检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第1期52卷 102-119页

作者：张雨松胥帅严兴宇关东海许建秋南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

城市化进程积累了大量记录人类移动行为的时空数据,为研究人类移动行为建模及预测提供了良好的数据基础。在智慧城市建设背景下,跨城市人类移动预测是实现城市协同管理与治理的必然要求,时常面临数据匮乏以及数据分布不平衡等问题,传统... 详细信息

城市化进程积累了大量记录人类移动行为的时空数据,为研究人类移动行为建模及预测提供了良好的数据基础。在智慧城市建设背景下,跨城市人类移动预测是实现城市协同管理与治理的必然要求,时常面临数据匮乏以及数据分布不平衡等问题,传统机器学习方法难以取得理想的性能。因此,将人类移动相关知识从数据丰富的源城市迁移到数据稀疏乃至稀缺的目标城市至关重要。首先概述了现有跨城市人类移动行为预测研究所使用的数据集和评价指标,随后循序渐进地讨论人类个体和群体层面的跨城市移动预测问题并分类综述各自适用的研究方法。针对人类个体跨城市移动预测,主要分析协同过滤、矩阵分解、统计学习以及深度学习这4类模型方法的应用。针对人类群体跨城市移动预测,则聚焦知识迁移和元学习这两种面向少样本机器学习方法的应用。最后,展望了跨城市人类移动行为预测领域亟需解决的重要问题。

关键词：跨城市人类移动行为时空数据迁移学习深度学习

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自承认技术债的研究:问题、进展与挑战

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软件学报 2022年第1期33卷 26-54页

作者：郭肇强刘释然谭婷婷李言辉陈林周毓明徐宝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 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 北京字跳网络技术有限公司北京100086

技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和... 详细信息

技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和鲁棒性带来了巨大挑战.为了识别并且及时地偿还SATD来保障代码质量,研究者从特性分析和识别模型两方面进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,相关研究工作中仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,描述自承认技术债的研究问题.然后,分别从特性分析和识别模型两方面总结相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理.接着,简要介绍技术债的其他相关技术.最后,指出目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：技术债自承认技术债代码注释软件维护质量保障

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包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 513-520页

作者：王美静郑吉平南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并... 详细信息

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并据此进行遗憾最小化查询,当面对包含非数值型属性的数据时,这些方法不再适用.本文提出的遗憾率定义针对包含非数值型属性的数据,并给出新的交互式遗憾最小化查询问题的定义.在此基础上,采用“支配”的概念提出用于预处理的skyline删减算法,利用偏好矩阵帮助学习用户偏好,并提出用于解决交互式遗憾最小化的算法MECR_QS.最后,实验结果表明MECR_QS算法能有效处理包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询.

关键词：遗憾最小化查询交互非数值型属性 skyline筛选

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一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1910-1915页

作者：冯欣王思平张智先焦晓宁薛明龙重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合... 详细信息

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合,构建了端到端的增强检测框架MVP-YOLO。MVP-Net采用了逆映射网络技术,将常规RGB图像转换为伪RAW图像特征空间,并提出了伪ISP增强网络DOISP进行图像增强。MVP-Net旨在发挥RAW图像在目标检测中的潜在优势,同时克服其在直接应用时所面临的限制。模型在多个真实场景暗光数据上取得了优于先前工作效果并且能够适应多种不同架构的检测器。其端到端检测框mAP(50%)指标达到了78.3%,比YOLO检测器提高了1.85%。

关键词：低光图像增强机器视觉 RAW图像 ISP处理

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基于特定领域解码的域泛化医学图像分割方法

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 324-335页

作者：叶怀泽周子奇祁磊史颖欢南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学健康医疗大数据国家研究院南京210023 东南大学计算机科学与工程学院南京210023

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进... 详细信息

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进行解码的网络结构。该模型使用一个通用编码器来学习所有领域上的领域不变特征,并通过特定领域解码器还原原有图像以加强其对图像特征的复原能力。此外,该模型还通过生成特征迁移图像与源域图像进行对抗学习来加强编码器学习领域不变特征的能力。同时,本文在模型中还引入了特殊构造的分割融合预处理步骤来扩充数据集以增强模型的泛化能力,并进一步提高了本文提出网络结构的性能。在两个医学图像的分割任务中,大量实验数据表明,本文提出的模型相比现有先进模型表现出了优异的性能,此外本文还进行了一系列消融实验,证明了模型的有效性。

关键词：领域泛化医学图像分割迁移学习对抗学习数据增广

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局部协同视角下的鲁棒标记分布学习

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模式识别与人工智能 2021年第1期34卷 44-57页

作者：徐苏平商琳周宇杰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

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分... 详细信息

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分布学习算法(LCR-LDL).在LCR-LDL中,一个未标记样本可被视作由该未标记样本邻域构建的局部字典的协同表达,表达系数中的鉴别信息可用于重构未标记样本的标记分布.在15个真实的LDL数据集上的实验表明,LCR-LDL不仅可有效提升LDL的预测性能,而且具有较强的鲁棒性和轻量级的计算开销.

关键词：标记分布学习(LDL) 多标记学习标记多义性稀疏字典学习鲁棒性

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球谐算子驱动三维激光SLAM闭环检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第11期35卷 1731-1742页

作者：李子宽魏明强吴巧云郭延文徐凯李嘉汪俊南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 安徽大学人工智能学院合肥230601 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210016 国防科技大学计算机学院长沙410073 河海大学地球科学与工程学院南京211100

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结... 详细信息

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结合SHE和SHZE的优势,通过两步搜索提出一种三维激光SLAM闭环检测算法SH-LCD,在提高信息丰富度的同时降低了闭环检测计算的复杂度,具有较强的特征提取能力与普适性.在KITTI,NCLT和Complex Urban这3个公共基准数据集上的闭环检测实验结果表明,SH-LCD算法的闭环检测精度优于最新的闭环检测方法,包括Scan Context,M2DP,OverlapNet等;此外,该算法闭环检测效率高,计算算子与算子匹配消耗的时间仅需约12.0 ms和2.3 ms,满足SLAM实时性的要求.

关键词：三维激光SLAM 闭环检测全局算子球谐函数球谐变换

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基于区块链的协作式位置隐私保护机制

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小型微型计算机系统 2023年第2期44卷 413-421页

作者：汪悦沈航田一博南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

传统协作式位置隐私保护方案大多假设在协作组构造过程中用户是诚实可信.然而现实环境下,用户协作过程中存在自利(如:请求用户泄露协作用户的真实位置给不诚信实体)或者欺骗(如:协作用户提供虚假位置导致服务提供商能够识别出请求用户... 详细信息

传统协作式位置隐私保护方案大多假设在协作组构造过程中用户是诚实可信.然而现实环境下,用户协作过程中存在自利(如:请求用户泄露协作用户的真实位置给不诚信实体)或者欺骗(如:协作用户提供虚假位置导致服务提供商能够识别出请求用户的真实位置)行为,从而带来用户位置隐私信息泄露等问题,严重威胁用户的生命财产安全.区块链作为一种分布式的存储框架,存在以下优点:可追溯性、透明公开及不可篡改等,正因为如此,本文提出基于区块链的用户协作式位置隐私保护方案.考虑群组内用户通过协作转发和空间伪装保护位置隐私需求的场景.本文首先基于博弈理论分析协作过程中请求发起者与协作者的行为;其次,构建信誉机制将用户行为与收益结合;再次,利用区块链记录用户间的转发行为及信誉值并以此作为证据,惩罚有恶意行为的用户,使其作为请求发起者时不能得到其他用户的协作来约束用户的自利性.最后,设计奖励激励机制,保证用户的诚实转发行为,形成互利且公平的生态.安全分析表明,所提出的方案能够有效阻止用户的恶意行为,促进群组内用户的诚信合作.此外,通过与基准方案相比较,本方案位置隐私泄露概率降低了50%,具有较好的隐私保护效果.

关键词：位置隐私保护区块链激励机制协作博弈信誉值

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基于曲率指导的B样条飞机进气道几何设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第12期35卷 1822-1832页

作者：魏明强何雪滟吴梦郭延文谭慧俊南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京理工大学数学与统计学院南京210094 南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

进气道能够捕获来流,按一定流量、流速和畸变向发动机供气.作为飞机推进系统的起始部件,进气道直接影响飞机发动机的工作效率、性能和安全性.针对进气道自由曲面构型的特点,提出基于曲率指导的B样条进气道几何设计方法.首先给定控制点... 详细信息

进气道能够捕获来流,按一定流量、流速和畸变向发动机供气.作为飞机推进系统的起始部件,进气道直接影响飞机发动机的工作效率、性能和安全性.针对进气道自由曲面构型的特点,提出基于曲率指导的B样条进气道几何设计方法.首先给定控制点、节点数据,构造C2光滑约束的B样条关键截线,避免产生台阶效应而影响进气道性能;其次将计算过渡截线的离散点坐标,转化为利用过渡截线导数值反求所对应的B样条曲线,减小在复原曲线过程中计算离散点带来的累积误差;最后将上述B样条曲线拟合为B样条张量积曲面结构,减少格式转换造成的信息损失.该方法已集成在某型号进气道建模系统中,可快速、交互式地完成由任意进气口截线到出气口截线的光滑过渡.实验结果表明,建模得到的进气道曲面结构精确性较高、通用性较好,一定程度上减少了对国外相关CAD航空工业软件的依赖,可以为后续基于数值优化的几何设计与流体仿真一体化提供技术支撑.

关键词：飞机进气道几何建模曲率指导 B样条曲面拟合

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车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略研究

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电子学报 2025年第2期53卷 329-343页

作者：许小龙杨威杨辰翊程勇齐连永项昊龙窦万春南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心江苏南京210044 东南大学软件学院江苏南京211189 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210000

车联网(Internet of Vehicles,IoV)边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合,实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉,从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而,车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不... 详细信息

车联网(Internet of Vehicles,IoV)边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合,实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉,从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而,车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡,进而影响车联网服务的实时响应.为此,本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言,首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络(Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN)进行交通流量预测.然后,设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法(DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA),该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段,即首先通过深度强化学习得到卸载策略,再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案,降低了决策过程的复杂度.最后,通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性,以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性.

关键词：移动边缘计算深度强化学习车联网图神经网络(GNN) 任务卸载

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