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作者

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语言

  • 3,750 篇 中文
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检索条件"机构=南京大学计算机系软件新技术国家重点实验室"
3752 条 记 录,以下是11-20 订阅
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深度代码模型安全综述
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软件学报 2025年 第4期36卷 1461-1488页
作者: 孙伟松 陈宇琛 赵梓含 陈宏 葛一飞 韩廷旭 黄胜寒 李佳讯 房春荣 陈振宇 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院 江苏南京210093 苏州大学数学科学学院 江苏苏州215006
随着深度学习技术计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无... 详细信息
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词典释义增强的古文机器翻译
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中文信息学报 2025年 第4期39卷 85-95页
作者: 李家欢 吴若纯 黄书剑 胡文菁 陈冀轩 徐维潞 陈家骏 南京大学软件新技术国家重点实验室 江苏南京210023 南京大学计算机学院 江苏南京210023
古文自动翻译技术可有效促进古籍的传承和发展,弘扬中华传统文化。然而,现有古籍翻译语料规模较小,知识缺乏,导致古文翻译统性能不佳。该文提出使用词典注释资源增强古文翻译统。作者收集古汉语常见汉字的释义,并设计了一个词典释... 详细信息
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影响预训练语言模型数据泄露的因素研究
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信息安全研究 2025年 第2期11卷 181-188页
作者: 钱汉伟 彭季天 袁明 高光亮 刘晓迁 王群 朱景羽 江苏警官学院计算机信息与网络安全系 南京210013 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093
当前广泛使用的预训练语言模型是从海量训练语料中学习通用的语言表示.自然语言处理领域的下游任务在使用预训练语言模型后性能得到显著提升,但是深度神经网络过拟合现象使得预训练语言模型可能存在泄露训练语料隐私的风险.选用T5,GPT-2... 详细信息
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基于分组对比学习的序贯感知技能发现
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软件学报 2025年 第5期 2079-2093页
作者: 杨尚东 余淼盈 陈兴国 陈蕾 南京邮电大学计算机学院 软件学院网络空间安全学院 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学)
强化学习在智能对话统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但其在复杂的、奖励稀疏的任务中学习效率较低.研究人员在强化学习中引入技能发现框架,以最大化不同技能间的差异为目标构建技能策略,提升了智能体在上述任务中的学习效率.然而... 详细信息
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跨城市人类移动行为预测研究综述
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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
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面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解及其应用
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软件学报 2025年 第2期36卷 590-607页
作者: 田树聪 谢愈 张远龙 周正春 高阳 西南交通大学信息科学与技术学院 四川成都611756 国防科技大学智能科学学院 湖南长沙410073 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023
近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化... 详细信息
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基于相机类对比学习的完全无监督行人重识别
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数据采集与处理 2025年 第1期40卷 207-216页
作者: 田青 周子枭 南京信息工程大学软件学院 南京210044 南京信息工程大学无锡研究院 无锡214101 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023
最近的无监督行人重识别研究使用聚类和记忆字典中的伪标签来训练模型。但是,这些研究忽略了行人重识别的数据集是通过不同相机采集的,即相机之间的分布差异较大,较大的相机方差会导致模型精度降低。因此,提出了相机类对比学习,包括类... 详细信息
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基于源模型贡献量化的多无源域适应
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计算机科学 2025年 第2期52卷 116-124页
作者: 田青 刘祥 王斌 郁江森 申镓硕 南京信息工程大学软件学院 南京210044 南京信息工程大学无锡研究院 江苏无锡214000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023
作为机器学习领域的研究新方向,多无源域适应旨在将多个源域模型中的知识迁移到目标域,以实现对目标域样本的准确预测。本质上,解决多无源域适应的关键在于如何量化多个源模型对目标域的贡献,并利用源模型中的多样性知识来适应目标域。... 详细信息
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基于多原型重放和对齐的类增量无源域适应
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计算机科学 2025年 第3期52卷 206-213页
作者: 田青 康陆禄 周亮宇 南京信息工程大学软件学院 南京210044 南京信息工程大学无锡研究院 江苏无锡214000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023
传统无源域适应通常假设目标域数据全部可用,然而在实际应用中目标域数据常以流的形式出现,即未标记的目标域中的类会依次增加,这无疑带来了新的挑战。首先,在每个时间步骤中,目标域的标签空间都是源域的一个子集,盲目对齐反而会导致模... 详细信息
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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 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心 东南大学软件学院 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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... 详细信息
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