识,提高LLM的可解释性;其次,提出一种利用KG来对齐LLM的方法,将LLM的输出与KG的相关知识进行比较,验证LLM输出结果的一致性和准确性,从而增强了LLM在医疗领域的安全性。实验结果表明,最终生成的MedKGGPT模型能够输出更加具有安全性的结果,说明KG能够有效增强LLM的可解释性,为LLM应用在医疗领域提供了帮助。
文摘密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算环境中基于区块链的轻量级密文访问控制方案(blockchain-based lightweight access control scheme over ciphertext in edge computing,BLAC).在BLAC中,设计了一种基于椭圆曲线密码的轻量级CP-ABE算法,使用快速的椭圆曲线标量乘法实现算法加解密功能,并将大部分加解密操作安全地转移,使得计算能力受限的用户设备在边缘服务器的协助下能够高效地完成密文数据的细粒度访问控制;同时,设计了一种基于区块链的分布式密钥管理方法,通过区块链使得多个边缘服务器能够协同地为用户分发私钥.安全性分析和性能评估表明BLAC能够保障数据机密性,抵抗共谋攻击,支持前向安全性,具有较高的用户端计算效率,以及较低的服务器端解密开销和存储开销.
文摘本文针对多房间的移动机器人内墙作业的路径规划任务,提出一种两阶段路径规划方法.第1阶段针对沿墙作业过程中环境存在灰尘或雾气造成的传感器失效问题,以及房间多出口时路径规划不完整问题,我们提出起点自动选择沿墙路径规划方法,基于栅格地图离线生成沿墙规划路径.第2阶段,针对点到点路径规划过程中的动态避障问题,我们提出一种基于PSAC (prioritized experience replay soft actor critic)算法的点到点路径规划方法,在软行动者-评论家(soft actor critic,SAC)的中引入优先级经验回放策略,实现机器人的动态避障.实验部分设计了沿墙路径规划对比实验和动态避障的对比实验,验证本文所提出的方法在室内沿墙路径规划和点到点路径规划的有效性.