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基于RFID的无源感知机制研究综述被引量：39: 2022年; 随着物联网技术的飞速发展与广泛部署,物联网领域的应用需求逐步从“万物互联”转变成“人-机-物”的感知融合.在众多感知技术之中,射频识别技术(radio frequency identification,RFID)作为物联网领域的核心技术之一,由于标签的轻量级、可标记、易部署等特征,成为“无源感知”的重要媒介.为深入剖析无源感知的研究方法,了解当前无源感知的研究进展,以基于RFID的无源感知研究为主要切入点,根据感知研究的一般流程,从感知渠道、感知方法、感知范畴以及感知应用这4个层面对近年来基于RFID的无源感知研究工作进行阐述和分析.我们着重在各个层面上分析相关技术的研究进展,比较不同技术在感知应用中的优势和劣势,总结当前阶段无源感知的主要研究趋势,并对未来发展方向进行展望.; 王楚豫谢磊赵彦超张大庆叶保留叶保留; 关键词：射频识别技术信号处理

边缘计算数据安全与隐私保护研究综述被引量：107: 2018年; 随着物联网、大数据和5G网络的快速发展和广泛应用,传统的云计算无法处理网络边缘设备所产生的海量数据,因此,边缘计算应运而生。然而,由于边缘计算的内容感知、实时计算、并行处理等开放特性,使在云计算环境下就已经存在的数据安全与隐私问题变得更加突出。阐述了边缘计算中数据安全与隐私保护的研究背景,提出以数据安全为中心的研究体系架构。围绕数据安全、访问控制、身份认证和隐私保护等关键技术,综述了近年来提出的可能适用于边缘计算数据安全与隐私保护的最新研究成果,并就方案的可扩展性和适用性进行分析讨论。此外,介绍了一些目前比较适用的边缘计算实例。最后,指出一些重要的研究方向和研究建议。; 张佳乐赵彦超陈兵胡峰朱琨; 关键词：数据安全访问控制身份认证隐私保护

面向用户数据和模型数据的隐私保护技术被引量：3: 2022年; 数据与模型作为人工智能框架的2个重要元素,既需要考虑它们的安全性与隐私需求,又需要兼顾它们的计算性能。将密码学与人工智能技术相结合,面向多种智能算法,通过安全多方计算技术重构神经网络核心算法,实现全流程的安全推理。基于多线程计算和分段加密等技术优化Blowfish算法,高效完成海量模型数据的加解密流程。该研究有助于提升人工智能模式的安全性与密文计算效率,具有重要研究意义。; 陈嘉乐张佳乐杨子路赵彦超后弘毅陈兵; 关键词：安全多方计算 BLOWFISH算法

面向数据异构的联邦学习性能优化研究被引量：3: 2024年; 参与联邦学习的客户端只需在各自的本地数据集上训练本地模型,并在服务器上聚合全局模型.然而,数据异构会导致本地模型与全局最优模型收敛方向不一致,影响全局模型性能.现有工作主要集中在直接与全局模型做趋同,并未考虑全局模型合理性.本文研究了一种基于局部模型偏移的性能优化方案,本地训练过程中结合所有客户端模型关键参数,提高全局聚合模型可信度.具体来说,计算待训练模型与其他客户端模型参数差值,然后乘以其他客户端梯度,将结果作为正则项加入本地损失函数,从而抑制局部模型偏移.实验结果表明,该方案在MNIST,FMNIST,CIFAR上的图像识别正确率方面优于现有方法5个百分点以上.; 黄聿辰赵彦超郝江山陈兵

大模型赋能电子制造全生命周期质量管理的应用及实践: 2025年; 文章通过深入分析大模型技术在电子制造业质量管理(QMS)中的应用背景、意义及现状,探讨了电子制造企业进行质量管理数字化转型的具体策略和方法,并进一步论述了大模型技术在提升质量管理中的集成应用。文章重点分析了大模型技术在提高产品质量、生产效率和智能化决策中的关键作用,并提出了“数据-模型-应用-评测”四层协同的电子制造全生命周期质量管理框架,阐述了通过数据治理、模型优化、场景应用和标准评测实现闭环管控与持续优化的路径。同时,以海尔集团、微亿智造等电子制造业企业为例,阐述了数字化转型在提升质量控制和降低生产成本方面的实践效果,展示了电子制造业数字化转型的示范作用。最后,评估了大模型技术在电子QMS中的应用前景及市场需求,为未来行业转型提供了有力的理论支持和实践指导,推动电子制造业向更加智能化和国际化的方向发展。; 宫丽娜赵夏荣周易人赵彦超; 关键词：电子制造业质量管理

面向多专业学生的《网络安全》教学方法被引量：1: 2016年; 《网络安全》是计算机类专业甚至是多个工科专业的必修基础课程之一,对该课程乃至后续的专业课程都至关重要。面对当今高校强调跨学科教学及跨门类教学,如何将《网络安全》的知识快速有效地进行传授成为亟待解决的问题。根据多年教学实践经验,以学生的基本情况分析为依据,结合《网络安全》课程的知识特征,提出从教材选择到教学方法及形式再到互动方式等的一整套课程规划设计,以期实现多专业学生的网络安全教学新方法。; 赵彦超; 关键词：网络安全

面向多专业国际学生的计算机网络教学初探: 2016年; "计算机网络"是计算机类专业甚至是多个工科专业的必修基础课程之一,对本门课程乃至后续专业课程都至关重要。面对当今高校外国留学生愈来愈多且学习基础参差不齐的情况,如何有效开展计算机网络教学工作成为亟待解决的问题。本文根据作者的教学实践经验,以学生的基本情况分析为依据,结合计算机网络课程的特征,提出了一种可以有效提升学生学习效果的教学框架,探索出适应于国际学生的计算机网络教学新方法。; 赵彦超; 关键词：计算机网络本科教学留学生

基于触发差异优化的联邦学习持久后门攻击: 2025年; 联邦学习分布式的特性使其允许各客户端在保持数据独立性的同时进行模型训练,但这也使得攻击者可以控制或模仿部分客户端来发起后门攻击,通过植入精心设计的固定触发器操纵模型输出。触发器的有效性和持久性是衡量攻击效果的重要标准,有效性即攻击成功率,持久性即停止攻击后维持高攻击成功率的能力。目前针对有效性的研究已经相对深入,但如何维持触发器的持久性仍然是一个有挑战性的问题。为延长触发器的持久性,提出了一种基于动态优化触发器的后门攻击方法。首先,在联邦学习动态更新时同步优化触发器,将触发器特征在攻击时模型与攻击后模型的潜在表示的差异最小化,以此训练全局模型对触发器特征的记忆能力。其次,使用冗余神经元作为植入后门是否成功的指标,通过自适应添加噪声来增强攻击的有效性。在MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行广泛实验,结果表明,所提方案有效延长了联邦学习环境下触发器的持久性。在具有代表性的5种防御体系下攻击成功率高于98%,特别是在针对CIFAR-10数据集的攻击停止超过600轮后,攻击成功率仍然高于90%。; 蒋雨霏田育龙赵彦超

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赵彦超