检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2019年第23期55卷 78-85页

作者：吴波许道强邹云峰王甜甜李鑫国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司江苏淮安211600 国网江苏省电力有限公司南京210008 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院南京210024 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整... 详细信息

为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整数约束并采用feasible-point算法快速地收敛到最优解,最后基于高危任务优先原则对最优解进行取整,得到满足原问题约束的高质量任务复制与分配方案。模拟实验表明,在不同的系统负载下,相比于当前的冗余执行策略,GIM至少能够减少22%的作业平均完成时间。

关键词：云计算边缘计算任务调度保障机制时延优化作业完成时间

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基于监督学习深度自编码器的图像重构

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计算机科学 2018年第11期45卷 267-271,297页

作者：张赛芮挺任桐炜杨成松邹军华陆军工程大学野战工程学院南京210007 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对数字图像受损信息的重构问题,提出一种将经典无监督学习自编码器(Auto-Encoder,AE)用于监督学习的新方法,并对深度模型结构与训练策略进行了研究。通过设计多组监督学习单层AE模型,提出了逐组"递进学习"和"关联编码&... 详细信息

针对数字图像受损信息的重构问题,提出一种将经典无监督学习自编码器(Auto-Encoder,AE)用于监督学习的新方法,并对深度模型结构与训练策略进行了研究。通过设计多组监督学习单层AE模型,提出了逐组"递进学习"和"关联编码"的学习策略,构建了一个新的基于监督学习的深度AE模型结构;对于新模型结构,采用多对一(一个输入样本的多种形式对应一个输出)的训练方法代替经典AE中一对一(一个输入样本对应一个输出)的训练方法。将该模型的结构和训练策略用于部分数据受损或遮挡的图像中进行数据重构测试,提高了模型对受损数据特征编码的表达能力和重构能力。实验结果表明,提出的新方法对于受损及遮挡样本的图像具有良好的重构效果和适应性。

关键词：自编码器监督学习深度结构训练策略图像重构

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基于大数据平台的电网线损与窃电预警分析关键技术

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电力系统保护与控制 2018年第5期46卷 143-151页

作者：李端超王松黄太贵程栩许小龙窦万春国网安徽省电力有限公司电力调度控制中心安徽合肥230022 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

提出了一种基于营配调贯通的海量数据分析技术,采用电力大数据平台关键技术构建电网线损与窃电预警分析系统,实现线损的一体化计算、分析与展示。在线损计算结果的基础上,综合利用电网企业现有海量数据,通过采用Hadoop离线分布式计算、S... 详细信息

提出了一种基于营配调贯通的海量数据分析技术,采用电力大数据平台关键技术构建电网线损与窃电预警分析系统,实现线损的一体化计算、分析与展示。在线损计算结果的基础上,综合利用电网企业现有海量数据,通过采用Hadoop离线分布式计算、Spark内存计算等大数据技术对线损率异常线路或台区进行深度挖掘,识别出可能存在的窃电行为,为供电企业反窃电稽查提供窃电预警和数据支持服务,进一步提升供电企业的经营效益。本系统的构建为大数据技术在电力行业的应用进行了验证和实践。

关键词：海量数据大数据平台电网线损窃电预警一体化计算

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新时代高校内部控制重难点剖析及应对策略

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教育财会研究 2019年第3期30卷 46-50页

作者：王秀芬方巍南京信息工程大学财务处江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

新时代高校构建内部控制体系具有十分重要现实意义,是确保高校开展教学科研工作的重要途径,内部控制在高校运行管理中的作用越来越突显,已成为促进高校可持续发展的管理工具和手段。针对高校财务活动中出现的不合理操作和违规违法等问题... 详细信息

新时代高校构建内部控制体系具有十分重要现实意义,是确保高校开展教学科研工作的重要途径,内部控制在高校运行管理中的作用越来越突显,已成为促进高校可持续发展的管理工具和手段。针对高校财务活动中出现的不合理操作和违规违法等问题,防范快速发展进程中的风险,本文根据国家相关规定构建完善的内部控制体系,对内控体系建立进程中的重点难点问题进行剖析阐述,希望籍此对高校的内部控制建设进行有益的探索,帮助高校进一步健全和完善内部控制体系,进而提升高校的运行管理水平。

关键词：新时代高校内部控制风险控制管理制度应对策略

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Android应用中SQL注入漏洞静态检测方法

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计算机科学与探索 2018年第8期12卷 1225-1237页

作者：潘秋红崔展齐王林章南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 北京信息科技大学计算机学院北京100101 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

随着移动互联网的迅猛发展,基于Android平台的移动终端以及移动应用数量逐年攀升,极大地改变了人们的生活方式。然而,移动应用具有交互复杂、难于调试、版本更新迭代频繁等特点,很多应用没有经过充分检测就投入了使用,致使Android应用... 详细信息

随着移动互联网的迅猛发展,基于Android平台的移动终端以及移动应用数量逐年攀升,极大地改变了人们的生活方式。然而,移动应用具有交互复杂、难于调试、版本更新迭代频繁等特点,很多应用没有经过充分检测就投入了使用,致使Android应用中各种漏洞导致的故障频发。其中,SQL注入漏洞是一类常见安全漏洞,会引发用户信息泄露、恶意篡改数据库等严重后果。但现有的通用静态分析工具大多无法有效检测Android应用中的SQL注入漏洞。针对这一问题,分析了SQL注入漏洞的代码特征和数据特征,提出了一种基于污点分析的静态检测方法,并在开源工具FindBugs的基础上,实现了原型工具SQLInj。实验结果表明,该方法能有效检测出Android应用中存在的SQL注入漏洞。

关键词： SQL注入静态检测污点分析合法性检查

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基于概率时间Petri网的流程推荐方法

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计算机应用研究 2018年第1期35卷 62-68页

作者：胡华乔静胡海洋杭州电子科技大学杭州310018 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

为了向用户推荐结构相似且时间效率较高的流程,提出了一种基于流程中活动发生的概率和时间的流程推荐方法。定义了一个模型PTN(probabilistic time Petri net)来表示流程,改进了一个现有的流程相似度方法并且将它命名为MDS(matrix dista... 详细信息

为了向用户推荐结构相似且时间效率较高的流程,提出了一种基于流程中活动发生的概率和时间的流程推荐方法。定义了一个模型PTN(probabilistic time Petri net)来表示流程,改进了一个现有的流程相似度方法并且将它命名为MDS(matrix distance similarity),用于找出流程库中与查询模型结构相似的流程集合,提出了一个最小加权时间方法(minimum weighted time,MWT),用于找出流程集合中时间效率较高的业务流程。在此基础上设计了相关算法,并且分析了时间复杂度。实验数据证明了方法的有效性和高效性。

关键词：概率时间Petri网流程相似度业务流程流程推荐

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一种去虚影的高动态范围图像融合算法

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激光杂志 2018年第3期39卷 99-105页

作者：徐雅丽郁梅邵华谢登梅宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

高动态范围（High Dynamic Range,HDR）成像技术能够获取更加贴近拍摄场景的高质量图像。基于多曝光图像序列进行融合得到HDR图像的算法常常会产生严重虚影现象。针对该问题,提出了一种高动态范围图像融合算法。该算法利用输入多曝光图... 详细信息

高动态范围（High Dynamic Range,HDR）成像技术能够获取更加贴近拍摄场景的高质量图像。基于多曝光图像序列进行融合得到HDR图像的算法常常会产生严重虚影现象。针对该问题,提出了一种高动态范围图像融合算法。该算法利用输入多曝光图像序列标定出逆相机响应函数曲线,利用它求响应图像,对响应图像进行配准,再结合标定的逆相机响应函数曲线及权重函数,进行HDR图像融合。结果表明,所提出的算法能有效地去除运动物体所带来的虚影影响,实现高动态范围图像融合。

关键词：高动态范围成像图像融合虚影相机响应函数配准

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基于Spark的大规模语义规则后向链推理系统

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中文信息学报 2018年第3期32卷 120-134页

作者：顾荣王善永郭晨袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210093

近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点。后向链语义推理由查询目标驱动... 详细信息

近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点。后向链语义推理由查询目标驱动,在查询时根据规则集推理出查询结果。后向链语义推理具有推理过程复杂、规则扩展深度大等特点,在大规模语义数据上推理的效率和可扩展性上有一定的挑战。该文立足于已有的后向链推理技术,详细分析了语义推理规则集的特点,并结合当前主流的大数据处理平台Spark,设计了一套较为高效并且可扩展的大规模并行化语义规则后向链推理系统。该文的主要研究工作分为三个部分:(1)采用预计算本体数据闭包的方法,避免了本体模式在实时推理阶段的重复推理;(2)在后向链语义推理的逆向推理和查询阶段设计了优化措施,进一步提高了推理效率;(3)设计实现了一种基于Spark平台的大规模分布式RDFS/OWL后向链语义推理系统。实验数据显示,该文提出的RDFS/OWL后向链语义推理系统在合成数据集LUBM和真实数据集DBpedia上都表现出了良好的推理性能,在亿条三元组上的推理开销是几秒到几十秒,并且表现出了良好的数据可扩展性和节点可扩展性。

关键词：语义推理后向链推理并行化

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演化学习专题前言

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软件学报 2018年第9期29卷 2545-2546页

作者：俞扬钱超计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、... 详细信息

机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、学习结果的评估,以及实施学习过程的优化方法 3个部分,其中优化承载了机器学习的实现,优化方法的能力也直接影响了另两个部件——模型表示和评估函数的设计范围.在解决真实应用问题时，常需要使用非线性模型和非凸评估函数，导致机器学习任务常常归结为复杂优化问题，具有不可导、不连续、大量局部极值、多目标等性质，对优化方法提出了挑战．

关键词：机器学习优化问题评估函数专题演化人工智能模型表示非线性模型

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云计算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计

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微电子学与计算机 2018年第6期35卷 1-6页

作者：李斌李启明福建师范大学协和学院福建福州350117 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

为提高云计算中数据存储安全性,提出一种云计算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计方法.首先,提出了一种优化的公共审计协议.通过为TPA站点上的用户数据进行同态线性验证器存储,实现对云存储服务器(CSS)响应大小的优化.同时还利... 详细信息

为提高云计算中数据存储安全性,提出一种云计算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计方法.首先,提出了一种优化的公共审计协议.通过为TPA站点上的用户数据进行同态线性验证器存储,实现对云存储服务器(CSS)响应大小的优化.同时还利用准随机函数优化了对CSS的质询请求;其次,使用变色龙散列和一个改进的变色龙认证树,在客户端数据(云计算)上执行高效的动态数据更新,支持块级更新和细粒度更新;最后,通过彻底的安全性和性能分析,证明了所提方法是安全和高效的.

关键词：云计算数据存储变色龙认证树第三方审计准随机函数

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