检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2024年第2期10卷 32-42,1页

作者：叶雅珍朱扬勇复旦大学计算机科学技术学院上海200438 上海市数据科学重点实验室上海200438

资产价值增减变动的判断评估是资产管理和会计的一项重要工作。在当下数据资产入表的进程中,数据资产价值增减变动的计算方法是必须解决的问题。数据资产不同于传统资产,其价值增减变动也会有所不同,为此首先要弄清楚有哪些因素造成了... 详细信息

资产价值增减变动的判断评估是资产管理和会计的一项重要工作。在当下数据资产入表的进程中,数据资产价值增减变动的计算方法是必须解决的问题。数据资产不同于传统资产,其价值增减变动也会有所不同,为此首先要弄清楚有哪些因素造成了数据资产的增值或减值。从数据资产与传统资产的差异性入手,分析提出了数据资产减值的4个因素:时效性数据因素、时效性使用因素、管理成本因素、授权临期因素;分析提出了数据资产增值的3个因素——数据完整性提升因素、数据新用途发现因素、技术进步带来成本下降因素,为数据资产减值、增值的计算方法设计提供依据。

关键词：数据资产资产评估数据入表数字经济

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量子模拟器优化综述

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计算机系统应用 2024年第6期33卷 16-27页

作者：彭世昕张为华复旦大学计算机科学技术学院上海200438 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海200438

近年来,不断发展的量子计算已成为众人关注的焦点.然而,量子硬件存在稀缺性和噪声等问题,这使得研究量子算法、验证量子芯片等行为都依赖运行在经典计算机上的量子模拟器.本文讨论了不同量子模拟器使用的主要模拟方法,并讨论了主流的全... 详细信息

近年来,不断发展的量子计算已成为众人关注的焦点.然而,量子硬件存在稀缺性和噪声等问题,这使得研究量子算法、验证量子芯片等行为都依赖运行在经典计算机上的量子模拟器.本文讨论了不同量子模拟器使用的主要模拟方法,并讨论了主流的全振幅状态向量模拟器和基于张量网络的量子模拟器的各种优化.最后,我们总结了量子模拟器的现状和未来发展方向.

关键词：量子计算量子电路模拟量子模拟器高性能计算

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实用的云环境下可验证的身份基匿名保序加密

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 287-294页

作者：黄霖赵运磊复旦大学软件学院上海210203 复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室上海210203

保序加密可以使用户在密文上直接比较明文的大小,但是目前已有的保序加密方案都不可以验证密文的完整性和正确性。云服务器可能会传送给用户不完整或不可信的密文,但有时数据拥有方不希望公布自己的身份。因此构建云环境下可验证的身份... 详细信息

保序加密可以使用户在密文上直接比较明文的大小,但是目前已有的保序加密方案都不可以验证密文的完整性和正确性。云服务器可能会传送给用户不完整或不可信的密文,但有时数据拥有方不希望公布自己的身份。因此构建云环境下可验证的身份基匿名保序加密。算法提供身份授权,即所有用户可以进行范围查询,而只有特权用户才可以进行获取数据拥有者身份、验证和解密操作;身份基的方式便于可特权访问多个数据库的用户的私钥管理。使用该算法加密数据后,对数据进行的范围查询效率较高,对32 bit和64 bit数据的比较操作仅需要0.28μs和0.42μs。

关键词：保序加密揭序加密范围查询身份验证身份匿藏云计算

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基于茫然传输协议的FATE联邦迁移学习方案

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计算机工程 2023年第2期49卷 24-30页

作者：郑云涛叶家炜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 复旦大学计算机科学技术学院教育部网络信息安全审计与监控工程研究中心上海200433

利用不同来源的数据参与机器学习模型的训练,能够使得训练出的模型的预测结果更加准确,然而大量的数据收集则会产生隐私方面的相关问题。FATE联邦迁移学习是一种基于同态加密的联邦学习框架,但FATE联邦迁移学习中同态加密计算复杂,收敛... 详细信息

利用不同来源的数据参与机器学习模型的训练,能够使得训练出的模型的预测结果更加准确,然而大量的数据收集则会产生隐私方面的相关问题。FATE联邦迁移学习是一种基于同态加密的联邦学习框架,但FATE联邦迁移学习中同态加密计算复杂,收敛速度相对较慢,导致模型训练效率低。提出一种基于茫然传输协议的安全矩阵计算方案。通过实现矩阵加法和乘法及数乘的安全计算,完成参与两方交互下具有数据隐私保护特性机器学习模型的损失函数计算与梯度更新,并以此构造更高效的FATE联邦迁移学习算法方案。在此基础上,通过茫然传输扩展协议和通信批量处理,减少需要调用的茫然传输协议的数量,缩减通信轮数,从而降低茫然传输协议带来的通信消耗。性能分析结果表明,该方案的安全模型满足安全性和隐私保护性,并且具有一定的可扩展性,在局域网环境下,相比基于同态加密的方案,模型收敛的平均时间缩短约25%,并且随着数据样本特征维度的增加,该方案仍能保持稳定的收敛速度。

关键词：联邦迁移学习安全多方计算秘密共享茫然传输协议同态加密

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基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究

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计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1476-1489页

作者：翁泽佳陈静静姜育刚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(复旦大学计算机科学技术学院) 上海200433

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目... 详细信息

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目前虚假人脸鉴别的研究工作相对较少,仍然有许多问题需要被解决.其中如何提升鉴别模型的迁移泛化能力是至关重要的问题,也是虚假人脸检测任务能否实际投入使用的关键所在.如何提升虚假人脸鉴别方法的泛化能力,即做到在没有见过的生成方法产生的数据上仍然准确有效非常重要.对此,提出了基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测模型,通过引入领域对抗分支,弱化特征提取器对于特定生成模型非鲁棒性特征的提取,模型能够抽取鲁棒性更强、泛化能力更高的特征,从而在没有见过的生成方法产生的虚假人脸图片上具有更好的鉴别表现.实验结果表明:所提出的方法能够提升鉴别模型的泛化能力,显著提升虚假人脸鉴别模型在未知生成模型产生的虚假图像上的性能.

关键词：虚假人脸检测域自适应域对抗学习鲁棒特征学习泛化性

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在线社区中网络欺凌的智能干预方法:现状、挑战与展望

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2312-2326页

作者：王润宇张鹏顾宁卢暾复旦大学计算机科学技术学院上海200438 上海市数据科学重点实验室上海200438 上海智能电子与系统研究院上海200433 复旦大学老龄研究院上海200433 国家发展与智能治理综合实验室上海200433

互联网的繁荣发展在便利人们生活的同时也带来了一个新的社会问题,即网络欺凌.网络欺凌不仅威胁欺凌受害者的精神健康,在宏观层面也不利于社会的和谐稳定和长治久安.当前,在非计算机领域,研究人员从心理学、社会学、教育学等角度对网络... 详细信息

互联网的繁荣发展在便利人们生活的同时也带来了一个新的社会问题,即网络欺凌.网络欺凌不仅威胁欺凌受害者的精神健康,在宏观层面也不利于社会的和谐稳定和长治久安.当前,在非计算机领域,研究人员从心理学、社会学、教育学等角度对网络欺凌的干预进行了大量研究.随着计算机技术的快速发展,研究人员不断尝试利用计算机技术支持网络欺凌的智能干预研究.然而,当前针对网络欺凌智能干预的综述性工作极少.基于此,本文查阅整理了近年来相关的研究工作,对网络欺凌智能干预的研究成果进行了归纳总结,并对此研究方向提出了展望与建议,希望为尝试应用计算机技术进行网络欺凌智能干预的研究人员提供参考与帮助.

关键词：网络欺凌自然语言处理深度学习大语言模型社交网络

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基于代码上下文相似度分析的代码问题修复推荐方法

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计算机应用与软件 2022年第6期39卷 21-28,102页

作者：刘霜吴毅坚沈立炜赵文耘复旦大学软件学院上海201203 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

代码静态扫描是用于检测代码异味、潜在缺陷等代码问题(Issue)的重要手段,但开发人员仅根据所给出的问题类型和位置,往往难以快速理解并给出修复问题的方案。提出一种基于代码上下文相似度分析的代码问题修复推荐方法。该方法收集历史... 详细信息

代码静态扫描是用于检测代码异味、潜在缺陷等代码问题(Issue)的重要手段,但开发人员仅根据所给出的问题类型和位置,往往难以快速理解并给出修复问题的方案。提出一种基于代码上下文相似度分析的代码问题修复推荐方法。该方法收集历史版本中代码问题的修复案例,建立问题修复资源库,根据问题类型、问题代码及上下文、修复代码及上下文对修复案例进行聚类,对每种不同类型的问题建立修复模板,通过对有同类问题的目标代码及其上下文进行相似性分析,从而推荐具体的修复方式。实验结果表明,该方法所采用的问题聚类技术能有效提高对目标问题推荐修复方式的效果。

关键词：代码上下文相似度分析代码问题修复推荐

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基于GPU加速的NFV系统的框架设计和性能优化

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计算机应用与软件 2022年第2期39卷 113-119,137页

作者：郭良琛张凯复旦大学软件学院上海201203 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200433

GPU可以显著提升一些网络功能的性能,但在GPU加速的网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)系统中,由于网络功能需要以虚拟化方式独立开发和部署,其CPU-GPU处理流水线的CPU处理阶段会有较大的额外开销,使得网络功能GPU加... 详细信息

GPU可以显著提升一些网络功能的性能,但在GPU加速的网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)系统中,由于网络功能需要以虚拟化方式独立开发和部署,其CPU-GPU处理流水线的CPU处理阶段会有较大的额外开销,使得网络功能GPU加速的效果不明显。为解决该问题,提出一个新的支持GPU加速的NFV系统框架。利用服务链中网络功能之间共享数据和流状态的特性,设计了共享式状态管理机制,以减少网络功能中重复性的协议栈处理和流状态管理开销,提升GPU加速的效果。对原型系统进行评估表明,相比于现有的系统框架,该框架能够显著地降低多种GPU加速的网络功能中CPU处理阶段的时间开销,并在常见的网络功能服务链上实现了高达2倍的吞吐量提升。

关键词：网络功能虚拟化 GPU 框架设计

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基于时空大数据与卫星图像的城市火灾风险预测

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计算机工程 2023年第6期49卷 242-249页

作者：王新迪杨夙张思源罗午阳李杰刘辉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200438 国网北京市电力公司北京100031

火灾事故在全世界范围内普遍存在且频繁发生。然而,针对城市火灾的风险预测研究尚在起步中。为此,提出一种针对城市火灾风险的预测模型HISS。基于多重分形维度从卫星图像中提取视觉特征,并将卫星图像的视觉特征与从历史火灾数据、气象... 详细信息

火灾事故在全世界范围内普遍存在且频繁发生。然而,针对城市火灾的风险预测研究尚在起步中。为此,提出一种针对城市火灾风险的预测模型HISS。基于多重分形维度从卫星图像中提取视觉特征,并将卫星图像的视觉特征与从历史火灾数据、气象数据、出租车流动记录、区域用电量数据和POI数据中提取的非视觉特征相融合,构成静态特征。基于静态特征对XGBoost进行预训练,并设计一种特征嵌入模块,将XGBoost的预测结果作为基准值嵌入到包含时序关系的动态特征中,通过Transformer学习火灾的时间波动模式。采用动态加权模块实现XGBoost和Transformer在模型层面的融合,进一步提升模型的性能。实验结果表明,HISS模型的确定系数R2达到了72.56%,与长短期记忆网络和门控循环单元相比R2分别提升4.25和3.92个百分点,与Lasso、随机森林和梯度提升决策树相比R2分别提升10.88、5.62和3.93个百分点,具有较优的预测性能。

关键词：时空大数据火灾风险预测卫星图像特征嵌入动态加权

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基于样本分布损失的图像多标签分类研究

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计算机科学 2022年第6期49卷 210-216页

作者：朱旭东熊贇复旦大学计算机科学与技术学院上海200433 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海200433

与一般图像分类场景下的数据分布情况不同,在图像多标签分类问题的场景下,不同标签类别之间存在样本数量分布不均衡,少量头部类别通常占据大多数样本数量的情况。而由于多个标签间同时标记的相关性,再加上多标签下困难样本的分布还与数... 详细信息

与一般图像分类场景下的数据分布情况不同,在图像多标签分类问题的场景下,不同标签类别之间存在样本数量分布不均衡,少量头部类别通常占据大多数样本数量的情况。而由于多个标签间同时标记的相关性,再加上多标签下困难样本的分布还与数据分布和类别分布相关,使得单标签问题中解决数据不平衡的重采样等方法在多标签场景下无法有效适用。文中提出了一种基于图像多标签场景下样本分布损失和深度学习的分类方法。首先对多标签数据不均衡分布设置类别相关重采用损失,并通过动态学习方式防止分布过度异化,然后设计非对称样本学习损失,设置对正负样本和困难样本的不同学习能力,同时通过软化样本学习权重减少信息丢失。相关数据集的实验显示,所提算法在解决多标签数据分布不均衡场景下的样本学习问题时取得了很好的效果。

关键词：多标签标签关系重采样深度学习图像分类

来源：评论

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