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关键词： 激光雷达,多分辨率地图   扫描匹配   退化感知   重映射   定位建图   退化环境   移动机器人  

摘要： 针对传统2D激光SLAM方法在无特征环境中易出现激光里程计失效，导致数据混叠影响地图全局一致性的问题，提出一种鲁棒精确的SLAM方法。该方法首先改进相关性扫描匹配，通过引入多分辨率地图加速搜索过程，以获得高像素精度的位姿估计；其次，在高分辨率亚像素匹配中加入退化感知模块实时检测环境退化性，并对估计位姿进行重映射，以纠正异常位姿结果。实验结果表明，该方法克服了在无特征环境中易出现的激光里程计失效问题，在长度为16.92m和48.12m的两处长走廊环境中构建地图的面积误差分别为0.77%和1%，在OpenLORIS-Scene公开数据集的走廊序列中达到0.096m的绝对轨迹误差。

关键词： 概率约束   -有效点   修正的指数函数   对偶算法   Probability Constraints   -Efficient Point   Modified Exponential Function   Dual Algorithm  

摘要： 本文通过连续可微的非凸函数所形成的概率约束，来分析概率约束问题。描述了潜在的概率函数的水平集的切锥和法锥。进一步，基于p-有效点的概念，形成这些问题的一阶和二阶最优性条件。对于离散分布函数的这种情况，产生一个基于修正的指数函数的对偶算法来解决概率约束问题。

关键词： 量子私有集合计算   测量设备无关   私有交集势   私有并集势  

摘要： 安全多方计算是一种重要的隐私保护技术,在数据挖掘、云计算等领域有着广泛的应用.作为安全多方计算的一个重要分支,私有集合计算(Private Set Computation, PSC)可以在保护参与方数据隐私的前提下计算两个或多个参与者私有数据集的交集或并集.量子私有集合计算(Quantum Private Set Computation, QPSC)是将PSC与量子力学结合形成的新方向,目前已受到广泛关注.现有的量子私有集合计算协议大多依赖参与者或第三方的量子测量,但在实际运行中,所使用的测量设备可能有遭受侧信道攻击的风险.为了解决这一问题,本文提出了一种基于测量设备无关的量子私有集合计算协议.在该协议中,私有集合计算参与者可以利用后选择GreenbergerHorne-Zeilinger (GHZ)态纠缠实现安全的私有交集势和私有并集势计算.分析表明该协议是正确的,能够抵抗可能的外部和内部攻击.最后,协议使用MindSpore Quantum框架在HIQ量子计算云平台上仿真验证了其可行性.

关键词： 图神经网络   知识蒸馏   推理加速   对比学习   对抗训练  

摘要： 图神经网络（GNNs）在节点分类任务上表现优异，但其消息传递机制导致的邻域获取延迟问题限制了其在延迟敏感应用中的部署。尽管多层感知机（MLPs）在节点分类任务的准确性不及GNNs，但由于其理想的推理效率，仍是实际工业应用的主要工具。鉴于GNNs和MLPs在各自优势与劣势上的互补性，提出了基于对抗训练与对比表示蒸馏的图神经网络推理优化方法，以将GNNs教师模型学到的知识传递给更高效的MLPs学生模型。通过将快速梯度符号法生成的特征扰动与节点内容特征结合并作为学生模型的输入，然后在真实标签与教师模型的Softmax概率分布的指导下，对学生模型进行对抗训练，以降低其对节点特征噪声的敏感性。此外，设计对比表示蒸馏模块，将学生和教师模型对同一节点输出的嵌入视为正样本对，对不同节点输出的嵌入视为负样本对。通过缩小正样本对的距离并扩大负样本对的距离，使学生模型能够捕捉教师模型输出的节点嵌入之间的关系，从而保留GNNs的全局拓扑结构。在公共数据集上的大量实验表明，当教师模型为GraphSAGE时，采用该方法训练得到的MLPs学生模型在推理速度上比GraphSAGE快89倍，准确性相较于普通MLP和GraphSAGE分别平均提高了14.12%和2.02%，且优于现有的两种基线方法。

关键词： 概率约束   -有效点   修正的Carroll函数   对偶算法   Probability Constraint   Effective Point   Modified Carroll Function   Dual Algorithm  

摘要： 本文用连续可微非凸函数描述的概率约束分析非线性随机优化问题。为此描述了潜在概率函数的水平集的切锥和法锥，并在此基础上，提出p-有效点的定义，形成问题的一阶和二阶最优性条件，基于p-有效点生成的概率函数的水平集，通过修正的Carroll函数生成一个对偶算法。

关键词： 扫帚图   双星图   二部Ramsey数   Broom   Bistar   Bipartite Ramsey Number  

摘要： 给定简单二部图G1，G2，二部Ramsey数BR(G1G2)表示最小的正整数N，使得对完全二部图KN,N的任意生成子图G，要么G包含G1，要么G包含G2，其中G为G关于KN,N的补图。本文主要研究了C4对扫帚图Bk,m以及双星图B(n,m)这两类特殊类型的树的二部Ramsey数。

关键词： 思维导图   美术欣赏   Mind Map   Art Appreciation  

摘要： 在《新美术课程标准》中将欣赏类课程划分为欣赏·评述领域，对培养要求也提出了明确的标准，不仅要能感受、会欣赏、内化知识，更要敢评述，外化自我感受。思维导图，是把发散性思维的通过图文并茂的方式，将知识结构化展现出来的笔记方式。能更有效地帮助我们梳理知识，让我们多角度的去思考问题和解决问题。本课题将从思维导图在美术欣赏课教学中应用的理论框架和教学策略两个方面进行研究。打破了传统欣赏课老师说学生听的教学方式，实现以学生为主体、教师为主导的教育理念。提高学生的逻辑思维能力和对知识系统的归纳总结能力，促进学生自主学习。

关键词： 分类模型局部性能   数据生成   潜空间探索   可解释语义方向   可视分析  

摘要： 现有的分类模型性能评估方法主要集中于整体性能， 而在准确性要求较高的应用中， 局部性能评估十分重要. 针对深度学习模型局部性能评估面临的样本数据多样性和灵活探索任务的挑战， 提出一种基于生成式特征图的深度学习模型局部性能可视化分析方法. 首先训练潜空间语义方向发现模型， 生成细微语义变化的测试样本， 为模型评估提供可控的测试样本; 然后设计一个集成方向选择器与性能探索器的可视化系统， 其中， 方向选择器支持用户生成指定语义变化的测试样本， 性能探索器由样本图和性能图组成， 样本图展示局部样本分布， 性能图通过颜色编码直观地展示模型在局部样本上的性能分布. 实验结果表明， 所提出的潜空间语义方向发现模型所发现的方向在准确性、可解释性和样本变化自然度方面， 均优于随机方向和坐标轴方向; 在MNIST和CIFAR-10数据集上， 生成式特征图能够有效地识别和解释分类模型在局部样本上的性能变化， 并找出有助于发现模型缺陷的局部样本.

关键词： 人工智能   民事主体   侵权责任  

摘要： 生成式人工智能是基于模型、算法等技术自主生成文本、图片、视频等的软件系统，其拥有海量数据收集能力、多模态融合能力、深度学习-反馈能力、“类人化”表达能力。但生成式人工智能在训练和使用的过程中会带来对个人信息、知识产权、人格权等权利的侵权行为。对于生成式人工智能侵权责任的理解具有不同的维度。侵权的主体具有复杂性，主要指生成式人工智能服务的提供者、使用者和其他主体。面对侵权，应当采取规范引导、用户划分、训练优化、适用过错原则进行侵权责任认定等措施，当服务提供者和使用者履行相关法律规定的义务后，应认定其无过错。

关键词： 洪水风险图   实时动态分析   洪水分析模型   洪水预报精度   洪水预见期  

摘要： 洪水风险图作为防洪管理的重要非工程措施，以静态为主的洪水风险图成果已在防汛工作中得到广泛应用。随着计算机技术和信息化平台的快速发展，实时、动态分析成为洪水风险图编制与研究的重点方向。回顾了国内外洪水风险图编制研究的发展历程、技术路线，概括了近年来实时动态洪水风险图的研究进展，并提出需要进一步研究的关键问题，包括完善水文测站布局，加强降雨预报模型研究以及与水动力模型的耦合研究来提高洪水预报精确度、延长洪水预报期，加强高精度地形概化处理、高速并行计算、人工智能应用等来提升模型计算效率，以适应各级防汛抗旱管理部门对洪水风险预判、工程调度、灾情查询、人员转移的实际应用需要，为推动防洪排涝规划、水利工程建设、江河湖库管理提供辅助决策支撑。