检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2021年第6期44卷 1258-1286页

作者：李家宁田永鸿北京大学计算机科学技术系鹏城实验室

神经形态视觉传感器具有高时域分辨率、高动态范围、低数据冗余和低功耗等优势,近年来在自动驾驶、无人机视觉导航、工业检测及视觉监控等领域(尤其在涉及高速运动和极端光照等条件下)产生了巨大的应用前景.神经形态视觉是一个包含硬件... 详细信息

神经形态视觉传感器具有高时域分辨率、高动态范围、低数据冗余和低功耗等优势,近年来在自动驾驶、无人机视觉导航、工业检测及视觉监控等领域(尤其在涉及高速运动和极端光照等条件下)产生了巨大的应用前景.神经形态视觉是一个包含硬件、软件、生物神经模型等的视觉感知系统,终极目标是模拟生物视觉感知结构与机理,以硅视网膜达到、扩展或超越人类智能.作为神经形态工程的重要分支,神经形态视觉是计算神经科学与计算机视觉领域的交叉学科与研究热点.本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性地回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响.

关键词：类脑智能人工智能硅视网膜仿生视觉神经形态工程

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用于表格事实检测的图神经网络模型

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软件学报 2021年第3期32卷 753-762页

作者：邓哲也张铭北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系北京100871

在自然语言理解和语义表征的研究中,往往需要验证一句文本陈述是否基于给定的事实证据,这就是事实检测任务.现有的研究主要局限于处理文本事实验证,而结构化证据下的验证还有待探索,比如基于表格等形式的事实验证.TabFact作为最新的基... 详细信息

在自然语言理解和语义表征的研究中,往往需要验证一句文本陈述是否基于给定的事实证据,这就是事实检测任务.现有的研究主要局限于处理文本事实验证,而结构化证据下的验证还有待探索,比如基于表格等形式的事实验证.TabFact作为最新的基于表格的事实验证数据集,基线方法并没有很好地利用表格的结构性特征.结合表格的结构特征,设计了以行、单元格为单位的基于图神经网络的事实验证模型Row-GVM和Cell-GVM,比基线模型的准确率分别提高了2.62%和2.77%.实验结果表明,这两种利用了表格特征的方法确实是有效的.

关键词：表格文本事实检测图神经网络

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多教师对比知识反演的无数据模型压缩方法

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计算机科学与探索 2023年第11期17卷 2721-2733页

作者：林振元林绍辉姚益武何高奇王长波马利庄华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 北京大学信息科学技术学院北京100871

知识蒸馏是用于压缩深度神经网络的一种有效方法,但是由于用户数据隐私保护、数据机密性或传输的限制,很多时候人们无法获取到原始数据。现有的无数据知识蒸馏方法仅使用单教师模型进行有偏特征统计,生成的数据和原始数据相比存在着多... 详细信息

知识蒸馏是用于压缩深度神经网络的一种有效方法,但是由于用户数据隐私保护、数据机密性或传输的限制,很多时候人们无法获取到原始数据。现有的无数据知识蒸馏方法仅使用单教师模型进行有偏特征统计,生成的数据和原始数据相比存在着多样性和泛化性差问题,从而导致压缩后模型的准确率不高。为了解决此类问题,提出了一种多教师对比知识反演的无数据模型压缩方法(MTCKI),该方法从多个可用的教师模型中提取知识并将其融合到学生模型中,以消除模型有偏统计带来的偏差,增强了合成图片的泛化性。为提升合成的图像多样性,采用对比学习的策略将当前批次生成的图像与历史的图像进行对比,迫使生成器合成与历史不相似的图片。同时,提出多教师-学生对比的策略,进一步提升学生网络的表征能力。实验表明,该方法不仅能生成视觉上令人满意的图像,而且在多个指标上优于现有的方法。生成的合成图像更接近原始数据集的分布,而且只需要一次生成的图片数据集就能泛化用于不同模型训练。

关键词：模型压缩无数据知识蒸馏数据保护隐私保护

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基于互信息和叶子节点属性的因果结构学习方法

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小型微型计算机系统 2023年第8期44卷 1601-1606页

作者：谢峰曾艳北京大学概率统计系北京100871 清华大学计算机科学与技术系北京100084

线性非高斯无环模型(Linear Non-Gaussian Acyclic Models,LiNGAM)已经被证明能有效区分马尔科夫等价类而获得唯一的因果网络,从而得到越来越多研究者关注.现有学习LiNGAM的方法要么难以有效处理高维网络;要么假设网络结构为树结构而去... 详细信息

线性非高斯无环模型(Linear Non-Gaussian Acyclic Models,LiNGAM)已经被证明能有效区分马尔科夫等价类而获得唯一的因果网络,从而得到越来越多研究者关注.现有学习LiNGAM的方法要么难以有效处理高维网络;要么假设网络结构为树结构而去处理高维问题.针对以上问题,本文提出一种以自底向上迭代学习的因果结构方法.该方法主要包括混淆因子识别和叶子节点发现两个技术部分.利用混淆因子的性质识别出任意成对变量的混淆因子,从而实现处理非树结构.利用互信息去衡量节点间的独立性,从而找到叶子节点.与经典的自顶向下的方式相比,自底向上的学习方式能简化数据更新的过程,从而提升高维情况下的性能.在不同规模的仿真因果结构和真实因果结构的实验结果均证明了算法的有效性.

关键词：线性非高斯无环模型因果结构学习叶子节点混淆因子互信息

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远程监督的自适应实体抽取

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哈尔滨工程大学学报 2022年第4期43卷 564-571页

作者：葛亮张艺璇李伟平中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 北京大学软件与微电子学院北京100871

针对传统领域知识实体抽取算法主要依赖专家的专业知识,需要的标注工作量较大,本文提出了基于远程监督的实体抽取算法并应用于粮油存储领域。算法在PU学习的框架下,通过判定和分类2个阶段抽取实体,利用双向长短期记忆网络进行二分类实... 详细信息

针对传统领域知识实体抽取算法主要依赖专家的专业知识,需要的标注工作量较大,本文提出了基于远程监督的实体抽取算法并应用于粮油存储领域。算法在PU学习的框架下,通过判定和分类2个阶段抽取实体,利用双向长短期记忆网络进行二分类实体判别。再通过全连接网络实体类型判别,构建了一个粮油领域知识图谱。研究表明:本算法可以应用于粮油存储领域的知识图谱构建,适用于训练实体样本较少的实体抽取任务,能够缩小使用双向长短期记忆网络算法进行实体抽取任务所需的语料规模,并在使用更小语料规模的情况下达到与经典双向长短期记忆网络算法相当的实体抽取效果。

关键词：领域知识图谱本体设计实体抽取远程监督深度学习 PU学习双向长短期记忆网络知识图谱构建

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UCTB:时空人群流动预测工具箱

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计算机科学与探索 2022年第4期16卷 835-843页

作者：陈李越柴迪王乐业高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系北京100871 香港科技大学计算机科学与工程系中国香港999077

时空人群流动预测是智慧城市中的关键技术之一。目前主要有两大痛点困扰着相关研究、从业人员:第一,人群流动与多种因素相关,先前的研究总结出了多种时空先验知识,但由于人群流动预测应用场景的多样性,后续工作很难合理而全面地利用这... 详细信息

时空人群流动预测是智慧城市中的关键技术之一。目前主要有两大痛点困扰着相关研究、从业人员:第一,人群流动与多种因素相关,先前的研究总结出了多种时空先验知识,但由于人群流动预测应用场景的多样性,后续工作很难合理而全面地利用这些先验知识;第二,随着深度学习技术的发展,相关技术的实现越来越复杂,复现先进的模型是一件费时且愈发繁琐的事情。针对上述痛点,设计了时间序列采样接口和图构建接口,时间序列采样接口能够基于不同的先验知识产生不同类型的时间序列,图构建接口能够产生不同类型的空间图,上述两个接口还可通过继承接口实现自定义,以利用新的时空先验知识;基于TensorFlow框架实现了多种先进的时空图模型并封装了其中常用的时空建模单元,使用者不仅能够直接使用先进的时空模型,还能够基于这些高级模型层进行二次开发。综上,时空人群流动预测工具箱UCTB内同时集成了多种时空先验知识和多种先进的模型,对开发时空人群流动预测相关应用有着促进作用。相关的代码和配套文档均已开源,工具箱的网址是https://***/uctb/UCTB。

关键词：城市计算人群流动时空预测开源工具箱

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基于流模型的荧光图像超分辨率

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中国激光 2024年第15期51卷 27-37页

作者：范骏超苗芸芸毕秀丽肖斌黄小帅重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆市图像认知重点实验室重庆400065 北京大学跨学部生物医学工程系北京100191

荧光图像超分辨率方法可以将低分辨率荧光图像重建为超分辨率图像。近几年来,基于深度学习的方法通过学习配对的高/低分辨率图像间的映射函数,取得了较好性能。然而,一幅低分辨率荧光图像可能由不同的超分辨图像退化而来,这使得荧光图... 详细信息

荧光图像超分辨率方法可以将低分辨率荧光图像重建为超分辨率图像。近几年来,基于深度学习的方法通过学习配对的高/低分辨率图像间的映射函数,取得了较好性能。然而,一幅低分辨率荧光图像可能由不同的超分辨图像退化而来,这使得荧光图像超分辨率任务属于欠定问题。现有的深度学习方法通常学习一个确定性的映射函数,而忽略了超分辨率任务的欠定特征。针对这一问题,提出了一种基于流模型的荧光图像超分辨率方法。该方法在给定低分辨率图像的条件下,可以重建出一系列超分辨率图像的分布,更符合超分辨率任务的欠定性质。此外,进一步提出了频域-空域联合注意力模块,用于提取荧光图像的潜在特征,使网络能够充分利用数据在时间和空间上的先验分布,从而获得更准确的图像重建结果。实验结果表明,此方法重建图像的感知指标和重建效果均有所提升。

关键词：深度学习超分辨率流模型重建

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绿色低碳机器学习研究与应用专题前言

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软件学报 2024年第4期35卷 1585-1586页

作者：封举富俞扬刘淇北京大学智能学院南京大学人工智能学院中国科学技术大学计算机科学与技术学院

近年来,随着学术界与工业界在机器学习和人工智能领域投入越来越多的关注,相关技术获得飞速发展,机器学习已经被应用到社会生活的方方面面,并产生巨大社会价值.在“生成式人工智能”“元宇宙”等科技概念越来越受欢迎的今天,机器学习面...

近年来,随着学术界与工业界在机器学习和人工智能领域投入越来越多的关注,相关技术获得飞速发展,机器学习已经被应用到社会生活的方方面面,并产生巨大社会价值.在“生成式人工智能”“元宇宙”等科技概念越来越受欢迎的今天,机器学习面临的数据量不断增长、模型规模逐步扩大,因而对计算能力的需求也在持续增长,导致了机器学习系统能耗的上涨.我国于2020年提出“双碳”目标,逐步引导绿色技术创新,实现经济增长和生态平衡的综合效益.面向“双碳”目标,如何高效使用数据和优化计算资源变得尤为关键.

关键词：

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5G抗干扰技术综述

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电子学报 2023年第3期51卷 765-778页

作者：许辰人马翔天徐昊天刘启瑞王诚科王雄高峰陈晓光孔令和北京大学计算机学院北京100871 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 北京云智软通信息技术有限公司研发部北京100080 华为技术有限公司陕西西安710000 上海交通大学计算机科学与工程系副系上海200240 北京大学软件与微电子学院北京100871 北京大学高能效计算与应用中心北京100871

5G技术不仅在以蜂窝网络为代表的移动互联网中占据主要角色,还正在积极地为工业场景提供技术变革的契机.目前,国内外已经开展了大量和5G抗干扰技术相关的工作,但仍缺乏对5G在授权和非授权频谱下抗干扰技术的系统性综述.本文分析了5G无... 详细信息

5G技术不仅在以蜂窝网络为代表的移动互联网中占据主要角色,还正在积极地为工业场景提供技术变革的契机.目前,国内外已经开展了大量和5G抗干扰技术相关的工作,但仍缺乏对5G在授权和非授权频谱下抗干扰技术的系统性综述.本文分析了5G无线干扰的主要来源,指出了抗干扰研究的技术难点,并以授权频段5G蜂窝网络干扰与非授权频段异构系统间干扰两个关键问题为例,对现有的无线抗干扰方案进行了具体分析和归纳对比,最后对5G技术在授权频段和非授权频段抗干扰技术的未来研究方向进行了展望.

关键词： 5G技术抗干扰异构系统间干扰小区间干扰异构网络工业互联网

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申威架构下的软件平滑嵌套页表

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计算机研究与发展 2022年第4期59卷 737-746页

作者：沙赛杜翰霖罗英伟汪小林王振林北京大学计算机科学技术系北京100871 鹏城实验室广东深圳518000 密歇根理工大学美国密歇根州霍顿市49931

嵌套页表是一种硬件辅助的内存虚拟化模型,当前国产申威处理器上未能提供该模型所需的硬件支持.然而申威架构特有的特权程序可编程接口可以通过软件构建必要的底层硬件支持.该接口运行在申威硬件模式上,具有最高CPU特权级.基于这一特性... 详细信息

嵌套页表是一种硬件辅助的内存虚拟化模型,当前国产申威处理器上未能提供该模型所需的硬件支持.然而申威架构特有的特权程序可编程接口可以通过软件构建必要的底层硬件支持.该接口运行在申威硬件模式上,具有最高CPU特权级.基于这一特性,在申威平台上实现了软件平滑嵌套页表模型swFNPT,通过软件设计优化弥补了硬件支持上的不足.特别地,使用平滑(1级)嵌套页表代替4级嵌套页表来提升页表查询效率.使用多组测试程序测试该设计的性能.在申威1621服务器上的实验结果表明:swFNPT整体性能良好.SPEC CPU 2006的平均内存虚拟化开销约为3%,SPEC CPU 2017中大工作集程序的平均开销约为4%,STREAM内存带宽测试结果显示swFNPT的带宽损失低于3%.这一工作可以为申威架构的硬件辅助虚拟化发展提供有价值的参考.

关键词：地址转换内存虚拟化嵌套页表申威架构虚拟机管理器

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