检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2023年第6期46卷 1272-1301页

作者：沈英汉江旭晖王元卓李紫宣李子健谭鹤翔沈华伟中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中科大数据研究院郑州450018 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

随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,... 详细信息

随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,为时间紧耦合的应用提供有效支持.然而,时态知识图谱无法确保涵盖全量知识,知识的缺失严重影响应用性能,需要推理模型自动挖掘新的知识,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结.首先,介绍了时态知识图谱的推理相关概念与问题描述;其次,介绍了面向补全任务的推理模型与面向预测任务的推理模型,对其进行比较分析;之后总结了时态知识图谱推理的数据集、推理任务、相关指标以及应用场景;最后展望时态知识图谱推理的未来研究趋势.综上,本文致力于为时态知识图谱的推理领域研究人员提供具有价值的参考,以推动该领域进一步发展.

关键词：时态知识图谱时态知识推理知识补全知识预测知识图谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集合效用边际贡献学习的可解释薪酬预测算法

引用

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1276-1289页

作者：孙莹章玉婷庄福振祝恒书何清熊辉香港科技大学(广州)人工智能学域广州511458 中国科学院计算技术研究所专项技术研究中心北京100190 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 BOSS直聘职业科学实验室北京100028 中国科学院智能信息处理重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京101408

知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.... 详细信息

知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.为此,提出一种基于边际贡献的增量式集合效用网络(marginal contribution-based incremental set utility network,MCISUN)来拟合元素加入时的效用增量,从而灵活且可解释地建模集合效用.区别于以往基于池化层的排列不变性建模算法,MCISUN构建顺序敏感的中间结果,利用集合的排列不变性实现数据增强,有效提升模型数据效率及泛化性.最后,大规模真实薪酬数据上的实验结果表明所提模型在基于技能的薪酬预测任务上比最先进的(state-of-the-art,SOTA)模型效果提升超过30%.同时,定性实验证明模型能够为技能设置合理的贡献值且发现技能间的关联.

关键词：集合效用建模边际贡献薪酬预测神经网络可解释性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于全局对抗负样本的图对比学习方法

引用

中文信息学报 2024年第1期38卷 65-73,85页

作者：岑科廷沈华伟曹婍徐冰冰程学旗中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院大学北京101408 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

图对比学习在无监督节点表示方面取得了巨大成功。该类模型旨在通过拉近同一节点对应的不同增强节点的表示(正样本),推远不同节点的表示(负样本)的方式为每个节点学习表示。其中负样本的选择是图对比学习的一个关键。现有的方法通过随... 详细信息

图对比学习在无监督节点表示方面取得了巨大成功。该类模型旨在通过拉近同一节点对应的不同增强节点的表示(正样本),推远不同节点的表示(负样本)的方式为每个节点学习表示。其中负样本的选择是图对比学习的一个关键。现有的方法通过随机采样或者根据一些启发式的重要性度量标准为每个节点选择对应的负样本。然而上述方法并不能准确地找到对模型关键的负样本。同时,由于需要为每一个节点选取其对应的负样本,导致高昂的时间开销。为了解决上述问题,该文提出通过对抗学习的方式,为所有节点学习一个全局共享的关键的负样本。在多个基准数据集上的实验结果证明了该方法的效率和有效性。

关键词：图表示学习图对比学习对抗负样本全局负样本

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部优化的图表示学习增强

引用

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2080-2095页

作者：唐正正汪洋洪学海班艳姚铁锤乔子越中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190

随着图表示学习在多个领域的成功应用,针对不同图数据和问题而设计的图表示学习方法爆发式增长.然而,图噪声的存在限制了图表示学习的能力.为有效降低图网络中的噪声比例,首先分析了图节点局部邻接的分布特性,并理论证明在局部邻接拓扑... 详细信息

随着图表示学习在多个领域的成功应用,针对不同图数据和问题而设计的图表示学习方法爆发式增长.然而,图噪声的存在限制了图表示学习的能力.为有效降低图网络中的噪声比例,首先分析了图节点局部邻接的分布特性,并理论证明在局部邻接拓扑构建时,探索高阶邻近信息能够优化增强图表示学习的性能.其次,提出“2步骤”局部子图优化策略(local subgraph optimization strategy,LSOS).该策略首先根据原始图拓扑结构信息构造出具有多阶信息的局部邻接相似矩阵.然后基于相似矩阵和图节点局部信息,对图节点进行局部子图的结构优化.通过局部邻接的合理重构来降低网络中的噪声比例,进而达到图表示学习能力的增强.在节点分类、链接预测和社区发现3类任务的实验中,结果表明局部子图优化策略能够提升8个基线算法的性能.其中,在3个航空网络的节点分类任务中,提升效果最高分别达到23.11%,41.58%,24.16%.

关键词：图表示学习图噪声节点分类链接预测社区发现

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

智能网卡综述

引用

计算机研究与发展 2022年第1期59卷 1-21页

作者：马潇潇杨帆王展元国军安学军中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190

在网速飞速提升、内存瓶颈突出、网络处理开销愈发显著的时代,普通网卡在网络协议处理、数据搬移、使用灵活性等方面逐渐暴露出缺陷.智能网卡,作为可编程的智能网络设备,在数据中心、科学计算领域均得到广泛关注,成为解决网络瓶颈的关... 详细信息

在网速飞速提升、内存瓶颈突出、网络处理开销愈发显著的时代,普通网卡在网络协议处理、数据搬移、使用灵活性等方面逐渐暴露出缺陷.智能网卡,作为可编程的智能网络设备,在数据中心、科学计算领域均得到广泛关注,成为解决网络瓶颈的关键技术.在网络协议处理卸载、网络功能虚拟化、特定应用加速等应用场景中发挥着重要作用.综述从智能网卡的基础架构、编程框架、应用方向和热点问题4个方面进行分析,总结了目前产业界中的典型产品、学术界中的重要成果,明确了不同设计架构的优势和不足,分析了不同编程框架适用的应用场景,介绍了智能网卡在典型数据中心应用、科学计算应用实例中的作用,对不同应用场景中智能网卡的软硬件协同设计提供了建议.最后,综述对当前智能网卡设计、使用中仍然存在的热点问题进行总结,总结了通用的智能网卡设计思路,指明未来有价值的重要研究点.

关键词：智能网卡可编程架构编程框架网络卸载高性能网络在网计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多源信息的专家学术专长语义匹配方法

引用

计算机学报 2023年第5期46卷 1045-1059页

作者：谢小杰梁英王梓森刘政君中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档... 详细信息

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档的多源信息进行语义特征抽取,融合多类特征进行表示学习,利用卷积神经网络设计专家特征抽取器ExpFeat和评议特征抽取器RevFeat,采用词嵌入方法和注意力机制对专家专长标签、评议文档关键词、学科分类树语义特征进行抽取和融合,生成具有“小同行”特征的专家和评议文档语义特征向量表示,解决多类信息源间不同学术分类标准造成的语义差异,反映内在语义联系,利用低维稠密向量表达语义信息,降低匹配复杂度.然后,根据专家语义特征表示和评议文档语义特征表示进行学术专长语义匹配,将专家和评议文档特征向量映射到相同语义空间,计算向量间余弦相似度衡量语义相似性,引入负例专家进行模型训练,通过softmax函数计算最大化正例专家概率优化特征提取器参数,进一步提升语义差异的捕捉能力,解决专家信息和评议文档之间的语义鸿沟问题,提升专家匹配效果.最后,在开源的论文评审数据集和项目评审数据集上进行了实验对比和实例分析,结果表明,本文所提方法可以有效提升专家匹配精准度.

关键词：特征抽取语义匹配多源信息专家推荐同行评议

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种面向联盟链Hyperledger Fabric的并发冲突事务优化方法

引用

计算机研究与发展 2024年第8期61卷 2110-2126页

作者：吴海博刘辉孙毅李俊中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049 山东省区块链金融重点实验室(山东财经大学) 济南250014 中国科学院计算技术研究所北京100190

随着区块链技术应用的普及,联盟链Hyperledger Fabric(简称Fabric)已成为知名区块链开源平台,并得到广泛关注.然而Fabric仍受困于并发事务间冲突问题,冲突发生时会引发大量无效交易上链,导致吞吐量下降,阻碍其发展.对于该问题,现有面向... 详细信息

随着区块链技术应用的普及,联盟链Hyperledger Fabric(简称Fabric)已成为知名区块链开源平台,并得到广泛关注.然而Fabric仍受困于并发事务间冲突问题,冲突发生时会引发大量无效交易上链,导致吞吐量下降,阻碍其发展.对于该问题,现有面向块内冲突的方案缺乏高效的冲突检测和避免方法,同时现有研究往往忽略区块间冲突对吞吐量的不利影响.提出了一种Fabric的优化方案Fabric-HT(fabric with high throughput),从区块内和区块间2方面入手,有效降低事务间并发冲突和提高系统吞吐量.针对区块内事务冲突,提出了一种事务调度机制,根据块内冲突事务集定义了一种高效数据结构——依赖关系链,识别具有“危险结构”的事务并提前中止,合理调度事务和消除冲突;针对区块间事务冲突,将冲突事务检测提前至排序节点完成,建立以“推送-匹配”为核心的冲突事务早期避免机制.在多场景下开展大量实验,结果表明Fabric-HT在吞吐量、事务中止率、事务平均执行时间、无效事务空间占用率等方面均优于对比方案.Fabric-HT吞吐量最高可达Fabric的9.51倍,是最新优化方案FabricSharp的1.18倍;空间利用率上相比FabricSharp提升了14%.此外,Fabric-HT也表现出较好的鲁棒性和抗攻击能力.

关键词：并发冲突区块链 Hyperledger Fabric 事务调度冲突检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差分注意力的时空小波分析视频预测算法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第2期34卷 180-188页

作者：金贝贝胡瑜中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100149

针对视频预测中空间结构信息细节和时序运动依赖关系难以准确预测的问题,受人类视觉过程的启发,提出一种基于差分注意力机制的时空小波分析视频预测算法.首先利用时空小波分析模块对视频内容进行多频分解,增强模型对于高频细节信息以及... 详细信息

针对视频预测中空间结构信息细节和时序运动依赖关系难以准确预测的问题,受人类视觉过程的启发,提出一种基于差分注意力机制的时空小波分析视频预测算法.首先利用时空小波分析模块对视频内容进行多频分解,增强模型对于高频细节信息以及过程性运动的理解能力;然后利用差分注意力机制指导模型更高效、合理地分配注意力资源,提升对瞬时运动特征的表达能力.在KTH, Cityscapes, BAIR, KITTI, Caltech Pedestrian数据集上的实验结果表明,所提算法在PSNR, SSIM, LPIPS评价指标上取得了比已有算法更优异的效果;同时,可视化的对比也表明所提算法的预测结果更加清晰.

关键词：视频预测时序小波变换注意力机制空间小波分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

故事启发大语言模型的时序知识图谱预测

引用

模式识别与人工智能 2024年第8期37卷 715-728页

作者：陈娟赵新潮隋京言祁麟田辰庞亮方金云中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中科大数据研究院兰亭中心郑州450046 北京交通大学软件学院北京100044

时序知识图谱海量稀疏,实体的长尾分布导致对分布外实体的推理泛化性较差,历史交互低频导致对未来事件的预测偏差较大.为此,文中提出故事启发大语言模型的时序知识图谱预测方法,利用大语言模型的世界知识储备和复杂语义推理能力,增强对... 详细信息

时序知识图谱海量稀疏,实体的长尾分布导致对分布外实体的推理泛化性较差,历史交互低频导致对未来事件的预测偏差较大.为此,文中提出故事启发大语言模型的时序知识图谱预测方法,利用大语言模型的世界知识储备和复杂语义推理能力,增强对分布外实体的理解和交互稀疏事件的关联.首先,根据时序知识图谱中时间和结构的特性筛选“关键事件树”,通过历史事件筛选策略提炼最具代表性的事件,并摘要当前查询相关的历史信息,减少数据输入量并保留最重要的信息.然后,微调大语言模型生成器,生成时序语义关联且符合逻辑的“关键事件树”叙事故事,作为非结构化输入.在生成过程中,特别关注事件之间的因果关系和时间顺序,确保生成的故事具有连贯性和合理性.最后,利用大语言模型推理器推理缺失的时序实体.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法可充分发挥大模型的能力,完成精准的时序实体推理.

关键词：时序知识图谱(TKG) 大语言模型关键事件树时序故事事件推理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

第五科研范式下新型科研信息化基础平台架构与关键技术

引用

中国科学院院刊 2024年第12期39卷 2048-2059页

作者：廖方宇汪洋曹荣强张波李振宇王华进陈昕李东王彦棡魏鑫中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 国家自然科学基金委员会北京100085

科研信息化基础平台是现代科学研究不可或缺的基座,是国家科技创新能力的重要体现。随着科研范式的不断演进,科研信息化基础平台架构与技术也必须与时俱进。新科研范式不仅对科学研究的算法算力、网络传输能力及数据存储与管理能力提出... 详细信息

科研信息化基础平台是现代科学研究不可或缺的基座,是国家科技创新能力的重要体现。随着科研范式的不断演进,科研信息化基础平台架构与技术也必须与时俱进。新科研范式不仅对科学研究的算法算力、网络传输能力及数据存储与管理能力提出了新的需求,还带来了前所未有的挑战。为应对这些挑战,科研信息化基础平台亟须在智能算力、大规模数据存储和高吞吐读写、跨域软硬件一体化调度、垂直领域大模型及面向人工智能的高质量数据资源等方面取得技术突破,将人工智能、高质量数据、智能算力与高速网络进行有机融合,构建面向新科研范式的新型科研信息化基础平台,以驱动科研范式不断发展,支撑重大科技突破。

关键词：科研范式智能化科研新型科研信息化基础平台人工智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：