检索结果-内蒙古大学图书馆

信念修正与开放逻辑之间的关系

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航空学报 1999年第2期20卷 118-121页

作者：张东摩顾红芳陈世福南京航空航天大学计算机科学研究所南京大学软件新技术国家重点实验室

基于全序划分结构给出了信念修正理论中的信念修正操作、信念基修正操作及开放逻辑中的重构操作的统一定义，分析了三者之间的内在联系及本质差别，证明了在原知识库为逻辑封闭语句集且忽视操作结果的逻辑封闭性的情形下，３种运算的操... 详细信息

基于全序划分结构给出了信念修正理论中的信念修正操作、信念基修正操作及开放逻辑中的重构操作的统一定义，分析了三者之间的内在联系及本质差别，证明了在原知识库为逻辑封闭语句集且忽视操作结果的逻辑封闭性的情形下，３种运算的操作结果一致。

关键词：信念修正信念基修正开放逻辑重构人工智能

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构件软件的回归测试复杂性度量

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软件学报 2015年第12期26卷 3043-3061页

作者：陶传奇李必信 Jerry Gao 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 东南大学软件工程研究所江苏南京211189 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 Department of Computer Engineering San Jose State University

基于构件的软件构建方法目前被广泛使用在软件开发中,用于减少软件开发的工程成本和加快软件开发进度.在软件维护过程中,由于构件更新或者新版本的发布,基于构件的系统会受到影响,需要进行回归测试.对于指定的软件修改需求,维护者可以... 详细信息

基于构件的软件构建方法目前被广泛使用在软件开发中,用于减少软件开发的工程成本和加快软件开发进度.在软件维护过程中,由于构件更新或者新版本的发布,基于构件的系统会受到影响,需要进行回归测试.对于指定的软件修改需求,维护者可以实施不同的修改手段.不同的修改手段会导致不同的回归测试复杂性,这种复杂性是软件维护成本和有效性的重要因素.目前的研究没有强调构件软件的回归测试复杂性问题.基于修改影响复杂性模型和度量,提出一种回归测试的复杂性度量框架.该度量框架包括两个部分:基于图的模型和形式化度量计算.该度量可以有效表示构件软件分别在构件和系统层面的回归测试复杂性因素,可视化地体现复杂性变化.然后根据模型,提出具体的度量计算方式.最后,通过实验研究,针对同一个构件软件的相同修改需求,利用若干个实验组进行独立修改实施,然后比较回归测试的复杂性.实验结果表明,所提出的度量方式是可行和有效的.

关键词：基于构件的软件回归测试重测复杂性软件维护

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基于异构并行环境的大型稀疏线性方程组求解的任务映射算法

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电子学报 1999年第8期27卷 102-104页

作者：舒继武赵金熙张德富周维四南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系胜利油田地质科学研究院

本文基于异构并行环境，针对大型稀疏形线性方程组的并行求解，给出了求解方程组的静态任务映射，提出了合理的任务映射费用函数，并运用模拟退火算法寻找最佳任务映射，从而将一类不均匀任务合理地映射到异构并行环境中高效地并行求解。

关键词：大型任务映射稀疏线性方程组算法解

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基于Internet的DOL教材信息发现和收集Agent

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南京大学学报（自然科学版） 1999年第1期35卷 74-81页

作者：周文辉张灵玲李俊韩耀伟潘金贵三枝武男坂上修二奥山明南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学多媒体计算机研究所日本北海道信息大学日本电子开发学院

介绍一个基于多Ａｇｅｎｔ（ｍｕｌｔｉ－ａｇｅｎｔ）体系结构的信息检索系统：ＤＯＬＴＲＩ－Ａｇｅｎｔ．ＤＯＬＴＲＩ－Ａｇｅｎｔ用于从Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上发现和收集用于远程开放教学（ＤｉｓｔａｎｃｅａｎｄＯｐｅｎＬｅａｒｎ... 详细信息

介绍一个基于多Ａｇｅｎｔ（ｍｕｌｔｉ－ａｇｅｎｔ）体系结构的信息检索系统：ＤＯＬＴＲＩ－Ａｇｅｎｔ．ＤＯＬＴＲＩ－Ａｇｅｎｔ用于从Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上发现和收集用于远程开放教学（ＤｉｓｔａｎｃｅａｎｄＯｐｅｎＬｅａｒｎｉｎｇ，简称ＤＯＬ）中进行教材设计的教材信息．ＤＯＬＴＲＩ－Ａｇｅｎｔ根据用户需要和任务模型主动、智能和协作地搜索Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的各种信息资源（如数据库，ＷＷＷ服务器等），对搜集到的教材信息归类存储，实时地更新本地教材信息库以与外部信息源保持动态一致．它还接收Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息空间中其他教材信息搜集Ａｇｅｎｔ和其他类型Ａｇｅｎｔ的服务请求，开放地与其他Ａｇｅｎｔ进行互操作。

关键词：远程开放教学搜集 Agent Internet 教材信息

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序列数据的数据增强方法综述

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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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面向认知的多源数据学习理论和算法研究进展

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软件学报 2017年第11期28卷 2971-2991页

作者：杨柳于剑刘烨詹德川天津大学计算机科学与技术学院天津300350 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 脑与认知科学国家重点实验室(中国科学院心理研究所) 北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 计算机软件新技术国家重点实验室南京大学江苏南京210023

多源数据学习在大数据时代具有极其重要的意义.目前,多源数据学习算法研究远远超前于多源数据学习理论研究,经典的机器学习理论难以应用于多源数据学习,更难以提供多源数据学习算法在实际应用中的理论保障.从学习的最终目的是知识这一... 详细信息

多源数据学习在大数据时代具有极其重要的意义.目前,多源数据学习算法研究远远超前于多源数据学习理论研究,经典的机器学习理论难以应用于多源数据学习,更难以提供多源数据学习算法在实际应用中的理论保障.从学习的最终目的是知识这一认知切入点出发,对人类学习的认知机理、机器学习的三大经典理论(计算学习理论、统计学习理论和概率图理论)以及多源数据学习算法设计这3个方面的研究进展进行总结,最后给出未来研究方向的思考.

关键词：统计学习理论模式分类特征空间认知心理

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框架问题的一种可行解

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模式识别与人工智能 2000年第2期13卷 121-127页

作者：郭磊张东摩李斌南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093 南京航空航天大学计算机科学研究所南京210016

本文提出了一种基于实用原则的框架问题的解决方案,证明该方案的表达能力与Reiter的方案等价,分析了两种方案各自的特色及适用范围。提出了效应公理的完备化概念,给出了效应公理的规则表示形式,这些结果为基于意向驱动的agent模型的建... 详细信息

本文提出了一种基于实用原则的框架问题的解决方案,证明该方案的表达能力与Reiter的方案等价,分析了两种方案各自的特色及适用范围。提出了效应公理的完备化概念,给出了效应公理的规则表示形式,这些结果为基于意向驱动的agent模型的建立以及面向agent的程序设计语言AOPLID的提出提供了必要的理论基础。

关键词：情境演算框架问题可行解知识表示人工智能

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基于DOM的XML文档支持系统

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南京大学学报（自然科学版） 2000年第5期36卷 568-573页

作者：李景春王强武港山潘金贵张福炎南京大学多媒体计算机研究所南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

作为SGML的子集 ,元标记语言XML及其相关技术正得到越来越广泛的应用 .文档对象模型 (DOM )是一种平台无关、语言无关的标准接口 ,是XML、HTML文档互操作的基础 .首先论述了XML的应用前景和应用现状 ,然后提出了基于DOM的XML文档支持系... 详细信息

作为SGML的子集 ,元标记语言XML及其相关技术正得到越来越广泛的应用 .文档对象模型 (DOM )是一种平台无关、语言无关的标准接口 ,是XML、HTML文档互操作的基础 .首先论述了XML的应用前景和应用现状 ,然后提出了基于DOM的XML文档支持系统 ,系统为用户提供一套组件 ,用来完成XML文档的生成、表现、文档转换等工作 .系统同时提供DOM 1.

关键词：文档对象模型文档类型定义 Web 标记语言

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网络信息挖掘系统IDGS的实现

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南京大学学报（自然科学版） 2000年第2期36卷 183-188页

作者：邹涛戚广智蔡丽娟张福炎南京大学多媒体计算机研究所软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

网络信息挖掘是网络信息处理领域中的一项新课题 .介绍一个基于WWW的信息挖掘系统IDGS的设计与实现 ,并讨论了基于统计的文本信息特征提取技术和BP神经网络模型在网络信息挖掘中的应用 ,及在WWW上进行信息挖掘所需采用的方法和策略 .

关键词：神经网络 WWW 数据挖掘 IDGS 网络信息挖掘

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无监督行人重识别研究综述

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计算机工程 2024年

作者：田青王斌周子枭南京信息工程大学软件学院南京信息工程大学无锡研究院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

从多个不同的摄像机中检索出一个特定的行人是行人重识别的主要任务。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的增加，行人重识别逐渐受到研究人员的关注。现有的行人重识别方法大多利用带有标签的数据集进行有监督训练，但该方式数... 详细信息

从多个不同的摄像机中检索出一个特定的行人是行人重识别的主要任务。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的增加，行人重识别逐渐受到研究人员的关注。现有的行人重识别方法大多利用带有标签的数据集进行有监督训练，但该方式数据标注成本高昂，使得有监督行人重识别难以扩展到大型的未标记数据集场景。而无监督行人重识别可以有效地改善行人重识别模型的扩展问题，更符合现实场景的应用，并逐渐成为研究热点。尽管已有行人重识别相关的综述研究工作被提出，但它们主要关注有监督场景下的分类和应用。为此，本文对现有的无监督行人重识别研究工作进行系统地归纳、分析和总结，以便为该领域研究人员提供研究参考。本文首先全面回顾无监督场景的行人重识别方法，根据模型训练是否使用源域监督信息，将无监督行人重识别研究划分为基于无监督域适应的方式和基于完全无监督的方式，并对这两类方法进行分析和总结。然后，介绍和归纳性总结行人重识别研究相关的经典数据集，并展示和讨论不同行人重识别方法在这些数据集上的性能和优劣。最后，指出当前无监督行人重识别研究所面临的问题，并提出未来发展方向。

关键词：行人重识别深度神经网络智能视频监控无监督域适应完全无监督

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