检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1207-1219页

作者：葛轶洲许翔杨锁荣周青申富饶通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深。参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据。然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见。数据增... 详细信息

为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深。参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据。然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见。数据增强通过人为地生成新的数据增加数据量来缓解这一问题。数据增强方法在计算机视觉领域大放异彩,让人们开始关注类似方法能否应用在序列数据上。除了翻转、裁剪等在时间域进行增强的方法外,也描述了在频率域实现数据增强的方法;除了人们基于经验或知识而设计的方法以外,对一系列基于GAN的通过机器学习模型自动生成数据的方法也进行了详细的论述。介绍了应用在自然语言文本、音频信号和时间序列等多种序列数据上的数据增强方法,亦有涉及它们在医疗诊断、情绪判断等问题上的表现。尽管数据类型不同,但总结了应用在这些类型上的数据增强方法背后的相似的设计思路。以这一思路为线索,梳理应用在各类序列数据类型上的多种数据增强方法,并进行了一定的讨论和展望。

关键词：序列数据数据增强深度学习

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高精度的大规模程序数据竞争检测方法

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软件学报 2021年第7期32卷 2039-2055页

作者：高凤娟王豫周金果徐安孜王林章吴荣鑫张川苏振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 蚂蚁集团广东深圳518000 厦门大学信息学院福建厦门361005 Department of Computer Science and Engineering The Hongkong University of Science and TechnologyHongkongChina Department of Computer Science(ETH Zurich) ZürichSwitzerland

随着技术的不断发展,软件系统的非确定性(uncertainty)不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为... 详细信息

随着技术的不断发展,软件系统的非确定性(uncertainty)不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为代价达到高扩展性,要么由于高精度分析而导致可扩展性问题.提出一种解决上述矛盾的分段分析方法——GUARD.它首先基于程序值流进行轻量级上下文敏感的数据访问分析,以识别出候选的数据竞争子路径而非完整的程序路径.接下来,进行可能并行执行(may-happen-in-parallel,即MHP)分析来确定程序中的两个数据访问操作是否可能会同时执行.MHP分析基于线程流图(TFG)将线程信息进行编码以便于高效地查询各个子路径之间的并发关系.最后,对于每条存在MHP数据访问的子路径,进行重量级路径敏感分析以确定数据竞争路径的可行性.针对12个开源项目的实验评估显示,GUARD能够在1870s内完成对130万行代码的工业规模项目的检测,且平均误报率为16.0%.此外,GUARD的分析速度更快,比现有的前沿技术平均快了6.08倍,并且显著降低了误报率.除此之外,GUARD在其中还发现了12个数据竞争漏洞.将它们全部报告给了开发者,其中8个已得到了确认.

关键词：数据竞争 MHP分析静态分析

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基于自适应邻域嵌入的无监督特征选择算法

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1639-1649页

作者：刘艳芳李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 龙岩学院数学与信息工程学院福建龙岩364012

无监督特征选择算法可以对高维无标记数据进行有效的降维,从而减少数据处理的时间和空间复杂度,避免算法模型出现过拟合现象.然而,现有的无监督特征选择方法大都运用k近邻法捕捉数据样本的局部几何结构,忽略了数据分布不均的问题.为了... 详细信息

无监督特征选择算法可以对高维无标记数据进行有效的降维,从而减少数据处理的时间和空间复杂度,避免算法模型出现过拟合现象.然而,现有的无监督特征选择方法大都运用k近邻法捕捉数据样本的局部几何结构,忽略了数据分布不均的问题.为了解决这个问题,提出了一种基于自适应邻域嵌入的无监督特征选择(adaptive neighborhood embedding based unsupervised feature selection, ANEFS)算法,该算法根据数据集自身的分布特点确定每个样本的近邻数,进而构造样本相似矩阵,同时引入从高维空间映射到低维空间的中间矩阵,利用拉普拉斯乘子法优化目标函数进行求解.6个UCI数据集的实验结果表明:所提出的算法能够选出具有更高聚类精度和互信息的特征子集.

关键词： k近邻自适应邻域流形学习特征选择无监督学习

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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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PaxosStore中共识协议TPaxos的推导、规约与精化

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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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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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面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法

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电子学报 2021年第4期49卷 661-664页

作者：李斌陈定山孙小兵薄莉莉扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

缺陷数据分析正成为软件工程领域的热点,现有缺陷分析技术无法有效处理复杂和冗余的缺陷数据,以高效地辅助缺陷修复工作.本文提出一种多特征匹配搜索算法——MMSBK(Multi-feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge).首先对... 详细信息

缺陷数据分析正成为软件工程领域的热点,现有缺陷分析技术无法有效处理复杂和冗余的缺陷数据,以高效地辅助缺陷修复工作.本文提出一种多特征匹配搜索算法——MMSBK(Multi-feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge).首先对缺陷问题进行分析,抽取其包含的缺陷实体及关系;然后,基于实体和关系匹配将缺陷问题与缺陷知识图谱关联,通过知识图谱的关联性和可视化帮助软件开发搜索缺陷知识;最后,基于匹配算法生成的缺陷关系三元组生成搜索结果子图.实验验证了MMSBK算法的有效性.

关键词：缺陷知识图谱知识搜索缺陷实体缺陷关系

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基于联合动态剪枝的深度神经网络压缩算法

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计算机应用 2021年第6期41卷 1589-1596页

作者：张明明卢庆宁李文中宋浒国网江苏省电力有限公司信息通信分公司南京210024 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

作为模型压缩的一个分支,网络剪枝算法通过移除深度神经网络中不重要的参数来降低计算消耗;然而,永久性的剪枝会导致模型容量不可逆转的损失。针对该问题,提出了一种联合动态剪枝的算法来综合分析卷积核与输入图像的特征。一方面,将部... 详细信息

作为模型压缩的一个分支,网络剪枝算法通过移除深度神经网络中不重要的参数来降低计算消耗;然而,永久性的剪枝会导致模型容量不可逆转的损失。针对该问题,提出了一种联合动态剪枝的算法来综合分析卷积核与输入图像的特征。一方面,将部分卷积核置零,并允许其在训练过程中更新,直到网络收敛之后再永久性移除被置零的卷积核。另一方面,采样输入图像的特征,然后利用通道重要性预测网络对这些特征进行分析,从而确定卷积运算中可以跳过的通道。基于M-Cifar Net与VGG16的实验结果表明,联合动态剪枝分别取得了2.11和1.99的浮点运算压缩比,而与基准模型(M-Cifar Net、VGG16)相比准确率仅分别下降不到0.8个百分点和1.2个百分点。相较于现有的网络剪枝算法,联合动态剪枝有效地减少了模型的浮点运算次数(FLOPs)以及参数规模,在同样的压缩比下获得了更高的准确率。

关键词：模型压缩网络剪枝动态剪枝深度神经网络卷积核

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基于程序转化的SCADE模型检测

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计算机科学 2021年第12期48卷 125-130页

作者：冉丹陈哲孙毅杨志斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室上海200062 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言。在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统。SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语... 详细信息

SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言。在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统。SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语言结构来精简代码。目前,相比Lustre语言,SCADE程序模型检测的学术研究相对落后。为此,文中提出了一种对SCADE程序进行模型检测的方法并实现了一款SCADE模型检测工具,该方法的核心思想是基于程序转化,即把SCADE程序经过词法分析、语法分析、抽象语法树生成与化简等操作最终转化为等价的Lustre程序,然后用JKind与SMT求解器完成模型检测。此外,通过理论推导和大量实验证明了工具的模型检测的正确性。实验结果表明,功能相同的两个SCADE和Lustre测试用例模型的检测结果相同,但SCADE程序的模型检测效率相对较低。

关键词：模型检测安全有限状态机词法分析语法分析抽象语法树 JKind

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基于模板的软件缺陷修复推荐方法

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小型微型计算机系统 2022年第5期43卷 1096-1101页

作者：薄莉莉朱轩锐孙小兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

软件中长期累积的历史遗留问题导致软件产品的规模和复杂性逐渐增大.为了有效提高软件缺陷修复的效率,本文针对源代码文件中的修复前代码版本和修复后代码版本之间的差异,根据预定义的细粒度更改操作提取缺陷修复模板,并基于此修复模板... 详细信息

软件中长期累积的历史遗留问题导致软件产品的规模和复杂性逐渐增大.为了有效提高软件缺陷修复的效率,本文针对源代码文件中的修复前代码版本和修复后代码版本之间的差异,根据预定义的细粒度更改操作提取缺陷修复模板,并基于此修复模板提出了一种缺陷修复推荐方法.结果表明,模板的覆盖范围可达67.11%,并且5位参评者评估其有效,认为此修复模板适用于软件缺陷并且能够解决部分缺陷问题.

关键词：软件缺陷修复修复模板修复推荐

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