检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第6期35卷 2608-2630页

作者：沈天琪王熙灶宾向荣卜磊计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210023

指针分析是对软件进行编译优化、错误检测的核心基础技术之一.现有经典指针分析框架,如Doop,会将待分析程序和分析算法转化成Datalog评估问题并进行求解,如程序规模较大,单次求解分析时间开销较大.在程序频繁变更发布的情况下,相关程序... 详细信息

指针分析是对软件进行编译优化、错误检测的核心基础技术之一.现有经典指针分析框架,如Doop,会将待分析程序和分析算法转化成Datalog评估问题并进行求解,如程序规模较大,单次求解分析时间开销较大.在程序频繁变更发布的情况下,相关程序分析的开销更是难以负担.近年来,增量分析作为一种在代码频繁变更场景下有效复用已有分析结果提升分析效率的技术受到了越来越多的关注.然而,目前的增量指针分析技术通常针对特定算法设计,支持的指针分析选项有限,其可用性也受到较大限制.针对上述问题,设计并实现一种基于差分式Datalog求解的增量指针分析框架DDoop(Differential Doop).DDoop实现增量输入事实生成技术与增量分析规则自动化重写技术,将多版本程序增量分析问题表达为差分Datalog评估问题,从而可以充分利用成熟的差分式Datalog求解引擎,如DDlog,来实现端到端的增量指针分析,并最大化兼容复用Doop中已有的指针分析实现,提供透明的增量化支持.在广泛应用的真实世界程序上对DDoop进行实验评估,实验结果显示DDoop相较于非增量的Doop框架具有显著的性能优势,同时高度兼容Doop中已有的各种指针分析规则.

关键词：指针分析增量分析 Datalog引擎增量计算差分式Datalog

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基于专家知识的主动因果效应辨识

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中国科学：信息科学 2023年第12期53卷 2341-2354页

作者：王天佐周志华南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学人工智能学院南京210023

因果效应定量描述变量间的影响作用,在许多现实任务中发挥着重要作用.辨识因果效应需要依赖已知的因果关系.一种确定因果关系的主流方法是引入干预信息,即通过人为干预某些因素而获取的信息.鉴于实际干预通常会带来巨大的成本,本文提出... 详细信息

因果效应定量描述变量间的影响作用,在许多现实任务中发挥着重要作用.辨识因果效应需要依赖已知的因果关系.一种确定因果关系的主流方法是引入干预信息,即通过人为干预某些因素而获取的信息.鉴于实际干预通常会带来巨大的成本,本文提出利用易于获取的专家知识替代干预,通过设计形如“在XX干预下,目标变量的值相较不干预时增大还是减小?”的问题并向专家咨询,确定因果关系,进而辨识因果效应.尽管每次专家返回的信息量少于干预信息,但通过一定次数的咨询,本文方法可以达到与使用干预信息方法相近的因果效应辨识效果.实验验证了上述结论.

关键词：因果效应辨识因果关系人机交互专家知识

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腔-磁子系统EP附近超低阈值的声子激光

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南京大学学报(自然科学版) 2025年第2期61卷 312-321页

作者：王瑾如王晓晗赵杰于扬南京大学物理学院南京210093 狮山实验室南京大学苏州校区苏州215000 合肥国家实验室合肥230088

声子激光器因其在精密测量上的巨大潜力成为研究的热点,实现一个低阈值、高转换效率的声子激光器一直是研究的重点课题之一.因此,提出了一种在基于磁子的腔-磁子系统中实现超低阈值声子激光的方案.通过改变腔-磁子系统中腔的耗散来调控... 详细信息

声子激光器因其在精密测量上的巨大潜力成为研究的热点,实现一个低阈值、高转换效率的声子激光器一直是研究的重点课题之一.因此,提出了一种在基于磁子的腔-磁子系统中实现超低阈值声子激光的方案.通过改变腔-磁子系统中腔的耗散来调控系统的宇称-时间对称性,研究了系统在宇称-时间对称以及宇称-时间对称性破缺时的动力学过程,进一步探究了稳态下腔-磁子系统中机械模式的动力学行为以及在微波驱动下声子激光的产生过程.结果发现,系统中机械模式的增益与系统的宇称-时间对称性高度相关,并且在系统奇异点附近能够实现驱动阈值功率接近零的声子激光.此外,展示了磁子-声子相互作用与声子激光器阈值功率的关系,说明在系统的奇异点附近,声子激光的阈值功率急剧减小是由于有效磁子-声子耦合的急剧增强.

关键词：声子激光磁子非厄米腔-磁子系统奇异点

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中国光学十大进展:基于超构透镜阵列的新型成像器件(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第22期61卷 1-18页

作者：陈绩叶欣吴悦祝世宁李涛南京大学现代工程与应用科学学院南京大学固体微结构全国重点实验室南京大学物理学院江苏南京210093 东南大学信息科学与工程学院东南大学移动通信全国重点实验室东南大学移动通信与安全前沿科学中心江苏南京211189

透镜阵列是由多个透镜按照一定的方式排布而成的多功能光学元件。与单个透镜相比,其可以采集更多的光场信息,具有高速运动探测、三维光场成像、并行信息处理等功能。近年来研究人员将人工微结构材料——超构表面制备成超构透镜阵列,不... 详细信息

透镜阵列是由多个透镜按照一定的方式排布而成的多功能光学元件。与单个透镜相比,其可以采集更多的光场信息,具有高速运动探测、三维光场成像、并行信息处理等功能。近年来研究人员将人工微结构材料——超构表面制备成超构透镜阵列,不仅具有传统微透镜阵列的功能,更具有灵活设计、超轻超薄等优势,在光学器件和系统的微型化、智能化、集成化方面具有重要的应用潜力。本文将首先介绍透镜阵列的工作原理,其次将介绍近年来超构透镜阵列在成像和信息技术领域的成功应用,并最终展望超构透镜阵列技术未来的发展。

关键词：超构表面超构透镜阵列光学器件先进成像

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量子多体系统中的拓扑序与分数化激发

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物理学报 2024年第7期73卷 1-7页

作者：顾昭龙李建新南京大学物理学院固体微结构物理国家重点实验室南京210093 南京大学人工微结构科学与技术协同创新中心南京210093

朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类... 详细信息

朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类新的量子态,比如分数量子霍尔态和量子自旋液体,其性质超越了朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论.拓扑序及其所具有的长程多体量子纠缠和分数化激发成为我们理解这些奇异量子态的关键概念.在量子材料和量子模拟系统中设计并寻找具有拓扑序的物态、探测并操控其分数化激发是当代凝聚态物理重要的研究方向.近期,在里德伯原子体系、超导量子处理器和二维摩尔超晶格等具有高度可调控性的量子实验平台中,拓扑序的量子模拟和操控得到了快速发展并取得了重要成果.本文将简要论述拓扑序在传统凝聚态材料体系和量子模拟体系中最近的研究进展和挑战,并对该领域未来可能的发展方向做出展望.

关键词：拓扑序长程多体量子纠缠分数化激发

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典型城市河网沉积物微塑料时空分布特征

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环境科学 2024年第4期45卷 2142-2149页

作者：许万璐范一凡钱新南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室南京210023

微塑料是近年来广受关注的一类新污染物.淡水系统沉积物作为微塑料重要的汇,能反映出当地微塑料的长期污染水平.为探究典型城市河网沉积物中微塑料的时空分布特征,于2018年12月和2019年6月在望虞河西岸河网区分别采集了17个采样点的沉... 详细信息

微塑料是近年来广受关注的一类新污染物.淡水系统沉积物作为微塑料重要的汇,能反映出当地微塑料的长期污染水平.为探究典型城市河网沉积物中微塑料的时空分布特征,于2018年12月和2019年6月在望虞河西岸河网区分别采集了17个采样点的沉积物样品,使用体视显微镜和显微傅立叶变换红外光谱仪对微塑料进行形态观察以及成分鉴定.结果表明,微塑料的平均丰度(以dw计)为323.37 n·kg^(-1),形状主要为碎片和纤维,颜色以黑色和蓝色为主,粒径主要分布在50~500μm之间,成分以PET、PE、PVE、PS和PP为主.夏季微塑料的丰度低于冬季,河网区上游地区微塑料的丰度高于中游和下游地区,最高丰度出现在污水处理厂的出水口采样点,沉积物中微塑料的丰度与表层水中微塑料的丰度无显著相关性.应用正定矩阵因子分解(PMF)模型解析微塑料的来源,发现微塑料的主要来源有农用塑料薄膜、生活废水、塑料垃圾以及工业生产.研究可为典型城市河网微塑料污染防控提供支撑.

关键词：城市河网微塑料(MPs) 沉积物时空分布来源

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神经程序修复领域数据泄露问题的实证研究

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软件学报 2024年第7期35卷 3071-3092页

作者：李卿源钟文康李传艺葛季栋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

修复软件缺陷是软件工程领域一个无法回避的重要问题,而程序自动修复技术则旨在自动、准确且高效地修复存在缺陷的程序,以缓解软件缺陷所带来的问题.近年来,随着深度学习的快速发展,程序自动修复领域兴起了一种使用深度神经网络去自动... 详细信息

修复软件缺陷是软件工程领域一个无法回避的重要问题,而程序自动修复技术则旨在自动、准确且高效地修复存在缺陷的程序,以缓解软件缺陷所带来的问题.近年来,随着深度学习的快速发展,程序自动修复领域兴起了一种使用深度神经网络去自动捕捉缺陷程序及其补丁之间关系的方法,被称为神经程序修复.从在基准测试上被正确修复的缺陷的数量上看,神经程序修复工具的修复性能已经显著超过了非学习的程序自动修复工具.然而,近期有研究发现:神经程序修复系统性能的提升可能得益于测试数据在训练数据中存在,即数据泄露.受此启发,为了进一步探究神经程序修复系统数据泄露的原因及影响,更公平地评估现有的系统:(1)对现有神经程序修复系统进行了系统的分类和总结,根据分类结果定义了神经程序修复系统的数据泄露,并为每个类别的系统设计了数据泄露的检测方法;(2)依照上一步骤中的数据泄露检测方法对现有模型展开了大规模检测,并探究了数据泄露对模型真实性能与评估性能间差异的影响以及对模型本身的影响;(3)分析现有神经程序修复系统数据集的收集和过滤策略,加以改进和补充,在现有流行的数据集上,基于改进后的策略构建了一个纯净的大规模程序修复训练数据集,并验证了该数据集避免数据泄露的有效性.由实验结果发现:调研的10个神经程序修复系统在基准测试集上均出现了数据泄露,其中,神经程序修复系统RewardRepair的数据泄露问题较为严重,在基准测试集Defects4J(v1.2.0)上的数据泄露达24处,泄露比例高达53.33%.此外,数据泄露对神经程序修复系统的鲁棒性也造成了影响,调研的5个神经程序修复系统均因数据泄露产生了鲁棒性降低的问题.由此可见,数据泄露是一个十分常见的问题,且会使神经程序修复系统得到不公平的性能评估结果以及影响系统在基准测试集上的鲁棒性.研究人员在训练神经程序修复模型时,应尽可能避免出现数据泄露,且要考虑数据泄露问题对神经程序修复系统性能评估产生的影响,尽可能更公平地评估系统.

关键词：程序自动修复神经程序修复深度学习数据泄露程序修复数据集

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再生水消毒副产物的检测、生成与控制

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环境科学 2024年第3期45卷 1561-1576页

作者：廖雨枫王正潘旸李爱民南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室南京210023

在水资源紧缺的当下,污水再生利用是一项重要的环保战略更是资源战略.消毒能有效杀灭病菌和阻断介水疾病的传播,是保障再生水用水安全的重要手段.然而,消毒剂会不可避免地与水中有机物发生反应形成具有毒害效应的消毒副产物.围绕污水在... 详细信息

在水资源紧缺的当下,污水再生利用是一项重要的环保战略更是资源战略.消毒能有效杀灭病菌和阻断介水疾病的传播,是保障再生水用水安全的重要手段.然而,消毒剂会不可避免地与水中有机物发生反应形成具有毒害效应的消毒副产物.围绕污水在再生消毒过程中所产生的消毒副产物,针对其检测识别方法、生成条件(前体物、消毒工艺及水质条件对消毒副产物生成的影响)以及控制方法(源头控制、过程控制及末端控制)进行综述.在此基础上,对再生水消毒副产物的未来研究动态进行了探讨,可为保障再生水的安全利用提供依据.

关键词：消毒副产物再生水检测识别生成机制控制方法

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高清几何缓存多尺度特征融合的渲染超分方法

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软件学报 2024年第6期35卷 3052-3068页

作者：张浩南过洁覃浩宇傅锡豪郭延文计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成... 详细信息

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径.而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer,G-buffer)包含较多的语义信息,能够帮助网络有效地学习场景信息与特征,从而提升上采样结果的质量.设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法.除了当前帧的颜色图像,其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节.所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息,在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合.实验验证所提出的融合策略和模块的有效性,并且,在和其他图像超分辨率方法的对比中,所提方法体现出明显的优势,尤其是在高清细节保持方面.

关键词：神经网络渲染图像超分几何缓存特征融合

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基于自引导进化策略的高效自动化数据增强算法

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软件学报 2024年第6期35卷 3013-3035页

作者：朱光辉陈文忠朱振南袁春风黄宜华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反... 详细信息

深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反复尝试,费时费力.近年来,自动化数据增强通过机器自动设计数据增强策略,已引起了学界和业界的广泛关注.为了解决现有自动化数据增强算法尚无法在预测准确率和搜索效率之间取得良好平衡的问题,提出一种基于自引导进化策略的自动化数据增强算法SGES AA.首先,设计一种有效的数据增强策略连续化向量表示方法,并将自动化数据增强问题转换为连续化策略向量的搜索问题.其次,提出一种基于自引导进化策略的策略向量搜索方法,通过引入历史估计梯度信息指导探索点的采样与更新,在能够有效避免陷入局部最优解的同时,可提升搜索过程的收敛速度.在图像、文本以及语音数据集上的大量实验结果表明,所提算法在不显著增加搜索耗时的情况下,预测准确率优于或者匹配目前最优的自动化数据增强方法.

关键词：深度学习数据增强自动化机器学习自引导进化策略

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