检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2022年第7期39卷 2104-2108页

作者：胡新宇陈翔夏鸿崚顾亚锋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

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性... 详细信息

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性展开研究,通过差分进化算法对局部可解释技术LIME方法进行超参优化得到ExplainApp方法,该方法可以对预测结果生成高质量解释。选择了14个实际Android应用程序作为实验对象,最终结果表明,ExplainApp方法可以解释移动App即时缺陷预测模型得到的实例预测结果。ExplainApp方法在拟合优度上要优于原始的LIME方法,可以平均提高94.50%。

关键词：即时缺陷预测移动软件可解释性超参优化

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基于图神经网络的社交网络影响力预测算法

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 386-397页

作者：陈轶洲刘旭生孙林檀李文中方立兵陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 国家电网有限公司客户服务中心天津300309 南京大学工程管理学院南京210023

近十年来,通过社交网络(如微博、推特)分享信息已经成为人们日常生活中不可缺少的一个环节,如何有效地预测信息传播的影响力成为社交网络研究中的重要课题,不论是识别病毒式营销和虚假新闻还是精确推荐和在线广告都有许多应用.目前,一... 详细信息

近十年来,通过社交网络(如微博、推特)分享信息已经成为人们日常生活中不可缺少的一个环节,如何有效地预测信息传播的影响力成为社交网络研究中的重要课题,不论是识别病毒式营销和虚假新闻还是精确推荐和在线广告都有许多应用.目前,一些应用深度学习进行社交网络影响力预测的方法已经取得了一定进展,但在进行深度学习时仍会面临以下难点:用户通常具有不同的行为和兴趣并且他们同时通过不同的渠道进行互动;用户之间的关系难以检测和形式化表达.传统的社交网络影响力预测方法通过设计复杂的规则来手动提取用户及其所处网络的特征信息,这一方法的有效性严重依赖于设置规则的专业性,所以很难将某一领域的规则推广到其他领域的应用中去.基于深度神经网络模型,设计一种端到端的神经网络来学习用户的隐藏特征信息以预测其社交网络影响力.首先通过图嵌入的方式对用户的局部网络进行特征提取,然后将特征向量作为输入对图神经网络进行训练,从而对用户的社会表征进行预测.该方法的创新之处:运用图卷积和图关注方法,将社交网络中用户的特征属性和其所处局域网络特征相结合,大大提高了模型预测的精度.通过在推特、微博、开放知识图谱等数据集上的大量实验,证明该方法在不同类型的网络中都有较好的表现.

关键词：图嵌入图卷积图注意力社交网络深度学习

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人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

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图学学报 2022年第6期43卷 1170-1181页

作者：范溢华王永振燕雪峰宫丽娜郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-Face... 详细信息

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-FaceNet主干采用基于U-Net结构的图像增强网络,引入特征保持、语义分割和人脸识别3个子网络辅助图像增强网络的训练。使用对比学习范式可以使得真实世界大量非成对的低光照和正常光照图像作为负/正样本,提高了真实场景的泛化能力;融入高阶语义信息,可以指导低阶图像增强网络更高质量地增强图像;任务驱动可以增强图像的同时提升人脸识别的准确率。在多个公开数据集上进行验证,可视化与量化结果均表明,Low-FaceNet能在增强图像亮度的同时保持图像中各种细节特征,并有效地提升低光照条件下人脸识别的准确率。

关键词：低光照图像增强人脸识别对比学习任务驱动语义分割

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可靠多模态学习综述

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软件学报 2021年第4期32卷 1067-1081页

作者：杨杨詹德川姜远熊辉南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 Rutgers Business School NewarkNJ 07012USA

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进... 详细信息

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,进而提升单模态及集成的性能.而在开放环境下,受数据缺失及噪声等因素的影响,多模态数据呈现不均衡性.具体表现为单模态信息不充分或缺失,从而导致"模态表示强弱不一致""模态对齐关联不一致"两大挑战,而针对不均衡多模态数据直接利用传统的多模态方法甚至会退化单模态和集成的性能.针对这类问题,可靠多模态学习被提出并进行了广泛研究,系统地总结和分析了目前国内外学者针对可靠多模态学习取得的进展,并对未来研究可能面临的挑战进行展望.

关键词：不均衡多模态数据模态表示强弱不一致模态对齐关联不一致可靠多模态学习

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一种SCADE同步语言程序安全属性自动验证工具

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小型微型计算机系统 2022年第4期43卷 858-864页

作者：孙毅陈哲冉丹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

安全关键领域的反应系统大都采用同步语言开发,然而,学术界尚不存在SCADE同步语言程序的形式化验证工具,为此,本文提出了一种自动验证SCADE同步语言程序安全属性的方法.首先使用无量词一阶逻辑公式对SCADE同步语言程序的行为进行建模,可... 详细信息

安全关键领域的反应系统大都采用同步语言开发,然而,学术界尚不存在SCADE同步语言程序的形式化验证工具,为此,本文提出了一种自动验证SCADE同步语言程序安全属性的方法.首先使用无量词一阶逻辑公式对SCADE同步语言程序的行为进行建模,可将SCADE同步语言程序的安全属性的验证问题转化为无量词一阶逻辑公式的可满足性问题;然后采用先进的可满足性模理论求解器对其可满足性进行求解.本方法旨在实现对SCADE同步语言程序进行自动地、直接地验证,以填补SCADE同步语言程序验证领域的技术空白.此外,本文对所提方法进行了代码实现,并通过实验验证了所提方法的有效性.

关键词：反应系统 SCADE同步语言形式化验证一阶逻辑可满足性模理论

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大数据在线实训平台及综合实验课程体系设计

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实验技术与管理 2021年第7期38卷 201-207页

作者：顾荣殷瀚王肇康黄宜华袁春风南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教... 详细信息

针对“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教学过程监控等功能的一体化大数据教学系统。基于该平台,还设计了一系列由浅入深的大数据分析案例和编程实验项目。教学实践表明,该平台在帮助学生直观理解并行处理技术和分布式系统、培养学生大数据应用并行处理编程能力等方面起到了很好的作用。

关键词：大数据综合实验实训平台并行处理技术实验教学

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多标记众包学习

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软件学报 2020年第5期31卷 1497-1510页

作者：李绍园姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注... 详细信息

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习主要集中在单标记任务上,忽视了多标记任务的标记相关性;而多标记任务上的众包工作集中在局部标记相关性的利用如标记共同出现的概率,标记间条件相关性,其估计很敏感地受到标记数量和质量的影响.考虑到多标记任务上多个标注者的标注结果整体上存在低秩结构关系,提出一种基于低秩张量矫正的方法.首先,将标注结果组织成三维的张量(样本,标记,标注者),用低秩张量补全的方法对收集到的标注做预处理,以同时达到两个目的:1)优化已有标注;2)补全标注者在其未标注的标记上的标注结果.然后,对所有标注融合,测试了3种融合方法,分别从不同的方面考虑标注的置信度.真实数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：多标记学习众包低秩张量近似融合

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CRDT协议的TLA+描述与验证

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软件学报 2020年第5期31卷 1332-1352页

作者：纪业魏恒峰黄宇吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧... 详细信息

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧,不易保证其正确性.旨在采用模型检验技术验证一系列CRDT协议的正确性.具体而言,构建了一个可复用的CRDT协议描述与验证框架,包括网络通信层、协议接口层、具体协议层与规约层.网络通信层描述副本节点之间的通信模型,实现了多种类型的通信网络.协议接口层为已知的CRDT协议(分为基于操作的协议与基于状态的协议)提供了统一的接口.在具体协议层,用户可以根据协议的需求选用合适的底层通信网络.规约层则描述了所有CRDT协议都需要满足的强最终一致性与最终可见性(所有的更新操作最终都会被所有的副本节点接收并处理).使用TLA+形式化规约语言实现了该框架,然后以Add-Wins Set复制数据类型为例,展示了如何使用框架描述具体协议,并使用TLC模型检验工具来验证协议的正确性.

关键词：无冲突复制数据类型强最终一致性最终可见性模型检验 TLA+

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轮廓指导的层级混合多任务全卷积网络

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软件学报 2020年第5期31卷 1573-1584页

作者：何克磊史颖欢高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别... 详细信息

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地,使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺的主任务和一个回归前列腺边界的辅助任务.这里,第2个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此,HFFCN架构是一个双分支的结构,包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络,提出了一个信息共享模块,用以在两个解码分支之间共享信息.这使得HFFCN可以学习任务的通用层级信息,同时保留一些不同任务各自的特征表示.在一个包含有313个病人的313张计划阶段图片的CT图像数据集上做了详细的实验.实验结果证明了HFFCN网络可以超越现有其他先进的分割方法或者传统的多任务学习模型.

关键词：全卷积网络深度学习多任务学习前列腺分割

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静态程序分析并行化研究进展

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软件学报 2020年第5期31卷 1243-1254页

作者：陆申明左志强王林章计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

静态程序分析发展至今,已在多个方面取得了长足的进步,应用于软件开发的众多方面.但对现代大规模复杂软件系统(如千万行代码规模的Linux操作系统、分布式大数据处理系统Hadoop等)进行高精度的静态分析,因其极大规模数据量的计算,仍有一... 详细信息

静态程序分析发展至今,已在多个方面取得了长足的进步,应用于软件开发的众多方面.但对现代大规模复杂软件系统(如千万行代码规模的Linux操作系统、分布式大数据处理系统Hadoop等)进行高精度的静态分析,因其极大规模数据量的计算,仍有一定难度.精度、效率和可扩展性相互制约,是静态分析技术在工业界应用的主要障碍.对此,近年来,随着多核、众核架构的兴起,研究人员提出了静态分析的各种并行化解决方案.首先梳理了静态分析的发展历程,然后针对当前静态分析面临的挑战,在分析了传统算法优化研究的不足后,对利用硬件资源进行并行优化的方法进行了充分讨论,包括单机的CPU并行、分布式和GPU实现这3个方面;在此基础上,对一些使用较为广泛的支持并行的静态分析工具进行了评估;最后,对未来如何从算法和算力角度对静态分析进行并行优化作了讨论和展望.

关键词：静态程序分析软件质量保障并行计算分布式处理 GPU加速

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