检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2022年第5期58卷 34-49页

作者：卢冰洁李炜卓那崇宁牛作尧陈奎之江实验室杭州311121 南京邮电大学现代邮政学院南京210003 东南大学苏州联合研究生院江苏苏州215123 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重。车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,对保险行业的发展至关重要。因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外... 详细信息

随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重。车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,对保险行业的发展至关重要。因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外的研究成果又较少对我国车险业务数据进行有效建模与分析,首次针对机器学习模型应用在车险欺诈检测的研究工作进行了文献调研,对二十多年来的研究工作进行系统化的归纳与总结。通过引入车险欺诈流程的简介,对专家系统与智能理赔系统在车险欺诈检测的流程进行了叙述;依次从国外和国内的角度介绍了机器学习模型应用在车险欺诈检测的具体研究进展,并进行了宏观的对比;基于国内某车险公司提供近5年来高质量的车险数据选取具有代表性的机器学习模型进行建模,并进行了全面的测试与分析;探讨了车险欺诈检测技术未来的研究方向。

关键词：汽车保险欺诈机器学习深度学习数据不均衡保险监管

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面向软件缺陷报告的缺陷定位方法研究与进展

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计算机科学 2022年第11期49卷 8-23页

作者：倪珍李斌孙小兵李必信朱程扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 东南大学计算机软科学与工程学院南京211189

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相... 详细信息

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相关度的计算方法;随后,挖掘各类软件历史仓库来创建缺陷定位数据集,构建缺陷定位模型,以识别缺陷报告所描述的缺陷对应的源代码单元(即缺陷位置),实现缺陷定位。对近年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结。首先,介绍了软件缺陷定位的相关概念,归纳了面向软件缺陷报告的缺陷定位方法的主要流程;其次,围绕定位流程中的3个关键步骤梳理了已有研究工作;然后,总结了缺陷定位领域常用的实验数据集和实验评估指标;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望。

关键词：软件缺陷定位软件缺陷报告定位模型信息检索深度学习

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公共服务热线中基于地域自适应的突发事件实时检测方法

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计算机学报 2020年第12期43卷 2259-2275页

作者：麦丞程陈玉婷仇学明刘健赵博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南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的... 详细信息

随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的民生突发事件.为此,本文提出了一种基于地域自适应的突发事件实时检测方法(RAEDetection).首先,提出一种基于增量式Kleinberg模型的突发词识别算法,克服了现有批处理式Kleinberg模型的局限性,可从流式增量数据中实时识别突发词汇;然后,提出一种基于分层语义分析的候选突发事件识别算法,以突发词为线索,先根据突发词的主题层语义信息确定突发主题事件,再根据诉求记录的事件层语义信息将每个突发主题事件进一步细分为多个候选突发事件;最后,提出一种基于事件地域树的地域模式自适应识别算法,通过构建包含市级、区级、街道级三层结构的事件地域树,并通过基于KL距离的事件地域分布检验与优化,自适应地识别不同事件发生的地域模式,过滤候选突发事件中的噪声数据,得到最终的突发事件.在城市公共服务真实数据集以及Twitter数据集上的实验结果表明,与目前最新的方法对比,本文方法具有更高的检测准确率和更快的计算性能,能够有效地检测出数据流中的突发事件,算法具备良好的数据和系统可扩展性.本文方法已经成功落地应用于江苏省公共服务热线平台,提供高效的自动化和智能化突发事件检测服务.

关键词：事件检测突发性分析地域自适应公共服务热线数据挖掘

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基于深度学习的三维点云修复技术综述

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第12期33卷 1936-1952页

作者：刘彩霞魏明强郭延文南京师范大学教育信息工程研究所南京210097 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

三维点云是最常用的三维场景/物体表示方法之一.根据点云修复侧重点不同,将基于深度学习的三维点云修复技术划分为密集重建、补全重建和去噪重建3类;详细分析了相关典型修复模型及关键技术,如特征编码、特征扩展和损失函数设计;总结了... 详细信息

三维点云是最常用的三维场景/物体表示方法之一.根据点云修复侧重点不同,将基于深度学习的三维点云修复技术划分为密集重建、补全重建和去噪重建3类;详细分析了相关典型修复模型及关键技术,如特征编码、特征扩展和损失函数设计;总结了常用的网络模块、点云数据集和评估准则;最后讨论了3类修复技术之间的关系,并从旋转不变性特征提取、细节信息修复、拓扑关系保持、几何算法应用和多模态数据融合5个方面探讨了点云修复技术面临的挑战及未来发展趋势.

关键词：三维点云点云修复深度学习网络模型特征编码

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DBox:宏内核下各种设备驱动程序的高性能安全盒

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计算机学报 2020年第4期43卷 724-739页

作者：余劲黄皓诸渝许封元南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

越来越多和宏内核操作系统中使用的设备驱动程序相关的漏洞被发现,这些漏洞严重危害操作系统的安全性和可靠性.现有的解决方案无法既能为操作系统内核提供强有力的保护又能达到与原生系统相近的性能.在本文中,我们提出了一个称为DBox的... 详细信息

越来越多和宏内核操作系统中使用的设备驱动程序相关的漏洞被发现,这些漏洞严重危害操作系统的安全性和可靠性.现有的解决方案无法既能为操作系统内核提供强有力的保护又能达到与原生系统相近的性能.在本文中,我们提出了一个称为DBox的驱动程序隔离框架解决方案同时考虑系统的安全性和性能.DBox为设备驱动程序提供了一个基于虚拟化的安全容器,使得驱动程序和主机系统有效隔离,并通过通用I/O交互接口实现对多种设备驱动的支持.我们通过对EPT页表和IOMMU地址翻译表的修改,创建了一块基于连续物理内存的共享内存,实现了硬件设备、驱动程序和主机系统内核之间的高性能通信基础.我们通过多核并行化、高效消息传递、零拷贝和批量数据传输等机制深度优化了I/O性能,在大多数情况下DBox中的驱动程序都可以达到与原始内核相同的性能.在DBox中添加新驱动程序支持无需修改驱动程序代码,使得DBox方案在现实环境中易于采用.我们在DBox中实现了四个常见驱动程序类别(NIC,块设备,UART和输入设备),经过实验表明,TCP/UDP吞吐量、往返时延、块设备吞吐量、串口吞吐量、串口往返时延及键盘响应时间的性能下降均在5%以下.

关键词：驱动隔离操作系统安全高性能宏内核虚拟化

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基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

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信息网络安全 2022年第10期22卷 31-38页

作者：刘家银李馥娟马卓夏玲玲江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 江苏省公安厅数字取证重点实验室南京210031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

恶意代码文件大小差异巨大,使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此,文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像... 详细信息

恶意代码文件大小差异巨大,使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此,文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像;然后利用DenseNet网络提取特征,避免因调整至同一分辨率导致信息损失;最后通过空间金字塔模型处理多尺度特征,进而训练分类模型。实验结果表明,该方法有效提高了恶意代码分类性能。

关键词：恶意代码分类空间金字塔多尺度卷积神经网络

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编程现场上下文深度感知的代码行推荐

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软件学报 2021年第11期32卷 3351-3371页

作者：陶传奇包盼盼黄志球周宇张智轶南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室(南京航空航天大学) 江苏南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在软件开发的编程现场,有大量与当前开发任务相关的信息,比如代码上下文信息、用户开发意图等.如果能够根据已有的编程现场上下文给开发人员推荐当前代码行,不仅能够帮助开发人员更好地完成开发任务,还能提高软件开发的效率.而已有的一... 详细信息

在软件开发的编程现场,有大量与当前开发任务相关的信息,比如代码上下文信息、用户开发意图等.如果能够根据已有的编程现场上下文给开发人员推荐当前代码行,不仅能够帮助开发人员更好地完成开发任务,还能提高软件开发的效率.而已有的一些方法通常是进行代码修复或者补全,又或者只是基于关键词匹配的搜索方法,很难达到推荐完整代码行的要求.针对上述问题,一种可行的解决方案是基于已有的海量源码数据,利用深度学习析取代码行的相关上下文因子,挖掘隐含的上下文信息,为精准推荐提供基础.因此,提出了一种基于深度学习的编程现场上下文深度感知的代码行推荐方法,能够在已有的大规模代码数据集中学习上下文之间潜在的关联关系,利用编程现场已有的源码数据和任务数据得到当前可能的代码行,并推荐Top-N给编程人员.代码行深度感知使用RNN Encoder-Decoder,该框架能够将编程现场已有的若干行上文代码行进行编码,得到一个包含已有代码行上下文信息的向量,然后根据该向量进行解码,得到预测的Top-N代码行输出.利用在开源平台上收集的大规模代码行数据集,对方法进行实验并测试,结果显示,该方法能够根据已有的上下文推荐相关的代码行给开发人员,Top-10的推荐准确率有60%左右,并且MRR值在0.3左右,表示用户满意的推荐项排在N个推荐结果中比较靠前的位置.

关键词：编程现场代码上下文代码行深度学习 RNN Encoder-Decoder

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车联网环境下基于强化学习的边缘服务器部署策略

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3146-3155页

作者：严翰致许小龙代飞齐连永窦万春李彤南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东日照276825 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 云南农业大学大数据学院云南昆明650201

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目... 详细信息

鉴于现有的边缘服务器部署策略主要用于改善5G、无线城域网等场景下的服务性能,无法直接用于车联网服务部署,提出一种边云协同的5G车联网边缘计算系统模型,针对该系统模型设计了基于强化学习的边缘服务器部署策略,其以负载优化为核心目标,在保证低延迟和低能耗前提下实现边缘服务器间的负载均衡。根据路边单元位置信息用Canopy聚类获取初始的聚簇数,用模糊C均值聚类获取路边单元的初始划分,并输出路边单元归属优先级矩阵;通过强化学习获得路边单元归属的最优状态并计算聚簇中心作为边缘服务器部署位置。通过对比实验验证了该策略在低服务延迟和低能耗下,能够高度实现边缘服务器间的负载均衡,表明该策略具有优越性。

关键词：边缘计算负载均衡模糊C均值强化学习

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一种高可读低冗余实体摘要的生成方法

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中国科学：信息科学 2020年第6期50卷 845-861页

作者：刘庆霞程龚瞿裕忠南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

随着万维网的发展,知识图谱数据大量增长,并在面向智能应用的研究中受到广泛关注.知识图谱用RDF (resource description framework)三元组描述实体相关的事实.在知识图谱中,关于一个实体的描述可能包含大量三元组,在一些需要直接呈现实... 详细信息

随着万维网的发展,知识图谱数据大量增长,并在面向智能应用的研究中受到广泛关注.知识图谱用RDF (resource description framework)三元组描述实体相关的事实.在知识图谱中,关于一个实体的描述可能包含大量三元组,在一些需要直接呈现实体信息的应用中,为了避免用户信息过载,并适应有限的呈现空间,就需要进行实体摘要.实体摘要任务是从实体描述的众多三元组中选出最有代表性的子集作为摘要,以呈现给用户阅读.本文提出一种新的实体摘要方法 ESSTER以生成具备高可读性和低冗余性的实体摘要.该方法结合三元组的结构与文本特征,基于结构特性度量知识图谱中三元组的重要性,基于N元语法和文本语料度量三元组的可读性,基于逻辑推理、数值比较和文本相似判断三元组间的冗余关系.综合这3种技术要素,将实体摘要问题建模为组合优化问题进行求解.本文在两个由人工标注的公开数据集上与6种现有方法进行了对比实验,结果表明本文提出的方法效果达到了当前最佳水平.

关键词：知识图谱实体摘要冗余性可读性组合优化

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一种保持语义关系的词向量复用方法

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中国科学：信息科学 2020年第6期50卷 813-823页

作者：李新春詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

在基于深度网络的自然语言处理任务中,嵌入表示层用词向量刻画词的语义信息,可以有效地提升模型性能.词向量可以和当前任务一起端到端地进行学习,但是从模型参数数量的角度来看,词向量的训练很容易在小语料库上过拟合.为了解决这个问题... 详细信息

在基于深度网络的自然语言处理任务中,嵌入表示层用词向量刻画词的语义信息,可以有效地提升模型性能.词向量可以和当前任务一起端到端地进行学习,但是从模型参数数量的角度来看,词向量的训练很容易在小语料库上过拟合.为了解决这个问题,通常会使用在大语料库上预训练得到的词向量.首先,本文总结了几种常见的复用预训练词向量的方法.其次,由于当前任务的变化,会有一些新词出现,这些新词的词向量不能通过预训练的词向量获得,因此本文提出了一种保持语义关系的词向量复用算法(SrpWer). SrpWer首先对当前数据集中词语之间的关系进行建模,然后结合预训练的词向量生成新词对应的词向量.实验结果验证了SrpWer的有效性.

关键词：自然语言处理词向量模型复用新词深度学习

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