基于领域适应的跨域小样本图像分类
这是一篇关于小样本学习,图像分类,跨域,领域适应,自监督学习的论文, 主要内容为小样本图像分类针对训练样本数据不足的问题,能够实现从少量的样本中快速学习和泛化,具有重要价值和实际意义。在传统小样本图像分类中,训练集和测试集样本具有相同的数据分布,然而跨域小样本图像分类的训练集和测试集之间存在域分布偏移,严重影响了分类准确率。领域适应可以通过提取更具鲁棒性的域不变特征来缓解域分布偏移问题。针对跨域小样本图像分类中存在的域分布偏移和目标域标记样本有限的问题,本文提出了两种基于领域适应的跨域小样本图像分类方法,主要研究内容包括:1、针对跨域小样本图像分类中源域和目标域的域分布偏移问题,将自监督对比学习与深度对抗领域适应相结合,提出基于对比域适应网络的跨域小样本图像分类方法。首先,利用基于仿射变换的特征提取器充分提取源域样本特征,保证充分适配源域小样本图像分类任务;然后,根据对抗领域适应思想,通过特征提取器和域判别器之间的对抗更新特征提取器参数,拉近两域分布;最后,对目标域样本进行数据增强并构建自监督学习辅助分类任务,利用目标域无标记样本构造对比损失函数,实现目标域样本类内聚类和类间分类,改善目标域分类效果。2、针对目标域有标记样本少、无标记样本没有被充分利用的问题,结合无监督聚类方法为目标域样本生成伪标签,将领域适应与目标域样本聚类方法相结合,提出基于聚类域适应网络的跨域小样本图像分类方法。首先,为了更好地提取目标域样本信息,通过源域原型网络来训练特征提取器;其次,利用训练好的特征提取器为目标域样本生成伪标签,计算伪标签聚类后的特征分布与原分布之间的KL散度;然后,通过对抗领域适应来减小域分布偏移;最后,通过自监督方法学习目标域样本潜在的特征表示,联合训练特征提取器和分类器,将目标域样本输入训练好的分类器得到预测结果。在Mini Image Net、CUB、Cars、Places和Plantae等数据集上进行实验,实验结果表明,与经典的跨域小样本图像分类方法相比,本文所提出的两种基于领域适应的小样本图像分类方法可以提高跨域小样本图像分类的性能。该论文共有图24幅,表18个,参考文献110篇。
宠物领养Web App的设计与实现
这是一篇关于移动端,跨域,MVVM的论文, 主要内容为随着信息技术的迅速发展,移动互联网已经成为了目前重点发展的对象,移动端移动应用已经全方位嵌入了人们的日常生活。近年来前端技术不断取得突破,逐渐出现Web App取代移动端原生APP的情况,Web App量级轻、兼容性好,其应用价值和发展前景不容小觑。另一方面,目前国内宠物行业发展迅速,市场规模不断扩大。在这种情况下,开发一款用于宠物领养的Web App是十分有必要的,既能够方便用户操作,又能够对混乱的宠物市场加以控制。本文实现了一款基于B/S架构的宠物领养Web App,并对其开发过程做了完整的论述。首先通过对宠物救助群体进行调研完成了需求分析,将系统的功能分成了六个模块:登录注册模块、用户信息管理模块、信息展示模块、领养模块、审核信息模块以及管理信息模块。接着对系统技术架构、系统功能模块和系统的数据库分别进行设计。随后按照系统设计对整个宠物领养系统进行实现。在实现的阶段,会使用基于MVVM模式的前端框架Vue.js完成前端页面的开发,使用webpack作为前端的打包工具,使用Koa2作为后端框架实现系统的服务端,使用CORS和Jsonp来完成跨域请求得到数据。最后,使用黑盒测试的方式对系统进行功能测试,检验系统是否按照需求实现了相应的功能。经过上述步骤,本论文研究的宠物领养Web App已经完成了各项功能和性能方面的测试,都能够满足设计需求,达到了课题的预期目标。
宠物领养Web App的设计与实现
这是一篇关于移动端,跨域,MVVM的论文, 主要内容为随着信息技术的迅速发展,移动互联网已经成为了目前重点发展的对象,移动端移动应用已经全方位嵌入了人们的日常生活。近年来前端技术不断取得突破,逐渐出现Web App取代移动端原生APP的情况,Web App量级轻、兼容性好,其应用价值和发展前景不容小觑。另一方面,目前国内宠物行业发展迅速,市场规模不断扩大。在这种情况下,开发一款用于宠物领养的Web App是十分有必要的,既能够方便用户操作,又能够对混乱的宠物市场加以控制。本文实现了一款基于B/S架构的宠物领养Web App,并对其开发过程做了完整的论述。首先通过对宠物救助群体进行调研完成了需求分析,将系统的功能分成了六个模块:登录注册模块、用户信息管理模块、信息展示模块、领养模块、审核信息模块以及管理信息模块。接着对系统技术架构、系统功能模块和系统的数据库分别进行设计。随后按照系统设计对整个宠物领养系统进行实现。在实现的阶段,会使用基于MVVM模式的前端框架Vue.js完成前端页面的开发,使用webpack作为前端的打包工具,使用Koa2作为后端框架实现系统的服务端,使用CORS和Jsonp来完成跨域请求得到数据。最后,使用黑盒测试的方式对系统进行功能测试,检验系统是否按照需求实现了相应的功能。经过上述步骤,本论文研究的宠物领养Web App已经完成了各项功能和性能方面的测试,都能够满足设计需求,达到了课题的预期目标。
宠物领养Web App的设计与实现
这是一篇关于移动端,跨域,MVVM的论文, 主要内容为随着信息技术的迅速发展,移动互联网已经成为了目前重点发展的对象,移动端移动应用已经全方位嵌入了人们的日常生活。近年来前端技术不断取得突破,逐渐出现Web App取代移动端原生APP的情况,Web App量级轻、兼容性好,其应用价值和发展前景不容小觑。另一方面,目前国内宠物行业发展迅速,市场规模不断扩大。在这种情况下,开发一款用于宠物领养的Web App是十分有必要的,既能够方便用户操作,又能够对混乱的宠物市场加以控制。本文实现了一款基于B/S架构的宠物领养Web App,并对其开发过程做了完整的论述。首先通过对宠物救助群体进行调研完成了需求分析,将系统的功能分成了六个模块:登录注册模块、用户信息管理模块、信息展示模块、领养模块、审核信息模块以及管理信息模块。接着对系统技术架构、系统功能模块和系统的数据库分别进行设计。随后按照系统设计对整个宠物领养系统进行实现。在实现的阶段,会使用基于MVVM模式的前端框架Vue.js完成前端页面的开发,使用webpack作为前端的打包工具,使用Koa2作为后端框架实现系统的服务端,使用CORS和Jsonp来完成跨域请求得到数据。最后,使用黑盒测试的方式对系统进行功能测试,检验系统是否按照需求实现了相应的功能。经过上述步骤,本论文研究的宠物领养Web App已经完成了各项功能和性能方面的测试,都能够满足设计需求,达到了课题的预期目标。
基于区块链的跨域数据安全共享与访问控制研究
这是一篇关于区块链,跨域,数据共享,访问控制,代理重加密的论文, 主要内容为随着大数据、云计算、区块链等新技术不断涌现,数字经济正深刻地改变人类的生产和生活方式。数据作为数字经济中的生产要素参与价值分配,其中数据共享是企业获取数据价值的重要途经。然而,垂直行业与应用的信息化管理导致数据共享面临跨域交互频繁、交互标准多样化、用户身份验证难、用户权限界定难等特点和问题,为数据访问控制带来新的挑战。区块链作为一种信任的机器,能够在分布式环境建立节点信任,为分布式数据共享存在的问题提供解决思路。因此,本文基于区块链提出了跨域数据共享模型和混合访问控制模型。主要贡献如下:(1)针对现有访问控制模型难以满足跨域数据共享需求的问题,提出基于区块链的跨域数据安全共享模型Fabric-ABAC。构建了由共享方直接参与的分布式网络,解决中心化带来的安全风险。利用基于属性的访问控制思想,面向分布式多域环境构建统一的访问控制模型,研发智能合约完成对数据访问权限的自动化、透明化决策,实现了细粒度、多层级的数据跨域访问控制。提出了无双线性对的代理重加密算法解决账本数据机密性的问题,实现了无第三方参与的重加密。采用IPFS星际文件系统分布式存储共享资源,提高数据共享的效率。实验表明,本模型中智能合约吞吐量可达1000tps。(2)针对粮食溯源流程环节繁杂,涉及企业多,溯源信息不对等,缺乏统一的协作标准等问题,提出面向粮食溯源的混合访问控制模型Grain-info-share。设计信息共享链与溯源链协同的分布式双链架构,信息共享链为溯源链提供跨链查询接口,实时补全溯源链缺失和不对等的信息,实现粮食流转的全过程和全链条溯源。采用基于属性的访问控制与基于能力的访问控制相结合,提出智能合约驱动的混合模式跨域资源协作模型,同时该模型采用ECDH密钥协商协议保证链上数据的机密性,为粮食流转企业提供了灵活、自主的跨域协作模型。实验表明,本模型的智能合约的吞吐率可达1000tps,时延小于0.1s,可广泛应用于粮食溯源数据的安全共享与协作。(3)通过在Hyperledger Fabric上进行仿真实验,实现了基于区块链的粮食溯源数据共享与协作方案,构建了分布式的双链粮食溯源与跨域资源共享平台。设计并实现了该本案的模块和功能,展示了本系统的功能实现结果。最后,通过对比证明了本方案在细粒度、灵活性等方面都具备一定优势。
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