检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 57-66页

作者：吴静怡吴钟强商琳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

为了描述和分析特定微博事件的情感变化,情感时间序列被应用在微博事件分析当中.情感时间序列是根据不同时间段内的情感强度生成的曲线,能够描述用户关于事件的情感随时间变化的趋势.为了使对微博的情感挖掘定位到更为精准的时间片,提... 详细信息

为了描述和分析特定微博事件的情感变化,情感时间序列被应用在微博事件分析当中.情感时间序列是根据不同时间段内的情感强度生成的曲线,能够描述用户关于事件的情感随时间变化的趋势.为了使对微博的情感挖掘定位到更为精准的时间片,提出一种基于Shapelet的不相关情感子序列挖掘方法.首先通过事件和不同类别用户的微博生成相应的情感时间序列,然后利用基于Shapelet的思想将相应序列划分成不同的子序列,最后通过计算不同种类用户的子序列和事件子序列的相似性得到最不相关的情感子序列.通过基于微博事件数据集的实验展示了使用该方法挖掘出的情感子序列结果,并进一步通过情感相似度方法验证了该方法的合理性.

关键词：时间序列微博情感分析数据挖掘 Shapelet

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量子计算与不确定性原理

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计算机科学 2020年第1期47卷 40-50页

作者： Renata WONG 南京大学计算机科学与技术系南京大学软件新技术国家重点实验室

对量子计算的计算潜力的高度期望源于量子力学的各种特性,如叠加原理、纠缠现象、破坏性和建设性的量子干扰。相对于经典计算,量子计算具有某些假定的优势,例如量子算法的运行速度比经典算法快;但另一方面却似乎存在影响经典算法但不影... 详细信息

对量子计算的计算潜力的高度期望源于量子力学的各种特性,如叠加原理、纠缠现象、破坏性和建设性的量子干扰。相对于经典计算,量子计算具有某些假定的优势,例如量子算法的运行速度比经典算法快;但另一方面却似乎存在影响经典算法但不影响量子算法的障碍,障碍之一是传统上归因于Werner Heisenberg的两个不确定性原理。Heisenberg最初制定的不确定性原理涉及用于测量量子系统的非量子仪器必然会对该系统造成影响。这个原理与其后来的发展有所不同,因为后来发现的不确定性所假定的是不交换可观察量在测量方面存在固有的不能精确测量的特性。在目前的技术发展状况以及当前对量子力学的形式表述与诠释的情况下,这两种不确定性皆有可能对量子计算的速度造成不良影响。近年来,针对这两种不确定性原理有了新的研究成果:1)Ozawa对Heisenberg原理提出了修改,将两种不确定性纳入其内进行并列考虑,从而可以减小Heisenberg原理的不确定性程度;2)在考虑到熵不确定性的情况下,Heisenberg不确定性可被视为Hirschmann不确定性的下界,因此除了在测量上的不确定性之外,量子计算还必须考虑来自其他如信息学的不确定性因素。

关键词：量子计算不确定性原理不确定性关系熵不确定性

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基于程序转化的SCADE模型检测

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计算机科学 2021年第12期48卷 125-130页

作者：冉丹陈哲孙毅杨志斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室上海200062 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言。在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统。SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语... 详细信息

SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言。在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统。SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语言结构来精简代码。目前,相比Lustre语言,SCADE程序模型检测的学术研究相对落后。为此,文中提出了一种对SCADE程序进行模型检测的方法并实现了一款SCADE模型检测工具,该方法的核心思想是基于程序转化,即把SCADE程序经过词法分析、语法分析、抽象语法树生成与化简等操作最终转化为等价的Lustre程序,然后用JKind与SMT求解器完成模型检测。此外,通过理论推导和大量实验证明了工具的模型检测的正确性。实验结果表明,功能相同的两个SCADE和Lustre测试用例模型的检测结果相同,但SCADE程序的模型检测效率相对较低。

关键词：模型检测安全有限状态机词法分析语法分析抽象语法树 JKind

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基于自训练的半监督SQL注入检测算法

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陕西师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期49卷 37-43页

作者：解银朋周庆博何金栋谢新志周嵩计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 国家电网福建省电力有限公司电力科学研究院福建福州350007

针对基于监督学习的SQL注入检测方法在某些场景下不适用的问题,本文提出一种基于自训练的半监督SQL注入检测方法(self-training based semi-supervised SQL injection detection,S4ID)。S4ID首先对SQL语句进行特征提取,包括基于语法树... 详细信息

针对基于监督学习的SQL注入检测方法在某些场景下不适用的问题,本文提出一种基于自训练的半监督SQL注入检测方法(self-training based semi-supervised SQL injection detection,S4ID)。S4ID首先对SQL语句进行特征提取,包括基于语法树的模式提取和基于词袋模型的特征向量表示;然后使用基于自训练的半监督算法进行训练,通过从未标记样本中选取部分样本并打上伪标记,实现训练集的扩充,从而改善机器学习模型。实验结果表明,在有标记样本有限的情况下,S4ID可以利用未标记样本,取得比监督学习方法更好的SQL注入检测效果。

关键词： SQL注入检测自训练机器学习半监督学习

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基于生成对抗网络的模仿学习综述

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计算机学报 2020年第2期43卷 326-351页

作者：林嘉豪章宗长姜冲郝建业苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 天津大学智能与计算学部天津300050 华为诺亚方舟实验室北京10008

模仿学习研究如何从专家的决策数据中进行学习,以得到接近专家水准的决策模型.同样学习如何决策的强化学习往往只根据环境的评价式反馈进行学习,与之相比,模仿学习能从决策数据中获得更为直接的反馈.它可以分为行为克隆、基于逆向强化... 详细信息

模仿学习研究如何从专家的决策数据中进行学习,以得到接近专家水准的决策模型.同样学习如何决策的强化学习往往只根据环境的评价式反馈进行学习,与之相比,模仿学习能从决策数据中获得更为直接的反馈.它可以分为行为克隆、基于逆向强化学习的模仿学习两类方法.基于逆向强化学习的模仿学习把模仿学习的过程分解成逆向强化学习和强化学习两个子过程,并反复迭代.逆向强化学习用于推导符合专家决策数据的奖赏函数,而强化学习基于该奖赏函数来学习策略.基于生成对抗网络的模仿学习方法从基于逆向强化学习的模仿学习发展而来,其中最早出现且最具代表性的是生成对抗模仿学习方法(Generative Adversarial Imitation Learning,简称GAIL).生成对抗网络由两个相对抗的神经网络构成,分别为判别器和生成器.GAIL的特点是用生成对抗网络框架求解模仿学习问题,其中,判别器的训练过程可类比奖赏函数的学习过程,生成器的训练过程可类比策略的学习过程.与传统模仿学习方法相比,GAIL具有更好的鲁棒性、表征能力和计算效率.因此,它能够处理复杂的大规模问题,并可拓展到实际应用中.然而,GAIL存在着模态崩塌、环境交互样本利用效率低等问题.最近,新的研究工作利用生成对抗网络技术和强化学习技术等分别对这些问题进行改进,并在观察机制、多智能体系统等方面对GAIL进行了拓展.本文先介绍了GAIL的主要思想及其优缺点,然后对GAIL的改进算法进行了归类、分析和对比,最后总结全文并探讨了可能的未来趋势.

关键词：模仿学习基于生成对抗网络的模仿学习生成对抗模仿学习模态崩塌样本利用效率

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环境感知自适应软件的运行时输入验证技术综述

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计算机科学 2020年第6期47卷 1-7页

作者：王慧妍徐经纬许畅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

随着软件智能化与大数据时代的到来,环境感知自适应软件作为智能软件中的代表趋于流行。环境感知自适应软件有两大特征:1)“环境感知”,即能够通过传感器等设备感知周围环境并采集环境数据;2)“自适应”,即能够基于采集的环境数据自适... 详细信息

随着软件智能化与大数据时代的到来,环境感知自适应软件作为智能软件中的代表趋于流行。环境感知自适应软件有两大特征:1)“环境感知”,即能够通过传感器等设备感知周围环境并采集环境数据;2)“自适应”,即能够基于采集的环境数据自适应地进行软件决策。这类软件的主要表现特征为在运行时刻能够动态感知周边环境的变化并进行交互,从而做出决策。此外,随着大数据时代的到来,越来越多的人工智能模型被使用并被期望能够帮助环境感知自适应软件更好地实现自适应机制,使其能够更加智能地通过与环境的感知交互来做决策。一方面,由于运行时环境复杂,该类软件的运行时环境情况往往难以估计和预料,使得其在实际部署后运行在复杂环境中的可靠性很难通过事先测试得到有效保障,这也成为了这类软件在运行时得到有效质量保障所面临的一大挑战。而另一方面,此类软件对人工智能模型的应用与人工智能模型基于统计的核心特征,使得其在运行时刻选择应用人工智能模型来进行辅助决策也存在一定的局限性,这更加剧了保障此类软件在运行时刻质量的难度。因此,如何能够在此类软件的实际部署运行时更好地保障其运行质量与可靠性成为了当今智能软件工程的一个广泛研究的问题。与此同时,输入验证被认为是保障运行时刻软件质量的一大常用手段,它通过对软件输入进行有效识别,来避免不合适的输入在运行时刻被输入软件而影响软件行为。基于此,文中对环境感知自适应软件的运行时输入验证技术进行总结与综述,基于此类软件的两大特征,从“环境感知”方面的环境数据感知模块的输入验证及“自适应”方面决策模块的输入验证两个方面,分别对已有技术进行调研与综述。同时,文中还探讨了对环境感知自适应软件的运行时输入验证技术问题中的主要性能挑战,为实现更加高效的输入验证做框架性总结。最后,还对人工智能技术广泛应用于环境感知自适应软件的现状带来的对此类软件额外决策的挑战做了讨论与分析,已有工作对此挑战的探索也让此类软件进一步成熟,并为其未来集成决策逻辑演化从而达到软件自成长的理想提供支撑。通过对相关技术的综述,试图为相关领域的科研工作者勾画一个对环境感知自适应软件在运行时刻较清晰的质量保障框架,为未来的相关研究提供可能的方向与角度。

关键词：环境感知自适应软件运行时质量保障输入验证软件可靠性约束检查

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面向数据特征的内存跳表优化技术

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软件学报 2020年第3期31卷 663-679页

作者：李梁吴刚王国仁东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 北京理工大学计算机学院北京100081 计算机软件新技术国家重点实验室南京大学) 江苏南京210093

跳表作为数据库中被广泛采用的索引技术,优点在于可以达到类似折半查找的复杂度O(log(n)).但是标准跳表算法中,结点的层数是通过随机算法生成的,这就导致跳表的性能是不稳定的.在极端情况下,查找复杂度会退化到O(n).这是因为经典跳表结... 详细信息

跳表作为数据库中被广泛采用的索引技术,优点在于可以达到类似折半查找的复杂度O(log(n)).但是标准跳表算法中,结点的层数是通过随机算法生成的,这就导致跳表的性能是不稳定的.在极端情况下,查找复杂度会退化到O(n).这是因为经典跳表结构没有结合数据的特征.一个稳定的跳表结构应该充分考虑数据的分布特征去决定结点层数.基于核密度估计的方式估计数据累积分布函数,预测数据在跳表中的位置,进而设计用于判定结点层数的跳表算法.另外,跳表的查找过程中,结点层数越大的结点被访问的概率越高.针对历史数据的访问频次,设计一种保证频繁访问的“热”数据尽可能地在跳表的上层,而访问较少的“冷”数据在跳表的下层的跳表算法.最后,基于合成数据和真实数据对标准跳表和5种改进的跳表算法进行了全面的实验评估并开源代码.实验结果表明,优化的跳表最高可以获取60%的性能提升.这为未来的科研工作者和系统开发人员指出了一个很好的方向.

关键词：内存索引跳表机器学习密度估计

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保持特征的三角网格曲面去噪技术综述与展望

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第1期32卷 1-15页

作者：李智琦毛心怡汪俊魏明强郭延文南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

三角网格曲面去噪是计算机图形学领域一个经典问题,近年来不断涌现出各种新的去噪方法.该文主要关注保持特征的三角网格曲面去噪技术,总结了三角网格的几何表示以及一系列特征结构,依据算法类型将现有去噪技术分为优化法、滤波法、数据... 详细信息

三角网格曲面去噪是计算机图形学领域一个经典问题,近年来不断涌现出各种新的去噪方法.该文主要关注保持特征的三角网格曲面去噪技术,总结了三角网格的几何表示以及一系列特征结构,依据算法类型将现有去噪技术分为优化法、滤波法、数据驱动法3类.针对不同的去噪模型和所利用的网格属性,对各分类下的去噪方法进行分析、讨论;简述了4类常用评估准则,从尖锐特征保持能力、体积保持、异常值去除能力、有无顶点漂移现象、有无面片翻转现象5个方面展示不同算法的优缺点;并根据这些算法存在的共性问题提出三角网格曲面去噪技术发展方向.

关键词：数字几何处理三角网格曲面去噪特征保持

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衰减窗口中的不确定数据流聚类算法

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计算机应用研究 2021年第9期38卷 2673-2677,2682页

作者：屠莉陈崚江阴职业技术学院计算机科学系江苏江阴214405 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093

针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点,提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream(clustering on uncertain stream)来解决对近期数据进行实时高效聚类演化问题。首先,在线部分利用子窗口采样机制采集滑动窗口中的不确... 详细信息

针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点,提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream(clustering on uncertain stream)来解决对近期数据进行实时高效聚类演化问题。首先,在线部分利用子窗口采样机制采集滑动窗口中的不确定流数据,采用双层概要统计结构链表存储概率密度网格的统计信息;然后,离线聚类过程中通过衰减窗口机制弱化老旧数据的影响,并定期对窗口中的过期子窗口进行清理;同时采用动态异常网格删除机制有效过滤离群点,从而降低算法的时空复杂度。在模拟数据集和网络入侵真实数据集上的仿真结果表明,Clu_Ustream算法与其他同类算法相比具有较高的聚类质量和效率。

关键词：不确定数据流聚类衰减窗口采样机制密度网格网络入侵

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融合人工智能专业知识的程序设计课程建设

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计算机教育 2022年第10期 119-122,127页

作者：黄书剑吴震陈家骏申富饶张莉金莹戴新宇南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学大学计算机基础教学部江苏南京210023

针对人工智能现有课程体系中相关课程开设较晚的现状,分析人工智能和程序设计课程的教学现状和关联性,探讨在低年级教学中将程序设计课程和人工智能专业内容相结合的可能性,以南京大学人工智能学院的相关课程为例,介绍课程建设和教学实... 详细信息

针对人工智能现有课程体系中相关课程开设较晚的现状,分析人工智能和程序设计课程的教学现状和关联性,探讨在低年级教学中将程序设计课程和人工智能专业内容相结合的可能性,以南京大学人工智能学院的相关课程为例,介绍课程建设和教学实践过程,以期提升人工智能人才培养的针对性,为相关课程教学提供参考。

关键词：人工智能程序设计计算思维课程建设

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