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检索条件"机构=南京大学计算机软件新技术国家级重点实验室"
3255 条 记 录,以下是21-30 订阅
排序:
基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习
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软件学报 2023年 第10期34卷 4501-4517页
作者: 孙泽群 崔员宁 胡伟 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023
知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源... 详细信息
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强化学习可解释性基础问题探索和方法综述
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软件学报 2023年 第5期34卷 2300-2316页
作者: 刘潇 刘书洋 庄韫恺 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
强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术,已经成为解决环境交互问题的通用方法.然而,作为一类机器学习算法,强化学习也面临着机器学习领域的公共难题,即难以被人理解.缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用,如... 详细信息
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基于网格切分的单阶段实例分割方法
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软件学报 2023年 第6期34卷 2906-2921页
作者: 王文海 李志琦 路通 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,与二阶段实例分割方法相比,单阶段实例分割方法由于实时性强,已在实际应用中取得了初步进展,但目前仍然存在以下两个主要缺点.(1)精度较低:单阶段方法缺少多轮优化环节,因此其精度离实际应用仍存在差距;(2)不够灵活:目前大多数... 详细信息
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视频群体行为识别综述
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软件学报 2023年 第2期34卷 964-984页
作者: 吴建超 王利民 武港山 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023
群体行为识别是指给定一个包含多人场景的视频,模型需要识别出视频中多个人物正在共同完成的群体行为.群体行为识别是视频理解中的一个重要问题,可以被应用在运动比赛视频分析、监控视频识别、社交行为理解等现实场景中.多人场景视频较... 详细信息
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非经典参与介质的渲染方法研究综述
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软件学报 2023年 第4期34卷 1944-1961页
作者: 过洁 潘金贵 郭延文 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023
参与介质在自然界中广泛存在,也是包括影视特效、电子游戏、仿真系统等大多数图形应用中的主要场景元素之一,对其外观的模拟和再现,可以极大地提升场景的真实感和沉浸感.但是由于参与介质本身结构以及光线在参与介质中的传播过程都非常... 详细信息
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多粒度单元格对比的文本和表格数值问答模型
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软件学报 2025年 第5期 2167-2187页
作者: 琚江舟 毛云麟 吴震 陈宇飞 戴新宇 陈家骏 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
在文本和表格的数值问答任务中,模型需要在给定的文本和表格下进行数值推理.任务目标是生成一个包含多步数值计算计算程序,并将计算程序结果作为问题的答案.为了建模文本和表格,当前工作通过模板将表格线性化为一系列单元格句子,再基... 详细信息
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基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载算法
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软件学报 2023年 第12期34卷 5940-5956页
作者: 陈彧 张胜 金熠波 钱柱中 陆桑璐 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023
在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘... 详细信息
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结合主动学习和半监督学习的软件可追踪性恢复框架
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软件学报 2025年 第5期36卷 1924-1948页
作者: 董黎明 张贺 孟庆龙 匡宏宇 南京大学软件学院 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
软件可追踪性被认为是软件开发过程可信的一个重要因素,确保对软件开发过程的可见性并进行全面追踪,从而提高软件的可信度和可靠性.近年来,自动化的软件可追踪性恢复方法取得了显著进展,但在企业项目中的应用仍面临挑战.通过调研研究和... 详细信息
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基于多线程并行的符号执行引擎设计与实现
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计算机研究与发展 2023年 第2期60卷 248-261页
作者: 周彭 左志强 南京大学计算机科学与技术系 南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023
符号执行作为一种高效的测试生成技术,被广泛应用于软件测试、安全分析等领域.然而,由于程序中的执行路径数量随着分支数量的增加而指数上升,符号执行往往无法在大规模程序上进行高效执行,缺乏可扩展性.已有的基于多进程的并行化方法... 详细信息
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深度指导的无监督领域自适应语义分割
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计算机辅助设计与图形学学报 2024年 第1期36卷 133-141页
作者: 卢加文 史金龙 诸皓伟 孙蕴瀚 成志刚 江苏科技大学计算机学院 镇江2120002 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210046 浙江大学软件学院 杭州310058
为了提高语义分割精度,解决模型在不同数据域上泛化性差的问题,提出基于深度信息的无监督领域自适应语义分割方法.首先,深度感知自适应框架通过捕捉深度信息和语义信息的内在联系,减小不同域之间的差异;然后,设计了一个轻量深度估计... 详细信息
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