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李家春: 作品数：42 被引量：178H指数：8; 供职机构：华南理工大学更多>>; 发文基金：武汉市科技计划项目国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>

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计算机程序设计课程混合式在线教学设计与实施被引量：10: 2021年; 在教育系统全面在线教学、各类在线平台百花齐放的新形势下,提出计算机程序设计课程的混合式在线教学设计,并阐述应用实施过程,最后通过数据结果的分析,说明混合式在线教学能实现个性化教学,获得高效的教学效果,是线上线下混合式教学的一种重要替补模式。; 李家春熊冬青; 关键词：在线教学混合式教学计算机程序设计课程

一种智能化设备管理系统: 本发明公开了一种智能化设备管理系统，系统通过互联网将智能化设备管理系统和云存储系统互相连接起来，所有的设备数据信息存储在云存储系统上，智能化设备管理系统从云存储系统上获取企业设备数据，并提供一系列特色设备管理功能，如网络...; 张凌黄嘉豪李家春夏飞; 文献传递

基于协同定位信息的位置隐私保护方法及系统: 本发明公开了一种基于协同定位信息的位置隐私保护方法及系统，包括步骤：1)根据历史交互数据得到用户与好友的关系强度；2)将用户与好友的关系强度值保存到数据库并且定期更新；3)用户发送一条带有地理位置信息的分享内容到服务器；...; 李家春曹建洲; 文献传递

基于协同定位信息的位置隐私保护方法及系统: 本发明公开了一种基于协同定位信息的位置隐私保护方法及系统，包括步骤：1)根据历史交互数据得到用户与好友的关系强度；2)将用户与好友的关系强度值保存到数据库并且定期更新；3)用户发送一条带有地理位置信息的分享内容到服务器；...; 李家春曹建洲; 文献传递

C++程序设计混合式教学中分层教学实施策略研究与实践被引量：4: 2023年; 针对学生在学习C++程序设计课程中展现出的个体化差异及由此产生的个性化学习需求,结合混合式教学中过程性评价数据对教学实施的动态反馈作用,分析混合式教学中分层教学设计的必要性,设计混合式教学分层教学策略,并在一线教学活动中进行应用实践。实践结果表明,混合式分层教学方式能有效提高学生学习能力、编程能力和课程平均成绩、提升教学满意度和学习兴趣,验证了该方法的有效性。; 李家春冼进熊冬青; 关键词：混合式教学分层教学教学模式

"物联网+"时代个性化设备管理技术研究: 随着"物联网+"时代的来临，高校、企业和科研机构的设备管理模式有了更高需求。设备标签缺失或模糊损坏也加大了设备管理难度。为此本文研究了基于新一代网络技术下的个性化设备管理关键技术，提出多角色合作管理新模式，设计一种先进系...; 李家春张凌

一种移动社交网络的协同定位隐私保护方法被引量：2: 2019年; 基于位置服务的移动社交网络中用户分享携带位置和好友标签的信息,不仅会影响用户位置隐私也会泄漏好友的位置信息,从而导致基于协同定位信息攻击的位置隐私泄露问题.为此,文中提出了一种防御协同定位信息攻击的位置隐私保护方法,设计了基于用户与好友线上交互的关系强度计算方法,给出了关系强度与位置隐私保护需求的关联和量化方法,实现了一种基于协同定位信息隐藏和时间调整(CCTA)的位置隐私保护算法.在推特数据集上的实验结果表明,文中方法能满足用户位置隐私保护需求,且保护效果最佳.; 李家春熊冬青曹建洲; 关键词：社交网络数据隐私位置隐私保护

AdfNet:一种基于多样化特征的自适应深度伪造检测网络被引量：2: 2023年; 视频篡改造成的危害一直在危及人们的生活,这使深度伪造检测技术逐渐得到广泛关注和发展。然而,目前的检测方法由于使用了不灵活的约束条件,无法有效捕获噪声残差;此外,也忽略了纹理和语义特征之间的关联,以及时序特征对检测性能提升的影响。为了解决上述问题,文中提出了一种用于深度伪造检测的、具有多样化特征的自适应网络(AdfNet),它通过提取语义特征、纹理特征和时序特征帮助分类器判断真伪;探索了自适应纹理噪声提取机制(ATNEM),通过未池化的特征映射与基于频域的通道注意力机制,灵活捕获非固定频段的噪声残差;设计了深层语义分析指导策略(DSAGS),通过空间注意力机制突出篡改痕迹,并引导特征提取器关注焦点区域的深层特征;研究了多尺度时序特征处理方法(MTFPM),利用时序注意力机制给不同视频帧分配权重,捕获被篡改视频中时间序列的差异。实验结果表明,所提出的网络在FaceForensics++(FF++)数据集HQ模式中的ACC值为97.41%,相比当前主流网络有较为明显的性能提升;并且在FF++数据集上保持AUC值为99.80%的同时,在CelebDF上AUC值可达到76.41%,具有较强的泛化性。; 李家春李博文林伟伟; 关键词：自适应网络

基于梯度的对抗样本生成方法与系统: 本发明公开了一种基于梯度的对抗样本生成方法与系统，包括：获取原始图像样本和待攻击的神经网络模型；将原始图像样本输入神经网络模型，根据交叉熵损失函数获取原始图像样本的损失信息；根据损失信息得到对应的梯度符号矩阵并生成扰动信...; 李家春夏飞; 文献传递

一种高效且轻量的RGB单帧人脸反欺诈模型: 2023年; 针对在仅具有三原色(red-green-blue,RGB)摄像头的通用消费设备上部署基于深度学习的人脸反欺诈(face anti-spoofing,FAS)算法时存在的挑战问题,提出一种高效且轻量的RGB单帧FAS(efficient and lightweight RGB frame-level face anti-spoofing,EL-FAS)模型。探索一种新的全局空间自注意力机制捕获全局上下文信息的依赖关系,以提高模型泛化能力并在受限条件下实现高检测性能;设计一种等通道像素级二元监督方法,强制模型从不同的像素中学习共享特征;采用Bottleneck模块搭建骨干网络以减少模型参数。试验结果表明,EL-FAS模型在OULU-NPU数据集的大多数协议上平均分类错误率R_(ACE)最低,取得较好的人脸欺诈检测效果,在SiW数据集和跨数据集测试中也取得较好的性能,并且模型轻量,参数只有1.34×10^(6)个。; 李家春李博文常建波