检索结果-内蒙古大学图书馆

实验技术与管理 2021年第7期38卷 201-207页

作者：顾荣殷瀚王肇康黄宜华袁春风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“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教... 详细信息

针对“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教学过程监控等功能的一体化大数据教学系统。基于该平台,还设计了一系列由浅入深的大数据分析案例和编程实验项目。教学实践表明,该平台在帮助学生直观理解并行处理技术和分布式系统、培养学生大数据应用并行处理编程能力等方面起到了很好的作用。

关键词：大数据综合实验实训平台并行处理技术实验教学

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公共服务热线中基于地域自适应的突发事件实时检测方法

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计算机学报 2020年第12期43卷 2259-2275页

作者：麦丞程陈玉婷仇学明刘健赵博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京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的... 详细信息

随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的民生突发事件.为此,本文提出了一种基于地域自适应的突发事件实时检测方法(RAEDetection).首先,提出一种基于增量式Kleinberg模型的突发词识别算法,克服了现有批处理式Kleinberg模型的局限性,可从流式增量数据中实时识别突发词汇;然后,提出一种基于分层语义分析的候选突发事件识别算法,以突发词为线索,先根据突发词的主题层语义信息确定突发主题事件,再根据诉求记录的事件层语义信息将每个突发主题事件进一步细分为多个候选突发事件;最后,提出一种基于事件地域树的地域模式自适应识别算法,通过构建包含市级、区级、街道级三层结构的事件地域树,并通过基于KL距离的事件地域分布检验与优化,自适应地识别不同事件发生的地域模式,过滤候选突发事件中的噪声数据,得到最终的突发事件.在城市公共服务真实数据集以及Twitter数据集上的实验结果表明,与目前最新的方法对比,本文方法具有更高的检测准确率和更快的计算性能,能够有效地检测出数据流中的突发事件,算法具备良好的数据和系统可扩展性.本文方法已经成功落地应用于江苏省公共服务热线平台,提供高效的自动化和智能化突发事件检测服务.

关键词：事件检测突发性分析地域自适应公共服务热线数据挖掘

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CRDT协议的TLA+描述与验证

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软件学报 2020年第5期31卷 1332-1352页

作者：纪业魏恒峰黄宇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

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧... 详细信息

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧,不易保证其正确性.旨在采用模型检验技术验证一系列CRDT协议的正确性.具体而言,构建了一个可复用的CRDT协议描述与验证框架,包括网络通信层、协议接口层、具体协议层与规约层.网络通信层描述副本节点之间的通信模型,实现了多种类型的通信网络.协议接口层为已知的CRDT协议(分为基于操作的协议与基于状态的协议)提供了统一的接口.在具体协议层,用户可以根据协议的需求选用合适的底层通信网络.规约层则描述了所有CRDT协议都需要满足的强最终一致性与最终可见性(所有的更新操作最终都会被所有的副本节点接收并处理).使用TLA+形式化规约语言实现了该框架,然后以Add-Wins Set复制数据类型为例,展示了如何使用框架描述具体协议,并使用TLC模型检验工具来验证协议的正确性.

关键词：无冲突复制数据类型强最终一致性最终可见性模型检验 TLA+

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多标记众包学习

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软件学报 2020年第5期31卷 1497-1510页

作者：李绍园姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注... 详细信息

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习主要集中在单标记任务上,忽视了多标记任务的标记相关性;而多标记任务上的众包工作集中在局部标记相关性的利用如标记共同出现的概率,标记间条件相关性,其估计很敏感地受到标记数量和质量的影响.考虑到多标记任务上多个标注者的标注结果整体上存在低秩结构关系,提出一种基于低秩张量矫正的方法.首先,将标注结果组织成三维的张量(样本,标记,标注者),用低秩张量补全的方法对收集到的标注做预处理,以同时达到两个目的:1)优化已有标注;2)补全标注者在其未标注的标记上的标注结果.然后,对所有标注融合,测试了3种融合方法,分别从不同的方面考虑标注的置信度.真实数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：多标记学习众包低秩张量近似融合

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轮廓指导的层级混合多任务全卷积网络

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软件学报 2020年第5期31卷 1573-1584页

作者：何克磊史颖欢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

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别... 详细信息

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地,使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺的主任务和一个回归前列腺边界的辅助任务.这里,第2个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此,HFFCN架构是一个双分支的结构,包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络,提出了一个信息共享模块,用以在两个解码分支之间共享信息.这使得HFFCN可以学习任务的通用层级信息,同时保留一些不同任务各自的特征表示.在一个包含有313个病人的313张计划阶段图片的CT图像数据集上做了详细的实验.实验结果证明了HFFCN网络可以超越现有其他先进的分割方法或者传统的多任务学习模型.

关键词：全卷积网络深度学习多任务学习前列腺分割

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静态程序分析并行化研究进展

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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

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弱监督场景下的行人重识别研究综述

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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

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面向软件缺陷报告的缺陷定位方法研究与进展

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计算机科学 2022年第11期49卷 8-23页

作者：倪珍李斌孙小兵李必信朱程扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 东南大学计算机软科学与工程学院南京211189

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相... 详细信息

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相关度的计算方法;随后,挖掘各类软件历史仓库来创建缺陷定位数据集,构建缺陷定位模型,以识别缺陷报告所描述的缺陷对应的源代码单元(即缺陷位置),实现缺陷定位。对近年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结。首先,介绍了软件缺陷定位的相关概念,归纳了面向软件缺陷报告的缺陷定位方法的主要流程;其次,围绕定位流程中的3个关键步骤梳理了已有研究工作;然后,总结了缺陷定位领域常用的实验数据集和实验评估指标;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望。

关键词：软件缺陷定位软件缺陷报告定位模型信息检索深度学习

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决策驱动型省级政务大数据治理技术架构及实现

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大数据 2024年第2期10卷 140-151页

作者：孟凡杨群力高阳江苏省战略与发展研究中心江苏南京210036 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093

新时期政务数据在形态、产生机制等方面发生了巨大转变,呈现模态多样、体量巨大、结构复杂、时序演变等特征,给传统治理带来了全新的挑战。针对此问题,以省级政务大数据治理为切入点,分析了传统省级政务大数据治理的技术架构和瓶颈。围... 详细信息

新时期政务数据在形态、产生机制等方面发生了巨大转变,呈现模态多样、体量巨大、结构复杂、时序演变等特征,给传统治理带来了全新的挑战。针对此问题,以省级政务大数据治理为切入点,分析了传统省级政务大数据治理的技术架构和瓶颈。围绕政府决策场景提出了一种决策驱动型省级政务大数据治理技术架构——凤翔模型,分析其内涵概念、设计原则和总体架构,并对其可行性进行论证。针对凤翔模型技术架构中的4项关键业务问题和关键技术问题,进一步提出针对性的技术实现思路,为各省市后续治理项目建设以及相关技术路线研究选型提供参考。

关键词：政务大数据数据治理决策复杂结构

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AI软件系统工程化技术与规范专题前言

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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

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