检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 214-220页

作者：王瑾睿李劼北京邮电大学计算机学院北京100876

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采... 详细信息

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采用序列标注BIO完成抽取任务,但此类方法容易存在标签歧义问题。因此又有学者提出在事件文本特征中融入特征知识以避免歧义,可现有的融合方法忽略了事件抽取各个子任务间的依赖关系。为解决以上问题,针对事件抽取任务采用联合学习的算法框架,通过门融合机制将事件类型信息作为新知识融入事件的文本表示中,再进行事件触发词抽取与事件论元抽取。实验结果证明该算法模型在论元抽取任务上较之基线方法表现更优异。

关键词：文本事件抽取预训练语言模型门融合

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面向复合异常的分布式数据库异常诊断方法

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软件学报 2025年第3期36卷 1022-1039页

作者：向清风邵蓥侠徐泉清杨传辉北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 蚂蚁集团浙江杭州310013

数据库是计算机服务中的重要基础组件,然而其运行中可能出现性能异常,影响业务服务质量.如何对数据库产生的性能异常进行诊断成为工业界与学术界的热点问题.近年来,一系列自动化的数据库异常诊断方法被相继提出,它们通过分析数据库运行... 详细信息

数据库是计算机服务中的重要基础组件,然而其运行中可能出现性能异常,影响业务服务质量.如何对数据库产生的性能异常进行诊断成为工业界与学术界的热点问题.近年来,一系列自动化的数据库异常诊断方法被相继提出,它们通过分析数据库运行状态,对数据库整体的异常类型进行判断.但随着数据规模的不断扩大,分布式数据库正成为在业界中愈受欢迎的重要解决方案.在分布式数据库中,数据库整体由多个服务器节点共同组成.现有的异常诊断方法难以有效地定位节点异常,无法识别在多节点上发生的复合异常,不能感知节点间复杂的性能影响关系,欠缺有效的诊断能力.针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的复合异常诊断的方法:DistDiagnosis.该方法采用复合异常图对分布式数据库的异常状态进行建模,在表示各节点异常的同时有效地捕获节点间的相关性.DistDiagnosis提出了节点相关性感知的根因异常排序方法,根据节点对数据库整体的影响力有效地定位根因异常.在国产分布式数据库OceanBase上构建了不同场景的异常测试案例.实验结果表明,该方法优于其他先进的对比方法,异常诊断的AC@1、AC@3、AC@5最高达到0.97、0.98和0.98,在各诊断场景中相较于次优方法最多提升了5.20%、5.45%和4.46%.

关键词：分布式数据库异常诊断根因分析

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无丢失网络流量管理研究综述

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计算机研究与发展 2025年

作者：张乙然王尚广任丰原北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换全国重点实验室(北京邮电大学) 清华大学计算机科学与技术系

近年来，无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包，避免了数据丢失与重传，极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而，链路层流量控制带来的负面效... 详细信息

近年来，无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包，避免了数据丢失与重传，极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而，链路层流量控制带来的负面效应（拥塞扩展、死锁等）使得无丢失网络的大规模部署面临着诸多挑战.因此，引入流量管理技术来提升无丢失网络的可扩展性得到了更多关注.对应用于高性能计算领域和数据中心领域的典型无丢失网络InfiniBand和无丢失以太网的流量管理研究进展进行系统性综述，首先介绍链路层流量控制的负面影响和流量管理的目标，总结无丢失网络传统的流量管理架构.然后根据流量管理技术路线（拥塞控制、拥塞隔离、多路径负载均衡等）以及驱动的位置（发送端驱动、接收端驱动等），对InfiniBand和无丢失以太网流量管理的最新研究进展进行分类和阐述，分析对应的优势以及局限性.最后指出无丢失网络流量管理进一步研究中需要着重探索的问题，包括无丢失网络流量管理统一架构、主机内与网络联合流量管理以及面向领域应用的流量管理.

关键词：无丢失网络 InfiniBand 无丢失以太网流量管理链路层流量控制

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无丢失网络流量管理综述

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1290-1306页

作者：张乙然王尚广任丰原北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 网络与交换技术全国重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 清华大学计算机科学与技术系北京100084

近年来,无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包,避免了数据丢失与重传,极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而,链路层流量控制带来的负面效应(... 详细信息

近年来,无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包,避免了数据丢失与重传,极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而,链路层流量控制带来的负面效应(拥塞扩展、死锁等)使得无丢失网络的大规模部署面临着诸多挑战.因此,引入流量管理技术来提升无丢失网络的可扩展性得到了更多关注.对应用于高性能计算领域和数据中心领域的典型无丢失网络InfiniBand和无丢失以太网的流量管理研究进展进行系统性综述,首先介绍链路层流量控制的负面影响和流量管理的目标,总结无丢失网络传统的流量管理架构.然后根据流量管理技术路线(拥塞控制、拥塞隔离、多路径负载均衡等)以及驱动的位置(发送端驱动、接收端驱动等),对InfiniBand和无丢失以太网流量管理的最新研究进展进行分类和阐述,分析对应的优势以及局限性.最后指出无丢失网络流量管理进一步研究中需要着重探索的问题,包括无丢失网络流量管理统一架构、主机内与网络联合流量管理以及面向领域应用的流量管理.

关键词：无丢失网络 InfiniBand 无丢失以太网流量管理链路层流量控制

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多类型提示互补的弱监督时序动作定位

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中国图象图形学报 2025年第3期30卷 842-854页

作者：任小龙张飞飞周琬婷周玲天津理工大学计算机科学与工程学院天津300380 北京邮电大学人工智能学院北京100876 澳门科技大学计算机科学与工程学院中国澳门999078

目的弱监督时序动作定位仅利用视频级标注来定位动作实例的起止时间并识别其类别。目前基于视觉语言的方法利用文本提示信息来提升时序动作定位模型的性能。在视觉语言模型中,动作标签文本通常被封装为文本提示信息,按类型可分为手工类... 详细信息

目的弱监督时序动作定位仅利用视频级标注来定位动作实例的起止时间并识别其类别。目前基于视觉语言的方法利用文本提示信息来提升时序动作定位模型的性能。在视觉语言模型中,动作标签文本通常被封装为文本提示信息,按类型可分为手工类型提示(handcrafted prompts)和可学习类型提示(learnable prompts),而现有方法忽略了二者间的互补性,使得引入的文本提示信息无法充分发挥其引导作用。为此,提出一种多类型提示互补的弱监督时序动作定位模型(multi-type prompts complementary model for weakly-supervised temporal action location)。方法首先,设计提示交互模块,针对不同类型的文本提示信息分别与视频进行交互,并通过注意力加权,从而获得不同尺度的特征信息;其次,为了实现文本与视频对应关系的建模,本文利用一种片段级对比损失来约束文本提示信息与动作片段之间的匹配;最后,设计阈值筛选模块,将多个分类激活序列(class activation sequence,CAS)中的得分进行筛选比较,以增强动作类别的区分性。结果在3个具有代表性的数据集THUMOS14、ActivityNet1.2和ActivityNet1.3上与同类方法进行比较。本文方法在THUMOS14数据集中的平均精度均值(mean average precision,mAP)(0.1∶0.7)取得39.1%,在ActivityNet1.2中mAP(0.5∶0.95)取得27.3%,相比于P-MIL(proposal-based multiple instance learning)方法分别提升1.1%和1%。而在ActivityNet1.3数据集中mAP(0.5∶0.95)取得了与对比工作相当的性能,平均mAP达到26.7%。结论本文提出的时序动作定位模型,利用两种类型文本提示信息的互补性来引导模型定位,提出的阈值筛选模块可以最大化利用两种类型文本提示信息的优势,最大化其辅助作用,使定位的结果更加准确。

关键词：弱监督时序动作定位(WTAL) 视觉语言模型手工类型提示可学习类型提示分类激活序列(CAS)

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生成式AI在研究生科研任务中的应用与防范

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软件导刊 2025年第3期24卷 1-7页

作者：王泉北京邮电大学计算机学院北京100876

生成式AI正在深刻改变高等教育格局,为学生学习和创新能力培养带来了严峻挑战。为此,聚焦学生科研任务中生成式AI的应用与防范,采用实证分析方法,利用成熟的自动化检测工具,对两所双一流高校计算机学科研究生科研报告进行评估。结果表明... 详细信息

生成式AI正在深刻改变高等教育格局,为学生学习和创新能力培养带来了严峻挑战。为此,聚焦学生科研任务中生成式AI的应用与防范,采用实证分析方法,利用成熟的自动化检测工具,对两所双一流高校计算机学科研究生科研报告进行评估。结果表明,生成式AI在学生科研任务中的使用比例达到20.55%,显示出一定的普遍性;文献综述中AI使用率最高,达到33.33%,实验报告中未检测到AI痕迹;低年级学生对生成式AI的依赖显著高于高年级学生,两者的使用率分别为35.29%、7.69%。此外,现有检测工具在面对经过人为编辑的AI生成内容时表现出明显的脆弱性,尤其在应对细微编辑后的文章时鲁棒性不足,增加了检测逃逸的风险。上述发现突显了优化科研任务设计的重要性,也强调了改进AI检测技术的紧迫性,这些举措对强化研究生的科研能力培养、提升其科研创新水平具有重要意义。

关键词：生成式AI AI生成内容检测自动化检测工具高等教育研究生科研任务

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智能仿生,未来已来!

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知识就是力量 2025年第1期 4-5页

作者：王晓茹北京邮电大学计算机学院

当前,人工智能技术和应用越来越多地融合了仿生学技术。借鉴自然界的智慧,模仿生物的行为、结构、功能系统等,人工智能和深度学习正迅速发展,呈现出多样丰富的产品形态。航天领域智能穿戴外骨骼在太空的无氧、真空和高辐射环境中,航天... 详细信息

当前,人工智能技术和应用越来越多地融合了仿生学技术。借鉴自然界的智慧,模仿生物的行为、结构、功能系统等,人工智能和深度学习正迅速发展,呈现出多样丰富的产品形态。航天领域智能穿戴外骨骼在太空的无氧、真空和高辐射环境中,航天员的活动受到极大限制。但一旦穿戴智能外骨骼系统,便能借助新型传感器模仿人体肌肉和神经控制,从而在复杂环境中完成任务,例如卫星维修、空间站建设、月面行走和小行星采样等。

关键词：人工智能技术神经控制新型传感器深度学习产品形态外骨骼辐射环境人体肌肉

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基于数据驱动的配电网典型负荷曲线分类方法

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科学技术与工程 2025年第9期25卷 3769-3777页

作者：贾东梨王帅刘科研陈硕中国电力科学研究院有限公司北京100192 北京邮电大学计算机学院北京100876

随着“双碳”战略目标和新型电力系统建设的不断推进,传统配电网逐渐向信息化、数字化和智能化的新型配电系统转变。为准确刻画并分析配电网中不同类型负荷特性,支撑配电网高效运行管控,提出了一种基于数据驱动的配电网典型负荷曲线分... 详细信息

随着“双碳”战略目标和新型电力系统建设的不断推进,传统配电网逐渐向信息化、数字化和智能化的新型配电系统转变。为准确刻画并分析配电网中不同类型负荷特性,支撑配电网高效运行管控,提出了一种基于数据驱动的配电网典型负荷曲线分类方法。首先基于负荷数据,分析了配电网典型负荷的多种分类场景,并提出了包括错误率、精度和混淆矩阵等的分类场景性能评价指标;在此基础上,提出了一种基于数据驱动的配电网负荷分类方法,将24维日负荷向量转换成图片数据,并基于卷积神经网络识别负荷曲线图片,实现对配电网负荷曲线的精准分类;最后结合实际配电网负荷数据对所提方法的准确性与有效性进行了验证,并与已有方法进行了分析与对比。结果表明所提配电网典型负荷曲线分类方法具有更好的分类速度和分类精度。

关键词：数据驱动负荷曲线卷积神经网络监督学习负荷分类

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基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法

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软件学报 2025年

作者：张朋飞朱伊波程祥张治坤刘西蒙孙笠方贤进张吉安徽理工大学计算机科学与工程学院北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 浙江大学计算机科学与技术学院福州大学计算机与大数据学院华北电力大学控制与计算机工程学院 School of Mathematics Physics and Computing University of Southern Queensland

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了... 详细信息

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了感知数据中的异常值对本地差分隐私下真值发现精度的影响.这些异常值往往具有极大的取值范围,导致注入数据中的噪音量较大.而且在现实世界中,工人出于对隐私泄露的担心,移动群智感知服务器无法在无隐私保护的情况下预先处理数据.为解决以上问题,提出基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法NATURE.该算法的核心思想是考虑数据中蕴含的噪音类型来自适应剪枝掉不需要的工人的所有值或者某些任务值.在NATURE中,为便于剪枝,在形式化约束优化问题的基础上,设计基于优化问题的噪音感知的权重和重要性估计方法;为进行剪枝,在证明最优剪枝问题是NP-hard的基础上,设计具有多项式时间复杂度的效用感知的自适应剪枝方法.进一步从理论上分析NATURE的隐私、效用和复杂度.在两个真实数据集和一个合成数据集上的实验结果表明,相较于对比算法, NATURE在求得噪音“真值”的精度上至少提高20%.

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私自适应剪枝

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现代处理器低功耗漏洞发现与利用

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中国科学:信息科学 2025年第2期55卷 297-325页

作者：邱朋飞孙日辉王春露汪东升可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 哈尔滨工业大学计算机科学与技术系哈尔滨150006 清华大学计算机科学与技术系北京100084

低功耗是现代处理器设计的重要目标之一,为了降低功耗,现代处理器广泛应用了动态电压频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术.本文聚焦DVFS技术的安全性开展研究工作,发现主流处理器的DVFS单元在电压和频率管理方面... 详细信息

低功耗是现代处理器设计的重要目标之一,为了降低功耗,现代处理器广泛应用了动态电压频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)技术.本文聚焦DVFS技术的安全性开展研究工作,发现主流处理器的DVFS单元在电压和频率管理方面存在安全缺陷,由此造成3个硬件漏洞:通用处理器的低电压故障注入漏洞、图形处理器(graphics processing unit,GPU)的低电压故障注入漏洞和通用处理器的频率隐藏通道漏洞.基于此,提出软件控制的低电压故障注入攻击和频率隐藏通道攻击两种新的攻击方法,整个攻击过程完全使用软件实现但是不利用任何软件漏洞.通过4个攻击实例验证了所提出的方法的有效性,实现了攻破主流可信执行环境ARM TrustZone和Intel软件防护扩展(software guard extensions,SGX)、使GPU上的人工智能模型失效以及构建数据秘密传送通道等目标.本文分别从硬件和软件两个角度提出防御措施,可助力处理器设计人员设计新一代安全低功耗技术.

关键词：处理器安全漏洞挖掘与利用动态电压频率调节故障注入攻击隐藏通道攻击

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