检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2006年第5期18卷 687-693页

作者：雷璐苏丰蔡士杰南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对三维建筑构件建模和应用的特点,提出一种用于描述建筑构件三维模型的方法———建筑构件参数化建模语言PCML.分析了PCML的设计目标,详细介绍了其语法构成与解释执行,并对构件各方面信息的描述方法做出说明.最后结合楼梯建筑构件类型... 详细信息

针对三维建筑构件建模和应用的特点,提出一种用于描述建筑构件三维模型的方法———建筑构件参数化建模语言PCML.分析了PCML的设计目标,详细介绍了其语法构成与解释执行,并对构件各方面信息的描述方法做出说明.最后结合楼梯建筑构件类型,介绍其在三维设计软件EasyStructure中的具体应用.

关键词： CAD 参数化可视化三维建模语言

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基于阴影图的阴影生成算法研究现状

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计算机辅助设计与图形学学报 2010年第4期22卷 579-591页

作者：过洁徐晓旸潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点... 详细信息

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点及其应用环境.综合考虑以上三个方面后对特定的场景选择合适的阴影图算法,除了选择场景外,还包括光源类型、内存消耗、实时性要求、硬件支持及特殊阴影要求等.最后结合当前的技术发展和应用需求展望了阴影图领域未来的研究方向.

关键词：阴影图反走样三维图形学真实感绘制 GPU

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基于逆强化学习的示教学习方法综述

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计算机研究与发展 2019年第2期56卷 254-261页

作者：张凯峰俞扬计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化... 详细信息

随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化学习所需要的反馈信号.这逐渐成为强化学习在更多复杂问题中实现应用的瓶颈.逆强化学习是基于专家决策轨迹最优的假设,在马尔可夫决策过程中逆向求解反馈函数的一类算法.目前,通过将逆强化学习和传统正向强化学习相结合设计的一类示教学习算法已经在机器人控制等领域取得了一系列成果.对强化学习、逆强化学习以及示教学习方法做一定介绍,此外还介绍了逆强化学习在应用过程中所需要解决的问题以及基于逆强化学习的示教学习方法.

关键词：强化学习示教学习逆强化学习马尔可夫决策过程多步决策问题

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基于事件约束的分布式程序正确性测试

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软件学报 2000年第8期11卷 1035-1040页

作者：顾庆陈道蓄于勐谢立孙钟秀南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于并发的存在和不确定性 ,在以规约为基础来测试分布式程序的正确性时 ,必须考虑程序执行时的内部状态 .这些内部状态通过端口显示为事件序列 ,程序规约需要对序列中各事件间的依赖关系作约定 ,即定义事件约束集 .该文提出了 E- CSPE(... 详细信息

由于并发的存在和不确定性 ,在以规约为基础来测试分布式程序的正确性时 ,必须考虑程序执行时的内部状态 .这些内部状态通过端口显示为事件序列 ,程序规约需要对序列中各事件间的依赖关系作约定 ,即定义事件约束集 .该文提出了 E- CSPE(extended- constraints on succeeding and preceding events) ,以形式化描述这类事件约束 ,它由 3个基本描述规则组成 ,分别对应于 3种不同类型的事件约束 .通过判断程序执行时所产生的事件序列集同这些事件约束集的一致性以及对约束集覆盖程度可以检测被测程序的正确性 .

关键词：分布式程序测试自动机模型事件约束

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AMR:一个基于网络最大流的Ad-Hoc多路径路由算法

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电子学报 2004年第8期32卷 1297-1301页

作者：陈跃泉郭晓峰曾庆凯陈贵海南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

移动Ad Hoc网路研究中 ,路由是一个关键问题 .现有的Ad Hoc路由算法大多为单路径算法 .但是多路径方法可以更好地支持QoS ,最近也受到较大关注 .在没有精确的网络拓扑结构情况下 ,找出多条不相交路径是比较困难的 .本文提出了一个基于... 详细信息

移动Ad Hoc网路研究中 ,路由是一个关键问题 .现有的Ad Hoc路由算法大多为单路径算法 .但是多路径方法可以更好地支持QoS ,最近也受到较大关注 .在没有精确的网络拓扑结构情况下 ,找出多条不相交路径是比较困难的 .本文提出了一个基于网络最大流的Ad Hoc多路径路由算法AMR(Aggregatedmultipathrouting) .该算法可以有效地找出多条节点不相交的路径 ,较大幅度地提高网络传输性能、减少网络拥塞 .经过性能测试 ,表明AMR算法比DSR算法在数据传输率方面提高 2 0 %— 6 0 % ,端对端平均延迟降低 4 0 %— 6 0 % .

关键词： Ad-Hoc路由多路径路由 ANR 网络最大流

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虚拟人行为控制技术在分布式虚拟环境中的实现

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计算机工程 2004年第23期30卷 135-137页

作者：崔业怡孙元浩潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

在分布式虚拟环境中加入虚拟人的运动时,一方面要考虑行为建模与姿势控制技术的实现,以生成理想的行为动画,另一方面关节体模型的复杂性导致运动参数在网络上传输的负载增大。如果采用不同层次的参数来描述虚拟人姿势,则可以实现一些高... 详细信息

在分布式虚拟环境中加入虚拟人的运动时,一方面要考虑行为建模与姿势控制技术的实现,以生成理想的行为动画,另一方面关节体模型的复杂性导致运动参数在网络上传输的负载增大。如果采用不同层次的参数来描述虚拟人姿势,则可以实现一些高层的行为控制方式,并将参数关键帧技术和逆向运动学技术等各种动画技术有机结合,同时给网络传输参数的选择提供不同的解决方案,文章对采用不同方案带来的网络负载和计算负载进行了定性比较和分析。

关键词：虚拟人分布式虚拟环境网络负载动画行为控制行为建模关键帧制方姿势控制体模

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三维模型最优视角选择的粒子群优化方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第12期26卷 2126-2135页

作者：张晔嘉孙正兴李晨曦宋沫飞南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

三维模型最优视角选择是指选择符合人类主观倾向最大信息量的三维物体视角.文中在预分割模型的基础上,提出一种采用粒子群优化的三维模型最优视角选择方法.首先设计了一个对候选最优视角打分的权重函数,其中的特征选取不仅考虑了视角应... 详细信息

三维模型最优视角选择是指选择符合人类主观倾向最大信息量的三维物体视角.文中在预分割模型的基础上,提出一种采用粒子群优化的三维模型最优视角选择方法.首先设计了一个对候选最优视角打分的权重函数,其中的特征选取不仅考虑了视角应能够看到三维模型尽可能多的几何特征,同时也考虑了视角的舒适性;然后采用粒子群优化算法对模型进行分类别学习,获取最适合于该类模型的权重值,并获取权重函数中各个特征的权重配置.对比实验结果表明,该方法所选出的视角更加符合人类的主观倾向且不失几何信息量.

关键词：最优视角权重函数粒子群优化

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基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法

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计算机研究与发展 2021年第12期58卷 2673-2683页

作者：孙亚伟程龚厉肖瞿裕忠计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

知识图谱问答是人工智能领域的研究热点之一.在该任务中,自然语言问句结构与知识图谱结构之间的语义匹配是一个具有挑战的研究问题.现有工作主要利用深度学习技术对自然语言问句进行序列化编码,然后与知识图谱子图计算语义匹配,这样做... 详细信息

知识图谱问答是人工智能领域的研究热点之一.在该任务中,自然语言问句结构与知识图谱结构之间的语义匹配是一个具有挑战的研究问题.现有工作主要利用深度学习技术对自然语言问句进行序列化编码,然后与知识图谱子图计算语义匹配,这样做法未充分利用复杂问句的结构信息,方法也缺乏可解释性.针对此问题,提出一种基于图匹配网络的知识图谱复杂问答方法TTQA.首先,通过语法分析方法,构建一个与知识图谱无关的未定查询图.然后,依据未定查询图和给定的知识图谱,构建一个与知识图谱相关的已定查询图,在其中,提出一种图匹配网络GMN,通过结合预训练语言模型和图神经网络技术,再利用注意力机制学习查询结构的上下文表示,从而得到更加丰富的结构匹配表示,用于已定查询图预测.在2个复杂问答数据集LC-QuAD 1.0和ComplexWebQuestions 1.1进行实验,结果表明:TTQA超过了现有方法.同时,通过消融实验验证了GMN的有效性.此外,TTQA生成的未定结构图和已定查询图增强了问答系统可解释性.

关键词：知识图谱问答复杂问句查询图图匹配网络注意力机制

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一种针对弱标记的直推式多标记分类方法

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计算机研究与发展 2010年第8期47卷 1392-1399页

作者：孔祥南黎铭姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获... 详细信息

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获得少量标记不完整的训练样本.为了更好地利用这些弱标记训练样本,提出一种针对弱标记的直推式多标记分类方法,它可以通过标记误差加权来补全样本标记,同时也能更好地利用弱标记样本提高分类性能.实验结果表明,该方法在弱标记情况下的图像场景分类任务上具有较好的性能提高.

关键词：机器学习多标记学习弱标记图像场景分类直推式学习

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一种基于多示例学习的图像检索方法

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模式识别与人工智能 2006年第2期19卷 179-185页

作者：戴宏斌张敏灵周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区... 详细信息

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.

关键词：机器学习多示例学习基于内容的图像检索(CBIR)

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