检索结果-内蒙古大学图书馆

中国新通信 2021年第18期23卷 97-98页

作者：王哲肖臻北京大学计算机科学技术

期货市场向从业者提供了套期保值工具以规避价格风险,基于K线图的技术分析以及基于统计分析与机器学习的置化交易,能提高期货市场流动性,从而加速价格发现。然而,目前K线图的分析过于依赖人主观分析的经验,置化分析则通过特征预测涨跌... 详细信息

期货市场向从业者提供了套期保值工具以规避价格风险,基于K线图的技术分析以及基于统计分析与机器学习的置化交易,能提高期货市场流动性,从而加速价格发现。然而,目前K线图的分析过于依赖人主观分析的经验,置化分析则通过特征预测涨跌来获得买卖点,由于特征很容易失效,因此准确率不高。本研究通过人机结合,基于无监督深度学习自编码模型,将K线图形状时间序列数据降维,可视化为散点图,使用点的颜色表示后续价格走势,点之间的距离代表两段K线图形状的相似度,因此通过散点图可以快速检索与当前K线图形状相似的历史K线图,并根据历史K线图后续走势做出交易决策。有别于传统方法,本方法既可以充分利用算法对数据的处理能力自动学习特征,同时又能很好的利用人视觉分析的经验。

关键词：人机结合期货交易时序降维可视化自编码网络

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基于社区发现的网络异常检测方法

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计算机学报 2022年第4期45卷 825-837页

作者：钱爱娟樊昕董笑菊褚衍杰袁晓如上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 盲信号处理国家级重点实验室成都610041 北京大学机器感知与智能教育部重点实验室智能学院北京100871 大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871

随着互联网的不断普及与网络通信技术的不断进步,网络已经逐渐进入到人们生活的每一个层面,越来越多的网络应用应运而生.但是另一方面,随着当前网络结构的日益复杂,会引起各种各样的网络安全问题,对社会构成了巨大的威胁和挑战.因此,网... 详细信息

随着互联网的不断普及与网络通信技术的不断进步,网络已经逐渐进入到人们生活的每一个层面,越来越多的网络应用应运而生.但是另一方面,随着当前网络结构的日益复杂,会引起各种各样的网络安全问题,对社会构成了巨大的威胁和挑战.因此,网络安全问题至关重要.其中网络异常检测得到了研究人员的普遍关注.多年来,虽然已有许多异常检测的工作可以一定程度上发现和抵御网络攻击,但是有些方法难以适用于无标签的数据集,有些方法则训练成本过高,无法应用于实时场景.此外,对于细微异常的检测也是现有方法面临的一大问题.考虑到模型可解释性对于很多场景的必要性,本文以可视分析作为基础,提出了基于社区发现的网络异常检测方法,通过一个较为合适的粒度来提高系统对于细微异常的检测能力.该方法首先使用多层常量玻茨模型(CPM)算法对移动时间窗内的网络数据检测社区,并以社区为单位提取特征向量,然后用社区匹配方法将相邻时间步的社区关联起来,通过监控各社区特征的变化情况来检测异常.这种方法既考虑了网络数据作为动态图的特性,又能从一个比较合适的粒度提取特征.此外,系统提供可视化界面来帮助用户确认异常点前后的网络情况、关联异常事件.通过在Vast Challenge 2013挑战三的NetFlow数据集上的实验证明了该方法能够有效地检测更加细微的网络异常,验证了所提方法的有效性.

关键词：网络异常检测可视分析社区发现社区匹配

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基于分离逻辑的云存储系统验证

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计算机学报 2020年第12期43卷 2227-2240页

作者：金钊王捍贫张博闻张磊曹永知北京大学计算机科学与技术系北京100871 广州大学计算机科学与网络工程学院广州510006 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

数据的快速增长限制了传统存储技术存储和管理数据的能力,云存储系统应运而生.云存储系统最重要的特征是数据以块的形式存储,且每个块被视为一个独立的存储单元.因此,云存储系统通常包含两种存储单元:原始地址和块地址,这使得云存储系... 详细信息

数据的快速增长限制了传统存储技术存储和管理数据的能力,云存储系统应运而生.云存储系统最重要的特征是数据以块的形式存储,且每个块被视为一个独立的存储单元.因此,云存储系统通常包含两种存储单元:原始地址和块地址,这使得云存储系统与传统内存系统相比有着显著的不同.从而,如何保证云存储系统的可靠性成为了有待解决的难题.本文基于分离逻辑提出了一种系统方法来验证云存储系统管理程序的正确性.主要贡献包括:(1)提出了一种建模语言来描述云存储管理;(2)扩展了分离逻辑的断言语言来描述云存储系统中有关块的属性;(3)在上述两个语言的基础上,提出了一套霍尔型的规范规则对云存储系统进行推理.规范的前置和后置条件都以断言对的形式给出.运用这些方法,能够验证云存储管理程序的正确性.

关键词：分离逻辑霍尔逻辑云存储系统建模语言形式验证

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机器学习赋能的软件自适应性综述

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软件学报 2020年第8期31卷 2404-2431页

作者：张明悦金芝赵海燕罗懿行北京大学信息科学技术学院计算机科学与技术系北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

软件系统自适应提供了应对动态变化的环境和不确定的需求的技术方案.在已有的软件系统自适应性的相关研究中,有一类工作将软件系统自适应性转换为回归、分类、聚类、决策等问题,并利用强化学习、神经网络/深度学习、贝叶斯决策理论和概... 详细信息

软件系统自适应提供了应对动态变化的环境和不确定的需求的技术方案.在已有的软件系统自适应性的相关研究中,有一类工作将软件系统自适应性转换为回归、分类、聚类、决策等问题,并利用强化学习、神经网络/深度学习、贝叶斯决策理论和概率图模型、规则学习等机器学习算法进行问题建模与求解,并以此构造软件系统自适应机制.将其称为机器学习赋能的软件自适应性.通过系统化的文献调研,综述了该研究方向的前沿工作:首先介绍基本概念,然后分别从机器学习、软件自适应的视角对当前工作进行分类;按机器学习算法、软件对外交互、软件对内控制、自适应过程、自适应任务和学习能力的对应关系等方面进行分析;最后对未来的研究进行展望.

关键词：自适应软件系统软件自适应性机器学习需求不确定性环境动态性

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基于动态分析的软件不变量综合技术

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软件学报 2020年第6期31卷 1681-1702页

作者：王博卢思睿姜佳君熊英飞北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系软件研究所北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

软件不变量是软件的重要属性,在软件验证、软件调试和软件测试等领域有重要作用.自20世纪末以来,基于动态分析的不变量综合技术成为相关领域的一个研究热点,并且取得了一定的进展.收集了90篇相关论文对该领域进行系统总结.基于动态分析... 详细信息

软件不变量是软件的重要属性,在软件验证、软件调试和软件测试等领域有重要作用.自20世纪末以来,基于动态分析的不变量综合技术成为相关领域的一个研究热点,并且取得了一定的进展.收集了90篇相关论文对该领域进行系统总结.基于动态分析的不变量综合技术是该领域的核心问题,提出了“学习者-预言”框架统一描述相关方法,并且在此框架内根据学习者的归纳方法将综合技术大致分为4类,分别是基于模板穷举的方法、基于数值计算的方法、基于统计学习的方法以及基于符号执行的方法.其次,讨论了基于动态分析综合的不变量在软件验证和软件工程等领域的重要应用.随后,总结不变量生成技术中常用的实验对象程序和开源的不变量综合工具.最后,总结该领域并展望未来的研究方向.

关键词：不变量动态分析软件规约软件验证软件测试

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基于生成矩匹配网络的光伏和风电随机场景生成

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高电压技术 2022年第1期48卷 374-384页

作者：朱瑞金廖文龙王玥珑王煜森陈洁婧西藏农牧学院电气工程学院林芝860000 奥尔堡大学能源技术系奥尔堡9220 国网天津城西公司天津300100 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院斯德哥尔摩SE-10044 北京大学软件与微电子学院北京102600

风电和光伏在配电网中的渗透率逐年提高,其出力的随机性和波动性给配电网的运行和规划带来了巨大的挑战。针对可再生能源输出功率的不确定性问题,提出了基于生成矩匹配网络(generative moment matching network,GMMN)的光伏和风电随机... 详细信息

风电和光伏在配电网中的渗透率逐年提高,其出力的随机性和波动性给配电网的运行和规划带来了巨大的挑战。针对可再生能源输出功率的不确定性问题,提出了基于生成矩匹配网络(generative moment matching network,GMMN)的光伏和风电随机场景生成方法。该方法采用最大平均差异作为生成器的损失函数,并利用自动编码器对生成的随机场景进行降维,以解决高维功率曲线的低维流形问题。根据功率曲线的特征,设计了适用于可再生能源随机场景生成的网络结构,并通过实际数据验证了所提方法的有效性和适应性。仿真结果表明,所提的GMMN不仅能很好地模拟光伏和风功率曲线的形状特征、概率分布特征、波动性以及时空相关性,还具有较好的普适性,仅需调节网络的结构和参数就能应用于不同发电单元的随机场景生成任务。

关键词：深度学习数据驱动自动编码器生成矩匹配网络场景生成可再生能源

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基于深度学习语音分析的双相障碍患者情绪时相检测

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中华精神科杂志 2024年第4期57卷 207-212页

作者：李志营纪俊周书喆李嘉琪李欣慧冯超南管丽丽马灶晖马燕桃北京大学第六医院临床精神病学研究室、北京大学精神卫生研究所、国家卫生健康委员会精神卫生学重点实验室(北京大学)国家精神心理疾病临床医学研究中心(北京大学第六医院) 北京100191 青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 女王大学心理系加拿大安大略省金斯顿市K7L 3N6 伦敦大学电子电器工程学院英国伦敦N16AT 北京万灵盘古科技有限公司北京100080 中山医学院广州510080

目的利用基于语音的深度学习方法区分双相障碍患者抑郁和躁狂情绪时相。方法选取于2018年6月至2022年3月就诊于北京大学第六医院精神科门诊的双相障碍患者61例,使用抑郁症状快速筛查量表、心境障碍问卷和杨氏躁狂量表评估患者的情绪时... 详细信息

目的利用基于语音的深度学习方法区分双相障碍患者抑郁和躁狂情绪时相。方法选取于2018年6月至2022年3月就诊于北京大学第六医院精神科门诊的双相障碍患者61例,使用抑郁症状快速筛查量表、心境障碍问卷和杨氏躁狂量表评估患者的情绪时相。收集所有患者的语音,缓解期、抑郁情绪和躁狂情绪各190条。使用Python中的语音分析库提取语音中的梅尔倒谱系数、过零率等136个特征,通过类LIGHT-SERNET网络训练模型检测情绪时相。采用准确度评估模型整体性能,使用敏感度、特异度、阳性预测值(positive predictive value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)、受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线评估模型对3种情绪时相的预测结果。不同情绪时相人口统计学信息比较采用Kruskal-Wallis H检验或χ^(2)检验。结果双相障碍3种情绪时相患者年龄(H=25.83,P<0.001)、受教育年限(H=25.25,P<0.001)和婚姻状况(χ^(2)=23.81,P<0.001)差异均有统计学意义,性别差异无统计学意义(χ^(2)=4.63,P=0.099)。类LIGHT-SERNET模型对3种情绪时相检测的准确度为0.84,其中对缓解期的敏感度为0.88,特异度为0.93,PPV为0.87,NPV为0.94;对抑郁情绪的敏感度为0.82,特异度为0.92,PPV为0.84,NPV为0.92;对躁狂情绪的敏感度为0.82,特异度为0.91,PPV为0.83,NPV为0.91。模型对3种语音情绪时相检测的ROC曲线面积值相近,均在0.90以上。结论通过类LIGHT-SERNET网络对语音进行深度学习分析建立的模型对双相障碍抑郁和躁狂情绪时相具有较好的区分度。

关键词：双相情感障碍语音情绪时相深度学习类LIGHT-SERNET网络

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群智感知中的地理位置本地化差分隐私机制:现状与机遇

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计算机科学 2021年第6期48卷 301-305页

作者：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 北京大学计算机科学与技术系北京100871

群智感知中,如何保护用户的地理位置隐私是核心问题之一。传统地理位置隐私保护方法通常需要对攻击者的先验知识进行假设,才能保证相应的保护效果。近期,一种新型的地理位置隐私保护机制,即"本地化差分隐私",被引入群智感知中... 详细信息

群智感知中,如何保护用户的地理位置隐私是核心问题之一。传统地理位置隐私保护方法通常需要对攻击者的先验知识进行假设,才能保证相应的保护效果。近期,一种新型的地理位置隐私保护机制,即"本地化差分隐私",被引入群智感知中,对用户的位置隐私进行保护。与传统方法相比,它能够在无需可信第三方的情况下,从理论上提供与攻击者先验知识无关的隐私保护效果。通过分析现有群智感知研究中与地理位置本地化差分隐私机制相关的工作,提出将地理位置本地化差分隐私机制融入不同群智感知应用的通用流程,并总结了流程中各个技术难点的可能解决方案。同时,指出了群智感知中地理位置本地化差分隐私机制相关研究的未来机遇,期望吸引更多的科研人员关注和投入这一研究方向。

关键词：群智感知位置隐私差分隐私移动计算城市计算

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数据要素生态系统视角下数据运营平台的服务类型与监管体系构建

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电子政务 2022年第8期 89-99页

作者：林镇阳侯智军赵蓉翟俊轶清华大学计算机科学与技术系北京100084 江西省抚州市大数据中心心江西抚州344000 北京大学经济学院北京100871 北方工业大学信息学院北京100144

基于数据应用的现实需求,探究了数据要素市场化的核心机制、运行机理和法律制度需求。将数据要素市场化配置框架细分为数据主体、数据业务主体和制度规范三个维度,探索包括数据提供方、数据需求方、数据运营平台、生态技术服务商、平台... 详细信息

基于数据应用的现实需求,探究了数据要素市场化的核心机制、运行机理和法律制度需求。将数据要素市场化配置框架细分为数据主体、数据业务主体和制度规范三个维度,探索包括数据提供方、数据需求方、数据运营平台、生态技术服务商、平台监管者多元主体在内的数据要素市场化生态系统的运行规律。其中,数据运营平台作为生态系统的核心组织者和参与者,兼具市场监管主体和被监管对象双重身份,通过“制度+技术”双重视角加强对平台的监管,可对数据流通利用以及规范数据要素市场化配置发展产生支持和促进作用。应加快明确不同市场主体的数据运营范围,推动数据运营主体利益平衡,畅通数据价值转化渠道,促进不同领域、不同形态数据的应用孵化,进而推动数据流通技术创新和数字经济高速发展。

关键词：数据要素生态系统数据治理平台监管监管体系

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智能社会协同治理:研究现状与发展趋势

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华南师范大学学报（自然科学版） 2023年第1期55卷 19-35页

作者：吕鹏毕斯鹏管正青成海波中南大学公共管理学院长沙410075 北京大学武汉人工智能研究院武汉430075 之江实验室智能社会治理研究中心杭州311121 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

智能社会是以人机物的高度耦合为核心特征,以智能社会协同治理为核心治理模式,形成现代人到智能体的主体性转变,全面拓展人类的生物、时间和空间等存在属性的社会形态。智能社会协同治理是智能社会智能体充分调动各类智慧、技术、资源... 详细信息

智能社会是以人机物的高度耦合为核心特征,以智能社会协同治理为核心治理模式,形成现代人到智能体的主体性转变,全面拓展人类的生物、时间和空间等存在属性的社会形态。智能社会协同治理是智能社会智能体充分调动各类智慧、技术、资源而形成的有机整合的治理模式,以解决智能社会的个体成员、运行规律、社会机构、治理模式、政策制定和伦理规范等一系列重大问题。国内外学者综合运用模型驱动和数据驱动的方法对智能社会进行建模,从协同治理主流理论、智能社会拓扑和协同决策优化等角度研究智能环境下的协同治理技术,发展了一系列智能社会协同治理的机理与模型。近些年来,物联网、人工智能和大数据等技术的发展进一步拓宽了智能社会协同治理的范畴,呈现出广阔的应用前景,但同时也对智能社会协同治理的模型与应用提出了新的挑战。文章从人类发展历史与核心社会特征演化趋势、数字社会向智能社会过渡阶段研究,协同计算的主要模型、方法以及协同计算在智能社会行为体“人机物”互动中的应用3个方面,对国内外的相关研究现状和进展进行综述和对比分析,凝练存在的关键科学与技术问题,分析各研究分支的特色和可能存在的互补性,最终给出该方向未来的潜在发展与研究方向。

关键词：智能社会协同治理人工智能社会计算协同计算

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