检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

弱监督场景下的行人重识别研究综述

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于软件定义的新型电力系统分层自治电力平衡模式研究

引用

综合智慧能源 2024年第7期46卷 1-11页

作者：王泽宁李文中李东辉徐泰山俞俊南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

新型电力系统是一个典型的复杂系统,源荷双侧的强不确定性导致电力电量时空分布极度不平衡,电力电量平衡逻辑发生了根本性变化,电力平衡面临巨大的挑战。为建立源网荷储多元协同互动的新型平衡模式,根据分层可以弱化复杂系统复杂性的理... 详细信息

新型电力系统是一个典型的复杂系统,源荷双侧的强不确定性导致电力电量时空分布极度不平衡,电力电量平衡逻辑发生了根本性变化,电力平衡面临巨大的挑战。为建立源网荷储多元协同互动的新型平衡模式,根据分层可以弱化复杂系统复杂性的理念,提出了基于能量自治单元的分层自治电力平衡模式。能量自治单元具备自调度、自平衡能力,在不同市场模式下具备不同的具体形态,将成为多元海量资源参与电力市场的有效途径。基于软件范型理论,指出能量自治单元应具备多元融合的架构模型、自适应运行机理和持续演化的生命周期,同时介绍了基于软件定义的能量自治单元软硬件解耦构建思路。最后,对能量自治单元构建的关键技术进行了讨论和展望。

关键词：新型电力系统新能源源网荷储电力平衡复杂系统软件定义能量自治单元电力市场

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图神经网络的社交网络影响力预测算法

引用

南京大学学报（自然科学版） 2022年第3期58卷 386-397页

作者：陈轶洲刘旭生孙林檀李文中方立兵陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 国家电网有限公司客户服务中心天津300309 南京大学工程管理学院南京210023

近十年来,通过社交网络(如微博、推特)分享信息已经成为人们日常生活中不可缺少的一个环节,如何有效地预测信息传播的影响力成为社交网络研究中的重要课题,不论是识别病毒式营销和虚假新闻还是精确推荐和在线广告都有许多应用.目前,一... 详细信息

近十年来,通过社交网络(如微博、推特)分享信息已经成为人们日常生活中不可缺少的一个环节,如何有效地预测信息传播的影响力成为社交网络研究中的重要课题,不论是识别病毒式营销和虚假新闻还是精确推荐和在线广告都有许多应用.目前,一些应用深度学习进行社交网络影响力预测的方法已经取得了一定进展,但在进行深度学习时仍会面临以下难点:用户通常具有不同的行为和兴趣并且他们同时通过不同的渠道进行互动;用户之间的关系难以检测和形式化表达.传统的社交网络影响力预测方法通过设计复杂的规则来手动提取用户及其所处网络的特征信息,这一方法的有效性严重依赖于设置规则的专业性,所以很难将某一领域的规则推广到其他领域的应用中去.基于深度神经网络模型,设计一种端到端的神经网络来学习用户的隐藏特征信息以预测其社交网络影响力.首先通过图嵌入的方式对用户的局部网络进行特征提取,然后将特征向量作为输入对图神经网络进行训练,从而对用户的社会表征进行预测.该方法的创新之处:运用图卷积和图关注方法,将社交网络中用户的特征属性和其所处局域网络特征相结合,大大提高了模型预测的精度.通过在推特、微博、开放知识图谱等数据集上的大量实验,证明该方法在不同类型的网络中都有较好的表现.

关键词：图嵌入图卷积图注意力社交网络深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

AI软件系统工程化技术与规范专题前言

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

可靠多模态学习综述

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向增量分类的多示例学习

引用

计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1723-1731页

作者：魏秀参徐书林安鹏杨健南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学) 南京210094 社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室(南京理工大学) 南京210094 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国海洋石油集团有限公司信息技术中心北京100010

近年来多示例学习(multi-instance learning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变.然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学的... 详细信息

近年来多示例学习(multi-instance learning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变.然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学的发展中不断出现新的议题、社交媒体中不断出现新的话题.由于存储限制或保密协议等原因,旧数据可能随着时间的发展变得不可见,这使得直接学习新的类别时模型会忘记曾经学过的知识.增量学习则被用于解决上述问题.因此,在多示例学习设定下进行增量数据挖掘十分有意义,然而目前针对多示例学习下的增量数据挖掘的工作十分稀少.提出一个基于注意力机制和原型分类器映射的多示例增量数据挖掘方法,通过注意力机制选择性地将多示例包的示例汇合为统一的特征表示,然后为每个类别生成类别原型表示并存储下来.类别原型通过原型分类器映射模块得到无偏鲁棒的类别分类器,并通过上一个增量阶段生成的分类器的预测结果对新增量阶段生成的分类器的预测结果进行知识蒸馏,使得模型能够在多示例学习下以极低的存储很好地保留模型的旧知识.实验结果表明:提出的方法能够有效地进行面向增量分类的多示例学习.

关键词：多示例学习增量学习注意力机制知识蒸馏原型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

车联网中基于航位推算的故障检测方法

引用

计算机科学 2022年第12期49卷 319-325页

作者：刘家希吴娜丁飞南京邮电大学物联网学院南京210003 江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室南京210003 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

故障检测是构建容错系统的基础组件之一,可以有效保证车联网上的应用安全、可靠地执行。然而,车联网不同于传统移动自组织网络,一方面,车辆具有高速移动性且可能随时加入或者离开系统,容易造成网络环境多变;另一方面,车辆之间的链路也... 详细信息

故障检测是构建容错系统的基础组件之一,可以有效保证车联网上的应用安全、可靠地执行。然而,车联网不同于传统移动自组织网络,一方面,车辆具有高速移动性且可能随时加入或者离开系统,容易造成网络环境多变;另一方面,车辆之间的链路也时常发生中断,容易造成消息丢失。为了解决以上问题,提出了一种基于航位推算的层次式的故障检测方法。在该故障检测方法中,利用航位推算模型去预测心跳消息的传输时间,同时考虑路侧单元(Roadside Unit,RSU)作为静态节点构建层次式的检测架构,从而改善车联网中故障检测的性能。通过NS2搭建仿真实验平台以进行验证,结果显示,相比对照的故障检测方法,新提出的故障检测方法在检测速度、检测准确性以及检测负载等方面均具有最好的表现。

关键词：车联网故障检测航位推算高移动性容错

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

省级政务大数据平台建设模式研究与启示

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：