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  • 415 篇 中文
检索条件"机构=南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机软件研究所"
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基于深度强化学习的掼蛋扑克博弈求解
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计算机研究与发展 2024年 第1期61卷 145-155页
作者: 葛振兴 向帅 田品卓 高阳 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 上海大学计算机工程与科学学院 上海200444 南京大学深圳研究院 广东深圳518057
在不确定信息的复杂环境下进行决策是现实中人们经常面对的困难之一,因此具有能够进行良好决策的能力被视为人工智能的重要能力之一.而游戏类型的博弈作为对现实世界的一种高度抽象,具有良定义、易检验算法优劣等特点,成为研究的主流.... 详细信息
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面向安卓自动化测试工具综合评估
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软件学报 2023年 第4期34卷 1630-1649页
作者: 钟怡 石孟雨 房春荣 赵志宏 陈振宇 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 深圳研究院(南京大学) 广东深圳518063
自动化测试工具是安卓应用质量保障的主要手段.随着安卓版本多样性、底层硬件差异性(碎片化)以及逻辑复杂性增加,自动化测试迎来新的挑战.为解决这些问题,近年来,业界开发出大量自动化测试工具.但是现有工具数量多,并且测试重点多样,测... 详细信息
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不动点视角下的强化学习算法综述
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计算机学报 2023年 第6期46卷 1246-1271页
作者: 陈兴国 孙丁源昊 杨光 杨尚东 高阳 南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室 南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210046 南京大学深圳研究院 广东深圳518057
近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计... 详细信息
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意图感知的社交网络用户城外移动行为预测
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计算机学报 2024年 第11期47卷 2579-2593页
作者: 胥帅 李博涵 许建秋 曹玖新 傅晓明 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 东南大学网络空间安全学院 南京211189 哥廷根大学计算机科学研究所 哥廷根37077德国
基于社交网络用户生成的时空数据预测用户在城外的移动行为已成为城市协同管理的迫切需求.用户城外出行相对于城内移动而言属于“长尾”事件,导致用户在城外生成的签到数据极度稀疏,现有研究难以利用有限的跨城市签到数据建模用户城外... 详细信息
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基于自适应权重的多源部分域适应
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软件学报 2024年 第4期35卷 1703-1716页
作者: 田青 孙灿宇 储奕 南京信息工程大学软件学院 江苏南京210044 数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023
作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造... 详细信息
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面向超图的可解释性对比元路径群组推荐
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计算机工程与应用 2024年 第11期60卷 268-280页
作者: 漆盛 高榕 邵雄凯 吴歆韵 万祥 高海燕 湖北工业大学计算机学院 武汉430068 南京大学南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023 武汉第二船舶设计研究所 武汉430064 南京邮电大学通达学院 江苏扬州225127
在群组推荐中庞大且稀疏的数据往往容易忽视用户群组及项目之间的复杂依赖关系,因此融合不同用户偏好行为嵌入,使用户对群组依赖关系的表现更直观,同时为了在对比中增强视图效果,以获得更准确的推荐结果的目的,提出了一个面向超图的可... 详细信息
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持续学习的研究进展与趋势
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计算机研究与发展 2024年 第6期61卷 1476-1496页
作者: 李文斌 熊亚锟 范祉辰 邓波 曹付元 高阳 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院 北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院 太原030006
随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息
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基于特定领域解码的域泛化医学图像分割方法
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数据采集与处理 2023年 第2期38卷 324-335页
作者: 叶怀泽 周子奇 祁磊 史颖欢 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023 南京大学健康医疗大数据国家研究院 南京210023 东南大学计算机科学与工程学院 南京210023
多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进... 详细信息
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无监督行人重识别研究综述
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计算机工程 2024年
作者: 田青 王斌 周子枭 南京信息工程大学软件学院 南京信息工程大学无锡研究院 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
从多个不同的摄像机中检索出一个特定的行人是行人重识别的主要任务。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的增加,行人重识别逐渐受到研究人员的关注。现有的行人重识别方法大多利用带有标签的数据集进行有监督训练,但该方式数... 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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