检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学院院刊 2021年第12期36卷 1497-1505页

作者：隆云滔王晓明顾荣包云岗中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049 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 中国科学院计算技术研究所北京100190

开源已成为全球科技进步至关重要的创新渠道。开源创新体系建设是我国实现科技自立自强的重要途径。中国作为全球软件价值链和高新技术产业链必不可少的一环,需要更完善的开源创新生态。文章在系统梳理欧美先发国家开源发展经验的基础上... 详细信息

开源已成为全球科技进步至关重要的创新渠道。开源创新体系建设是我国实现科技自立自强的重要途径。中国作为全球软件价值链和高新技术产业链必不可少的一环,需要更完善的开源创新生态。文章在系统梳理欧美先发国家开源发展经验的基础上,立足我国开源生态建设面临的实际问题,提出促进我国开源创新体系建设的政策建议。

关键词：开源基金会开源治理开源生态开源创新体系

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基于边缘计算的云游戏服务质量增强机制

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西北师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 38-47页

作者：白光伟张慧丽沈专沈航南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群... 详细信息

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群部署位置,以均衡负载;第二,研究集群部署位置选择算法,在满足差异化游戏需求基础上尽可能节约资源;第三,设计服务器分配算法,尽可能将相关性高的玩家分配到同一台服务器上,以减少交互所致延迟;最后,考虑到游戏动态的周期性变化,提出了服务器动态部署策略来动态开启服务器,提升服务器的可靠性并节约成本.仿真结果证明提出的方法能够减少响应延迟18~20 ms,节约带宽和提高服务覆盖率.

关键词：云游戏边缘计算响应延迟用户覆盖服务质量

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基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第4期59卷 922-928页

作者：杨光贾焱鑫陈翔许舒源南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法... 详细信息

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法,且使用的Adam优化器优于SGD优化器,使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量.该方法以提问目的对帖子进行分类,可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.

关键词：帖子问题目的深度学习文本挖掘词向量

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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Shapelet的不相关情感子序列挖掘方法

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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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ORESP:基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法

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计算机应用研究 2021年第6期38卷 1815-1818页

作者：贾焱鑫陈翔葛骅杨光林浩南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP。该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例... 详细信息

为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP。该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例优势模型的神经网络来构建预测模型。通过与五种经典分类方法的比较,所提的ORESP方法在四种不同类型的度量下均可取得更高的预测性能,其中基于平均0-1误差(MZE)评测指标,预测模型性能最大可提升10.3%;基于平均绝对误差(MAE)评测指标,预测模型性能最大可提升12.3%。除此之外,发现使用基于Spearman的特征选择方法可以有效提升ORESP方法的预测性能。

关键词：软件质量保障缺陷严重程度预测有序回归特征选择分类

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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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面向领域的软件系统构造与质量保障专题前言

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软件学报 2021年第4期32卷 887-888页

作者：潘敏学魏峻崔展齐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 中国科学院软件研究所北京100190 北京信息科技大学计算机学院北京100101

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来... 详细信息

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来了新的契机.因此,面向领域的软件技术不仅是软件领域,也是众多其他领域国内外学者的关注焦点和研究重点.

关键词：软件技术面向领域人工智能区块链云计算物联网软件系统质量保障

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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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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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