检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2023年第7期34卷 3451-3463页

作者：闫昊刘芳芳马文静陈道琨中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

稠密矩阵乘法(GEMM)是很多科学与工程计算应用中大量使用的函数,也是很多代数函数库中的基础函数,其性能高低对整个应用往往有决定性的影响.另外,因其计算密集的特点,矩阵乘法效率往往也是体现硬件平台性能的重要指标.针对国产申威1621... 详细信息

稠密矩阵乘法(GEMM)是很多科学与工程计算应用中大量使用的函数,也是很多代数函数库中的基础函数,其性能高低对整个应用往往有决定性的影响.另外,因其计算密集的特点,矩阵乘法效率往往也是体现硬件平台性能的重要指标.针对国产申威1621处理器,对稠密矩阵乘法进行了系统性地优化.基于对各部分开销的分析,以及对体系结构特点与指令集的充分利用,对DGEMM函数从循环与分块方案,打包方式,核心计算函数实现,数据预取等方面进行了深入优化.此外,开发了代码生成器,为不同的输入参数生成不同版本的汇编代码和C语言代码,配合自动调优脚本,选取最佳参数.经过优化和调优,单线程DGEMM性能达到了单核浮点峰值性能的85%,16线程DGEMM性能达到16核浮点峰值性能的80%.对DGEMM函数的优化不仅提高了申威1621平台BLAS函数库性能,也为国产申威系列多核处理器上稠密数据计算优化提供了重要参考.

关键词：矩阵乘法缓存分块算法优化数据预取

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谛听:面向鲁棒分布外样本检测的半监督对抗训练方法

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软件学报 2024年第6期35卷 2936-2950页

作者：周志阳窦文生李硕亢良伊王帅刘杰叶丹中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学南京学院江苏南京211135

检测训练集分布之外的分布外(out-of-distribution,OOD)样本对于深度神经网络(deep neural network,DNN)分类器在开放环境的部署至关重要.检测OOD样本可以视为一种二分类问题,即把输入样本分类为“分布内(in-distribution,ID)”类或“... 详细信息

检测训练集分布之外的分布外(out-of-distribution,OOD)样本对于深度神经网络(deep neural network,DNN)分类器在开放环境的部署至关重要.检测OOD样本可以视为一种二分类问题,即把输入样本分类为“分布内(in-distribution,ID)”类或“分布外”类.进一步地,检测器自身还可能遭受到恶意的对抗攻击而被再次绕过.这些带有恶意扰动的OOD样本称为对抗OOD样本.构建鲁棒的OOD检测器以检测对抗OOD样本是一项更具挑战性的任务.为习得可分离且对恶意扰动鲁棒的表示,现有方法往往利用辅助的干净OOD样本邻域内的对抗OOD样本来训练DNN.然而,由于辅助的OOD训练集与原ID训练集的分布差异,训练对抗OOD样本无法足够有效地使分布内决策边界对对抗扰动真正鲁棒.从ID样本的邻域内生成的对抗ID样本拥有与原ID样本近乎一样的语义信息,是一种离分布内区域更近的OOD样本,对提升分布内边界对对抗扰动的鲁棒性很有效.基于此,提出一种半监督的对抗训练方法——谛听,来构建鲁棒的OOD检测器,用以同时检测干净OOD样本和对抗OOD样本.谛听将对抗ID样本视为一种辅助的“近OOD”样本,并将其与其他辅助的干净OOD样本和对抗OOD样本联合训练DNN,以提升OOD检测的鲁棒性.实验结果表明,谛听在检测由强攻击生成的对抗OOD样本上具有显著的优势,同时在原分类主任务及检测干净OOD样本上保持先进的性能.

关键词：分布外样本检测对抗鲁棒性对抗训练

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并发对象强可线性化性质的检测和验证

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软件学报 2024年第9期35卷 4141-4159页

作者：王超贾巧雯吕毅吴鹏西南大学计算机与信息科学学院软件研究与创新中心重庆400715 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

可线性化被公认为并发对象正确性标准,但其已被证明不能作为含有随机语句的并发对象的正确性标准.为此,Golab等人提出了强可线性化概念,它在可线性化的定义上增加了前缀保持性质,对并发对象具有更强的约束性.关于强可线性化的研究集中... 详细信息

可线性化被公认为并发对象正确性标准,但其已被证明不能作为含有随机语句的并发对象的正确性标准.为此,Golab等人提出了强可线性化概念,它在可线性化的定义上增加了前缀保持性质,对并发对象具有更强的约束性.关于强可线性化的研究集中在使用特定的基本对象构造满足强可线性化性质的并发对象的可行性.对常见的并发对象的强可线性化性质的检测和验证方面的研究较为少见.从并发对象的验证算法和证否方法两个方面研究了强可线性化性质.首先,细化强可线性化性质,将它细分为固定生效点和单纯帮助两类,并证明固定生效点是已有的固定可线性化点概念的扩展.其次,提出两种强可线性化的验证算法,其中一种基于固定可线性化点,另一种基于固定生效点.最后,给出一个构造性的证明并发对象违背强可线性化的证明方法,依据该方法证明了Herlihy&Wing队列、一种单读单写寄存器实现和一种并发快照实现违反强可线性化性质.

关键词：并发对象正确性标准可线性化强可线性化

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openEuler中C标准库替换的兼容性分析

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计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1514-1532页

作者：吴亦泽于佳耕郑晨武延军中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学北京101408 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

当前大多数Linux发行版使用功能强大的glibc(GNU C library)作为C标准库(简称C库),但glibc的LGPL协议存在商用不友好条款,制约了商业Linux发行版的推广.一种可行的解决方案是选择某个与glibc相比尚有功能缺陷但适宜商用的C库加以补全,... 详细信息

当前大多数Linux发行版使用功能强大的glibc(GNU C library)作为C标准库(简称C库),但glibc的LGPL协议存在商用不友好条款,制约了商业Linux发行版的推广.一种可行的解决方案是选择某个与glibc相比尚有功能缺陷但适宜商用的C库加以补全,从而制成新的C库以替代glibc.开源欧拉(openEuler)操作系统社区以MIT协议的musl libc作为新的C库选型.新C库对已有应用软件的兼容是成功替换的关键,而精确的兼容性分析算法不仅可以定位缺失API,还可以量化计算兼容性和API补全的优先级.为此,提出兼容性分析算法来研究openEuler的4种主要软件生态中的musl libc兼容性和缺失API优先级.基于应用软件包之间的依赖关系和谷歌PageRank算法的思想,提出了PackageRank算法和APIRank算法,分别用于软件包兼容性度量和优先级计算.这2种算法提供了系统个性化兼容分析的方法,所需信息易于获取,适用于缺乏用户数据统计的、尚不完整而仍有开发需求的系统及构件.这2种算法在musl libc上的分析结果清晰准确,与软件生态的特点和现状相符,与musl libc的国际社区开发者的观点接近,为openEuler的新C库补全工作提供了有效指导.

关键词：兼容性 C标准库应用程序编程接口 musl libc 开源欧拉

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第三方库依赖冲突问题研究综述

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软件学报 2023年第10期34卷 4636-4660页

作者：李硕刘杰王帅田浩翔叶丹中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

软件开发过程中,开发人员通过大量使用第三方库来实现代码复用.不同第三方库之间存在依赖关系,第三方库间的不兼容会导致第三方库的安装、加载、调用时出现错误,进而导致系统异常,这类问题称之为第三方库依赖冲突问题.依赖冲突的根本原... 详细信息

软件开发过程中,开发人员通过大量使用第三方库来实现代码复用.不同第三方库之间存在依赖关系,第三方库间的不兼容会导致第三方库的安装、加载、调用时出现错误,进而导致系统异常,这类问题称之为第三方库依赖冲突问题.依赖冲突的根本原因是加载的第三方库无法覆盖软件引用的必需特性(例如:方法).依赖冲突问题会在第三方库的下载安装,项目编译和运行时中出现,且定位困难.依赖冲突问题的修复要求开发人员对使用的第三方库版本间差别具有准确的理解,并且第三方库之间复杂的依赖关系增加了修复难度.为了能够在软件运行前,发现软件中存在的依赖冲突,并且能够响应和处理运行过程中由依赖冲突引发的系统异常,国内外学者展开了各种针对依赖冲突问题的研究.从依赖冲突问题的4个方面,对当前已有研究工作进行了梳理,包括:第三方库的使用实证分析、依赖冲突原因分析、依赖冲突检测方法以及依赖冲突常用修复方式.最后对该领域未来值得关注的研究问题进行了展望.

关键词：依赖冲突第三方库软件生态系统依赖管理函数接口兼容性

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光滑粒子流体动力学流体仿真技术综述

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软件学报 2024年第1期35卷 481-512页

作者：刘树森何小伟王文成吴恩华计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 澳门大学中国澳门999078

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)是实现流体仿真的主要技术之一.随着生产实践中流体仿真应用需求的增加,近些年涌现了许多相关研究成果,改善了流体不可压缩性、粘性、表面张力等物理特性模拟的视觉真实性、效... 详细信息

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)是实现流体仿真的主要技术之一.随着生产实践中流体仿真应用需求的增加,近些年涌现了许多相关研究成果,改善了流体不可压缩性、粘性、表面张力等物理特性模拟的视觉真实性、效率与稳定性.同时,一些工作探讨了复杂场景的高质量模拟,以及多场景、多材料的统一仿真框架,增强了SPH流体仿真技术的应用效能.从以上几个方面对SPH流体仿真技术进行归纳、总结和讨论,并对其未来发展进行了展望.

关键词：计算机图形学计算物理光滑粒子流体动力学

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GT-4S:基于图Transformer的场景草图语义分割

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软件学报 2025年第3期36卷 1375-1389页

作者：张拯明郭燕马翠霞邓小明王宏安人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

场景草图由多个前、背景物体组成,能够直观、概括地表达复杂的语义信息,在现实生活中有着广泛的实际应用,逐渐成为计算机视觉和人机交互领域的研究热点之一.作为场景草图语义理解的基础任务,场景草图语义分割的相关研究相对较少,现有的... 详细信息

场景草图由多个前、背景物体组成,能够直观、概括地表达复杂的语义信息,在现实生活中有着广泛的实际应用,逐渐成为计算机视觉和人机交互领域的研究热点之一.作为场景草图语义理解的基础任务,场景草图语义分割的相关研究相对较少,现有的方法多是对自然图像语义分割的方法进行改进,不能克服草图自身的稀疏性和抽象性等特点.针对以上问题,直接从草图笔画入手,提出一种图Transformer模型结合草图笔画的时空信息来解决自由手绘场景草图语义分割任务.首先将矢量场景草图构建成图结构,笔画表示为图的节点,笔画在时序和空间上的关联表示为图的边.然后通过边增强的Transformer模块捕获笔画的时空全局上下文信息.最后将编码后的时空特征进行多分类优化学习.在SFSD场景草图数据集上的实验结果表明,所提方法可以利用笔画时空信息对场景草图进行有效的语义分割,实现优秀的性能.

关键词：场景草图语义分割图 Transformer

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HchMER:混合人机智能的手写数学表达式识别方法

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软件学报 2025年第2期36卷 915-938页

作者：康文惠黄进仝青山付强田丰戴国忠人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及... 详细信息

随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及不确定的公式结构等,影响了识别算法的性能.为此,提出了一种混合人机智能的手写数学表达式识别方法HchMER.该方法借助手写数学公式识别算法、知识库和用户反馈,增强机器对用户输入的数学表达式的理解,从而提升手写数学表达式的编辑速度和准确率.为了验证HchMER的有效性,将其分别与MyScript Math Recognition(MyScript)算法,以及一个成熟的商用产品“Microsoft Ink Equation”(InkEquation)进行了比较.实验结果表明,HchMER在准确率上较MyScript和InkEquation分别提高了23.2%和26.51%.在平均完成时间上,HchMER比MyScript增加了44.46%(9.6 s),但是比InkEquation降低了11.48%(4.05 s).同时,被试在问卷调查和半结构化访谈中对HchMER给予了肯定.

关键词：人机混合智能草图理解在线手写数学表达式识别用户界面

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基于Transformer解码的端到端场景文本检测与识别算法

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通信学报 2023年第5期44卷 64-78页

作者：郑金志汲如意张立波赵琛中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

针对任意形状的场景文本检测与识别,提出一种新的端到端场景文本检测与识别算法。首先,引入了文本感知模块基于分割思想的检测分支从卷积网络提取的视觉特征中完成场景文本的检测;然后,由基于Transformer视觉模块和Transformer语言模块... 详细信息

针对任意形状的场景文本检测与识别,提出一种新的端到端场景文本检测与识别算法。首先,引入了文本感知模块基于分割思想的检测分支从卷积网络提取的视觉特征中完成场景文本的检测;然后,由基于Transformer视觉模块和Transformer语言模块组成的识别分支对检测结果进行文本特征的编码;最后,由识别分支中的融合门融合编码的文本特征,输出场景文本。在Total-Text、ICDAR2013和ICDAR2015基准数据集上进行的实验结果表明,所提算法在召回率、准确率和F值上均表现出了优秀的性能,且时间效率具有一定的优势。

关键词：文本检测文本识别端到端 Transformer

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一种语义感知的细粒度App评论缺陷挖掘方法

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软件学报 2023年第4期34卷 1613-1629页

作者：王亚文王俊杰石琳王青中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

手机用户提交的App评论为开发者提供了一个了解用户满意度的沟通渠道.许多用户通常使用“senda video”和“crash”等关键短语来描述有缺陷的功能(即用户操作)和App的异常行为(即异常行为),而这些短语可能会与其他琐碎信息(如用户的抱怨... 详细信息

手机用户提交的App评论为开发者提供了一个了解用户满意度的沟通渠道.许多用户通常使用“senda video”和“crash”等关键短语来描述有缺陷的功能(即用户操作)和App的异常行为(即异常行为),而这些短语可能会与其他琐碎信息(如用户的抱怨)一起交杂在评论文本中.掌握这些细粒度信息可以帮助开发者理解来自用户的功能需求或缺陷报告,进而有利于提升App的质量.现有的基于模式的目标短语提取方法只能对评论的高层主题/方面进行总结,并且由于对评论的语义理解不足,短语提取的性能较差.提出了一种语义感知的细粒度App评论缺陷挖掘方法(Arab),来提取用户操作和异常行为,并挖掘两者之间的关联关系.设计了一种新颖的用于提取细粒度目标短语的神经网络模型,该模型将文本描述和评论属性相结合,能更好地建模评论的语义.Arab还根据语义关系对提取的短语进行聚类,并将用户操作和异常行为之间的关联关系进行了可视化.使用6个App的3426条评论进行评估实验,实验结果证实了Arab在短语提取方面的有效性.进一步使用Arab对15个热门App的301 415条评论进行了案例研究,以探索其潜在的应用,并验证其在大规模数据上的实用性.

关键词： App评论信息提取深度学习

来源：评论

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