检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2024年第2期10卷 140-151页

作者：孟凡杨群力高阳江苏省战略与发展研究中心江苏南京210036 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093

新时期政务数据在形态、产生机制等方面发生了巨大转变,呈现模态多样、体量巨大、结构复杂、时序演变等特征,给传统治理带来了全新的挑战。针对此问题,以省级政务大数据治理为切入点,分析了传统省级政务大数据治理的技术架构和瓶颈。围... 详细信息

新时期政务数据在形态、产生机制等方面发生了巨大转变,呈现模态多样、体量巨大、结构复杂、时序演变等特征,给传统治理带来了全新的挑战。针对此问题,以省级政务大数据治理为切入点,分析了传统省级政务大数据治理的技术架构和瓶颈。围绕政府决策场景提出了一种决策驱动型省级政务大数据治理技术架构——凤翔模型,分析其内涵概念、设计原则和总体架构,并对其可行性进行论证。针对凤翔模型技术架构中的4项关键业务问题和关键技术问题,进一步提出针对性的技术实现思路,为各省市后续治理项目建设以及相关技术路线研究选型提供参考。

关键词：政务大数据数据治理决策复杂结构

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可靠多模态学习综述

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软件学报 2021年第4期32卷 1067-1081页

作者：杨杨詹德川姜远熊辉南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 Rutgers Business School NewarkNJ 07012USA

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进... 详细信息

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,进而提升单模态及集成的性能.而在开放环境下,受数据缺失及噪声等因素的影响,多模态数据呈现不均衡性.具体表现为单模态信息不充分或缺失,从而导致"模态表示强弱不一致""模态对齐关联不一致"两大挑战,而针对不均衡多模态数据直接利用传统的多模态方法甚至会退化单模态和集成的性能.针对这类问题,可靠多模态学习被提出并进行了广泛研究,系统地总结和分析了目前国内外学者针对可靠多模态学习取得的进展,并对未来研究可能面临的挑战进行展望.

关键词：不均衡多模态数据模态表示强弱不一致模态对齐关联不一致可靠多模态学习

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人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

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图学学报 2022年第6期43卷 1170-1181页

作者：范溢华王永振燕雪峰宫丽娜郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-Face... 详细信息

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-FaceNet主干采用基于U-Net结构的图像增强网络,引入特征保持、语义分割和人脸识别3个子网络辅助图像增强网络的训练。使用对比学习范式可以使得真实世界大量非成对的低光照和正常光照图像作为负/正样本,提高了真实场景的泛化能力;融入高阶语义信息,可以指导低阶图像增强网络更高质量地增强图像;任务驱动可以增强图像的同时提升人脸识别的准确率。在多个公开数据集上进行验证,可视化与量化结果均表明,Low-FaceNet能在增强图像亮度的同时保持图像中各种细节特征,并有效地提升低光照条件下人脸识别的准确率。

关键词：低光照图像增强人脸识别对比学习任务驱动语义分割

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可解释的局部和全局对比多行为推荐算法

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计算机工程与设计 2024年第10期45卷 2970-2977页

作者：陈文俊高榕邵雄凯吴歆韵万祥高海燕湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 武汉第二船舶设计研究所研发部湖北武汉430064 南京邮电大学通达学院商学院江苏扬州225127

针对传统的多行为推荐模型无法高效学习异构信息网络的复杂结构以及缺乏可解释性的问题,提出一种多行为推荐模型,即可解释的局部和全局对比多行为推荐。运用一种被广泛应用于提取全局结构的元路径视图从特定的语义角度捕获每个节点之间... 详细信息

针对传统的多行为推荐模型无法高效学习异构信息网络的复杂结构以及缺乏可解释性的问题,提出一种多行为推荐模型,即可解释的局部和全局对比多行为推荐。运用一种被广泛应用于提取全局结构的元路径视图从特定的语义角度捕获每个节点之间的特征。设计一个能捕获局部特征和元路径之间的交互信息的超元路径图来捕获多个元路径之间的交互信息,区分不同用户面对不同类别物品的不同行为模式。采用一种异质性可解释对比学习,确定行为类型的重要性,得出更加优质的正负样本进行对比。在两个公共数据集上的实验中,所提模型优于主流先进推荐模型。

关键词：推荐模型异构信息网络多行为推荐全局结构元路径可解释性对比学习

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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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AI软件系统工程化技术与规范专题前言

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软件学报 2023年第9期34卷 3939-3940页

作者：张贺夏鑫蒋振鸣祝立明李宣东南京大学软件学院江苏南京210093 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 华为技术有限公司浙江杭州310007 Electrical Engineering&Computer Science York UniversityToronto M3J 1P3Canada Computer Science and Engineering University of New South WalesSydney NSW 2015Australia

近年来,人工智能产业的热度逐步提升,市场规模持续扩大,全球各行各业的组织机构都正在或试图通过人工智能对原有的产品和服务赋予新的能力.最先进的人工智能系统正在迅速从实验室环境迁移到工业环境,并主要以软件为承载形式渗透到社会... 详细信息

近年来,人工智能产业的热度逐步提升,市场规模持续扩大,全球各行各业的组织机构都正在或试图通过人工智能对原有的产品和服务赋予新的能力.最先进的人工智能系统正在迅速从实验室环境迁移到工业环境,并主要以软件为承载形式渗透到社会应用的方方面面.然而开发、测试和运维工业化的人工智能软件系统会遇到一些不同于传统软件系统的工程问题.例如,在基于人工智能的系统中,规则和系统行为是从训练数据中推断出来的,而不是被开发者编写的程序代码所定义;人工智能系统的需求具有较大的不明确性;人工智能系统的演化过程中需要关注不断变化的数据集和相关的基础设施;人工智能系统开发和运维需要数据科学家和软件工程师的跨专业协作;人工智能系统的开发面临伦理、道德和法律的约束,且这些约束的更新速度正受到飞速发展的人工智能技术和产业的挑战.

关键词：人工智能系统软件系统人工智能技术软件工程师更新速度训练数据专业协作基础设施

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人群密集度下GAN的视频异常行为检测进展

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计算机工程与应用 2022年第7期58卷 21-30页

作者：申栩林李超波李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

视频异常检测作为计算机视觉的重要分支,是智能监控系统中一项极具挑战性的任务,通常是指自动识别视频中的异常目标、行为或事件,对保障公共安全起着至关重要的作用。生成对抗网络是一种新兴的无监督方法,不仅可以用于生成图像,且其独... 详细信息

视频异常检测作为计算机视觉的重要分支,是智能监控系统中一项极具挑战性的任务,通常是指自动识别视频中的异常目标、行为或事件,对保障公共安全起着至关重要的作用。生成对抗网络是一种新兴的无监督方法,不仅可以用于生成图像,且其独特的对抗性学习思想在异常检测领域也显示出良好的发展潜力。介绍了生成对抗网络的框架结构;根据场景密度以及行为发生的对象,从个体行为异常、群体异常两个方面论述了生成对抗网络在视频异常检测领域的研究现状,分别基于重构和预测的方法对个体异常行为检测和群体异常行为检测作进一步阐述;简要介绍了视频异常检测的常用数据集;最后对未来发展作出了展望。

关键词：异常行为检测生成对抗网络群体异常检测个体行为异常

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大数据在线实训平台及综合实验课程体系设计

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实验技术与管理 2021年第7期38卷 201-207页

作者：顾荣殷瀚王肇康黄宜华袁春风南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教... 详细信息

针对“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教学过程监控等功能的一体化大数据教学系统。基于该平台,还设计了一系列由浅入深的大数据分析案例和编程实验项目。教学实践表明,该平台在帮助学生直观理解并行处理技术和分布式系统、培养学生大数据应用并行处理编程能力等方面起到了很好的作用。

关键词：大数据综合实验实训平台并行处理技术实验教学

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基于注意力机制的多尺度残差UNet实现乳腺癌灶分割

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计算机应用 2022年第3期42卷 818-824页

作者：罗圣钦陈金怡李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

针对乳腺癌灶在磁共振成像(MRI)中呈现大小形状不一、边界模糊等特点,为避免误分割并提高分割精度,提出一种基于注意力机制的多尺度残差UNet分割算法。首先,利用多尺度残差单元替换UNet在下采样过程中的相邻两个卷积块以加强对形态大小... 详细信息

针对乳腺癌灶在磁共振成像(MRI)中呈现大小形状不一、边界模糊等特点,为避免误分割并提高分割精度,提出一种基于注意力机制的多尺度残差UNet分割算法。首先,利用多尺度残差单元替换UNet在下采样过程中的相邻两个卷积块以加强对形态大小差异的关注;接着,在上采样阶段使用跨层的注意力引导网络对重点区域的关注,避免造成对健康组织的误分割;最后,引入空洞空间金字塔池化作为分割网络的桥接模块以强化对病灶的表征能力。与UNet相比,所提算法在Dice系数、交并比(IoU)、特异度(SP)、准确度(ACC)等指标上分别提升了2.26、2.11、4.16、0.05个百分点。实验结果表明,所提算法能够提高癌灶分割精度,有效降低影像诊断的假阳性率。

关键词：乳腺癌灶分割多尺度残差注意力机制桥接模块假阳性率

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CRDT协议的TLA+描述与验证

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软件学报 2020年第5期31卷 1332-1352页

作者：纪业魏恒峰黄宇吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧... 详细信息

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧,不易保证其正确性.旨在采用模型检验技术验证一系列CRDT协议的正确性.具体而言,构建了一个可复用的CRDT协议描述与验证框架,包括网络通信层、协议接口层、具体协议层与规约层.网络通信层描述副本节点之间的通信模型,实现了多种类型的通信网络.协议接口层为已知的CRDT协议(分为基于操作的协议与基于状态的协议)提供了统一的接口.在具体协议层,用户可以根据协议的需求选用合适的底层通信网络.规约层则描述了所有CRDT协议都需要满足的强最终一致性与最终可见性(所有的更新操作最终都会被所有的副本节点接收并处理).使用TLA+形式化规约语言实现了该框架,然后以Add-Wins Set复制数据类型为例,展示了如何使用框架描述具体协议,并使用TLC模型检验工具来验证协议的正确性.

关键词：无冲突复制数据类型强最终一致性最终可见性模型检验 TLA+

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