检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第8期31卷 2336-2361页

作者：易星辰魏恒峰黄宇乔磊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 北京控制工程研究所北京100190

PaxosStore是腾讯开发的高可用分布式存储系统,现已用于全面支持微信核心业务.PaxosStore实现了分布式共识协议Paxos的一种变体,称为***的新颖之处在于其“统一性”:为每个参与者维护统一的状态类型,并采用统一格式的消息进行通信.然而... 详细信息

PaxosStore是腾讯开发的高可用分布式存储系统,现已用于全面支持微信核心业务.PaxosStore实现了分布式共识协议Paxos的一种变体,称为***的新颖之处在于其“统一性”:为每个参与者维护统一的状态类型,并采用统一格式的消息进行通信.然而,这种设计方案也带来了TPaxos与Paxos之间的诸多差异,给理解TPaxos造成了障碍.其次,虽然腾讯开源了TPaxos协议的核心代码(包括伪代码与C++代码),但TPaxos仍缺少抽象而精确的形式化规约.最后,根据文献检索,TPaxos的正确性尚未经过必要的数学论证或者形式化工具的检验.针对这些情况,有3个主要贡献:首先,从经典的Paxos协议出发,论证如何逐步推导出TPaxos协议.基于这种推导,可以将TPaxos看作Paxos的一种自然变体,更易于理解.其次,给出了TPaxos协议的TLA+形式化规约.在开发规约的时候发现,TPaxos协议描述中存在至关重要但并未充分阐明的微妙之处:在消息处理阶段,参与者(作为接受者角色)是先作出“不再接受具有更小编号的提议”的承诺(promise),还是先接受(accept)提议?这导致了对TPaxos的两种不同理解,并促使提出TPaxos的一种变体,称为TPaxosAP.在TPaxosAP中,参与者先接受提议后作承诺.最后,使用精化(refinement)技术论证了TPaxos与TPaxosAP的正确性.特别地,由于已知的投票机制Voting不能完全描述TPaxosAP的行为,首先提出了适用于TPaxosAP的投票机制EagerVoting,然后建立了从TPaxosAP到EagerVoting以及从EagerVoting到Consensus的精化关系,并使用TLC模型检验工具验证了它们的正确性.

关键词： Paxos PaxosStore 共识协议 TLA+ 精化关系模型检验

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软件定义网络环境下DoS攻防实验设计

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实验技术与管理 2021年第2期38卷 53-57页

作者：陈镭杨章静黄璞南京审计大学信息工程学院江苏南京211815 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210232

SDN作为一种新型网络架构,对网络进行集中控制、拥有全局网络视图和灵活编程能力,很大程度上代表了未来网络的发展方向。但SDN集中控制的特性和数据平面与控制平面的分离,会大大增加受到DoS攻击的可能性。该文首先详细分析了SDN环境下... 详细信息

SDN作为一种新型网络架构,对网络进行集中控制、拥有全局网络视图和灵活编程能力,很大程度上代表了未来网络的发展方向。但SDN集中控制的特性和数据平面与控制平面的分离,会大大增加受到DoS攻击的可能性。该文首先详细分析了SDN环境下控制平面、数据平面、网络主机等遭受洪范式DoS攻击或隐藏式DoS攻击的不同特点;然后利用轻量级虚拟仿真软件Mininet,结合Floodlight控制器以及流量监测工具sFlow,展示了网络拓扑创建、主机间联通测试、流表下发和网络流量监测的整体流程;最后用SDN环境下的洪范式和隐藏式DoS攻击和防御案例进行实验教学。

关键词：软件定义网络 OpenFlow 网络安全 DoS 实验教学

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基于自注意力的TCN-Transformer的电网单相故障检测方法

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微电子学与计算机 2022年第9期39卷 89-97页

作者：欧阳勇万豆高榕叶志伟湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

小电流接地系统单相故障选线问题是配电网电力系统故障中的一个重要问题.由于电力故障数据具有时间延续性,并且电力故障数据的数据长度过长,现有的研究工作不能有效区分具有时序性的单相接地故障电流的特征.针对这些问题,提出一种基于... 详细信息

小电流接地系统单相故障选线问题是配电网电力系统故障中的一个重要问题.由于电力故障数据具有时间延续性,并且电力故障数据的数据长度过长,现有的研究工作不能有效区分具有时序性的单相接地故障电流的特征.针对这些问题,提出一种基于自注意力的TCN+Transformer混合神经网络模型(称为TTHNN-SA模型).由于电力故障数据的特征单一,使用小波变换分解和主成分分析(PCA)方法能增加样本数据的特征量.TTHNN-SA模型使用时间卷积网络(TCN)分别对原故障数据和对原故障数据使用小波变换分解后的数据进行卷积操作提取特征,使用Transformer对经过主成分分析方法处理后的样本数据进行特征提取.然后将三个模型提取的特征矩阵进行融合后输入到自注意力层,通过自注意力机制的矩阵计算给重要特征分配更高权重,并且能解决模型的长时依赖问题.最后将自注意力层的输出通过全局平均池化后使用softmax函数进行分类.TTHNN-SA模型能更全面的学习到不同波形故障之间的电流数据关系,TTHNN-SA模型对配电网单相故障的检测具有良好的效果.

关键词：时间卷积网络 Transformer 小波变换主成分分析自注意力机制

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面向领域的软件系统构造与质量保障专题前言

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软件学报 2021年第4期32卷 887-888页

作者：潘敏学魏峻崔展齐计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 中国科学院软件研究所北京100190 北京信息科技大学计算机学院北京100101

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来... 详细信息

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来了新的契机.因此,面向领域的软件技术不仅是软件领域,也是众多其他领域国内外学者的关注焦点和研究重点.

关键词：软件技术面向领域人工智能区块链云计算物联网软件系统质量保障

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面向流数据分类的在线学习综述

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软件学报 2020年第4期31卷 912-931页

作者：翟婷婷高阳朱俊武扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要从在线学习的角度对流数据分类... 详细信息

流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要从在线学习的角度对流数据分类算法的研究现状进行综述.具体地,首先介绍在线学习的基本框架和性能评估方法,然后着重介绍在线学习算法在一般流数据上的工作现状,在高维流数据上解决“维度诅咒”问题的工作现状,以及在演化流数据上处理“概念漂移”问题的工作现状,最后讨论高维和演化流数据分类未来仍然存在的挑战和亟待研究的方向.

关键词：在线学习流数据分类维度诅咒概念漂移稀疏在线学习演化流分类

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一种面向边缘环境的多实例服务链在线部署算法

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计算机工程与科学 2021年第2期43卷 218-227页

作者：宋浒甘让兴夏飞邹昊东南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 国网江苏省电力有限公司信通分公司江苏南京210023

边缘设备的资源有限性促使部署边缘服务需要深入理解网络功能的资源消耗情况。通过无线路由器上容器化网络功能部署实验得出,除了处理业务流的计算开销外,网络功能实例间的通信也会消耗大量CPU资源。基于该发现,考虑在近距离和相对低负... 详细信息

边缘设备的资源有限性促使部署边缘服务需要深入理解网络功能的资源消耗情况。通过无线路由器上容器化网络功能部署实验得出,除了处理业务流的计算开销外,网络功能实例间的通信也会消耗大量CPU资源。基于该发现,考虑在近距离和相对低负载的对等边缘设备上分布式地部署网络功能实例,在满足时延约束的条件下均衡流量,从而最小化边缘设备负载。为此,提出细粒度服务链负载模型,并在此基础上设计实现了一种面向边缘环境的多实例服务链在线部署算法。该算法包括基于剪枝搜索策略的时延满足路径搜索、基于嵌套Top K策略的部署路径选择和基于贪心策略的网络功能部署3个组成部分。仿真实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比不考虑通信开销的网络功能链部署,该算法可以降低10%边缘设备CPU负载,接近理论最优部署结果。

关键词：边缘计算网络功能虚拟化服务链部署

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基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第4期59卷 922-928页

作者：杨光贾焱鑫陈翔许舒源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

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法... 详细信息

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法,且使用的Adam优化器优于SGD优化器,使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量.该方法以提问目的对帖子进行分类,可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.

关键词：帖子问题目的深度学习文本挖掘词向量

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ORESP:基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法

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计算机应用研究 2021年第6期38卷 1815-1818页

作者：贾焱鑫陈翔葛骅杨光林浩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

为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP。该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例... 详细信息

为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP。该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例优势模型的神经网络来构建预测模型。通过与五种经典分类方法的比较,所提的ORESP方法在四种不同类型的度量下均可取得更高的预测性能,其中基于平均0-1误差(MZE)评测指标,预测模型性能最大可提升10.3%;基于平均绝对误差(MAE)评测指标,预测模型性能最大可提升12.3%。除此之外,发现使用基于Spearman的特征选择方法可以有效提升ORESP方法的预测性能。

关键词：软件质量保障缺陷严重程度预测有序回归特征选择分类

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实体摘要系统的解释性评测

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大数据 2021年第3期7卷 15-29页

作者：刘庆霞李俊宥程龚南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效... 详细信息

实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效果的作用。为此,提出对实体摘要系统开展解释性评测。提出两种新指标:特征效用率和特征显著率,两者分别度量各摘要特征在标准摘要和系统生成摘要中的显示度,两者对比分析的结果在一定程度上可为系统取得的最终效果提供解释。基于3个评测集实现了这种评测新方法,运用6种常见的摘要特征,对9个非监督实体摘要系统和两个有监督实体摘要系统进行了解释性评测,相关代码和数据已开源。

关键词：知识图谱实体摘要评测集

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融合人工智能专业知识的程序设计课程建设

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计算机教育 2022年第10期 119-122,127页

作者：黄书剑吴震陈家骏申富饶张莉金莹戴新宇南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学大学计算机基础教学部江苏南京210023

针对人工智能现有课程体系中相关课程开设较晚的现状,分析人工智能和程序设计课程的教学现状和关联性,探讨在低年级教学中将程序设计课程和人工智能专业内容相结合的可能性,以南京大学人工智能学院的相关课程为例,介绍课程建设和教学实... 详细信息

针对人工智能现有课程体系中相关课程开设较晚的现状,分析人工智能和程序设计课程的教学现状和关联性,探讨在低年级教学中将程序设计课程和人工智能专业内容相结合的可能性,以南京大学人工智能学院的相关课程为例,介绍课程建设和教学实践过程,以期提升人工智能人才培养的针对性,为相关课程教学提供参考。

关键词：人工智能程序设计计算思维课程建设

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