检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2018年第7期35卷 52-56页

作者：孟子潇复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433

在大数据查询过程中,有时需要对两个有关联的文件同时进行操作,在这种情况下进行缓存时,可以通过考虑文件的关联性以提高查询效率和缓存命中率。提出一种基于文件关联性的协同缓存策略称为CoCache。利用文件的元信息,提出定义文件关联... 详细信息

在大数据查询过程中,有时需要对两个有关联的文件同时进行操作,在这种情况下进行缓存时,可以通过考虑文件的关联性以提高查询效率和缓存命中率。提出一种基于文件关联性的协同缓存策略称为CoCache。利用文件的元信息,提出定义文件关联性的方法,并且给出缓存方案,即在进行缓存和替换的时候,将有关联性的部分绑定操作。实验表明,CoCache可以提高数据缓存效率,减少查询时间。

关键词：大数据文件关联协同缓存

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基于GPU数据库系统的并发查询性能优化

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计算机应用与软件 2018年第8期35卷 17-23页

作者：李逸龙张凯何震瀛王晓阳复旦大学软件学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海智能电子与系统研究院上海201203

随着通用图形处理器(GPGPU)计算技术的流行,利用GPU的并行计算能力优化查询执行的性能成为数据库方向的研究热点。现有的研究成果能够利用GPU的高性能计算能力,通过查询任务间协同进行GPU资源管理的机制,支持并发的查询请求,有效提升GP... 详细信息

随着通用图形处理器(GPGPU)计算技术的流行,利用GPU的并行计算能力优化查询执行的性能成为数据库方向的研究热点。现有的研究成果能够利用GPU的高性能计算能力,通过查询任务间协同进行GPU资源管理的机制,支持并发的查询请求,有效提升GPU的资源利用率。但是这种系统架构中由于各查询任务单独管理GPU资源带来重复开销,并且过度使用PCIe总线的数据传输带宽,导致GPU的整体资源利用率仍然较低。Hyper Qx-GPU是一种GPU内存数据库系统新的软件架构设计与实现,该系统通过共享CUDAContext和数据库列存储数据等方式,来提升GPU资源利用率。实验结果表明,相比于当前的GPU数据库系统,Hyper Qx-GPU能够达到平均12.0倍的性能提升。

关键词： GPU 数据库系统并发查询查询优化

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扩散峰度成像与扩散加权成像对乳腺癌诊断价值的对比研究

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中华放射学杂志 2018年第3期52卷 177-182页

作者：李婷鲁伦博卓瑶瑶连靖阁孔德兴熊赟李康安上海市第一人民医院放射科 200080 浙江大学数学科学学院复旦大学计算机科学技术学院上海数据科学重点实验室

目的探讨扩散峰度成像（DKI）与DWI模型参数诊断乳腺癌的效能，以及各参数与乳腺癌分子亚型和预后因素的相关性。方法回顾性分析2016年11月至2017年5月上海市第一人民医院，经病理证实并获得病理分型，且病理检查前2周内进行过乳腺DKI... 详细信息

目的探讨扩散峰度成像（DKI）与DWI模型参数诊断乳腺癌的效能，以及各参数与乳腺癌分子亚型和预后因素的相关性。方法回顾性分析2016年11月至2017年5月上海市第一人民医院，经病理证实并获得病理分型，且病理检查前2周内进行过乳腺DKI及DWI扫描的64例乳腺疾病患者。恶性肿瘤30例，良性病变34例。浸润性导管癌Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级分别1、7、13例。乳腺癌Luminal A型乳腺癌10例，Luminal B型乳腺癌11例，人类表皮生长因子受体2（HER-2）阳性型乳腺癌4例，三阴性乳腺癌5例；雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、HER-2阳性者分别为20、14和15例；Ki67高表达24例，低表达6例。所有患者均行乳腺平扫和增强扫描，测量扩散峰度值（MK）、平均扩散率（MD）和ADC值，按照病灶最大径（〉2 cm、≤2 cm）、脉管或神经侵犯（是、否）、淋巴结转移（是、否）、ER（阳性、阴性）、PR（阳性、阴性）、HER-2（阳性、阴性）、Ki67（阳性、阴性）、病理分级（Ⅰ级＋Ⅱ级、Ⅲ级）进行预后因素分析。采用两独立样本t检验比较良恶性病变组间的DKI和DWI参数。采用ROC评估各参数鉴别诊断乳腺良、恶性病变的效能。对于不同预后因素或分子亚型间各参数的比较分别采用Mann-Whitney U和Kruskal-Wallis H检验。评价不同预后因素与DKI和DWI参数间的相关性采用Spearman秩相关分析。结果恶性组MK值高于良性组，MD值及ADC值低于良性组，差异均有统计学意义（P〈0.05）。MK、MD及ADC值鉴别诊断乳腺良、恶性病变的ROC下面积分别为0.897、0.827及0.776，3个参数联合的ROC下面积为0.935。ER阳性组病灶的MK高于阴性组，差异有统计学意义（P〈0.05）；其余各预后因素组间的MK、MD和ADC差异均无统计学意义（P均〉0.05）。ER与MK值呈低度正相关（r=0.417，P=0.022），其余预后因素和MK、MD、ADC间均不具有相关性（r值为－0.086~0.313，P均〉0.05）。4种不同分子亚型乳腺癌病灶间的MD、MK和ADC值差异无统计学意义（P均〉0.05）。结论 MK、MD及ADC值均可以对乳腺良、恶性进行鉴别诊断，其中MK值的诊断效能最大。DKI模型参数与预后因素间存在一定相关性。

关键词：乳腺肿瘤磁共振成像扩散峰度成像

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扩散峰度成像联合动态对比增强MRI诊断乳腺良恶性病变的价值

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中华放射学杂志 2018年第6期52卷 436-441页

作者：李婷鲁伦博卓瑶瑶连婧阁孔德兴熊赟李康安上海市第一人民医院放射科 200080 浙江大学数学科学学院复旦大学计算机科学技术学院上海数据科学重点实验室

目的探讨扩散峰度成像（DKI）联合动态对比增强MRI（DCE-MRI）诊断乳腺良、恶性病变的价值，以及对不同病理预后因素和分子亚型病变的鉴别诊断能力。方法回顾性分析2016年11月至2017年5月上海市第一人民医院经手术或穿刺病理证实的64例... 详细信息

目的探讨扩散峰度成像（DKI）联合动态对比增强MRI（DCE-MRI）诊断乳腺良、恶性病变的价值，以及对不同病理预后因素和分子亚型病变的鉴别诊断能力。方法回顾性分析2016年11月至2017年5月上海市第一人民医院经手术或穿刺病理证实的64例乳腺疾病患者。均行横断面T1WI、DKI和DCE-MRI检查。获取DKI参数[包括扩散峰度值（MK）、平均扩散率（MD）]和DCE-MRI参数[包括容量转移常数（Ktrans）、血管外细胞外间隙容积比（Ve）、血浆分数（Vp）和速率常数（Kep）]。进行病理分析，监测雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、人类表皮生长因子受体2（HER-2）及细胞核增殖指数Ki67，并将乳腺癌分为Luminal A型、Luminal B型、HER-2阳性型和三阴性型4种亚型。采用两独立样本t检验（正态分布且方差齐性数据）或Mann-Whitney U检验（偏态分布或方差不齐）比较乳腺良、恶性病灶间DKI参数及DCE-MRI参数的差异。以病理结果为金标准，绘制ROC评价DKI及DCE-MRI参数鉴别诊断乳腺良、恶性病变的效能。采用Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验比较不同预后因素间、不同分子亚型乳腺癌间DKI及DCE-MRI参数的差异。采用Spearman秩相关分析评价DKI及DCE-MRI参数与不同预后因素的相关性。结果64例病灶均为单发，乳腺癌23例，良性病变41例。乳腺癌中，Luminal A型9例、Luminal B型7例、HER-2阳性型3例、三阴性型4例；ER、PR和HER-2阳性者分别为14、11和10例；Ki67高表达19例，低表达4例。乳腺良、恶性病变的MK、MD、Ktrans和Kep值差异均有统计学意义（P均〈0.05），Ve和Vp差异无统计学意义（P均〉0.05）。MK、MD、Ktrans、Kep鉴别诊断乳腺良、恶性病变的ROC下面积分别为0.897、0.808、0.844和0.842，联合多参数的鉴别诊断效能提高，联合上述4个参数，ROC下面积为0.950，诊断敏感度、特异度和准确度分别达0.870、0.951和0.922。ER阳性与阴性患者的Ktrans、Vp值，以及淋巴结转移阳性和阴性患者的Ve值差异均有统计学意义（P均〈0.05），其余各预后因素组间参数值差异均无统计学意义（P均〉0.05）。ER与Ktrans、Vp值呈中度正相关，淋巴结表达状态与Ve值呈低度正相关（r值分别为0.6、0.5和0.4，P均〈0.05），其他参数和预后因子均无相关性（P均〉0.05）。不同分子亚型乳腺癌患者间的DKI和DCE-MRI参数差异均无统计学意义（P均〉0.05）。结论DKI联合DCE-MRI可提高鉴别诊断乳腺良、恶性病变的效能，部分DCE-MRI参数与预后因子具有相关性。

关键词：乳腺肿瘤磁共振成像扩散峰度成像动态对比增强

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基于神经网络的图像弱监督语义分割算法

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计算机应用与软件 2018年第2期35卷 284-288页

作者：顾攀张烽栋复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海201203

类别激活热度图算法是一种可以在图像中找到具体分类对应的热度图的使用弱监督样本进行训练的算法,算法提取得到的语义信息可以提供给其他的检测任务或者定位任务所使用。提出一种使用神经网络进行计算的图像语义分割的算法,仅需要使用... 详细信息

类别激活热度图算法是一种可以在图像中找到具体分类对应的热度图的使用弱监督样本进行训练的算法,算法提取得到的语义信息可以提供给其他的检测任务或者定位任务所使用。提出一种使用神经网络进行计算的图像语义分割的算法,仅需要使用弱监督的训练数据对神经网络进行训练,得到模型。该算法将神经网络所输出的特征图像与网络参数相结合计算得到语义分割的大致区域,再在其中使用语义信息回传的方法,从大致区域的结果中得到更为精确的图像语义分割。最后介绍了该算法在不同的数据集上进行验证的结果,并且展示了内部的实现细节。

关键词：语义分割深度学习神经网络计算机视觉

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面向数据自治开放的数据盒模型

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大数据 2018年第2期4卷 21-30页

作者：熊贇朱扬勇复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

在数据自治开放模式中,数据使用者可以将数据上传到应用软件或下载数据到其设备中。其中面临的问题首先是让数据使用者看得见有哪些数据,其次是如何合理组织数据方便应用软件使用、计量和管控。提出了一个数据盒模型作为数据自治开放环... 详细信息

在数据自治开放模式中,数据使用者可以将数据上传到应用软件或下载数据到其设备中。其中面临的问题首先是让数据使用者看得见有哪些数据,其次是如何合理组织数据方便应用软件使用、计量和管控。提出了一个数据盒模型作为数据自治开放环境下的基本数据模型,介绍了数据盒的基本要素组成及运作系统架构,说明了该数据模型的具体实施方式。

关键词：数据开放数据共享数据自治开放数据模型

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数据自治开放的加密技术挑战

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大数据 2018年第2期4卷 50-62页

作者：黄霖黎源汪星辰赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

数据自治开放以数据盒为基本数据单元向数据使用者开放,因此数据资源稀缺性丧失和隐私泄露等问题的防范主要针对数据盒。一个数据盒可能包含照片、视频、文本和结构化数据等,传统的数据加密技术无法有效应用。系统分析了数据盒对数据加... 详细信息

数据自治开放以数据盒为基本数据单元向数据使用者开放,因此数据资源稀缺性丧失和隐私泄露等问题的防范主要针对数据盒。一个数据盒可能包含照片、视频、文本和结构化数据等,传统的数据加密技术无法有效应用。系统分析了数据盒对数据加密的需求和传统数据加密技术面临的挑战,探讨了面向数据自治开放的加密新型技术的展望。

关键词：数据自治开放对称可搜索加密属性保留加密属性揭示加密同态加密不经意随机存取

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数据自治开放的软件开发和运行环境

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大数据 2018年第2期4卷 31-41页

作者：吴毅坚陈士壮葛佳丽赵文耘复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

数据自治开放是数据开放的一种新形式,能保护数据拥有者的合法权益。数据自治开放这一新的数据开放模式要求软件开发和运行环境能从应用的需求描述、应用开发和调试、应用运行监控等方面进行全方位的支持。给出了支持数据自治开放的软... 详细信息

数据自治开放是数据开放的一种新形式,能保护数据拥有者的合法权益。数据自治开放这一新的数据开放模式要求软件开发和运行环境能从应用的需求描述、应用开发和调试、应用运行监控等方面进行全方位的支持。给出了支持数据自治开放的软件开发和运行环境的总体设计,阐述了支持软件行为管控的数据自治开放应用开发全过程,从而实现数据自治开放中数据的全生命周期管理,说明了建设数据自治开放的软件开发运行基础设施的可行性。

关键词：数据开放数据自治开放软件开发环境软件运行环境软件行为管控

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数据自治开放模式下的隐私保护

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大数据 2018年第2期4卷 42-49页

作者：王智慧周旭晨朱云复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

数据开放对于提升数据资源的应用价值具有十分重要的意义。但是出于隐私保护的考虑,数据开放应该是有监管的开放,即采取数据自治开放模式。针对数据自治开放可能给隐私保护带来的挑战,提出了面向数据盒的隐私保护系统框架。该系统框架... 详细信息

数据开放对于提升数据资源的应用价值具有十分重要的意义。但是出于隐私保护的考虑,数据开放应该是有监管的开放,即采取数据自治开放模式。针对数据自治开放可能给隐私保护带来的挑战,提出了面向数据盒的隐私保护系统框架。该系统框架针对数据使用者的数据使用声明进行隐私泄露风险评估,并在评估结果的基础上决定是否授权许可相应的数据使用请求,以支持数据自治开放的实现。

关键词：数据管理数据自治开放隐私保护

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深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用

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计算机系统应用 2018年第9期27卷 33-39页

作者：申金晟池明旻复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于... 详细信息

图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于深度先验的图像特征提取方法.该特征能有效聚焦室外图像近处物体,并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.

关键词：图像特征提取城市遥感大数据和池化深度先验

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