考虑激光天线对准开销的LEO卫星低延迟数据传输路由方法

  

近年来,随着低地球轨道（LEO）卫星数量的增加和性能的提升,LEO卫星星座承担了更广泛的在轨任务,进而导致卫星数据的传输量呈指数级增长。新兴的激光通信（LC）技术凭借更高带宽的优势显著提升了星间链路（ISL）数据通信的效率。然而,基于LC的星间通信必须先进行发射天线和接收天线的对… …   相似文献

何梓芬;曾德泽;田厉锋;李跃鹏;张佳宇 《计算机应用》2026,(1)

基于特征调控与颜色分离的净标签多后门攻击方法

  

针对传统的后门攻击缺乏隐蔽性与灵活性的问题,提出一种基于特征调控与颜色分离的净标签多后门攻击方法,以信息隐藏框架为基础,训练中毒网络嵌入触发器。首先,以图像边缘作为触发器,设计特征调控策略,结合对抗扰动与代理模型辅助训练中毒网络,增强触发器特征的显著性;其次,提出颜色分离策略对触… …   相似文献

唐迎春;黄荣;周树波;蒋学芹 《计算机应用》2026,(1)

融合用户行为和改进长尾算法的推荐方法

  

为了解决长尾效应研究中划分热门物品和长尾物品时未能充分考虑用户个性化行为的问题,提出一种融合用户行为和改进长尾算法的推荐方法。首先,使用基于Transformer的双向编码器表示（BERT）对物品属性信息进行编码,并根据编码结果对物品执行聚类操作,同时根据用户与不同聚类的交互记录… …   相似文献

史艳翠;秦浩哲 《计算机应用》2026,(1)

基于数据增强的子图感知对比学习

  

图神经网络（GNN）是处理图结构数据的有效图表示学习方法。然而,在实际应用中,GNN的性能受限于信息缺失问题：一方面,图结构通常较为稀疏,导致模型难以充分学习节点特征;另一方面,监督学习依赖的标签数据通常稀缺,使模型训练受限,进而难以获得鲁棒的节点表示。针对以上问题,提出一种基于… …   相似文献

李玟;李开荣;杨凯 《计算机应用》2026,(1)

面向VRM模型的软件需求的形式化组合验证方法

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如何对软件需求展开有效验证是当前国内民机系统安全攸关软件研发过程中的重要挑战.本文对基于变量关系模型VRM(Variable Relation Model)的机载软件需求形式化建模与验证过程中出现的状态空间爆炸问题,提出了一个面向VRM需求模型的状态空间等价语义划分准则和形式化组… …   相似文献

戴嘉磊;胡军;董亚炯;董泽华;王立松 《小型微型计算机系统》2026,(1):193-200

多样性引导的深度神经网络测试用例生成方法

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基于覆盖引导的模糊测试(Coverage-Guided Fuzzing, CGF)广泛应用于深度神经网络(DNN)测试,通过生成覆盖率高的衍生测试样本以提升模型的测试充分性.已有CGF方法侧重覆盖率和对抗成功率,较少考虑样本的多样性和模型鲁棒性提升.本文提出了一种基于多样性引导的… …   相似文献

苏祥;杨志斌;周勇;张海 《小型微型计算机系统》2026,(1):181-192

时间感知的并行查询交互度量及执行计划选择

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查询是数据库系统最主要的操作,查询性能直接决定了应用程序的响应速度和用户体验.多查询并行场景下,查询之间争用或共享数据库系统资源,产生查询交互(Query Interaction, QI),是影响查询性能的主要因素,准确度量QI是为查询选择合适执行计划及提升查询性能的关键.QI随… …   相似文献

韩建民;杨茸;郭梦涛;牛保宁 《小型微型计算机系统》2026,(1):173-180

同质性增强的异构图提示学习方法

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图神经网络在多个不同领域展现出巨大潜力,然而传统的图神经网络方法通常依赖大量标注数据进行训练,而在实际应用中,标注大量数据往往代价高昂且费时费力.近年来,提示学习作为一种新兴的预训练模型范式,在Few-shot、Zero-shot等低资源场景中表现出色.图提示学习是一种新颖的图预… …   相似文献

魏楚元;刘舜尧;卓胜达;张蕾;王昌栋;黄书强;刘杰 《小型微型计算机系统》2026,(1):97-105

高效的多方非平衡隐私集合交集协议

  

多方隐私集合交集（Multiparty Private Set Intersection,MPSI）协议允许多个参与方各自持有私有集合,在不泄露除交集以外任何信息的前提下,安全计算所有集合的交集,在泄露凭证检查、金融反欺诈和联邦学习等领域具有广泛应用。然而,现有非平衡隐私集合交集协议主要针对两方参与场景,缺乏针对多方参与场景的高效解决方法。为了解决MPSI及其变体协议在非平衡数据集上效率低下的问题,本文提出一种非平衡双中心零共享的方法。该方法结合零共享和不经意键值存储技术,将多方非平衡计算归约为两方非平衡计算,有效降低了通信和计算开销。然后,通过将该方法和两方非平衡隐私集合交集及其变体协议相结合,构建了一种新的高效且可扩展的多方非平衡隐私集合交集（Multiparty Unbalanced Private Set Intersection, MUPSI）及其变体协议。实验结果表明,在相同条件下,客户端的集合规模为2¹⁰,服务器端的集合规模为2²⁷时,本文提出的MUPSI协议的服务器端在线阶段耗时比目前最优的协议缩短约20%。此外,在32个参与方的场景下,客户端的集合规模为2¹⁰,服务器端的集合规模为2²⁷时,客户端在线阶段耗时约10秒,验证了该协议在大规模参与方以及集合规模差异显著场景下的有效性。… …   相似文献

张恩;李金磊;郑东;禹勇;刘登辉 《计算机学报》2026,(1):193-210

基于可学习聚合权重的解析性联邦学习方法

  

联邦学习通过在客户端与参数服务器之间交换模型参数而非原始数据,有效保护了数据隐私安全。然而,随着客户端数量和数据规模的增加,联邦学习仍面临通信开销增加和任务复杂性提升的问题。现有方法通常采用基于客户端本地数据量的权重归一化策略进行模型聚合,在一定程度上降低通信开销,但未充分考虑数… …   相似文献

蒋伟进;崔新雨;刘志华;陈伸有;胡佳龙 《计算机学报》2026,(1):84-108