检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2022年第5期45卷 897-917页

作者：郭梦影孙振宇朱妤晴包云岗中国科学院计算技术研究所先进计算机系统研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084 大数据系统软件国家工程实验室北京100084

网络结构数据在现今生活中广泛存在,但由于数据结构稀疏、规模较大等特性,难以直接利用现有的机器学习算法对数据进行分析.网络表示学习算法的出现,通过将高维数据映射到低维向量空间,解决了上述问题.但是网络表示学习算法中存在大量超... 详细信息

网络结构数据在现今生活中广泛存在,但由于数据结构稀疏、规模较大等特性,难以直接利用现有的机器学习算法对数据进行分析.网络表示学习算法的出现,通过将高维数据映射到低维向量空间,解决了上述问题.但是网络表示学习算法中存在大量超级参数,参数的选择与数据分析任务密切相关且对算法性能有明显影响,如何针对数据分析任务,通用地对多种网络表示学习算法进行超级参数调整,以获取不同算法的最优性能,实现算法间性能的公平比较,从而选择出最优者对数据进行分析,是一个亟待解决的问题.此外,对算法进行超级参数调整通常需要花费较长时间,且由于网络结构数据规模通常较大,还会有内存占用过高问题的存在,因此如何能够在有资源限制(时间、内存占用)的条件下进行超级参数调整,是面临的另一个问题.基于上述两个问题,本文提出了基于超级参数调整的网络表示学习算法性能公平比较框架JITNREv,能够在有资源限制的条件下通用对多种网络表示学习算法进行超级参数调整,通过获取不同算法针对相同数据分析任务的性能最优值,实现算法之间的性能公平比较.该框架具有4个松耦合且可扩展的组件,组件间仅通过数据流进行交互,并在闭环结构中完成样本的测试优化,满足了框架的通用性.JITNREv基于拉丁超立方采样对超级参数进行采样;根据“当前最优值附近,有更大概率出现更优值”的假设对采样范围进行剪枝;针对超大规模数据集,提出了图粗化方式在保留数据结构的基础上压缩数据规模,满足了资源限制条件下对超级参数进行调整的要求.框架还融合了网络表示学习算法常用的评测数据集、评测指标和数据分析应用,实现了框架的易用性.实验证明JITNREv框架能够在资源限制条件下稳定提高算法性能,例如,针对GCN算法的节点分类任务相比默认参数设置,JITNREv框架能够将性能提升31%.

关键词：网络表示学习网络嵌入图卷积网络自动化机器学习超级参数调整

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基于块坐标下降法的外存异步图计算系统

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高技术通讯 2022年第8期32卷 825-835页

作者：赵程张志斌郭嘉丰刘丁玮中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

现有外存图计算系统中,外存I/O带宽不足成为性能瓶颈。使用整体并行模型将导致冗余计算,使用异步并行模型则将引入额外的优先级计算开销和负载不均衡。本文提出了基于块坐标下降法(BCD)的外存异步图计算系统(BCDG),设计了一次选择多轮... 详细信息

现有外存图计算系统中,外存I/O带宽不足成为性能瓶颈。使用整体并行模型将导致冗余计算,使用异步并行模型则将引入额外的优先级计算开销和负载不均衡。本文提出了基于块坐标下降法(BCD)的外存异步图计算系统(BCDG),设计了一次选择多轮优先的调度策略,降低了优先级计算的平均开销;设计了基于优先级的块预取策略,解决了优先选择会破坏顺序执行流水线的问题;设计了计算调度分离的划分策略,实现了均衡地按边计算和按点调度。实验结果表明,相较于目前最先进的外存图计算系统GridGraph和Lumos,所提系统平均性能分别提升10.30倍与8.72倍。整体计算过程中,中央处理器(CPU)等待外存I/O的时间仅占10%~30%。

关键词：图计算系统外存异步并行计算块坐标下降(BCD) 图划分

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智能合约安全漏洞检测技术综述

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计算机应用 2024年第S2期44卷 95-100页

作者：任虹赵凡中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

智能合约是区块链技术的核心组成部分。随着区块链应用在国内外的快速普及,智能合约漏洞引发的安全事件频频发生,导致了巨大的经济损失。针对上述问题,基于多种理论和技术,人们提出了适用于不同场景的智能合约漏洞检测方案。为了系统了... 详细信息

智能合约是区块链技术的核心组成部分。随着区块链应用在国内外的快速普及,智能合约漏洞引发的安全事件频频发生,导致了巨大的经济损失。针对上述问题,基于多种理论和技术,人们提出了适用于不同场景的智能合约漏洞检测方案。为了系统了解智能合约的安全漏洞检测技术,调研和梳理了智能合约安全漏洞检测技术相关研究文献。首先,从逻辑和交互这2个方面系统性阐述和分析智能合约漏洞类型;其次,总结包括静态分析、符号执行、模糊检测和深度学习等现有智能合约漏洞检测方法的特点和局限性,并且归纳和比对30种漏洞检测工具;最后,探讨当前智能合约漏洞检测技术发展中面临的机遇和挑战,并结合深度学习技术展望了该领域未来的研究方向。

关键词：智能合约漏洞检测区块链合约安全区块链安全

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基于类型间关系学习的细粒度实体分类

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高技术通讯 2023年第3期33卷 231-242页

作者：席鹏弼靳小龙白硕中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100408 恒生电子股份有限公司杭州310053

细粒度实体分类旨在为构建知识图谱过程中所抽取的实体或实体提及确定一个或多个层次化、细粒度的类型,以便更好地为下游任务提供支持。现有细粒度实体分类方法存在细粒度分类精度不高、部分实体难以有效分类的问题。另一方面,直观来说... 详细信息

细粒度实体分类旨在为构建知识图谱过程中所抽取的实体或实体提及确定一个或多个层次化、细粒度的类型,以便更好地为下游任务提供支持。现有细粒度实体分类方法存在细粒度分类精度不高、部分实体难以有效分类的问题。另一方面,直观来说,掌握细粒度类型之间的语义区别有助于实体的细粒度分类。但由于已有面向该任务的数据集缺少可用于学习细粒度类型间语义差别的数据,因此目前没有将细粒度类型之间的语义区别应用于细粒度实体分类的研究。为此,本文提出一种基于Freebase知识库学习细粒度类型语义区别的方法,并将学习到的语义信息应用在细粒度实体分类任务中。具体地,利用SPARQL从Freebase中获取类型之间的关系数据,据此学习细粒度实体类型之间的语义区别信息,进而结合实体提及及其上下文的文本信息进行细粒度实体分类。实验表明,本文提出的方法可以有效学习细粒度类型之间的语义区别,能够达到提升细粒度实体分类准确率的效果。

关键词：实体分类细粒度类型知识图谱构建关系学习多标签分类

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面向新型应用范式与新型体系结构的编译技术

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航空学报 2024年第20期45卷 43-60页

作者：李广力杜臻赵家程刘颖俞峰李奕瑾张忠诚崔慧敏中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

在人工智能等新兴应用对算力需求激增的背景下,编译技术作为软件和硬件之间的关键纽带,面临着前所未有的挑战和机遇。从领域编译器的发展趋势出发,着重讨论了面向新领域的编译技术;从全程序算子融合、动态形状张量编译、软硬件协同设计... 详细信息

在人工智能等新兴应用对算力需求激增的背景下,编译技术作为软件和硬件之间的关键纽带,面临着前所未有的挑战和机遇。从领域编译器的发展趋势出发,着重讨论了面向新领域的编译技术;从全程序算子融合、动态形状张量编译、软硬件协同设计、计算安全等多个方面,总结并评述了面向新型应用范式与新型体系结构的具有代表性的领域编译技术;分析了领域编译技术在适应多样化计算平台、提升程序执行效率、保障软件安全以及支持芯片设计等方面的关键作用,并探讨了其应用前景及进一步的工作。

关键词：新型应用范式新型体系结构系统软件编程框架编译技术

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基于PREA环的平行无人指挥控制系统

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控制理论与应用 2025年第3期42卷 627-634页

作者：李雪松李清伟罗子娟王飞跃费爱国中国电子科技集团公司第二十八研究所信息系统工程重点实验室江苏南京210007 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100080 国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心湖南长沙410073

无人作战表现出高动态性、高复杂性和不确定性的特点,传统指挥控制系统难以满足无人作战全自主、自适应、抗毁伤的需求.在平行军事和作战指挥控制活动的筹划-准备-执行-评估(PREA)环理论的指导下,本文基于无人作战体系,对无人系统的指... 详细信息

无人作战表现出高动态性、高复杂性和不确定性的特点,传统指挥控制系统难以满足无人作战全自主、自适应、抗毁伤的需求.在平行军事和作战指挥控制活动的筹划-准备-执行-评估(PREA)环理论的指导下,本文基于无人作战体系,对无人系统的指挥控制架构进行研究,提出了基于PREA环的平行无人指挥控制系统.基于观察评估活动实现物理战场描述和作战效能评估;基于预测规划活动实现作战决策规划和方案仿真推演;基于计划指导活动实现计划指令生成和作战行动准备;基于执行监控活动实现自主控制执行和作战行动监控.通过对观察评估智能、预测规划智能、计划指导智能和执行监控智能相关技术和方法进行研究,实现无人作战的信息化、自主化、智能化指挥控制.

关键词：指挥控制系统 PREA环无人作战平行军事体系

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基于分治法的神经网络修复方法

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信息安全学报 2023年第3期8卷 27-37页

作者：孙朔严俊晏荣杰中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心北京100190 计算机科学国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

神经网络作为一种求解复杂问题的有效方法已经广泛应用于医学影像,自动驾驶等领域。然而,神经网络十分脆弱,对一个样本添加一点肉眼难以察觉的微小扰动就可能导致神经网络做出错误的判断。当神经网络出现了错误的行为,常用的修复方法是... 详细信息

神经网络作为一种求解复杂问题的有效方法已经广泛应用于医学影像,自动驾驶等领域。然而,神经网络十分脆弱,对一个样本添加一点肉眼难以察觉的微小扰动就可能导致神经网络做出错误的判断。当神经网络出现了错误的行为,常用的修复方法是对神经网络进行重训练或者微调,然而这些方式需要较高的代价而且无法保证完全修复错误行为。在本文中,我们关注神经网络的完备修复问题,给定一个待修复的神经网络和一个目标样本集合,该问题要求修复后的神经网络在目标样本集合上表现出100%的正确率。在本文中,我们基于分治法的思想提出了一种神经网络修复方法。在该方法中,我们将目标样本集合不断划分为更小的集合,直到样本集合达到可接受的规模,之后对于划分得到的每一个集合逐个进行修复得到一个局部补丁,最后所有的局部补丁进行整合得到对于整个特征空间的补丁。在两个公开数据集上的实验表明我们的方法优于当前最先进的神经网络修复算法。针对对抗攻击和后门攻击生成的目标样本集合,我们的方法不仅完全修复了神经网络在目标样本集合上的行为,而且将网络在相同攻击方式生成的测试集上的准确率分别提高了55.79%和60.59%。同时,我们的方法可以避免修复后网络在标准测试集上的准确率大幅度降低。

关键词：错误修复神经网络分治法约束求解

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AIGC大模型测评综述:使能技术、安全隐患和应对

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计算机科学与探索 2024年第9期18卷 2293-2325页

作者：许志伟李海龙李博李涛王嘉泰谢学说董泽辉先进计算与关键软件(信创)海河实验室天津300350 中国科学院计算技术研究所北京100080 内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 南开大学计算机学院天津300350 OPPO研究院北京100026

人工智能生成内容(AIGC)模型因出色的内容生成能力,在全球范围内引起了广泛关注与应用。然而AIGC大模型的快速发展也带来了一系列隐患,例如模型生成结果的可解释性、公平性和安全隐私等问题。为了降低不可知风险及其危害,对AIGC大模型... 详细信息

人工智能生成内容(AIGC)模型因出色的内容生成能力,在全球范围内引起了广泛关注与应用。然而AIGC大模型的快速发展也带来了一系列隐患,例如模型生成结果的可解释性、公平性和安全隐私等问题。为了降低不可知风险及其危害,对AIGC大模型进行全面测评变得越来越重要。学术界已经开启了AIGC大模型测评研究,旨在有效应对相关挑战,避免潜在的风险。对AIGC大模型测评研究进行了回顾,并对其进行了综述和分析。对模型测评过程进行概述,内容涵盖模型测评前准备和相应的测评指标,并系统性地整理了现有测评基准。讨论了AIGC大模型在金融、政治和医疗领域的代表性应用及其存在的问题。通过可解释性、公平性、鲁棒性、安全性和隐私性等不同角度深入研究测评方法,对AIGC大模型测评需要关注的新问题进行解构,提出大模型测评新挑战的应对策略。最后探讨了AIGC大模型测评未来面临的挑战,并展望了其发展方向。

关键词： AIGC大模型大模型测评可解释性公平性鲁棒性安全与隐私保护

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面向复杂机械零件形貌测量的高精度三维重建方法

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红外与激光工程 2022年第7期51卷 320-330页

作者：王素琴陈太钦张峰石敏朱登明华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 国家电网有限公司信息通信分公司北京100761 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190 太仓中科信息技术研究院江苏太仓215400

机械零件的精确测量可为零件的加工制造、虚拟仿真、缺陷检测等应用提供依据,基于条纹投影的双目视觉方法由于其高精度的特点广泛应用于机械零件的形貌测量中。在该方法中,绝对相位曲线的质量决定着三维重建的最终精度。由于环境噪声、... 详细信息

机械零件的精确测量可为零件的加工制造、虚拟仿真、缺陷检测等应用提供依据,基于条纹投影的双目视觉方法由于其高精度的特点广泛应用于机械零件的形貌测量中。在该方法中,绝对相位曲线的质量决定着三维重建的最终精度。由于环境噪声、场景不连续或零件表面复杂结构等的影响,绝对相位曲线往往存在着大量的噪声点和不同程度的形变。为了提高重建精度,针对绝对相位曲线存在的问题提出了相应的改进方法;针对难以去除的远离相位曲线的噪声点,提出逐区域相位校正方法,该方法将每一行的相位曲线分为若干区域,以区域内相位值的中位数为阈值,去除此类噪声点;针对相位曲线的形变区域,在基于点基元的立体匹配方法的基础上引入曲线拟合方法,并对匹配后得到的视差图进行精化,能够改善相位曲线形变区域立体匹配结果不佳的情况,提高了匹配方法的鲁棒性与精度。使用该方法对复杂零件FSW逆变器进行重建,标准偏差可降至0.1 mm以内。实验结果表明:所提方法重建精度更高,对于表面结构复杂的机械零件,能够实现精确测量。

关键词：三维重建相位校正机械零件多频外差曲线拟合

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加入梯度均衡机制的端到端方面级情感分析

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计算机工程与设计 2023年第8期44卷 2555-2560,F0003页

作者：罗涵天杨雅婷马博董瑞李晓中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

目前方面级情感分析任务存在类别标签不平衡的问题,会导致模型过多学习非方面词标签,影响模型的性能。基于BERT端到端方面级情感分类模型,针对其类别标签不平衡的问题进行深入研究,提出使用梯度均衡机制缓解类别标签不平衡的问题,采用... 详细信息

目前方面级情感分析任务存在类别标签不平衡的问题,会导致模型过多学习非方面词标签,影响模型的性能。基于BERT端到端方面级情感分类模型,针对其类别标签不平衡的问题进行深入研究,提出使用梯度均衡机制缓解类别标签不平衡的问题,采用指数滑动平均的方法缓解潜在离群点样本对实验结果造成的影响,提升模型的性能。在4个标准数据集中进行实验,实验结果表明,所提方法在实验结果中(F1值)相比许多强基线方法有较为明显提升。

关键词：梯度均衡端到端方面级情感分析不平衡标签离群点

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