检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第10期35卷 4623-4641页

作者：庞成宾徐雪兰张天泰茅兵计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体... 详细信息

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体实现以及策略的效果不得而知.为了帮助研究人员理解反汇编工具的算法实现以及性能,首先系统总结反汇编工具求解间接跳转表的策略;然后构建自动化测试间接跳转表框架,基于该框架,可以大规模地生成关于间接跳转表的测试集(包含2410455个跳转表);最后,在该测试集上,对反汇编工具求解间接跳转表的性能进行评估,并人工分析反汇编工具的每个策略引入的错误.另外,得益于针对反汇编工具算法实现的系统性总结,发现6个反汇编工具实现上的bugs.

关键词：二进制反汇编控制流间接跳转表值集分析

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安全的混成系统神经网络控制器生成与验证

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软件学报 2023年第7期34卷 2981-3001页

作者：赵庆晔王豫李宣东计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

控制器生成是混成系统控制中的重要问题.生成具有安全保证的控制器,关系着混成系统在安全攸关领域的使用.提出了一种为混成系统生成具有安全保证的神经网络控制器的方法.神经网络控制器的安全性由与其同时生成的障碍证书保证.为了生成... 详细信息

控制器生成是混成系统控制中的重要问题.生成具有安全保证的控制器,关系着混成系统在安全攸关领域的使用.提出了一种为混成系统生成具有安全保证的神经网络控制器的方法.神经网络控制器的安全性由与其同时生成的障碍证书保证.为了生成安全的神经网络控制器,首先确定控制器的网络结构,并基于混成系统构造训练数据集;然后,根据保证控制器安全的障碍证书条件编码神经网络训练时的损失函数.当训练完成后,学习到的神经网络控制器对于训练数据集中的数据是安全的,但对于整个混成系统可能并不安全.为了检验学习到的控制器在整个系统上的安全性,将其安全验证问题转化为一组混合整数规划问题,并使用数值优化器求解,以得到形式化保证的结果.工作实现了安全神经网络控制器生成工具SafeNC,并评估了它在8个基准系统上的性能.实验结果表明:SafeNC可以生成包含6个隐藏层的具有1804个神经元的安全神经网络控制器;同时,与现有方法相比,SafeNC可为更复杂的系统生成安全的神经网络控制器,更有效且更具扩展性.

关键词：混成系统安全控制神经网络控制器障碍证书混合整数规划

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基于实例分割与光流的动态场景RGB-D SLAM

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光学精密工程 2024年第6期32卷 857-867页

作者：王成根史金龙诸皓伟白素琴孙蕴翰卢加文黄树成江苏科技大学计算机学院江苏镇江212000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046

为了提高动态场景RGB-D SLAM中相机位姿精度,基于实例分割与光流算法,提出一种高精度RGB-D SLAM方法。首先,通过实例分割算法检测出场景中的物体,删除非刚性物体并构造语义地图。接着,通过光流信息计算运动残差,检测场景中动态刚性物体... 详细信息

为了提高动态场景RGB-D SLAM中相机位姿精度,基于实例分割与光流算法,提出一种高精度RGB-D SLAM方法。首先,通过实例分割算法检测出场景中的物体,删除非刚性物体并构造语义地图。接着,通过光流信息计算运动残差,检测场景中动态刚性物体,并在语义地图中追踪这些动态刚性物体。然后,删除每一帧中非刚性物体和动态刚性物体上的动态特征点,利用其他稳定的特征点优化相机位姿。最后,通过TSDF模型重建静态背景,并以点云的形式显示动态刚性物体。在TUM和Bonn数据集中测试表明,本文方法与当前最先进的SLAM工作ACEFusion相比相机精度提升约43%。消融实验结果表明,保留动态刚性物体处于静止状态下的特征点对相机位姿估计结果提升约37%。稠密建图实验结果表明,本文方法在动态场景中重建结果优于当前先进的工作,平均重建误差为0.042 m。代码开源在https://***/wawcg/dy_wcg。

关键词：动态场景同步定位与地图构建实例分割光流

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任播研究综述

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软件学报 2023年第1期34卷 334-350页

作者：周敏苑郑嘉琦窦万春陈贵海计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

任播通过将相同IP地址分配到多个终端节点上,利用BGP实现最佳路径选择.近年来,随着任播技术发展越来越成熟,任播被广泛运用到DNS和CDN服务上.首先全方位介绍了任播技术,随后讨论了任播技术目前存在的问题并将这些问题归结为3大类:任播... 详细信息

任播通过将相同IP地址分配到多个终端节点上,利用BGP实现最佳路径选择.近年来,随着任播技术发展越来越成熟,任播被广泛运用到DNS和CDN服务上.首先全方位介绍了任播技术,随后讨论了任播技术目前存在的问题并将这些问题归结为3大类:任播推断的不完善,任播性能无法保证,难以控制任播负载均衡.针对这些问题,阐述了国内外最新研究进展,总结了任播研究工作中的相关问题及改进方向,为相关领域的研究者提供有益的参考.

关键词：任播 IP地址站点内容分发网络域名系统

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基于网格切分的单阶段实例分割方法

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软件学报 2023年第6期34卷 2906-2921页

作者：王文海李志琦路通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,与二阶段实例分割方法相比,单阶段实例分割方法由于实时性强,已在实际应用中取得了初步进展,但目前仍然存在以下两个主要缺点.(1)精度较低:单阶段方法缺少多轮优化环节,因此其精度离实际应用仍存在差距;(2)不够灵活:目前大多数... 详细信息

近年来,与二阶段实例分割方法相比,单阶段实例分割方法由于实时性强,已在实际应用中取得了初步进展,但目前仍然存在以下两个主要缺点.(1)精度较低:单阶段方法缺少多轮优化环节,因此其精度离实际应用仍存在差距;(2)不够灵活:目前大多数单阶段方法是独立设计的,难以兼容实际应用中不同类型的物体检测框架,因此适用范围相对有限.提出了一种精确且灵活的单阶段实例分割框架——网格实例分割方法(GridMask),其中两个关键步骤如下:(1)为了提高实例分割精度,提出了一种网格切分二值化算法,将物体边界框内的区域划分为多个独立的网格,然后在每个网格上进行实例分割.该步骤将物体分割任务简化成了多个网格切片的分割,有效降低了特征表示的复杂程度,进而提高了实例分割的精度;(2)为了兼容不同的物体检测方法,设计了一个可以即插即用的子网络模块.该模块可以无缝地接入到目前大多数主流物体检测框架中,以增强这些方法的分割性能.所提方法在公共数据集MS COCO上取得了出色的性能,优于现有的大部分单阶段方法,甚至一些二阶段方法.

关键词：实例分割物体检测卷积神经网络网格切分计算机视觉

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基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习

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软件学报 2023年第10期34卷 4501-4517页

作者：孙泽群崔员宁胡伟计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源... 详细信息

知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源知识已成为迫切需求.传统的知识图谱表示学习和应用范式只考虑单一图谱,忽视了不同图谱间的知识迁移.多源知识图谱联合训练虽然可以带来性能提升,但不支持新增知识图谱的拓展表示学习.鉴于此,提出了多源知识图谱终身表示学习的新范式.给定一个知识图谱序列,终身表示学习的目标是在学习新知识图谱的同时,从已学习的知识图谱与模型中获得知识迁移.为实现这一目标,提出了一个基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习框架.首先,设计了一个以Transformer为编码器的知识图谱表示学习模型作为框架核心,利用关系相关性进行实体的链接预测;其次,提出了链接子图构造方法,基于实体对齐构建并回放新增知识图谱和已有知识图谱之间的链接子图进行终身学习和知识迁移;最后,采用动态结构方法,为每个知识图谱存储相应的模型参数快照来避免灾难性遗忘.多个链接预测基准数据集上的实验结果表明:所提出的表示学习模型可以取得最先进的性能,且提出的终身表示学习框架可以实现有效的知识迁移.

关键词：多源知识图谱表示学习终身学习回放链接预测

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强化学习可解释性基础问题探索和方法综述

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软件学报 2023年第5期34卷 2300-2316页

作者：刘潇刘书洋庄韫恺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

强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术,已经成为解决环境交互问题的通用方法.然而,作为一类机器学习算法,强化学习也面临着机器学习领域的公共难题,即难以被人理解.缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用,如... 详细信息

强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术,已经成为解决环境交互问题的通用方法.然而,作为一类机器学习算法,强化学习也面临着机器学习领域的公共难题,即难以被人理解.缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用,如医疗、驾驶等,并导致强化学习在环境仿真、任务泛化等问题中缺乏普遍适用的解决方案.为了克服强化学习的这一弱点,涌现了大量强化学习可解释性(explainable reinforcement learning,XRL)的研究.然而,学术界对XRL尚缺乏一致认识.因此,探索XRL的基础性问题,并对现有工作进行综述.具体而言,首先探讨父问题——人工智能可解释性,对人工智能可解释性的已有定义进行了汇总;其次,构建一套可解释性领域的理论体系,从而描述XRL与人工智能可解释性的共同问题,包括界定智能算法和机械算法、定义解释的含义、讨论影响可解释性的因素、划分解释的直观性;然后,根据强化学习本身的特征,定义XRL的3个独有问题,即环境解释、任务解释、策略解释;之后,对现有方法进行系统地归类,并对XRL的最新进展进行综述;最后,展望XRL领域的潜在研究方向.

关键词：强化学习可解释性(XRL) 人工智能可解释性(XAI) 机器学习(ML) 人工智能(AI)

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视频群体行为识别综述

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软件学报 2023年第2期34卷 964-984页

作者：吴建超王利民武港山计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

群体行为识别是指给定一个包含多人场景的视频,模型需要识别出视频中多个人物正在共同完成的群体行为.群体行为识别是视频理解中的一个重要问题,可以被应用在运动比赛视频分析、监控视频识别、社交行为理解等现实场景中.多人场景视频较... 详细信息

群体行为识别是指给定一个包含多人场景的视频,模型需要识别出视频中多个人物正在共同完成的群体行为.群体行为识别是视频理解中的一个重要问题,可以被应用在运动比赛视频分析、监控视频识别、社交行为理解等现实场景中.多人场景视频较为复杂,时间和空间上的信息十分丰富,对模型提取关键信息的能力要求更高.模型只有高效地建模场景中的层次化关系,并为人物群体提取有区分性的时空特征,才能准确地识别出群体行为.由于其广泛的应用需求,群体行为识别问题受到了研究人员的广泛关注.对近几年来群体行为识别问题上的大量研究工作进行了深入分析,总结出了群体行为识别研究所面临的主要挑战,系统地归纳出了6种类型的群体行为识别方法,包含传统非深度学习识别方法以及基于深度学习技术的识别方法,并对未来研究的可能方向进行了展望.

关键词：群体行为识别计算机视觉视频理解行为识别

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非经典参与介质的渲染方法研究综述

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软件学报 2023年第4期34卷 1944-1961页

作者：过洁潘金贵郭延文计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

参与介质在自然界中广泛存在,也是包括影视特效、电子游戏、仿真系统等大多数图形应用中的主要场景元素之一,对其外观的模拟和再现,可以极大地提升场景的真实感和沉浸感.但是由于参与介质本身结构以及光线在参与介质中的传播过程都非常... 详细信息

参与介质在自然界中广泛存在,也是包括影视特效、电子游戏、仿真系统等大多数图形应用中的主要场景元素之一,对其外观的模拟和再现,可以极大地提升场景的真实感和沉浸感.但是由于参与介质本身结构以及光线在参与介质中的传播过程都非常复杂,所以迄今为止,对参与介质渲染的研究都一直是图形领域的热点和难点.为了处理的方便和计算的高效,传统的参与介质渲染方法都基于两点假设:独立散射假设和局部连续假设.这两点假设也是经典的辐射传输方程成立的关键.但实际上,自然界中的很多参与介质都不满足这两点假设,因此导致现有的参与介质渲染方法生成的图片效果和真实世界的效果存在一定的差异.近年来,研究者们提出了各种非经典参与介质渲染方法,试图打破上述的两点假设,用更符合物理客观规律的方式来处理参与介质,从而进一步提升参与介质渲染的物理真实感.从相干介质渲染技术和离散介质渲染技术两方面展开对现有的面向非经典参与介质的渲染方法进行分析和讨论,重点阐述经典和非经典参与介质渲染方法的区别,以及现有非经典参与介质渲染方法的原理、优势和不足.最后,展望一些开放性问题并进行总结.本综述希望能启发相关领域的研究人员进一步攻克非经典参与介质渲染技术中的关键问题和技术难点,也为工业界改进现有渲染器以提高参与介质渲染的真实感提供参考.

关键词：参与介质散射相干介质离散介质图形渲染计算机图形学

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基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载算法

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软件学报 2023年第12期34卷 5940-5956页

作者：陈彧张胜金熠波钱柱中陆桑璐计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘... 详细信息

在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘服务器,并将他们的原始视频数据上传至服务器进行视频分析.为了有效处理众多用户对有限网络资源的竞争和共享,并且能够获得稳定的网络资源分配局面,即每个用户不会单方面地改变自己的任务卸载决策,该多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题被建模为一个多玩家的博弈问题.基于最小化整体时延的优化目标,先后研究非分布式视频分析场景和分布式视频分析场景两种情形,分别提出基于博弈论的潜在最优服务器选择算法和视频单元分配算法.通过严格的数学证明,两种情形下提出的算法均可以达到纳什均衡,同时保证较低的整体时延.最后,基于真实数据集的大量实验表明,所提方法比其他现有算法降低了平均26.3%的整体时延.

关键词：博弈论纳什均衡任务卸载视频分析边缘计算

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