检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2023年第10期44卷 3039-3046页

作者：郑晓梅钱正轩李刚王天舒南京中医药大学人工智能与信息技术学院江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

对于程序功能场景的识别一直是程序理解方面的难点之一,现有的方法主要还是依靠人工标注。针对该难点,对移动应用的执行过程进行研究,提出一种基于模型的功能场景自动化标注方法AFSLM。基于交互流建模语言IFML国际标准构造刻画移动应用... 详细信息

对于程序功能场景的识别一直是程序理解方面的难点之一,现有的方法主要还是依靠人工标注。针对该难点,对移动应用的执行过程进行研究,提出一种基于模型的功能场景自动化标注方法AFSLM。基于交互流建模语言IFML国际标准构造刻画移动应用执行特征的应用执行路径ARP动态模型,用于直接对应移动应用的测试脚本,设计用于度量功能场景相似度的模型匹配算法,提出基于模型的功能场景自动化标注方法AFSLM,实现将人工测试模型的功能场景标签泛化到自动化工具探索模型上,实现高效的功能场景自动化标注。通过实例研究和实验评估,展示方法的有效性。

关键词：功能场景人工标注自动化标注方法交互流建模语言应用执行路径相似度泛化

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基于自定义日志的 Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法

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计算机应用 2022年第11期42卷 3421-3428页

作者：李杉杉王岩泽邹英龙陈焕雷张贺吴欧南京大学软件学院南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国农业银行研发中心广州511400

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法,为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法(FTL)。首先,以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建;... 详细信息

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法,为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法(FTL)。首先,以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建;然后,利用ELK工具链收集与解析Fabric的自定义共识交易日志,并利用Spring Boot作为业务逻辑处理框架;最后,采用专注于图分析领域的Graphin实现共识交易轨迹的可视化。实验结果表明,与原生Fabric应用相比,基于FTL的Fabric的应用框架在实现可视化追踪基础后,平均性能仅下降了8.8%,未造成显著延迟,可以为监管方提供更加智能的区块链监管方案。

关键词： Hyperledger Fabric 区块链监管共识交易追踪日志

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融合人工智能领域知识的离散数学课程建设

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教育进展 2023年第12期13卷 9603-9610页

作者：吴楠南京大学计算机科学与技术系江苏南京南京大学计算机软件新技术全国重点实验室江苏南京

人工智能的快速发展和人工智能学科的建设受到新时代党和政府的高度关注,并得到国内各高校的积极支持。南京大学在人工智能科研与教学方面具有长期积累和思考并于2018年成立我国C9高校中第一个人工智能学院。作为人工智能学科的基础支... 详细信息

人工智能的快速发展和人工智能学科的建设受到新时代党和政府的高度关注,并得到国内各高校的积极支持。南京大学在人工智能科研与教学方面具有长期积累和思考并于2018年成立我国C9高校中第一个人工智能学院。作为人工智能学科的基础支撑课程之一的“离散数学”课程在人工智能学院本科教学中具有重要地位。本文基于南京大学人工智能学院面向人工智能学科的离散数学教学全过程建设,研究阐述对课程教学体系的构建、学生情况的分析以及教学模型、教学内容和教学方法的思考与探索。为离散数学这一传统课程对人工智能这一新兴学科教学支撑提供了一些新的思路理念和新的方法。

关键词：离散数学人工智能课程建设教学理念教学思路教学方法

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基于指针生成网络的代码注释自动生成模型

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软件学报 2021年第7期32卷 2142-2165页

作者：牛长安葛季栋唐泽李传艺周宇骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件... 详细信息

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件维护的效率.近年来,多项工作利用机器学习技术自动生成代码注释,这些方法从代码中提取出语义和结构化信息后,输入序列到序列的神经网络模型生成相应的注释,均取得了不错的效果.然而,当前最好的代码注释生成模型Hybrid-DeepCom仍然存在两方面的不足.一是其在预处理时可能破坏代码结构导致不同实例的输入信息不一致,使得模型学习效果欠佳;二是由于序列到序列模型的限制,其无法在注释中生成词库之外的单词(out-of-vocabulary word,简称OOV word).例如在源代码中出现次数极少的变量名、方法名等标识符通常都为OOV词,缺少了它们,注释将难以理解.为解决上述问题,提出了一种新的代码注释生成模型CodePtr.一方面,通过添加完整的源代码编码器解决代码结构被破坏的问题;另一方面,引入指针生成网络(pointer-generator network)模块,在解码的每一步实现生成词和复制词两种模式的自动切换,特别是遇到在输入中出现次数极少的标识符时模型可以直接将其复制到输出中,以此解决无法生成OOV词的问题.最后,在大型数据集上通过实验对比了CodePtr和Hybrid-DeepCom模型,结果表明,当词库大小为30000时,CodePtr的各项翻译效果指标平均提升6%,同时,处理OOV词的效果提升近50%,充分说明了CodePtr模型的有效性.

关键词：软件质量保障代码注释生成神经网络 out-of-vocabulary word 指针生成网络

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物联网固件安全缺陷检测研究进展

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信息安全学报 2021年第3期6卷 141-158页

作者：张弛司徒凌云王林章计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

固件是物联网设备的基础使能软件,其中存在的安全缺陷是物联网设备遭受攻击的根本原因之一。由于物联网设备资源受限,难以部署完善的安全防护机制,身处不安全的网络环境中,其固件缺陷一旦被恶意利用,轻则使设备宕机,重则威胁安全攸关领... 详细信息

固件是物联网设备的基础使能软件,其中存在的安全缺陷是物联网设备遭受攻击的根本原因之一。由于物联网设备资源受限,难以部署完善的安全防护机制,身处不安全的网络环境中,其固件缺陷一旦被恶意利用,轻则使设备宕机,重则威胁安全攸关领域基础设施,造成巨大的生命财产损失。因此,有效的固件安全缺陷检测已然成为保障物联网设备安全的关键,也成为学术界和工业界研究的热点。面对物联网设备数量的高速增长、固件自身规模和复杂性的不断攀升、固件类型的日益多样化、固件缺陷的持续增多,现有的物联网固件安全缺陷检测研究面临挑战。本文归纳了典型物联网固件实现缺陷类型,分析了典型缺陷产生机理,从静态分析、符号执行、模糊测试、程序验证、基于机器学习的方法等角度综述了现有固件缺陷检测方法。通过对不同方法优势与不足的分析,为进一步提升固件安全缺陷检测方法的智能化、精准化、自动化、有效性、可扩展性提供指导。在此基础上,本文展望了未来可以开展的研究工作。

关键词：物联网设备实时操作系统固件安全缺陷检测

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基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3365-3372页

作者：张意灵邵雄凯高榕王春枝吴歆韵湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集... 详细信息

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集成邻域注意力和自动编码器的学习框架对用户的偏好进行建模。采用基于新的全局采样策略优化相关损失函数,提供更加精准的推荐服务。实验结果表明,该推荐模型优于主流先进推荐模型。

关键词：推荐系统多源信息融合策略隐式反馈门控神经网络

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基于群体智能的软件工程方法综述

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 487-512页

作者：徐立鑫吴化尧计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为... 详细信息

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为现代软件工程的重要组成部分.以软件工程生命周期中的需求分析、设计、构造、测试和维护为主线,系统梳理和总结不同层次群体智能方法在上述软件开发活动上的应用.在此基础上,为不同层次群体智能方法间的相互借鉴与转化提供参考,并探讨基于群体智能的软件工程的未来发展趋势和挑战.

关键词：群体智能软件工程基于搜索软件工程众包软件工程综述

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K-近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 27-39页

作者：王璐姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目... 详细信息

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目随近邻参数K的增大呈指数级增长,精确求解该组二次规划问题往往不可行.约束放松法通过放松优化的约束项,可以在多项式时间内求解最小对抗扰动的下界.然而,本文通过理论分析和实验发现,当近邻参数K取值较大时,约束放松法求得的下界往往过于宽松,甚至会出现K越大下界越小的反直觉结果.为解决这一问题,本文提出使用随机平滑法对K-近邻分类器进行鲁棒性验证.随机平滑法利用了K-近邻分类器对高斯(Gauss)白噪声鲁棒的特点,获得了较为理想的鲁棒性验证效果.基准数据集上的实验结果表明,相比于最新的鲁棒神经网络,"随机平滑的"K-近邻分类器展现出了更好的验证鲁棒性.

关键词：监督学习对抗机器学习对抗鲁棒性鲁棒性验证 K-近邻分类器

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面向微服务软件开发方法研究进展

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 525-541页

作者：吴化尧邓文俊计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

微服务是面向服务体系结构的最新发展趋势和研究热点,其不仅在工业实践中形成了广泛且重要的应用,在学术界也受到日益增长的关注.以软件工程生命周期中的各项活动为主线,系统全面地对当前的微服务软件开发方法进行梳理和总结,尤其分析... 详细信息

微服务是面向服务体系结构的最新发展趋势和研究热点,其不仅在工业实践中形成了广泛且重要的应用,在学术界也受到日益增长的关注.以软件工程生命周期中的各项活动为主线,系统全面地对当前的微服务软件开发方法进行梳理和总结,尤其分析了面向微服务软件开发在需求分析、设计与实现、测试以及重构上的已有方法、工具和实践,并讨论了该领域的未来研究方向,从而为更加科学有效地开发高质量微服务提供参考和借鉴.

关键词：微服务面向服务架构软件开发系统设计重构

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机器学习和Cox比例风险回归模型预警高危型HPV持续感染

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1083-1089页

作者：丁宏梅张明亚胥小琴张宏秀南京医科大学第一附属医院妇产科南京210029 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京市鼓楼区凤凰社区卫生服务中心妇保科南京210024 泰州市第四人民医院妇产科泰州225300

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月... 详细信息

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月―2019年9月在泰州市4所卫生机构参与HPV检测,并于2020年9月―2022年9月按照要求参与HPV随访者的临床资料。将队列研究中4407例研究对象的人口特征作为机器学习模型输入,2次HPV检查结果的变化过程作为输出,建立基于机器学习的预测模型,包括随机森林(random forest,RF)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),预测研究对象的HPV随访结果。采用单因素Cox比例风险回归模型和多因素Cox比例风险回归模型对583例初筛HR-HPV阳性病例进行统计分析,分析HR-HPV持续感染的特征及转归的影响因素。结果RF预测模型准确率为84.3%,MLP准确率为80.5%。HR-HPV持续阳性率的前5位病毒型别为HPV58、多重感染、HPV31、HPV33、HPV52。多因素Cox比例风险回归模型研究显示,初中及以下学历人群HR-HPV感染转阴风险是高中及以上学历人群的1.72倍(HR=1.72,95%CI:1.03~2.87,P=0.037),未绝经人群HR-HPV感染转阴风险是绝经人群的2.11倍(HR=2.11,95%CI:1.10~4.06,P=0.025)。结论机器学习和Cox比例风险回归模型可提前预警HR-HPV持续感染人群,对HR-HPV感染女性后续管理和宫颈癌防控有重要的临床价值。

关键词：机器学习 Cox比例风险回归模型高危型人乳头瘤病毒持续性感染子宫颈癌

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