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网络空间安全模型与体系化发展研究
1
作者 蔡贤杰 《信息与电脑》 2025年第2期80-82,共3页
文章分析了网络空间安全模型系统化研究的背景,并以信息安全保障模型、攻防对抗模型、零信任模型为切入点,说明了网络空间安全模型的主要类型及内容;在此基础上,提出了网络空间安全模型系统化发展的具体思路,包含构建网络空间安全模型... 文章分析了网络空间安全模型系统化研究的背景,并以信息安全保障模型、攻防对抗模型、零信任模型为切入点,说明了网络空间安全模型的主要类型及内容;在此基础上,提出了网络空间安全模型系统化发展的具体思路,包含构建网络空间安全模型系统化发展技术体系、分析已有安全技术的能力和新技术的安全风险,为网络安全研究的深入和网络空间防御技术的提升提供了参考。 展开更多
关键词 网络空间安全 安全模型 体系化发展
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交叠影响域理论下家校社协同促进青少年体育高质量发展研究
2
作者 肖悦 蔡贤杰 《福建体育科技》 2024年第5期103-110,共8页
青少年体育是体育助推中华民族伟大复兴的重要基石。从分离走向交叠的协同以体育人格局是青少年体育高质量发展的必经之路。在构建家校社协同促进青少年体育高质量发展新型合作关系中,依然存在理念不合、地位不等、职责不清、交流不足... 青少年体育是体育助推中华民族伟大复兴的重要基石。从分离走向交叠的协同以体育人格局是青少年体育高质量发展的必经之路。在构建家校社协同促进青少年体育高质量发展新型合作关系中,依然存在理念不合、地位不等、职责不清、交流不足等滞阻壁垒。基于交叠影响域理论,参考其内外部模型及六大参与行为,为家校社协同以体育人促进青少年体育高质量发展提供新思路和新方案:(1)统一动力机制,筑牢立德树人根本任务;(2)平衡协同结构,明确交叠影响合作范式;(3)厘清责任边界,建立三方协同育人机制;(4)整合协同要素,搭建资源共治共享平台。 展开更多
关键词 青少年体育 交叠影响域理论 家校社协同育人 高质量发展
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融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测 被引量：1
3
作者 蔡贤杰 丁德锐 +1 位作者 魏国亮 武俊珂 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期477-487,共11页
计算机辅助检测工具可以帮助医生减少在临床检查中漏检误检的情况,从而提高诊断准确度,同时减轻医生的劳动强度。针对超声胃肠镜检查中黏膜下肿瘤的定位与分类问题,提出了一种融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测算法(MFSA-YO... 计算机辅助检测工具可以帮助医生减少在临床检查中漏检误检的情况,从而提高诊断准确度,同时减轻医生的劳动强度。针对超声胃肠镜检查中黏膜下肿瘤的定位与分类问题,提出了一种融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测算法(MFSA-YOLOv7t)。首先,移除小目标预测头,在保证精度下使网络轻量化;然后,基于浅层特征提出多尺度特征融合模块,提取肿瘤细节信息;其次,改进上采样结构,在保留上层信息的同时增强感受野;最后,引入子空间位置注意力模块,捕获肿瘤的位置和边界特征,进一步提升黏膜下肿瘤的检测性能。实验表明,MFSA-YOLOv7t在平均精度均值、敏感度以及准确度上分别达到97.32%,96.99%和96.24%,相比YOLOv7-tiny算法检测性能有较大的提升,分别提高了2.39%,2.75%和2.59%。MFSA-YOLOv7t为医生在临床检查中的辅助诊断提供更加可靠的肿瘤类型参考,同时为黏膜下肿瘤的检测提供了一个新的思路和研究方向。 展开更多
关键词 黏膜下肿瘤 计算机辅助检测 多尺度特征 上采样 子空间注意力
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联合稀疏和低秩表示的医学超声图像去噪 被引量：1
4
作者 武俊珂 魏国亮 +1 位作者 兰兰 蔡贤杰 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期364-370,共7页
为了保持超声图像的边缘和细节特征,同时去除图像中的噪声,提出了一种改进的低秩稀疏矩阵分解模型。首先,通过对数变换将乘性性质的斑点噪声转换为加性噪声;然后引入L1范数和改进的低秩正则项,以最小化保真项、正则项为目标函数,迭代恢... 为了保持超声图像的边缘和细节特征,同时去除图像中的噪声,提出了一种改进的低秩稀疏矩阵分解模型。首先,通过对数变换将乘性性质的斑点噪声转换为加性噪声;然后引入L1范数和改进的低秩正则项,以最小化保真项、正则项为目标函数,迭代恢复出去噪后的超声图像;最后使用指数变换从对数域中还原。将本模型应用于肿瘤超声图像,与一些经典的去噪算法进行比较,得出该模型对消化道粘膜下肿瘤超声图像去噪估计具有良好的适用性和实时性。 展开更多
关键词 消化道粘膜下肿瘤 超声图像 斑点噪声 去噪估计 低秩稀疏模型
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基于改进YOLOv5的新材料地板表面缺陷检测研究
5
作者 张忠 魏国亮 +2 位作者 张之江 蔡贤杰 王耀磊 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第7期196-203,共8页
目的提升质检过程中新材料地板的表面缺陷检测精度。方法通过翻转、水平迁移和垂直迁移对采集到的缺陷图像进行扩充,构建新材料地板缺陷数据集。基于YOLOv5算法,增加一个预测头,使算法对微小缺陷更加敏感;其次在网络的特征融合层应用Swi... 目的提升质检过程中新材料地板的表面缺陷检测精度。方法通过翻转、水平迁移和垂直迁移对采集到的缺陷图像进行扩充,构建新材料地板缺陷数据集。基于YOLOv5算法,增加一个预测头,使算法对微小缺陷更加敏感;其次在网络的特征融合层应用Swin Transformer模块,形成注意力机制预测头,提高网络特征提取效率;然后在网络主干末端加入SE模块,使网络提取有用的信息特征,提高模型精度。结果实验结果表明,提出的新材料地板表面缺陷检测方法能够准确判别地板好坏,并能够识别出白色杂质、黑斑、边损、气泡胶等4类表面缺陷,各缺陷类型的平均精确均值为82.30%,比YOLOv5 Baseline提高了6.58%,相比其他典型目标检测算法也能够更准确和快速地识别地板表面缺陷。结论通过改进的YOLOv5算法可以更准确地对地板表面缺陷进行分类与定位,从而大大提高工业质检效率。 展开更多
关键词 新材料地板 缺陷检测 YOLOv5 预测头 注意力机制
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