检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第5期31卷 1497-1510页

作者：李绍园姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注... 详细信息

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习主要集中在单标记任务上,忽视了多标记任务的标记相关性;而多标记任务上的众包工作集中在局部标记相关性的利用如标记共同出现的概率,标记间条件相关性,其估计很敏感地受到标记数量和质量的影响.考虑到多标记任务上多个标注者的标注结果整体上存在低秩结构关系,提出一种基于低秩张量矫正的方法.首先,将标注结果组织成三维的张量(样本,标记,标注者),用低秩张量补全的方法对收集到的标注做预处理,以同时达到两个目的:1)优化已有标注;2)补全标注者在其未标注的标记上的标注结果.然后,对所有标注融合,测试了3种融合方法,分别从不同的方面考虑标注的置信度.真实数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：多标记学习众包低秩张量近似融合

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轮廓指导的层级混合多任务全卷积网络

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软件学报 2020年第5期31卷 1573-1584页

作者：何克磊史颖欢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

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别... 详细信息

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地,使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺的主任务和一个回归前列腺边界的辅助任务.这里,第2个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此,HFFCN架构是一个双分支的结构,包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络,提出了一个信息共享模块,用以在两个解码分支之间共享信息.这使得HFFCN可以学习任务的通用层级信息,同时保留一些不同任务各自的特征表示.在一个包含有313个病人的313张计划阶段图片的CT图像数据集上做了详细的实验.实验结果证明了HFFCN网络可以超越现有其他先进的分割方法或者传统的多任务学习模型.

关键词：全卷积网络深度学习多任务学习前列腺分割

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静态程序分析并行化研究进展

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软件学报 2020年第5期31卷 1243-1254页

作者：陆申明左志强王林章计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

静态程序分析发展至今,已在多个方面取得了长足的进步,应用于软件开发的众多方面.但对现代大规模复杂软件系统(如千万行代码规模的Linux操作系统、分布式大数据处理系统Hadoop等)进行高精度的静态分析,因其极大规模数据量的计算,仍有一... 详细信息

静态程序分析发展至今,已在多个方面取得了长足的进步,应用于软件开发的众多方面.但对现代大规模复杂软件系统(如千万行代码规模的Linux操作系统、分布式大数据处理系统Hadoop等)进行高精度的静态分析,因其极大规模数据量的计算,仍有一定难度.精度、效率和可扩展性相互制约,是静态分析技术在工业界应用的主要障碍.对此,近年来,随着多核、众核架构的兴起,研究人员提出了静态分析的各种并行化解决方案.首先梳理了静态分析的发展历程,然后针对当前静态分析面临的挑战,在分析了传统算法优化研究的不足后,对利用硬件资源进行并行优化的方法进行了充分讨论,包括单机的CPU并行、分布式和GPU实现这3个方面;在此基础上,对一些使用较为广泛的支持并行的静态分析工具进行了评估;最后,对未来如何从算法和算力角度对静态分析进行并行优化作了讨论和展望.

关键词：静态程序分析软件质量保障并行计算分布式处理 GPU加速

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弱监督场景下的行人重识别研究综述

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软件学报 2020年第9期31卷 2883-2902页

作者：祁磊于沛泽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

近年来,随着智能监控领域的不断发展,行人重识别问题逐渐受到学术界和工业界的广泛关注,其主要研究将不同摄像头下相同身份的行人图像进行关联.当前,大部分研究工作关注在有监督场景下,即给定的训练数据都存在标记信息,然而考虑到数据... 详细信息

近年来,随着智能监控领域的不断发展,行人重识别问题逐渐受到学术界和工业界的广泛关注,其主要研究将不同摄像头下相同身份的行人图像进行关联.当前,大部分研究工作关注在有监督场景下,即给定的训练数据都存在标记信息,然而考虑到数据标注工作的高成本,这在现实应用中往往是难以拓展的.关注于弱监督场景下的行人重识别算法,包括无监督场景和半监督场景,并且对当前先进的方法进行了分类和描述.对于无监督场景的行人重识别算法,根据其技术类型划分为5类,分别为基于伪标记的方法、基于图像生成的方法、基于实例分类的方法、基于领域自适应的方法和其他方法;对于半监督场景的行人重识别方法,根据其场景类型划分为4类,分别为少量的人有标记的场景、每一个人有少量标记的场景、基于tracklet的学习的场景和摄像头内有标记但摄像头间无标记的场景.最后,对当前行人重识别的相关数据集进行了整理,并对现有的弱监督方法的实验结果进行分析与总结.

关键词：行人重识别半监督学习无监督学习深度学习人工智能

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省级政务大数据平台建设模式研究与启示

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大数据 2024年第3期10卷 27-39页

作者：孟凡杨群力高阳李文斌江苏省战略与发展研究中心公共信用信息中心江苏南京210036 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

建设高质量政务大数据资源平台是实现跨部门、跨区域、跨层级政务信息集成融合,加快建设数字政府、提升公共服务和社会治理等数字智能化水平的重要基础工程。首先,回顾我国电子政务发展历程,并总结出传统省级政务大数据平台的3种建设模... 详细信息

建设高质量政务大数据资源平台是实现跨部门、跨区域、跨层级政务信息集成融合,加快建设数字政府、提升公共服务和社会治理等数字智能化水平的重要基础工程。首先,回顾我国电子政务发展历程,并总结出传统省级政务大数据平台的3种建设模式以及存在的问题,即数据鲜活性低、数据一致性差、业务协同管理难、基础支撑力弱和总体投入高。其次,对江苏信用一体化信息资源管控平台进行案例分析,阐述以江苏案例为例的原因,针对传统建设模式存在的问题,提出对应的解决思路和总体架构设计,并梳理出江苏案例的4个借鉴价值。最后,在总结江苏研究和实践经验的基础上,归纳出5点建议,为各省研究、制定省级政务大数据平台的建设指南等政策性文件提供参考。

关键词：政务大数据信息资源管控系统建设模式社会信用体系

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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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移动App即时缺陷预测模型的可解释性方法

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计算机应用研究 2022年第7期39卷 2104-2108页

作者：胡新宇陈翔夏鸿崚顾亚锋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京210023

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性... 详细信息

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性展开研究,通过差分进化算法对局部可解释技术LIME方法进行超参优化得到ExplainApp方法,该方法可以对预测结果生成高质量解释。选择了14个实际Android应用程序作为实验对象,最终结果表明,ExplainApp方法可以解释移动App即时缺陷预测模型得到的实例预测结果。ExplainApp方法在拟合优度上要优于原始的LIME方法,可以平均提高94.50%。

关键词：即时缺陷预测移动软件可解释性超参优化

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三维网格客观质量评价

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激光与光电子学进展 2021年第2期58卷 29-37页

作者：林瑶瑶郁梅何周燕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

随着三维网格在数字游戏、影视动画、虚拟现实等领域的广泛应用,针对三维网格的处理方法也越来越多,包括压缩、简化、嵌入水印和去噪等,这些处理技术均不可避免地导致三维网格的失真。如何更好地评估三维网格的视觉质量成为目前亟需解... 详细信息

随着三维网格在数字游戏、影视动画、虚拟现实等领域的广泛应用,针对三维网格的处理方法也越来越多,包括压缩、简化、嵌入水印和去噪等,这些处理技术均不可避免地导致三维网格的失真。如何更好地评估三维网格的视觉质量成为目前亟需解决的问题。回顾了近20年来发展起来的三维网格的客观质量评价方法。介绍了这一领域常用评价方法的技术指标以及常用的数据库;对现有的典型三维网格的质量评价方法进行了分类并介绍了其各自的特点;在常用的数据库上对所介绍的典型算法进行性能测试和比较;对三维网格客观质量评价方法进行了总结与展望。

关键词：图像处理三维网格失真视觉质量数据库质量评价

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面向网络社交媒体的少样本新冠谣言检测

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中文信息学报 2022年第1期36卷 135-144,172页

作者：陆恒杨范晨悠吴小俊江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室江苏无锡214122 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 深圳市人工智能与机器人研究院广东深圳518129

在社交媒体上发布和传播有关新冠的谣言对民生、经济、社会等都产生了严重影响,因此通过机器学习和人工智能技术开展新冠谣言检测具有重要的研究价值和社会意义。现有谣言检测研究,一般假定进行建模和预测的事件已有充足的有标签数据,... 详细信息

在社交媒体上发布和传播有关新冠的谣言对民生、经济、社会等都产生了严重影响,因此通过机器学习和人工智能技术开展新冠谣言检测具有重要的研究价值和社会意义。现有谣言检测研究,一般假定进行建模和预测的事件已有充足的有标签数据,但对于新冠这类突发事件,由于可训练样本较少,所以此类模型存在局限性。该文聚焦少样本谣言检测问题,旨在使用极少的有标签样例训练可检测突发事件的谣言检测模型。该文以新浪微博的新冠谣言为研究对象,构建适用于少样本谣言检测的新浪微博新冠谣言数据集,提出基于元学习的深度神经网络少样本谣言检测模型。在少样本机器学习场景下,该模型在新冠谣言数据集、PHEME公共数据集上的实验结果均有显著的性能提升。

关键词：谣言检测少样本学习在线社交媒体

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攻击网页浏览器:面向脚本代码块的ROP Gadget注入

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软件学报 2020年第2期31卷 247-265页

作者：袁平海曾庆凯张云剑刘尧南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片... 详细信息

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片段(称为gadget).通过常数致盲等去毒化处理,基于常数的注入已经得到有效遏制.证实了不使用常数转而通过填充脚本代码块也能实施gadget注入,并实现图灵完备的计算功能.在编译一段给定的脚本代码时,即时编译器生成的动态代码中通常存在着一些固定的机器指令序列.这些指令序列的存在性不受常数致盲和地址空间布局随机化等安全机制的影响,同时,这些指令序列中可能蕴涵着攻击者期望的gadget.在实施攻击时,攻击者可以汇集特定的脚本代码块来构造一个攻击脚本,再借助即时编译器来注入gadget.在x86-64架构上评估了这种注入攻击在Spider Monkey和GoogleV8这两个开源即时编译引擎上的可行性.通过给这两个引擎输入大量的JavaScript脚本,可以得到较为丰富的动态代码块.在这些动态代码块上的统计分析结果表明,这两个引擎生成的动态代码中都存在图灵完备的gadget集合.在实际攻击场景中,攻击者可以利用的脚本集合完全包含且远远多于实验用的脚本.因此,攻击者可以采用该方法注入需要的gadget,以便构造出实现任意功能的ROP(return-oriented programming)代码.

关键词：网页浏览器即时编译机制即时返回导向编程 ROP(return-oriented programming) gadget注入图灵完备计算

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