检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1476-1496页

作者：李文斌熊亚锟范祉辰邓波曹付元高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院太原030006

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题.因此,如何在动态、非平稳的序列任务及流式数据中不断学习新知识、同时保留旧知识是持续学习研究的核心.首先,通过对近年来持续学习国内外相关工作的调研与总结,将持续学习方法分为基于回放、基于约束、基于结构三大类,并对这3类方法做进一步的细分.具体而言,根据所使用的样本来源将基于回放的方法细分为采样回放、生成回放、伪样本回放3类;根据训练约束的来源将基于约束的方法细分为参数约束、梯度约束、数据约束3类;根据对于模型结构的使用方式将基于结构的方法细分为参数隔离、模型拓展2类.通过对比相关工作的创新点,对各类方法的优缺点进行总结.其次,对国内外研究现状进行分析.最后,针对持续学习与其他领域相结合的未来发展方向进行展望.

关键词：深度学习知识迁移持续学习灾难性遗忘序列任务

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面向小目标的多空间层次安全帽检测

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计算机工程与应用 2024年第6期60卷 230-237页

作者：李嘉信胡杨黄协舟李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南通大学张謇学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空... 详细信息

由于目标视频中存在目标小、距离远等影响检测效果的因素,对小目标的捕捉难度较大,提出一种面向小目标的多空间层次安全帽佩戴检测算法,该算法将在Yolov5s的网络模型基础上进行个性化改进。设计一种多空间注意力模块,从不同角度考虑空间特征的效果并加以融合,加强显著性特征的空间位置关系;融合多空间尺度的特征,同时结合特征提取过程中的多种特征,适应对不同空间层次目标的捕捉,提高对小目标的检测能力;利用数据增强提高数据集的泛用性,使训练目标适应更多样的情景;优化损失函数,增强回归能力,提高训练效果。实验结果表明,所提算法的平均准确率达到91.5%,明显地减少了漏检情况。除此之外,将其部署到实际施工现场,展现了出对小目标优越的检测性能,具有极大的应用价值。

关键词：安全帽检测 Yolov5s 多空间注意力模块数据增强多空间尺度融合

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基于分组对比学习的序贯感知技能发现

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软件学报 2025年第5期 2079-2093页

作者：杨尚东余淼盈陈兴国陈蕾南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学)

强化学习在智能对话系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但其在复杂的、奖励稀疏的任务中学习效率较低.研究人员在强化学习中引入技能发现框架,以最大化不同技能间的差异为目标构建技能策略,提升了智能体在上述任务中的学习效率.然而... 详细信息

强化学习在智能对话系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但其在复杂的、奖励稀疏的任务中学习效率较低.研究人员在强化学习中引入技能发现框架,以最大化不同技能间的差异为目标构建技能策略,提升了智能体在上述任务中的学习效率.然而,受到采样轨迹数据多样性的限制,现有的技能发现方法局限于在一个强化学习回合中学习一种技能,导致其在一回合中具有序贯技能组合的复杂任务中表现欠佳.针对该问题,提出一种基于分组对比学习的序贯感知技能发现方法 (group-wise contrastive learning based sequence-aware skill discovery,GCSSD),该方法将对比学习融合到技能发现框架中.首先,为了提升轨迹数据的多样性,将与环境交互的完整轨迹分段并进行分组,利用分组轨迹构建对比损失学习技能嵌入表征;其次,结合技能嵌入表征与强化学习进行技能策略训练;最后,为了提升在具有不同序贯技能组合任务上的性能,对采样轨迹进行分段技能表征并将其嵌入策略网络,实现对已学技能策略的序贯组合.实验结果表明, GCSSD方法在具有序贯技能组合的稀疏奖励任务中具有较好的训练效果,并且在具有与训练任务不同的序贯技能组合任务中,能够利用已学技能对该任务进行快速适应.

关键词：强化学习轨迹分组对比学习序贯感知技能发现

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基于硬件虚拟化的内核同层多域隔离模型

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软件学报 2022年第2期33卷 473-497页

作者：钟炳南邓良曾庆凯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 华为技术有限公司上海201206

为了解决内核不可信带来的问题,很多工作提出了同层可信基的架构,即,在内核同一硬件特权水平构建可部署安全机制的唯一保护域.但是,实际过程中往往面临多样化的安全需求,将多种对应的安全机制集中于唯一的保护域必然导致只要其中任何一... 详细信息

为了解决内核不可信带来的问题,很多工作提出了同层可信基的架构,即,在内核同一硬件特权水平构建可部署安全机制的唯一保护域.但是,实际过程中往往面临多样化的安全需求,将多种对应的安全机制集中于唯一的保护域必然导致只要其中任何一个安全机制被攻陷,同一个保护域内其他所有安全机制都可能被攻击者恶意篡改或者破坏.为了解决上述问题,提出了内核同层多域隔离模型,即在内核同一硬件特权水平构建多个保护域实现了不同安全机制的内部隔离,缓解了传统方法将所有安全机制绑定在唯一保护域带来的安全风险.实现了内核同层多域隔离模型的原型系统Decentralized-KPD,其利用硬件虚拟化技术和地址重映射技术,将不同安全机制部署在与内核同一特权水平的多个保护域中,并不会引起较大的性能开销.总体而言,实验结果展示了内核同层多域隔离模型的安全性和实用性.

关键词：硬件虚拟化内存隔离多域隔离

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基于虚拟节点策略的自监督对比学业预警模型

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计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2195-2202页

作者：王园淋欧阳勇高榕刘锦行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京210023

针对大多数学业预警方法忽略了学生社交行为对于学业的影响,且存在数据不平衡问题和长尾分布问题,提出一种基于虚拟节点策略的自监督对比学业预警模型(SCEW)。通过图神经网络对学生成绩、学生社交行为进行融合得到联合图嵌入;利用虚拟... 详细信息

针对大多数学业预警方法忽略了学生社交行为对于学业的影响,且存在数据不平衡问题和长尾分布问题,提出一种基于虚拟节点策略的自监督对比学业预警模型(SCEW)。通过图神经网络对学生成绩、学生社交行为进行融合得到联合图嵌入;利用虚拟节点策略缓解数据不平衡问题的影响;基于自更新策略,采用节点级对比学习将自监督学习集成到网络的训练中,缓解长尾分布问题的影响。在真实数据集上的实验结果表明,SCEW模型的性能优于现有的主流方法。

关键词：学业预警学生行为虚拟节点数据不平衡长尾分布对比学习自监督学习

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开源软件库生态治理技术研究综述:二十年进展

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软件学报 2024年第2期35卷 629-674页

作者：王莹伍盈欣高天陈子莺许畅于海张成志东北大学软件学院辽宁沈阳110169 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 智能工业数据解析与优化教育部重点实验室(东北大学工业智能与系统优化国家级前沿科学中心) 辽宁沈阳110169 香港科技大学计算机科学及工程学系中国香港999077

在“人-机-物”三元融合、泛在计算的时代蓝海下,“开放多变”“需求多样”和“场景复杂”的软件部署和运行环境对开源软件库生态的治理技术提出了更多需求和更高期望.为进一步推动构建可信软件供应链生态,围绕泛在计算模式、打造自主... 详细信息

在“人-机-物”三元融合、泛在计算的时代蓝海下,“开放多变”“需求多样”和“场景复杂”的软件部署和运行环境对开源软件库生态的治理技术提出了更多需求和更高期望.为进一步推动构建可信软件供应链生态,围绕泛在计算模式、打造自主可控的技术体系,聚焦于开源软件库管理生态,收集近20多年来(2001–2023)发表于软件工程领域较高影响力的学术期刊和会议的348篇论文,对开源软件库生态治理技术的研究工作进行梳理.讨论开源软件库生态的建模与分析、演化与维护、质量保证和管理等方面的工作,总结研究现状、问题、挑战与趋势.

关键词：开源软件供应链开源治理软件库生态系统

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基于图匹配网络的可解释知识图谱复杂问答方法

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计算机研究与发展 2021年第12期58卷 2673-2683页

作者：孙亚伟程龚厉肖瞿裕忠计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

知识图谱问答是人工智能领域的研究热点之一.在该任务中,自然语言问句结构与知识图谱结构之间的语义匹配是一个具有挑战的研究问题.现有工作主要利用深度学习技术对自然语言问句进行序列化编码,然后与知识图谱子图计算语义匹配,这样做... 详细信息

知识图谱问答是人工智能领域的研究热点之一.在该任务中,自然语言问句结构与知识图谱结构之间的语义匹配是一个具有挑战的研究问题.现有工作主要利用深度学习技术对自然语言问句进行序列化编码,然后与知识图谱子图计算语义匹配,这样做法未充分利用复杂问句的结构信息,方法也缺乏可解释性.针对此问题,提出一种基于图匹配网络的知识图谱复杂问答方法TTQA.首先,通过语法分析方法,构建一个与知识图谱无关的未定查询图.然后,依据未定查询图和给定的知识图谱,构建一个与知识图谱相关的已定查询图,在其中,提出一种图匹配网络GMN,通过结合预训练语言模型和图神经网络技术,再利用注意力机制学习查询结构的上下文表示,从而得到更加丰富的结构匹配表示,用于已定查询图预测.在2个复杂问答数据集LC-QuAD 1.0和ComplexWebQuestions 1.1进行实验,结果表明:TTQA超过了现有方法.同时,通过消融实验验证了GMN的有效性.此外,TTQA生成的未定结构图和已定查询图增强了问答系统可解释性.

关键词：知识图谱问答复杂问句查询图图匹配网络注意力机制

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包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 513-520页

作者：王美静郑吉平南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并... 详细信息

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并据此进行遗憾最小化查询,当面对包含非数值型属性的数据时,这些方法不再适用.本文提出的遗憾率定义针对包含非数值型属性的数据,并给出新的交互式遗憾最小化查询问题的定义.在此基础上,采用“支配”的概念提出用于预处理的skyline删减算法,利用偏好矩阵帮助学习用户偏好,并提出用于解决交互式遗憾最小化的算法MECR_QS.最后,实验结果表明MECR_QS算法能有效处理包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询.

关键词：遗憾最小化查询交互非数值型属性 skyline筛选

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一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1910-1915页

作者：冯欣王思平张智先焦晓宁薛明龙重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合... 详细信息

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合,构建了端到端的增强检测框架MVP-YOLO。MVP-Net采用了逆映射网络技术,将常规RGB图像转换为伪RAW图像特征空间,并提出了伪ISP增强网络DOISP进行图像增强。MVP-Net旨在发挥RAW图像在目标检测中的潜在优势,同时克服其在直接应用时所面临的限制。模型在多个真实场景暗光数据上取得了优于先前工作效果并且能够适应多种不同架构的检测器。其端到端检测框mAP(50%)指标达到了78.3%,比YOLO检测器提高了1.85%。

关键词：低光图像增强机器视觉 RAW图像 ISP处理

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基于特定领域解码的域泛化医学图像分割方法

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 324-335页

作者：叶怀泽周子奇祁磊史颖欢南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学健康医疗大数据国家研究院南京210023 东南大学计算机科学与工程学院南京210023

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进... 详细信息

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进行解码的网络结构。该模型使用一个通用编码器来学习所有领域上的领域不变特征,并通过特定领域解码器还原原有图像以加强其对图像特征的复原能力。此外,该模型还通过生成特征迁移图像与源域图像进行对抗学习来加强编码器学习领域不变特征的能力。同时,本文在模型中还引入了特殊构造的分割融合预处理步骤来扩充数据集以增强模型的泛化能力,并进一步提高了本文提出网络结构的性能。在两个医学图像的分割任务中,大量实验数据表明,本文提出的模型相比现有先进模型表现出了优异的性能,此外本文还进行了一系列消融实验,证明了模型的有效性。

关键词：领域泛化医学图像分割迁移学习对抗学习数据增广

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