基于校局企合作的“公安信息技术应用”课程教学改革与实践--以广西警察学院公安大数据现代产业学院为例 被引量：3

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作者 侯文雷 刘向荣 农忠海 《公安教育》 2022年第4期63-66,共4页

当前,各级公安机关积极推进实施公安大数据战略,推动以大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术在公安工作中广泛应用,实现公安“打防管控”工作从人海战术、汗水警务向数据赋能、功效倍增转变。“公安信息技术应用”课程作为... 当前,各级公安机关积极推进实施公安大数据战略,推动以大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术在公安工作中广泛应用,实现公安“打防管控”工作从人海战术、汗水警务向数据赋能、功效倍增转变。“公安信息技术应用”课程作为所有公安专业基础课、必修课、核心课,是贯彻公安大数据战略的关键路径,对提升公安专业学生信息化素养和思维,特别是获取数据、分析数据、运用数据能力有重要意义。 展开更多

关键词 公安大数据 公安工作 公安专业学生 公安信息技术 信息化素养 关键路径 人工智能 新一代信息技术

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数字经济背景下广西数字人才需求调研与分析——基于LDA-TF-IDF主题模型

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作者 秦振凯 吴柏霖 林子倩 《微型计算机》 2025年第2期85-87,共3页

探究数字经济背景下广西地区数字人才市场需求特征,分析数字人才市场需求的形式与趋势,为广西数字人才培养与发展规划提供基于实证数据的决策支持。运用LDA-TF-IDF主题模型,对广西人才网、前程无忧网、猎聘网和拉勾网四个平台的有效招... 探究数字经济背景下广西地区数字人才市场需求特征,分析数字人才市场需求的形式与趋势,为广西数字人才培养与发展规划提供基于实证数据的决策支持。运用LDA-TF-IDF主题模型,对广西人才网、前程无忧网、猎聘网和拉勾网四个平台的有效招聘信息进行需求特征挖掘与成因分析。研究发现:广西数字人才需求集中于南宁、柳州、桂林等经济较发达城市的信息传输、软件和信息技术服务业;学历需求主要以本科为主,博士学历需求较低;岗位任职需求聚焦专业领域知识、信息化技能和数字化能力。 展开更多

关键词 数字经济 数字人才 LDA-TF-IDF

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基于大数据技术的网络安全态势感知分析

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作者 邢中玉 秦振凯 +1 位作者 梁小宇 莫睿东 《数字技术与应用》 2024年第5期98-100,共3页

网络安全问题日益成为互联网时代的重要挑战。鉴于此,本文通过分析大数据在网络安全领域的应用,研究了利用大数据技术来改善网络安全态势感知能力。通过收集、处理和分析大规模数据,可以更好地提高对网络攻击的预警能力,并针对大数据时... 网络安全问题日益成为互联网时代的重要挑战。鉴于此,本文通过分析大数据在网络安全领域的应用,研究了利用大数据技术来改善网络安全态势感知能力。通过收集、处理和分析大规模数据,可以更好地提高对网络攻击的预警能力,并针对大数据时代网络安全面临的挑战提出了相应对策,研究结果有望为网络安全领域的从业者和决策者提供有价值的参考。 展开更多

关键词 网络安全态势感知 大数据技术 大规模数据 网络攻击 大数据时代 网络安全领域 网络安全问题 预警能力

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基于大数据的边境人员图像修复应用研究

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作者 王文婕 秦振凯 +1 位作者 罗起宁 陈广成 《长江信息通信》 2024年第10期123-125,共3页

随着人脸识别和视频监控技术的快速进步,人像检测在边境安全中变得至关重要。图像质量,常受模糊和噪声影响,对监控效率构成挑战。为此,文章引入一种基于Transformer的模糊人脸修复网络,旨在改善受损图像质量,提升边境监控系统的性能。... 随着人脸识别和视频监控技术的快速进步,人像检测在边境安全中变得至关重要。图像质量,常受模糊和噪声影响,对监控效率构成挑战。为此,文章引入一种基于Transformer的模糊人脸修复网络,旨在改善受损图像质量,提升边境监控系统的性能。通过在Columbia Gaze数据集上进行实验,评估了模型在关键性能指标LPIPS和SSIM上的表现。结果显示,该网络显著提高了图像清晰度,为边境人员图像的实时预警提供了坚实技术支持,显著提升了监控系统的可靠性和工作效率,展现了在边境安全监控领域的应用潜力。 展开更多

关键词 大数据 边境人员 Transformer人脸图像修复 鲁棒性

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基于Kolmogorov-Arnold网络的节点分类算法

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作者 袁立宁 冯文刚 刘钊 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期645-656,共12页

多数图深度学习模型通过可学习权重加固定激活函数的方式提取图数据的特征信息,采用不同激活函数时对模型性能有较为显著的影响。针对上述问题,提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的全连接神经网络模型G-KAN,无需特定的激活函数... 多数图深度学习模型通过可学习权重加固定激活函数的方式提取图数据的特征信息,采用不同激活函数时对模型性能有较为显著的影响。针对上述问题,提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的全连接神经网络模型G-KAN,无需特定的激活函数和显式的节点信息传递策略,通过KAN动态学习激活函数,并引入节点相似度引导的对比损失隐式提取原始图特征信息。G-KAN通过线性层将图数据映射到特征空间,通过KAN层提取输入数据中的潜在特征,通过线性层和Softmax函数将KAN层的输出映射为节点标签的概率分布,并引入对比损失对KAN层的输出进行优化,推动高相似度节点彼此接近、低相似度节点彼此远离。在节点分类任务中,G-KAN优于当前较为先进的基线模型,特别是在BlogCatalog数据集上,G-KAN的Micro-F1和Macro-F1相较图卷积网络(GCN)提高了50.42和52.84个百分点。在激活函数对比实验中,引入KAN的方法不仅优于采用不同激活函数的变体,对不同数据集的泛化能力也更强。上述实验结果表明,G-KAN采用的可学习激活函数策略能够提高全连接神经网络的表征能力,使生成的低维节点表示具有更高的区分性。 展开更多

关键词 图卷积网络 多层感知机 Kolmogorov-Arnold网络 对比学习 节点分类

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基于本体的电信诈骗知识图谱构建研究

6

作者 秦振凯 向秋焱 《计算机应用文摘》 2025年第2期123-125,共3页

电信诈骗事件的频发对人民群众的财产安全和人身安全构成了日益严重的威胁。文章旨在结合本体论和知识图谱技术,为公安机关提供防控电信诈骗的研究思路。首先,采用七步法构建电信诈骗本体模型;然后,利用Python第三方库py2neo和图数据库N... 电信诈骗事件的频发对人民群众的财产安全和人身安全构成了日益严重的威胁。文章旨在结合本体论和知识图谱技术,为公安机关提供防控电信诈骗的研究思路。首先,采用七步法构建电信诈骗本体模型;然后,利用Python第三方库py2neo和图数据库Neo4j构建电信诈骗知识图谱;最后,基于图数据库的检索方法实现图谱检索。通过构建基于本体的电信诈骗知识图谱,有效地组织了电信诈骗领域的知识,提升了信息资源管理的效率,为公安机关防控电诈提供了全新的视角。 展开更多

关键词 本体建模 知识图谱 电信诈骗 知识组织

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基于标签传播增强的多通道图卷积网络

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作者 袁立宁 冯文刚 刘钊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期304-312,共9页

多数图卷积网络(GCN)模型通过设计高效的信息传递和保留方式提升节点分类任务的实验表现,忽略了节点标签信息在拓扑空间和属性空间的传播。针对上述问题,提出了一种基于标签传播算法(LPA)增强的多通道图卷积模型MGCN-LPA,同时增大同类... 多数图卷积网络(GCN)模型通过设计高效的信息传递和保留方式提升节点分类任务的实验表现,忽略了节点标签信息在拓扑空间和属性空间的传播。针对上述问题,提出了一种基于标签传播算法(LPA)增强的多通道图卷积模型MGCN-LPA,同时增大同类节点在属性和拓扑空间的关系权重,改善节点间特征和标签信息的传播。首先,计算不同节点的属性相似度值,并采用k近邻算法生成属性关系图;然后,利用结合了GCN和LPA的图卷积层GCN-LPA提取属性图和属性关系图的潜在特征,生成拓扑节点表示和属性节点表示;最后,将拓扑和属性表示进行融合,并将生成的最终表示用于节点分类任务。在3个基准图数据集上进行实验,MGCN-LPA的实验表现能够匹配当前较为先进的基线模型,其在Cora和Citeseer数据集上的分类结果相比表现最优的基线模型提升了9.3%和12%。上述实验结果表明,MGCN-LPA能够增大同类节点间路径的权重,从而增强同类节点间的信息传递,提升节点分类任务的实验表现。此外,消融实验结果表明,与仅使用拓扑空间或者属性空间信息的变体相比,融合两类信息的MGCN-LPA能够充分提取和保留原始图中蕴含的潜在特征,提升模型的表征能力和泛化性。 展开更多

关键词 图卷积网络 标签传播算法 属性图 属性关系图 节点分类

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基于对比学习增强的图卷积网络

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作者 袁立宁 蒋萍 +2 位作者 莫嘉颖 冯文刚 刘钊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第12期2908-2914,共7页

多数图卷积模型通过引入更高效的信息传递和转换方式提升图分析任务的实验表现,忽视了原始图信息的保留.针对上述问题,本文提出了一种同时保留节点属性和拓扑结构信息的对比损失函数,增强图卷积模型的表征能力.该方法首先构建基于节点... 多数图卷积模型通过引入更高效的信息传递和转换方式提升图分析任务的实验表现,忽视了原始图信息的保留.针对上述问题,本文提出了一种同时保留节点属性和拓扑结构信息的对比损失函数,增强图卷积模型的表征能力.该方法首先构建基于节点属性和拓扑结构的连接强度,然后使用对比损失保留连接强度中蕴含的属性和拓扑关联信息,最后构建引入交叉熵损失的多层图卷积模型进行端到端训练.在性能提升实验和对比损失比较实验中,引入对比学习的图卷积模型始终优于基线以及其他对比学习方法.实验结果表明,属性和拓扑对比损失能够增强模型对原始图信息的保留,有效提升图卷积模型在节点分类任务中的实验表现. 展开更多

关键词 图卷积网络 对比学习 对比损失 节点分类

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视频异常行为检测综述

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作者 吴沛宸 袁立宁 +1 位作者 郭放 刘钊 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3100-3125,共26页

视频异常行为检测作为计算机视觉的研究热点,通过提取视频内容时间和空间特征,判断视频中是否存在异常事件和事件种类,定位异常发生的区域和时间。以有监督/无监督学习为线索,对现有视频异常行为检测方法进行系统梳理和归纳。在有监督... 视频异常行为检测作为计算机视觉的研究热点,通过提取视频内容时间和空间特征,判断视频中是否存在异常事件和事件种类,定位异常发生的区域和时间。以有监督/无监督学习为线索,对现有视频异常行为检测方法进行系统梳理和归纳。在有监督类方法中,细分为基于偏差均值计算方法和基于多模态方法;在无监督类方法中,主要总结了基于完全无监督的多种方法。从当前主流建模思路出发对偏差均值计算方法系统性说明,按照不同模态特征的使用及其处理方式对多模态方法进行阐述和总结,根据两种模型训练方式介绍完全无监督方法。对比了不同模型的网络架构,并归纳总结出各类异常行为检测模型的测试数据集、使用场景、优势和局限性。通过基准数据集以帧级标准和像素级标准等常用评价标准进行了模型比较和性能评估,同时通过不同方法的性能表现进行类内对比,并对结果进行分析总结。通过虚拟合成数据集、多模态大模型和轻量级模型等五个方向探究了视频异常行为检测的发展趋势。 展开更多

关键词 异常行为检测 深度学习 完全无监督 多模态特征

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基于提示学习的案件知识图谱构建方法及应用研究

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作者 秦振凯 徐铭朝 蒋萍 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第11期1773-1782,共10页

针对传统案件处理和分析方法效率低、耗时长的问题,文章提出一种构建案件知识图谱的方法,旨在提高案件处理效率,增强案件分析的深度和广度,为公安人员提供更加全面和精准的案件信息支持。首先,在OneKE大语言模型的基础上融入CasePrompt... 针对传统案件处理和分析方法效率低、耗时长的问题,文章提出一种构建案件知识图谱的方法,旨在提高案件处理效率,增强案件分析的深度和广度,为公安人员提供更加全面和精准的案件信息支持。首先,在OneKE大语言模型的基础上融入CasePrompt提示学习方法,提出案例事件抽取模型。然后,根据案件领域数据搭建知识图谱概念层架构,使用案例事件抽取模型实现实体抽取。最后,将结构化案件数据转化为三元组形式存入Neo4j图数据库,实现基于提示学习的案件知识图谱构建。实验结果表明,提示学习微调的大模型相比传统深度学习模型展现了更优秀的事件抽取性能,能够有效识别并抽取案件文本数据中的事件信息,进而构建高质量的案件知识图谱,从而提升案件分析效率。 展开更多

关键词 案件知识图谱 提示学习 大语言模型 智慧警务

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基于知识图谱的情感分析领域研究动态与趋势探究

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作者 秦振凯 吴莹莹 《计算机应用文摘》 2024年第19期139-141,共3页

文章对2013—2023年间国内情感分析领域的文献进行了计量分析,报告了该领域的研究动态和关键发展趋势,利用CiteSpace软件构建的知识图谱揭示了研究机构、作者合作网络、发文量和关键词的分布情况。研究显示,跨学科和跨机构合作对推动情... 文章对2013—2023年间国内情感分析领域的文献进行了计量分析,报告了该领域的研究动态和关键发展趋势,利用CiteSpace软件构建的知识图谱揭示了研究机构、作者合作网络、发文量和关键词的分布情况。研究显示,跨学科和跨机构合作对推动情感分析的创新发展具有显著影响。同时,情感分析技术已被广泛用于实时在线评论分析,这一趋势预示着未来研究将更加关注实时性和多维度分析。此外,技术层面上的情感分析正向融合多维度特征的复杂模型演进,反映了该领域技术的持续进步和深化。 展开更多

关键词 情感分析 CITESPACE 文献计量 知识图谱

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基于图嵌入模型的犯罪组织成员关系预测

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作者 袁立宁 邢中玉 +1 位作者 杨国艺 罗恒雨 《电脑与电信》 2024年第4期1-5,共5页

随着社会的快速发展,犯罪行为愈发复杂多样化,群体性案件高发多发,使得基于犯罪学理论和案例研判的传统犯罪组织分析方法已无法满足情报工作的需求。因此,利用深度学习技术分析和挖掘犯罪组织特性,已成为数据警务工作的必然选择。本文... 随着社会的快速发展,犯罪行为愈发复杂多样化,群体性案件高发多发,使得基于犯罪学理论和案例研判的传统犯罪组织分析方法已无法满足情报工作的需求。因此,利用深度学习技术分析和挖掘犯罪组织特性,已成为数据警务工作的必然选择。本文使用图嵌入模型变分图自编码器(VGAE)对犯罪组织成员关系进行预测。模型的编码器部分提取犯罪组织结构特征并生成特征向量,解码器部分使用向量内积重构犯罪组织结构,进而预测犯罪组织中两个成员之间是否存在关联。为了评估VGAE在关系预测任务中的实验表现,在开源犯罪网络数据集Montagna上进行测试。实验结果表明,VGAE具备较高的预测性能,能够有效识别犯罪组织成员之间的潜在关系。 展开更多

关键词 图嵌入 犯罪组织 关系预测 图卷积网络 自编码器

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基于图分析算法的信用卡交易欺诈检测

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作者 袁立宁 唐雨霞 +2 位作者 黄琬雁 罗恒雨 何佩遥 《现代信息科技》 2024年第15期138-141,共4页

当前,在线信用卡交易欺诈案件快速增加,作案手段和方法更加多变,信用卡交易欺诈检测已成为银行风险防控的重点内容。文章依托近年人工智能领域热门的图分析理论与算法,将信用卡交易数据转化为图结构数据,从而分析信用卡交易欺诈图的社... 当前,在线信用卡交易欺诈案件快速增加,作案手段和方法更加多变,信用卡交易欺诈检测已成为银行风险防控的重点内容。文章依托近年人工智能领域热门的图分析理论与算法,将信用卡交易数据转化为图结构数据,从而分析信用卡交易欺诈图的社区信息。在此基础上,应用图表示学习算法Deepwalk和机器学习分类器,构建信用卡交易欺诈检测模型,用于预测欺诈行为。实验结果表示,该模型对欺诈行为的检测准确率达70%。 展开更多

关键词 信用卡交易 欺诈检测 图分析算法 图表示学习

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基于知识图谱的高校计算机实验教学特征研究

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作者 秦振凯 郑壁旋 +1 位作者 林子倩 陈广成 《信息与电脑》 2024年第19期251-253,共3页

本文研究了中国知网(CNKI)数据库中收录的近二十年来关于高校计算机实验教学的研究文献,运用Cite Space软件对文献中的相关研究内容进行了可视化分析,揭示了高校计算机实验教学领域的发展历程、主要研究成果以及未来发展方向。基于可视... 本文研究了中国知网(CNKI)数据库中收录的近二十年来关于高校计算机实验教学的研究文献,运用Cite Space软件对文献中的相关研究内容进行了可视化分析,揭示了高校计算机实验教学领域的发展历程、主要研究成果以及未来发展方向。基于可视化分析结果,本文提出了有针对性的建议,旨在为未来在该领域的研究工作提供参考和指导。 展开更多

关键词 计算机实验教学 文献计量学 Cite Space 知识图谱

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基于卷积神经网络的模糊车牌图像检测与识别优化 被引量：1

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作者 于昊生 王素芬 +2 位作者 李富有 莫嘉颖 黎烔辉 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期985-996,共12页

针对当前深度学习网络模型对模糊车牌图像的特征识别能力有限、识别精度较低和速度较慢等问题,提出以二阶优化算法,即以共轭梯度法与拟牛顿法作为卷积神经网络识别模型的优化算法,对模糊车牌图像进行检测和识别,并与一阶优化算法梯度下... 针对当前深度学习网络模型对模糊车牌图像的特征识别能力有限、识别精度较低和速度较慢等问题,提出以二阶优化算法,即以共轭梯度法与拟牛顿法作为卷积神经网络识别模型的优化算法,对模糊车牌图像进行检测和识别,并与一阶优化算法梯度下降算法作为优化算法的模型从识别精确度、识别时间、收敛速度3个方面进行对比。实验结果表明:共轭梯度法与拟牛顿法的识别准确率分别达到了96.9%和96.6%,相比于梯度下降算法的76.1%有所提高,识别时间和收敛速度差距均处于可接受范围内。 展开更多

关键词 卷积神经网络 共轭梯度算法 拟牛顿算法 车牌识别

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