摘要:数据溯源技术可以记录和追踪敏感文档的来源，从而防止文档泄露。传统的网络通路溯源对离线文档缺乏有效跟踪机制，基于加密文件的密钥追踪不能保证共享文件的有效溯源，现有的标注法、反向查询和数据水印技术往往需要用户参与，并在应用层实现，导致溯源的安全力度不够，缺乏透明性和灵活性，系统的整体扩展性不足。该文提出了一种创新的基于脚本的动态指纹溯源架构，该架构基于 Linux 内核实现底层溯源，加强了文档溯源的安全性和透明性；基于用户脚本实现指纹追踪算法，提升了文档溯源的灵活性和有效性。该架构同时面向多负载共享需求设计指纹驱动算法，可确保文档共享的高效性和可扩展性。经验证，该架构对操作系统的影响极小，同时具备出色的可扩展性。在处理单个或多个负载共享的场景时，指纹驱动算法展现了其透明性、实时性和高效性。

摘要:在当今的数字时代，Nginx 已成为 Linux 系统上最为普及的 Web 应用服务器，占据的市场份额排第一名。由于 Nginx 在确保用户服务质量方面的作用较关键，因此，对 Nginx 性能的优化显得尤为重要。Nginx 服务器虽然广泛部署于 X86 和 ARM 两种主要的硬件架构上，但迄今为止，针对这两种架构下 Nginx 性能调优的对比分析尚为空白。该研究旨在填补这一缺口，通过对比这两种架构的系统参数自动调优效果，明确指出 X86 和 ARM 在不同场景(动态与静态请求处理)的性能差异：在动态请求处理场景中，X86 架构的第 99 百分位延迟比 ARM 低 515 ms，性能提升高达 287%。而在静态请求处理时，ARM 架构的第 99 百分位延迟比 X86 低 220 ms，性能提升高达 60%。这一发现突出了 X86 和 ARM 架构在处理不同负载时的特定优势，并明确指出了不同硬件架构对 Nginx 性能优化策略的显著影响。因此，系统管理员在针对不同硬件架构进行 Nginx 性能优化时，必须考量架构特有的静态与动态请求之间的性能差异和迭代效率，以确保最佳性能表现。

摘要:如何将预训练模型中的知识迁移到视频理解下游任务是计算机视觉研究中的一个关键问题。在开放域场景中，由于不利的数据条件，知识迁移变得更具挑战性。受自然语言处理技术的启示，近期，许多多模态预训练模型通过设计文本提示进行迁移学习。作者利用大语言模型对开放域的理解能力，提出一种基于领域上下文辅助的开放域行为识别方法，提升模型在开放域场景下的理解能力。通过大语言模型对文本标签的上下文信息进行丰富，将视觉表示与人类行为的多层次描述进行对齐，实现鲁棒的分类。在开放域场景下进行了广泛的行为识别实验，在全监督设置中，该文方法在 ARID 数据集上得到了 71.86% 的 Top1 准确率，而在 Tiny-VARIT 数据集上得到了 80.93% 的平均精确率。此外，在无源视频领域自适应设置下，该研究得到了 48.63% 的 Top1 准确率，而在多源视频领域自适应设置中，该研究得到了 54.36% 的 Top1 准确率，实验结果表明了领域上下文辅助在各种开放域环境下的有效性。

摘要:《中华人民共和国道路交通安全法》要求摩托车驾驶人及乘坐人员应按规定戴安全头盔，因此，头盔佩戴智能视觉检测技术的需求应运而生。本文算法模型以交通监控视频图像中骑行人员佩戴头盔情况为研究对象，以 YOLO 目标检测框架为基础，首先采用分支吸收模块改善残差骨干网络，然后通过结构通道重组提升卷积层特征融合，最后应用设计的结构融合剪枝进一步压缩模型超参数。实验结果表明，该算法的精度和实时性较优，小目标检测效果也较好，多分类平均精度为 88.8%，检测速度可达 29.5 帧/s，基本满足交通视频监控的需求。

摘要:美食是人们生活中不可或缺的一部分，一幅展现城市内美食地理分布的美食地图具有重要社会价值。网络时代，社交媒体已渗透人们的衣食住行，社交媒体数据可为自动化地图制图提供丰富的数据支撑。该文提出一种由社交媒体数据驱动的城市美食地图自动生成方法，将地图制图方法与机器学习算法结合，实现了风格化的城市美食地图智能生成。此外，该文还开发了一个城市美食地图的可视化系统，该系统对武汉、广州、重庆和成都 4 座城市进行美食案例分析。结果表明：该方法在刻画城市美食方面的表现力和有效性较好。

摘要:人工智能可解释性指人们理解和解释机器学习模型决策过程的能力。该领域的研究旨在提高机器学习算法的透明度，使其决策更加可信和可解释。可解释性在人工智能系统中至关重要，尤其是在医疗、金融和法律等敏感和关键的决策领域。提供可解释性有助于人们更好地理解模型决策背后的逻辑推理，从而确保其决策过程的公正性和稳健性，并符合伦理标准。在不断发展的人工智能领域，提高模型可解释性是实现可信、可持续发展人工智能的关键一步。该文概述了人工智能可解释的发展历史和各种可解释方法的技术特点，在医疗领域的可解释性方面进行了更深入的探讨。此外，该文还对当前各种人工智能可解释方法在医学影像数据集上的局限性进行了分析，并提出了未来可能的探索方向。

摘要:硅基、石墨烯、碲化合物、过渡金属二卤代化合物和钙钛矿等新型材料具有独特的结构和性质，是制备低功耗、高性能光电探测器的重要材料。作者主要综述了基于 PN、PiN 异质结结构的硅基近红外光电探测器的研究进展，以及基于二维材料，如石墨烯、碲化合物、过渡金属二卤代化合物和钙钛矿材料的近红外光电探测器的最新研究进展，并对相关的近红外光电探测器的性能参数进行了对比分析，可为后续研究高性能近红外光电探测器提供思路和参考。