检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2014年第2期25卷 326-340页

作者：朱晓瑞陶先平谢宏伟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

无线传感网的发展,使其需要具有高效地更新其上运行的应用软件的能力.为了解决这个问题,提出了一种面向无线传感网应用重编程的逻辑式编程语言及其处理系统***语言根据无线传感网应用的普遍特点,基于传统逻辑式语言进行扩展,并提供合适... 详细信息

无线传感网的发展,使其需要具有高效地更新其上运行的应用软件的能力.为了解决这个问题,提出了一种面向无线传感网应用重编程的逻辑式编程语言及其处理系统***语言根据无线传感网应用的普遍特点,基于传统逻辑式语言进行扩展,并提供合适的编程抽象,方便程序员高效地构建、修改程序.同时,语言的处理系统使用中间代码将应用程序与系统软件解耦,从而减少应用更新时所需传输的更新代码的规模,提高更新效率.通过一个数据收集应用案例评估了ReLog语言及其执行机制,结果表明:使用ReLog语言能够获得简洁、易修改的程序;同时,语言的执行机制能够显著降低传输应用更新代码的能量和时间开销.

关键词：逻辑式编程语言操作语义无线传感网重编程解释执行

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高清几何缓存多尺度特征融合的渲染超分方法

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软件学报 2024年第6期35卷 3052-3068页

作者：张浩南过洁覃浩宇傅锡豪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

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成... 详细信息

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径.而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer,G-buffer)包含较多的语义信息,能够帮助网络有效地学习场景信息与特征,从而提升上采样结果的质量.设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法.除了当前帧的颜色图像,其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节.所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息,在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合.实验验证所提出的融合策略和模块的有效性,并且,在和其他图像超分辨率方法的对比中,所提方法体现出明显的优势,尤其是在高清细节保持方面.

关键词：神经网络渲染图像超分几何缓存特征融合

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建筑工程图识别与理解——模型与算法

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计算机研究与发展 2005年第1期42卷 144-152页

作者：路通席晓鹏芮明蔡士杰窦万春南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

建筑工程图采用二维示意式表达方式,识别和三维精确还原相对困难.提出了一种基于轴网、结构语义驱动的层次式自生长识别模型(SINEHIR模型),在融合结构语义的基础上从先导建筑构件开始,在削减后的识别空间中结合当前识别层次的特点,分别... 详细信息

建筑工程图采用二维示意式表达方式,识别和三维精确还原相对困难.提出了一种基于轴网、结构语义驱动的层次式自生长识别模型(SINEHIR模型),在融合结构语义的基础上从先导建筑构件开始,在削减后的识别空间中结合当前识别层次的特点,分别采用基于特征的建筑符号识别方法、基于符号的轴网识别方法、基于轮廓的结点构件识别方法、基于关联语义的段构件识别方法、基于几何的组合构件识别方法和基于继承的信息传递方法,在模型约束下完成后继识别,以较小的计算量有效排除绘图噪音、提高识别率.

关键词：建筑工程图识别理解 SINEHIR模型

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YARM:基于MapReduce的高效可扩展的语义推理引擎

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计算机学报 2015年第1期38卷 74-85页

作者：顾荣王芳芳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京210046

随着语义网的快速发展,RDF语义数据大量涌现.大规模RDF语义数据推理的一个主要问题是计算量大、完成计算需要消耗很长的时间.显然,传统的单机语义推理引擎难以处理大规模的语义数据.另一方面,现有的基于MapReduce的大规模语义推理引擎,... 详细信息

随着语义网的快速发展,RDF语义数据大量涌现.大规模RDF语义数据推理的一个主要问题是计算量大、完成计算需要消耗很长的时间.显然,传统的单机语义推理引擎难以处理大规模的语义数据.另一方面,现有的基于MapReduce的大规模语义推理引擎,缺乏对算法在分布和并行计算环境下执行效率的优化,使得推理时间仍然较长.此外,现有的推理引擎大多存在可扩展性方面的不足,难以适应大规模语义数据的增长需求.针对现有的语义推理系统在执行效率和可扩展性方面的不足,文中提出了一种基于MapReduce的并行化语义推理算法和引擎YARM.为了实现分布和并行计算环境下的高效推理,YARM做出了以下4点优化:(1)采用合理的数据划分模型和并行化算法,降低计算节点间的通信开销;(2)优化推理规则的执行次序,提升了推理计算速度;(3)设计了简洁的去重策略,避免新增作业处理重复数据;(4)设计实现了一种新的基于MapReduce的并行化推理算法.实验结果表明,在真实数据集和大规模合成数据集上,YARM的执行速度比当前最新的基于MapReduce的推理引擎快10倍左右,同时YARM还表现出更好的数据和系统可扩展性.

关键词： RDF RDFS推理 MapReduce 语义推理分布式推理

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Hadoop MapReduce短作业执行性能优化

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计算机研究与发展 2014年第6期51卷 1270-1280页

作者：顾荣严金双杨晓亮袁春风黄宜华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210046

Hadoop MapReduce并行计算框架被广泛应用于大规模数据并行处理.近年来,由于其能较好地处理大规模数据,Hadoop MapReduce也被越来越多地使用在查询应用中.为了能够处理大规模数据集,Hadoop的基本设计更多地强调了数据的高吞吐率.然而在... 详细信息

Hadoop MapReduce并行计算框架被广泛应用于大规模数据并行处理.近年来,由于其能较好地处理大规模数据,Hadoop MapReduce也被越来越多地使用在查询应用中.为了能够处理大规模数据集,Hadoop的基本设计更多地强调了数据的高吞吐率.然而在处理对短作业响应性能有较高要求的查询应用时,Hadoop MapReduce并行计算框架存在明显不足.为了提升Hadoop对于短作业的执行效率,对原有的Hadoop MapReduce作出以下3点优化:1)通过优化原有的setup和cleanup任务的执行方式,成功地缩短了作业初始化环境准备和作业结束环境清理的时间;2)将首次任务分配从"拉"模式转变为"推"模式;3)将作业执行过程中JobTracker和TaskTrackers之间的控制消息通信从现有的周期性心跳机制中分离出来,采用即时传递机制.最后,采用一种典型的基于MapReduce并行化的查询应用BLAST,对优化工作进行了评估.各种不同类型BLAST作业的测试实验表明,与现有的标准Hadoop相比,优化后的Hadoop平均执行性能提升约23%.

关键词： MapReduce 并行计算短作业性能优化大数据处理

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一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法

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计算机学报 2009年第10期32卷 2099-2106页

作者：姜远黎铭周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

Web搜索系统往往通过与用户的交互来精化查询以提高搜索性能.除文字之外,网页中还存在着大量其它模态的信息,如图像、音频和视频等.以往对于查询精化的研究很少涉及对多模态信息的利用.文中提出了一种基于半监督学习的多模态Web查询精... 详细信息

Web搜索系统往往通过与用户的交互来精化查询以提高搜索性能.除文字之外,网页中还存在着大量其它模态的信息,如图像、音频和视频等.以往对于查询精化的研究很少涉及对多模态信息的利用.文中提出了一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法M2S2QR,将Web查询精化转化为一个机器学习问题加以解决.首先,基于用户判断后的网页信息,分别为不同模态训练相应的学习器,然后利用未经用户判断的网页信息来提高学习器性能,最后将不同模态学习器结合起来使用.实验验证了文中方法的有效性.

关键词：机器学习半监督学习多模态信息 Web搜索查询精化

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基于行为感知的用户画像技术

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浙江大学学报（工学版） 2021年第4期55卷 608-614,638页

作者：尤明辉殷亚凤谢磊陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

为了在保护用户隐私的同时构建用户画像,提出基于行为感知的用户画像技术.采用智能手机内置的惯性传感器,可以感知识别用户使用手机的行为(如浏览阅读、打字聊天、通话等).通过识别的用户行为挖掘用户特性,如性别、社交性格、压力状态等... 详细信息

为了在保护用户隐私的同时构建用户画像,提出基于行为感知的用户画像技术.采用智能手机内置的惯性传感器,可以感知识别用户使用手机的行为(如浏览阅读、打字聊天、通话等).通过识别的用户行为挖掘用户特性,如性别、社交性格、压力状态等,构建初步的用户画像.实验结果表明,利用该方法能够较好地识别用户行为并构建用户画像,其中行为识别的准确率为87.2%,针对性别、社交性格、压力状态3个具体用户特性的预测准确率分别为81.8%、72.7%、72.7%.

关键词：智能手机惯性传感器行为感知用户特性挖掘用户画像

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一种图形化对象式需求定义语言的设计

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软件学报 1996年第11期7卷 647-655页

作者：张家重吕建王志坚徐家福南京大学计算机软件研究所南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

本文简要讨论了软件需求定义及其语言的有关基本概念，重点介绍了图形化对象式需求定义语言ＮＤＯＲＬ的设计思想以及主要的语言结构与成分．该语言是一种以面向对象方法支持软件需求定义的半形式化语言，具有形象易读、表达力强和便于... 详细信息

本文简要讨论了软件需求定义及其语言的有关基本概念，重点介绍了图形化对象式需求定义语言ＮＤＯＲＬ的设计思想以及主要的语言结构与成分．该语言是一种以面向对象方法支持软件需求定义的半形式化语言，具有形象易读、表达力强和便于实现到形式功能规约的转换等特点。

关键词：面向对象需求定义语言 NDORL语言软件开发

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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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深度学习模型压缩与加速综述

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软件学报 2021年第1期32卷 68-92页

作者：高晗田育龙许封元仲盛计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着训练可用数据量的增长与计算平台处理能力的增强,基于深度学习的智能模型能够完成越来越复杂的任务,其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域已经取得重大的突破.然而,这些深度模型具有庞大的参数规模,与此相伴的可畏的计算开... 详细信息

随着训练可用数据量的增长与计算平台处理能力的增强,基于深度学习的智能模型能够完成越来越复杂的任务,其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域已经取得重大的突破.然而,这些深度模型具有庞大的参数规模,与此相伴的可畏的计算开销与内存需求使其在计算能力受限平台(例如移动嵌入式设备)的部署中遇到了巨大的困难与挑战.因此,如何在不影响深度学习模型性能的情况下进行模型压缩与加速成为研究热点.首先对国内外学者提出的经典深度学习模型压缩与加速方法进行分析,从参数剪枝、参数量化、紧凑网络、知识蒸馏、低秩分解、参数共享和混合方式这7个方面分类总结;其次,总结对比几种主流技术的代表性方法在多个公开模型上的压缩与加速效果;最后,对于模型压缩与加速领域的未来研究方向加以展望.

关键词：深度学习模型压缩模型加速参数剪枝参数量化紧凑网络

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