检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2015年第9期38卷 1777-1795页

作者：金培权汪娜张晓翔岳丽华中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学院电磁空间信息重点实验室合肥230027

调查表明:人们有87%左右的时间都在室内空间中活动,例如办公楼、商场、地铁站等.随着物联网以及RFID、Wi-Fi等室内定位技术的快速发展,如何有效管理日益增长的室内移动对象数据,使其支持多样化的室内位置服务应用,已成为公共安全、商业... 详细信息

调查表明:人们有87%左右的时间都在室内空间中活动,例如办公楼、商场、地铁站等.随着物联网以及RFID、Wi-Fi等室内定位技术的快速发展,如何有效管理日益增长的室内移动对象数据,使其支持多样化的室内位置服务应用,已成为公共安全、商业服务等诸多领域都亟需解决的基础性共性问题.本文针对室内空间在空间约束、定位技术、距离度量等方面的特点,归纳了室内空间移动对象数据管理研究中的关键问题,指出了移动对象数据管理研究领域的主要进展,讨论了室内空间表示模型、室内移动对象位置与轨迹模型、室内空间查询处理和室内移动对象索引等关键技术.在此基础上,对室内移动对象数据库的研究前景进行了展望.

关键词：室内空间移动对象数据管理

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面向内存数据库的类字典树索引综述与性能比较

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计算机学报 2024年第9期47卷 2009-2034页

作者：储召乐罗永平金培权中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学院电磁空间信息重点实验室合肥230027

如何快速存取海量数据是大数据时代数据库系统面临的重大挑战.利用大内存构建内存数据库系统是实现大数据实时存取的可行途径.在此背景下,用于加速内存数据存取的内存数据库索引成为近几年国内外的研究热点.但是,内存数据库索引也面临... 详细信息

如何快速存取海量数据是大数据时代数据库系统面临的重大挑战.利用大内存构建内存数据库系统是实现大数据实时存取的可行途径.在此背景下,用于加速内存数据存取的内存数据库索引成为近几年国内外的研究热点.但是,内存数据库索引也面临着诸多挑战.以常见的内存B+树索引为例,第一个问题是索引的空间效率较低,这是因为内存B+树索引的节点内部存在较大的空间浪费;第二个问题是索引的查询复杂度较高,B+树的查询复杂度受限于数据规模,随着数据规模的扩张,索引的搜索效率也会下降;第三个问题是变长数据支持弱,B+树对于变长键的支持比较差,往往难以适应实际应用的需要.近年来,由于字典树具有空间代价低、查询效率与数据规模无关、支持变长键等优点,逐步成为了内存数据库索引研究中的一个主要方向.本论文围绕面向内存数据库的类字典树索引,首先介绍了字典树的概念、特点和历史,然后系统梳理和总结了类字典树索引的现状和最新进展,之后提出了一种全新的分类方法对类字典树索引进行了分类.在此基础上,论文对主流的六种类字典树索引进行了实验,在多个数据集和负载上进行了性能对比,并基于实验结果讨论了类字典树索引的设计和使用建议,最后展望了未来类字典树索引的发展方向.

关键词：内存数据库字典树索引性能对比

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处理指针相等关系不确定的指针逻辑

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软件学报 2010年第2期21卷 334-343页

作者：梁红瑾张昱陈意云李兆鹏华保健中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 中国科学技术大学苏州研究院软件安全实验室江苏苏州215123 中国科学技术大学软件学院安徽合肥230026

为类C小语言PointerC设计的指针逻辑是Hoare逻辑的一种扩展,可用来对指针程序进行精确的指针分析,以支持指针相等关系确定的程序的安全性验证.通过增加相等关系不确定的指针类型访问路径集合,可扩展这种指针逻辑,使得扩展后的指针逻辑... 详细信息

为类C小语言PointerC设计的指针逻辑是Hoare逻辑的一种扩展,可用来对指针程序进行精确的指针分析,以支持指针相等关系确定的程序的安全性验证.通过增加相等关系不确定的指针类型访问路径集合,可扩展这种指针逻辑,使得扩展后的指针逻辑可以应用于有向图等指针相等关系不确定的抽象数据结构上的指针程序性质证明.

关键词：软件安全 Hoare逻辑:指针逻辑

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面向多线程程序基于效用的Cache优化策略

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计算机研究与发展 2013年第1期50卷 170-180页

作者：唐轶轩吴俊敏陈国良隋秀峰黄景中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学技术大学苏州研究院江苏苏州215123 中国科学院计算技术研究所先进计算机系统实验室北京100190

为了提供高速的数据访问,多核处理器常使用Cache划分机制来分配二级Cache资源,但传统的共享Cache划分算法大多是面向多道程序的,忽略了多线程负载中共享和私有数据访问模式的差别,使得共享数据的使用效率降低.提出了一种面向多线程程序... 详细信息

为了提供高速的数据访问,多核处理器常使用Cache划分机制来分配二级Cache资源,但传统的共享Cache划分算法大多是面向多道程序的,忽略了多线程负载中共享和私有数据访问模式的差别,使得共享数据的使用效率降低.提出了一种面向多线程程序的Cache管理机制UPP,它通过监控Cache中共享、私有数据的效用信息,为每个线程以及共享数据分配Cache空间,使得各个线程以及共享数据的边际效用最大化,从而提高负载的整体性能.另外,UPP还考虑了程序中数据的使用频率以及临近性信息,通过提升、动态插入策略过滤低重用数据,从而使得高频数据块留在Cache中.通过实验表明,其性能相对于基于LRU的纯共享Cache结构和基于公平的静态Cache划分结构均有提升.

关键词：多核处理器共享Cache划分插入策略替换算法多线程程序

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高维多目标进化算法中的密度评估策略研究

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中国科学技术大学学报 2011年第4期41卷 353-361页

作者：黄林峰罗文坚王煦法中国科学技术大学计算机科学与技术学院自然计算与应用实验室安徽合肥230027 安徽省计算与通讯软件重点实验室安徽合肥230027

多目标进化算法中常引入密度评估策略来使算法获得更好的分布性和收敛性.但对于高维多目标问题,现有的密度评估策略却难于达到这一目的.为此更全面地考虑目标空间上各子目标的影响,提出了四种新的密度评估策略,并将其应用到经典多目标... 详细信息

多目标进化算法中常引入密度评估策略来使算法获得更好的分布性和收敛性.但对于高维多目标问题,现有的密度评估策略却难于达到这一目的.为此更全面地考虑目标空间上各子目标的影响,提出了四种新的密度评估策略,并将其应用到经典多目标进化算法SPEA2中.在4～9个目标的多目标背包问题上的实验结果表明,采用新的密度评估策略的SPEA2算法能更有效地收敛到Pareto前沿.

关键词：多目标优化多目标0/1背包问题多目标进化算法密度评估策略

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一种类数据流驱动的分片式流处理器体系结构及其编程模型

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计算机研究与发展 2010年第9期47卷 1643-1653页

作者：徐光安虹许牧刘谷姚平任永青汪芳中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学院计算机系统结构重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

考虑到半导体工艺发展带来的线延迟问题,分布式、分片式的处理器结构变得很有吸引力.在传统流处理器中,流控制器发射的控制信号在传递时存在长线延迟问题.传统流处理器的运算簇由众多的功能部件组成,由于运算簇间的通信是集中控制的,运... 详细信息

考虑到半导体工艺发展带来的线延迟问题,分布式、分片式的处理器结构变得很有吸引力.在传统流处理器中,流控制器发射的控制信号在传递时存在长线延迟问题.传统流处理器的运算簇由众多的功能部件组成,由于运算簇间的通信是集中控制的,运算簇间通信网络的线延迟可扩展性差.提出了一种分片式流处理器(TPA-PD)体系结构,它采用分布式的网络连接分片式的部件,避免了控制信号在传递过程中出现的长线延迟问题.在kernel级,TPA-PD使用类数据流的执行模型即显式数据流图执行,将指令间的依赖关系在指令中静态编码,把传统流处理器中运算簇间的集中通信变为动态发射、分布式的通信,利于结构扩展.解释了新的执行模型、指令集以及将流编程模型映射到新结构上.在时钟精确的模拟器上,实验分析了影响kernel级执行时间的软硬件因素,TPA-PD比传统流处理器在8个benchmark中平均获得了20%的加速比.

关键词：线延迟流处理器分片式类数据流驱动处理器结构

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学习索引:现状与研究展望

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软件学报 2021年第4期32卷 1129-1150页

作者：张洲金培权谢希科中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 电磁空间信息重点实验室(中国科学院) 安徽合肥230026

索引是数据库系统中用于提升数据存取性能的主要技术之一.在大数据时代,随着数据量的不断增长,传统索引(如B+树)的问题日益突出:(1)空间代价过高.例如,B+树索引需要借助O(n)规模的额外空间来索引原始的数据,这对于大数据环境而言是难以... 详细信息

索引是数据库系统中用于提升数据存取性能的主要技术之一.在大数据时代,随着数据量的不断增长,传统索引(如B+树)的问题日益突出:(1)空间代价过高.例如,B+树索引需要借助O(n)规模的额外空间来索引原始的数据,这对于大数据环境而言是难以容忍的.(2)每次查询需要多次的间接搜索.例如,B+树中的每次查询都需要访问从树根到叶节点路径上的所有节点,这使得B+树的查找性能受限于数据规模.自2018年以来,人工智能与数据库领域的结合催生了"学习索引"这一新的研究方向.学习索引利用机器学习技术学习数据分布和查询负载特征,并用基于数据分布拟合函数的直接式查找代替传统的间接式索引查找,从而降低了索引的空间代价并提升了查询性能.首先对学习索引技术的现有工作进行了系统梳理和分类;然后,介绍了各种学习索引技术的研究动机与关键技术,对比分析了各种索引结构的优劣;最后,对学习索引的未来研究方向进行了展望.

关键词：数据库系统索引机器学习数据驱动

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人工智能三原则——探索机器智能与人类福祉的和谐共生之道

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探索与争鸣 2025年第3期 6-44,177页

作者：陈小平杜骏飞邵怡蕾丁钢王天夫蔡恒进任剑涛吴冠军汪行福中国科学技术大学机器人实验室中国科学技术大学计算机科学与技术学院南京大学新闻传播学院华东师范大学上海人工智能金融学院华东师范大学教育高等研究院清华大学社会科学学院武汉大学计算机学院华东师范大学政治与国际关系学院华东师范大学中国现代思想文化研究所1 复旦大学当代国外马克思主义研究中心1 复旦大学哲学学院

人工智能是研究和应用机器智能的人类活动,其应遵守一些基本原则。本文提出人工智能三原则,即坚持机器智能的另类性、坚持人类福祉的优先性、坚持人工智能的可控性。其中,机器智能的另类性是人工智能的科学基础,不坚持机器智能的另类性... 详细信息

人工智能是研究和应用机器智能的人类活动,其应遵守一些基本原则。本文提出人工智能三原则,即坚持机器智能的另类性、坚持人类福祉的优先性、坚持人工智能的可控性。其中,机器智能的另类性是人工智能的科学基础,不坚持机器智能的另类性就无法保证人工智能的可控性,没有人工智能的可控性就无法保证人类福祉的优先性。

关键词：人工智能另类性人类福祉机器智能可控性

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基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配

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计算机学报 2022年第5期45卷 918-934页

作者：向朝参李耀宇冯亮陈超郭松涛杨盘隆重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和... 详细信息

随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和粒度细,以及空闲时间充足的优点.因此,利用这些智联网汽车现有的移动感知设备能够为城市大规模、细粒度、低成本的感知提供很好的机会.本文以出租车、滴滴等这一类重要的智联网汽车为研究对象,重点研究它们的感知任务分配问题,主要面临两方面挑战:一是智联网汽车载客收益(如出租车载客收入)以及汽车/感知任务分布具有时空动态性,导致智联网汽车的感知成本具有高时空动态性且很难建模和学习.二是感知任务的最优分配问题是NP-hard问题,具有指数级时间复杂度.同时,高移动性的智联网汽车对任务的实时分配要求很高.因此,如何对大规模的智联网汽车实现任务的最优实时分配具有挑战性.为了解决这两个挑战,本文提出基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配方法.通过深度强化学习模型对高时空动态性的汽车感知成本进行精确学习,然后基于学习结果进行感知任务的实时最优分配.具体地,针对挑战一,利用基于双注意力机制的循环神经网络挖掘汽车载客收益的时空相关性,并结合驾驶耗费模型,学习智联网汽车的感知成本.针对挑战二,首先通过问题等价转换和理论分析,证明该任务的最优分配问题具有单调子模目标函数和q-独立系统约束条件.然后,基于子模优化理论,联合考虑整体收益和边际效益,提出多项式时间复杂度的近似最优分配算法(近似率为1/2+c_(max)/c_(min)),其中c_(max)和c_(min)分别表示所有感知成本的最大和最小值.最后,基于两个大规模的智联网汽车数据集(重庆市,约12493辆车;纽约市,约超过1.13亿个行程),对所提方法进行深入全面的评估.实验结果表明,所提方法比7种对比方法平均提高载客收益的预测精度25.1%,提高任务分配的总感知效益37.7%.同时,面向城市道路违规停车监测应用,构建智联网汽车感知原型系统.基于该系统验证了所提方法的可行性和实际应用价值.

关键词：智联网汽车感知任务分配深度强化学习子模优化循环神经网络

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多任务学习在分子性质预测中的对比研究

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Chinese Journal of Chemical Physics 2023年第4期36卷 443-452,I0035页

作者：韩超王皓朱健保刘淇朱文光中国科学技术大学物理学院合肥230026 中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230026

随着深度学习的快速发展,相关算法被广泛应用于量子化学计算领域以实现高效的分子设计及性质研究,其中,多任务学习方法通过挖掘分子性质之间的关系可以同时预测多个分子属性,然而此类研究目前较为有限.本文采用硬参数共享结构与损失函... 详细信息

随着深度学习的快速发展,相关算法被广泛应用于量子化学计算领域以实现高效的分子设计及性质研究,其中,多任务学习方法通过挖掘分子性质之间的关系可以同时预测多个分子属性,然而此类研究目前较为有限.本文采用硬参数共享结构与损失函数加权方法来实现多任务分子性质预测.通过对比单任务基准与各类多任务模型在不同分子属性集上的性能,展示了多属性预测精度强烈依赖于属性间的关系,当关联变复杂时,硬参数共享可以提高预测精度,此外,恰当的损失函数加权方法有利于实现更均衡的多目标优化,使预测更准确.进一步的实验展示了多任务学习模型的计算效率优势及其在训练数据量受限时的预测性能优势.

关键词：深度学习多任务学习分子属性预测损失函数加权方法

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