检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2019年第5期46卷 13-20页

作者：薄莉莉姜淑娟张艳梅王兴亚于巧中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

多核时代的到来使得并发程序的设计备受人们关注。然而,并发程序的并发性和不确定性容易引发并发缺陷。因此,快速且有效地检测出这些并发缺陷尤为重要。首先,将目前常见的并发缺陷分为五大类(并发类型状态缺陷、死锁、数据竞争、原子性... 详细信息

多核时代的到来使得并发程序的设计备受人们关注。然而,并发程序的并发性和不确定性容易引发并发缺陷。因此,快速且有效地检测出这些并发缺陷尤为重要。首先,将目前常见的并发缺陷分为五大类(并发类型状态缺陷、死锁、数据竞争、原子性违背和顺序违背);随后,从软件运行的角度,将现有的并发缺陷检测技术分为静态分析、动态分析和动静结合分析,并对每一类进行详细的分析、比较和总结;接着,对并发缺陷检测技术的通用性进行分析和总结;最后,从通用准确的并发缺陷检测、软硬件相结合的并发缺陷检测、并发缺陷检测修复一体化、适用于松散内存模型的并发缺陷检测、安卓等其他应用平台的并发缺陷检测和分布式系统非确定性并发缺陷研究等方面,对并发缺陷检测技术的未来研究进行了探讨。

关键词：并发程序并发缺陷缺陷检测软件测试

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基于Spark的大规模语义规则后向链推理系统

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中文信息学报 2018年第3期32卷 120-134页

作者：顾荣王善永郭晨袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210093

近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点。后向链语义推理由查询目标驱动... 详细信息

近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题。面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点。后向链语义推理由查询目标驱动,在查询时根据规则集推理出查询结果。后向链语义推理具有推理过程复杂、规则扩展深度大等特点,在大规模语义数据上推理的效率和可扩展性上有一定的挑战。该文立足于已有的后向链推理技术,详细分析了语义推理规则集的特点,并结合当前主流的大数据处理平台Spark,设计了一套较为高效并且可扩展的大规模并行化语义规则后向链推理系统。该文的主要研究工作分为三个部分:(1)采用预计算本体数据闭包的方法,避免了本体模式在实时推理阶段的重复推理;(2)在后向链语义推理的逆向推理和查询阶段设计了优化措施,进一步提高了推理效率;(3)设计实现了一种基于Spark平台的大规模分布式RDFS/OWL后向链语义推理系统。实验数据显示,该文提出的RDFS/OWL后向链语义推理系统在合成数据集LUBM和真实数据集DBpedia上都表现出了良好的推理性能,在亿条三元组上的推理开销是几秒到几十秒,并且表现出了良好的数据可扩展性和节点可扩展性。

关键词：语义推理后向链推理并行化

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集成测试中的类测试顺序生成技术述评

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计算机学报 2018年第3期41卷 670-694页

作者：张艳梅姜淑娟张妙鞠小林中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019

对于面向对象程序,一个常见的问题是确定集成测试中的类的测试顺序,称为类集成测试顺序的确定问题.类测试顺序的确定问题是面向对象软件集成测试中的关键难点之一.首先,简单介绍类测试顺序确定问题的背景.其次,概括描述类集成测试顺序... 详细信息

对于面向对象程序,一个常见的问题是确定集成测试中的类的测试顺序,称为类集成测试顺序的确定问题.类测试顺序的确定问题是面向对象软件集成测试中的关键难点之一.首先,简单介绍类测试顺序确定问题的背景.其次,概括描述类集成测试顺序问题以及其产生的原由,并介绍类间依赖关系(包括类间静态依赖关系和动态依赖关系)和抽象类的定义与特点,接着对类测试顺序的确定问题进行分类并评析两种分类方式,包括破除环路的方式和估算测试桩代价的方式.其中,破除环路主要采用基于图论和基于搜索这两类方法,估算测试桩代价主要根据评价所构造的测试桩的个数多少和所构造的测试桩的总体复杂度大小这两个指标.再次,对现有解决类集成测试顺序问题的典型技术进行分类,分为基于图论和基于搜索技术两大类.然后,全面系统地分析这些相关技术的研究现状、特点等,之后还介绍了已有典型的基于图论和基于搜索技术技术在实验过程中各自所使用的评测数据集等.最后,指出未来的研究方向,并对该文进行总结.

关键词：软件测试类测试顺序集成测试破除环路测试桩代价

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基于大数据平台的电网线损与窃电预警分析关键技术

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电力系统保护与控制 2018年第5期46卷 143-151页

作者：李端超王松黄太贵程栩许小龙窦万春国网安徽省电力有限公司电力调度控制中心安徽合肥230022 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

提出了一种基于营配调贯通的海量数据分析技术,采用电力大数据平台关键技术构建电网线损与窃电预警分析系统,实现线损的一体化计算、分析与展示。在线损计算结果的基础上,综合利用电网企业现有海量数据,通过采用Hadoop离线分布式计算、S... 详细信息

提出了一种基于营配调贯通的海量数据分析技术,采用电力大数据平台关键技术构建电网线损与窃电预警分析系统,实现线损的一体化计算、分析与展示。在线损计算结果的基础上,综合利用电网企业现有海量数据,通过采用Hadoop离线分布式计算、Spark内存计算等大数据技术对线损率异常线路或台区进行深度挖掘,识别出可能存在的窃电行为,为供电企业反窃电稽查提供窃电预警和数据支持服务,进一步提升供电企业的经营效益。本系统的构建为大数据技术在电力行业的应用进行了验证和实践。

关键词：海量数据大数据平台电网线损窃电预警一体化计算

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云计算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计

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微电子学与计算机 2018年第6期35卷 1-6页

作者：李斌李启明福建师范大学协和学院福建福州350117 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

为提高云计算中数据存储安全性,提出一种云计算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计方法.首先,提出了一种优化的公共审计协议.通过为TPA站点上的用户数据进行同态线性验证器存储,实现对云存储服务器(CSS)响应大小的优化.同时还利... 详细信息

为提高云计算中数据存储安全性,提出一种云计算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计方法.首先,提出了一种优化的公共审计协议.通过为TPA站点上的用户数据进行同态线性验证器存储,实现对云存储服务器(CSS)响应大小的优化.同时还利用准随机函数优化了对CSS的质询请求;其次,使用变色龙散列和一个改进的变色龙认证树,在客户端数据(云计算)上执行高效的动态数据更新,支持块级更新和细粒度更新;最后,通过彻底的安全性和性能分析,证明了所提方法是安全和高效的.

关键词：云计算数据存储变色龙认证树第三方审计准随机函数

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演化学习专题前言

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软件学报 2018年第9期29卷 2545-2546页

作者：俞扬钱超计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、... 详细信息

机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、学习结果的评估,以及实施学习过程的优化方法 3个部分,其中优化承载了机器学习的实现,优化方法的能力也直接影响了另两个部件——模型表示和评估函数的设计范围.在解决真实应用问题时，常需要使用非线性模型和非凸评估函数，导致机器学习任务常常归结为复杂优化问题，具有不可导、不连续、大量局部极值、多目标等性质，对优化方法提出了挑战．

关键词：机器学习优化问题评估函数专题演化人工智能模型表示非线性模型

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基于代价敏感间隔分布优化的软件缺陷定位

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软件学报 2017年第11期28卷 3072-3079页

作者：解铮黎铭计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在大型软件项目的开发与维护中,从大量的代码文件中定位软件缺陷费时、费力,有效地进行软件缺陷自动定位,将能极大地降低开发成本.软件缺陷报告通常包含了大量未发觉的软件缺陷的信息,精确地寻找与缺陷报告相关联的代码文件,对于降低维... 详细信息

在大型软件项目的开发与维护中,从大量的代码文件中定位软件缺陷费时、费力,有效地进行软件缺陷自动定位,将能极大地降低开发成本.软件缺陷报告通常包含了大量未发觉的软件缺陷的信息,精确地寻找与缺陷报告相关联的代码文件,对于降低维护成本具有重要意义.目前,已有一些基于深度神经网络的缺陷定位技术相对于传统方法,其效果有所提升,但相关工作大多关注网络结构的设计,缺乏对训练过程中损失函数的研究,而损失函数对于预测任务的性能会有极大的影响.在此背景下,提出了代价敏感的间隔分布优化(cost-sensitive margin distribution optimization,简称CSMDO)损失函数,并将代价敏感的间隔分布优化层应用到深度卷积神经网络中,能够良好地处理软件缺陷数据的不平衡性,进一步提高缺陷定位的准确度.

关键词：软件挖掘机器学习缺陷定位卷积神经网络间隔分布优化

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通过抽象程序证明复杂具体程序

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软件学报 2017年第4期28卷 786-803页

作者：李彬汤震浩翟娟赵建华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

描述了证明抽象程序和具体程序满足一致性关系的方法.抽象程序使用抽象数据结构(ADTs),如set,list,map及其上的操作.具体程序使用类C语言中的类型.抽象程序和具体程序一致性证明需要用户给出抽象变量和具体变量的关系、抽象程序程序点... 详细信息

描述了证明抽象程序和具体程序满足一致性关系的方法.抽象程序使用抽象数据结构(ADTs),如set,list,map及其上的操作.具体程序使用类C语言中的类型.抽象程序和具体程序一致性证明需要用户给出抽象变量和具体变量的关系、抽象程序程序点和具体程序程序点的对应关系.基于对应关系,抽象程序和具体程序一致性证明可以分解,从而容易并可能自动证明.

关键词：程序证明一致性抽象程序精化分解

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水面机器人机舱设备预测维护系统研究与设计

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机械设计与制造 2018年第6期 270-272页

作者：乔大雷戴立坤邹玉娟江苏海事学院信息工程学院江苏南京211100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

水面机器人是继无人驾驶汽车、无人机后的工业界、学术界的又一关注热点,机舱作为水面机器人的控制和运行中枢,要求具备高度的智能化和自治化。基于边缘计算模式设计和实现了水面机器人机舱预测性维护系统,该系统具有机舱运行参数实时... 详细信息

水面机器人是继无人驾驶汽车、无人机后的工业界、学术界的又一关注热点,机舱作为水面机器人的控制和运行中枢,要求具备高度的智能化和自治化。基于边缘计算模式设计和实现了水面机器人机舱预测性维护系统,该系统具有机舱运行参数实时感知、故障诊断,估计剩余寿命,进而开展预测性维护的功能。论文给出基于边缘计算的预测性维护系统体系结构设计,以NVIDIA Tegra Parker深度学习Soc为核心的边缘网关架构设计,基于GRU门控循环单元神经网络学习算法的故障诊断、剩余寿命预测方法及预测性维护实现思路,最后在NASA的PCo E发动机退化模拟数据集上验证了系统设计的可行性及预测算法的有效性。

关键词：水面机器人智能机舱边缘计算预测性维护 GRU深度学习

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面向多用户的高动态范围视频动态范围可分级编码

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光电子．激光 2018年第8期29卷 865-875页

作者：陈璐俊郁梅姜浩杜宝祯蒋刚毅宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 浙江工商职业技术学院智能家电宁波市重点实验室浙江宁波315012

提出了面向多用户的高动态范围(HDR,high dynamic range)视频动态范围可分级编码方法,并利用视觉掩蔽特性抑制了噪声,提高了动态范围可分级编码的效率。首先,考虑HDR视频感知特性,提出了动态范围可分级模型(DRSM,dynamic range scalable... 详细信息

提出了面向多用户的高动态范围(HDR,high dynamic range)视频动态范围可分级编码方法,并利用视觉掩蔽特性抑制了噪声,提高了动态范围可分级编码的效率。首先,考虑HDR视频感知特性,提出了动态范围可分级模型(DRSM,dynamic range scalable model),将不同动态范围级的HDR视频分解成为一个标准动态范围(SDR,standard dynamic range)视频和多个残差信号帧(RSFs,residual signal frames)序列。然后,结合亮度掩蔽效应和人眼感知特性,对RSFs进行量化和滤波处理,滤除残差中的零散数据点,保留RSFs相邻动态范围级之间的整体差异信息,提高RSFs的编码效率。最后,在解码端重建得到SDR视频和各个动态范围级的HDR视频,以适应多用户端MDR显示设备。结果表明,所提出方法能在保持重建HDR视频的主观感知质量的同时降低编码码率,并在全帧内预测编码模式下,相同HDR-VDP-2.2和PSNR分值时,BD-rate(Bjntegaard Delta rate)平均节省了32.03%和31.28%,其编码率失真性能有明显提升。

关键词：高动态范围(HDR)视频动态范围可分级模型(DRSM) 多动态范围(MDR) 视觉掩蔽特性视觉感知特性

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