检索结果-内蒙古大学图书馆

中华检验医学杂志 2025年第2期48卷 292-296页

作者：施意史浩男叶翰嘉詹德川南京大学人工智能学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

近年来,随着大数据的可用性提升以及计算机算力的提高,深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了一定成果,为医学的发展提供了新方向,例如智能医疗问诊、个性化诊疗方案设计、医疗影像辅助判读等。然而,深度学习在应用... 详细信息

近年来,随着大数据的可用性提升以及计算机算力的提高,深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了一定成果,为医学的发展提供了新方向,例如智能医疗问诊、个性化诊疗方案设计、医疗影像辅助判读等。然而,深度学习在应用时也存在许多问题,例如可复用性不强和可解释性不足等。本文主要阐述深度学习的发展史及其在医学领域的一些最新进展,并对其在医学应用中的一些问题进行分析和探讨。

关键词：深度学习神经网络医学应用

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多标记学习中基于交互表示的深度森林方法

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软件学报 2024年第4期35卷 1934-1944页

作者：吕沈欢陈一赫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 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 江苏南京210023

在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一... 详细信息

在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一方面标记概率表示与标记信息高度相关,这会导致其多样性较低.随着深度森林的深度增加,性能会下降.另一方面,标记概率的计算需要我们存储所有层数的森林结构并在测试阶段逐一使用,这会造成难以承受的计算和存储开销.针对这些问题,提出基于交互表示的多标记深度森林算法(interactionrepresentation-based multi-label deep forest,iMLDF).iMLDF从森林模型的决策路径中挖掘特征空间中的结构信息,利用随机交互树抽取决策树路径中的特征交互,分别得到特征置信度得分和标记概率分布两种交互表示.iMLDF一方面充分利用模型中的特征结构信息来丰富标记间的相关信息,另一方面通过交互表达式计算所有的表示,从而使得算法无需存储森林结构,大大地提升了计算效率.实验结果表明:在交互表示基础上进行表示学习的i MLDF算法取得了更好的预测性能,而且针对样本较多的数据集,计算效率比MLDF算法提升了一个数量级.

关键词：深度森林多标记学习特征交互标记相关性表示学习

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基于改动树检索的拉取请求描述生成方法

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软件学报 2024年第11期35卷 5065-5082页

作者：蒋竞刘子豪张莉汪亮复杂关键软件环境全国重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着开源人工智能系统规模的扩大,软件的开发与维护也变得困难.GitHub是开源社区最重要的开源项目托管平台之一,通过GitHub提供的拉取请求系统,开发者可以方便地参与到开源项目的开发.拉取请求的描述可以帮助项目核心团队理解拉取请求... 详细信息

随着开源人工智能系统规模的扩大,软件的开发与维护也变得困难.GitHub是开源社区最重要的开源项目托管平台之一,通过GitHub提供的拉取请求系统,开发者可以方便地参与到开源项目的开发.拉取请求的描述可以帮助项目核心团队理解拉取请求的内容和开发者的意图,促进拉取请求被接受.当前,存在可观比例的开发者没有为拉取请求提供描述,既增加了核心团队的工作负担,也不利于项目日后的维护工作.提出一种自动为拉取请求生成描述的方法PRSim.所提方法提取拉取请求包含的提交说明、注释更新和代码改动等特征,建立语法改动树,使用树结构自编码器编码以检索代码改动相似的其他拉取请求,参照相似拉取请求的描述,使用编码器-解码器网络概括提交说明和注释更新,生成新拉取请求的描述.实验结果表明,PRSim的生成效果在Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L这3个指标的F1分数上分别达到36.47%、27.69%和35.37%,与现有方法LeadCM相比分别提升了34.3%、75.2%和55.3%,与方法Attn+PG+RL相比分别提升了16.2%、22.9%和16.8%,与方法PRHAN相比分别提升了23.5%、72.0%和24.8%.

关键词：拉取请求语法改动树相似度计算自动摘要开源社区

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一种基于威胁模型的安全测试用例生成框架和工具

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软件学报 2024年第10期35卷 4573-4603页

作者：付昌兰张贺李凤龙匡宏宇南京大学软件学院江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 华为云计算技术有限公司浙江杭州310053

近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试... 详细信息

近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试主要集中在测试代码缺陷,处于软件开发后期,不能很好地对接前期威胁建模分析成果以构建安全的软件,业界威胁建模工具缺少进一步生成安全测试的功能.为了应对此问题,提出一种从威胁模型生成安全测试用例的框架,并设计和实现工具原型.为了便于测试,对传统的攻击树模型进行改进,对构建的模型进行规范性检查,从该模型中可以自动生成测试线索.根据攻击节点发生概率对测试线索进行评估,优先检测概率较高的威胁的测试线索.对防御节点进行评估,选择收益性较高的防御方案缓解威胁,以改进系统安全设计.通过为攻击节点设置参数可以将测试线索转换成具体的测试用例.在软件开发早期阶段以威胁建模识别出的威胁作为输入,通过框架和工具可以生成测试,指导后续的安全开发和安全测试设计,将安全技术更好地嵌入到软件设计和开发之中.案例研究部分将该框架和工具运用于极高危风险的安全测试生成,并说明了其有效性.

关键词：威胁模型威胁建模攻击树模型测试用例生成测试线索

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可信人工智能系统的质量属性与实现:三级研究

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软件学报 2023年第9期34卷 3941-3965页

作者：李功源刘博涵杨雨豪邵栋南京大学软件学院江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

人工智能系统以一种前所未有的方式,被广泛地用于解决现实世界的各种挑战,其已然成为推动人类社会发展的核心驱动力.随着人工智能系统在各行各业的迅速普及,人们对人工智能系统的可信性愈发感到担忧,其主要原因在于,传统软件系统的可信... 详细信息

人工智能系统以一种前所未有的方式,被广泛地用于解决现实世界的各种挑战,其已然成为推动人类社会发展的核心驱动力.随着人工智能系统在各行各业的迅速普及,人们对人工智能系统的可信性愈发感到担忧,其主要原因在于,传统软件系统的可信性已不足以完全描述人工智能系统的可信性.对于人工智能系统的可信性的研究,具有迫切需要.目前已有大量相关研究,且各有侧重,但缺乏一个整体性、系统性的认识.研究是一项以现有二级研究为研究对象的三级研究,旨在揭示人工智能系统的可信性相关的质量属性和实践的研究现状,建立一个更加全面的可信人工智能系统质量属性框架.收集、整理和分析2022年3月前发表的34项二级研究,识别21种与可信性相关的质量属性及可信性的度量方法和保障实践.研究发现,现有研究主要关注在安全性和隐私性上,对于其他质量属性缺乏广泛且深入的研究.对于需要跨学科协作的两个研究方向,需要在未来的研究中引起重视,一方面是人工智能系统本质上还是一个软件系统,其作为一个软件系统的可信值得人工智能和软件工程专家合作研究;另一方面,人工智能是人类对于机器拟人化的探索,如何从系统层面保障机器在社会环境下的可信,如怎样满足人本主义,值得人工智能和社会科学专家合作研究.

关键词：人工智能系统可信质量属性实践

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基于多线程并行的符号执行引擎设计与实现

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计算机研究与发展 2023年第2期60卷 248-261页

作者：周彭左志强南京大学计算机科学与技术系南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

符号执行作为一种高效的测试生成技术,被广泛应用于软件测试、安全分析等领域.然而,由于程序中的执行路径数量随着分支数量的增加而指数级上升,符号执行往往无法在大规模程序上进行高效执行,缺乏可扩展性.已有的基于多进程的并行化方法... 详细信息

符号执行作为一种高效的测试生成技术,被广泛应用于软件测试、安全分析等领域.然而,由于程序中的执行路径数量随着分支数量的增加而指数级上升,符号执行往往无法在大规模程序上进行高效执行,缺乏可扩展性.已有的基于多进程的并行化方法具有较大的额外通信开销,并且缺乏对现有约束求解优化技术的利用.提出了基于多线程并行处理模型的符号执行加速方法.具体来讲,为解决并行符号执行中的不同工作节点负载不平衡问题,设计了不需要中间节点参与的工作窃取算法.为充分利用现有约束求解优化技术,提出了让不同工作节点共享约束求解信息的加速求解方法.基于符号执行引擎(KLEE)实现了多线程并行化符号执行方案,从而形成多线程并行化符号执行引擎(PKLEE).实验验证表明,在穷尽执行路径场景下,KLEE平均耗时是在给定8个线程下PKLEE的3~4倍;在同样的时间内,PKLEE执行的有效工作负载平均是KLEE的3倍.

关键词：符号执行负载均衡约束求解并行加速可扩展性

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用户特征请求分析与处理研究综述

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软件学报 2023年第8期34卷 3605-3636页

作者：牛菲菲李传艺葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093

特征请求是软件产品的真实用户在开放平台上提出的对现有特征的改进或者对新特征的请求.特征请求在一定程度上反映了用户的真实意愿,代表了用户的需求.高效、准确地分析和处理用户特征请求对于提升用户满意度、提高产品竞争力起着至关... 详细信息

特征请求是软件产品的真实用户在开放平台上提出的对现有特征的改进或者对新特征的请求.特征请求在一定程度上反映了用户的真实意愿,代表了用户的需求.高效、准确地分析和处理用户特征请求对于提升用户满意度、提高产品竞争力起着至关重要的作用.用户的广泛参与,使得特征请求成为越来越重要的需求来源.然而,特征请求在其来源、内容以及形式等方面均与传统的软件需求不同.进而将其充分应用于软件开发过程所采用的具体方法,也有别于传统的需求工程.目前已经有许多将特征请求应用于软件开发过程中的相关研究,比如特征请求的获取、分类、排序、质量评估、为特征请求推荐开发者,以及定位相关代码等.随着相关工作的不断增加,形成一个针对特征请求分析与处理研究综述的必要性日益增强.因此,调研121篇关于在软件开发过程中分析和处理特征请求的国内外学术研究论文,从将特征请求应用于软件开发过程的角度对现有成果进行系统地梳理.总结现有针对特征请求的研究主题,提出将特征请求应用于软件开发过程的处理流程,并与传统的需求工程过程进行对比.此外,深入分析在各个需求工程活动中使用的具体方法及方法之间的差别.最后,对特征请求的未来研究方向进行展望,以期为同行研究人员提供参考.

关键词：特征请求需求工程软件开发分析与处理

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基于语法和语义分割的跨领域方面级情感分类

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中国科学：信息科学 2023年第7期53卷 1299-1313页

作者：吴震戴新宇南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

神经网络在方面级情感分类任务上已经取得了良好的性能.然而,由于复杂且耗时的数据标注流程,方面级情感分类在很多领域上是低资源甚至是零资源的,这限制了该任务在实际场景中的应用.为了解决这个挑战性的问题,本文关注跨领域的方面级情... 详细信息

神经网络在方面级情感分类任务上已经取得了良好的性能.然而,由于复杂且耗时的数据标注流程,方面级情感分类在很多领域上是低资源甚至是零资源的,这限制了该任务在实际场景中的应用.为了解决这个挑战性的问题,本文关注跨领域的方面级情感分类,并提出一种基于语法和语义分割的跨领域方面情感分类方法.具体而言,针对不同领域用词差异造成的领域漂移和注意力泛化问题,本文首次提出利用单纯的语法信息来获取可在领域之间迁移的语法注意力,并引入与目标领域相近的文档情感分类任务来增强神经网络模型对目标领域的情感识别能力,最终从语法和语义两个层面分别提升模型的注意力机制和文本上下文表示.实验在6个跨领域方面级情感分类任务上进行,结果表明,与其他9种基线方法相比,本文的方法在6个任务上都取得了最先进的性能,在平均准确率和平均macro-F1两个指标上比之前最好的模型DIFD分别提升7.14%和7.6%.此外,即使以大规模预训练模型BERT,BERT-ADA,RoBERTa等作为骨干网络,本文的方法仍能实现3.5%以上的平均准确率提升和平均macro-F1提升.

关键词：方面级情感分类跨领域神经网络注意力语法和语义

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深度学习在基于信息检索的缺陷定位中的应用综述

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软件学报 2025年第4期36卷 1530-1556页

作者：曹帅牛菲菲李传艺陈俊洁刘逵葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 天津大学智能与计算学部天津300350 华为公司软件工程应用技术实验室浙江杭州310007

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研... 详细信息

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研究趋势之一.系统梳理和总结了52篇近年来将深度学习引入基于信息检索缺陷定位的工作.首先,总结该类缺陷定位的数据集和评价指标,接着从不同粒度和可迁移性分析了该类技术的定位效果,随后着重梳理了相关工作中信息编码表征方法和特征提取方法.最后总结对比分析了各领域最先进的定位方法,并展望了使用深度学习的基于信息检索的缺陷定位方法的未来发展方向.

关键词：深度学习缺陷定位信息检索特征编码代码表示

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基于多标签学习的代码评审意见质量评价

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软件学报 2024年第6期35卷 2775-2794页

作者：杨岚心张贺徐近伟张逸凡王梓宽周鑫李京悦荣国平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) 江苏南京210093 Department of Computer Science Norwegian University of Science and TechnologyTrondheim 7030Norway

代码评审是现代软件开发过程中被广泛应用的最佳实践之一,其对于软件质量保证和工程能力提升都具有重要意义.代码评审意见是代码评审最主要和最重要的产出之一,其不仅是评审者对代码变更的质量感知,而且是作者修复代码缺陷和提升质量的... 详细信息

代码评审是现代软件开发过程中被广泛应用的最佳实践之一,其对于软件质量保证和工程能力提升都具有重要意义.代码评审意见是代码评审最主要和最重要的产出之一,其不仅是评审者对代码变更的质量感知,而且是作者修复代码缺陷和提升质量的重要参考.目前,全球各大软件组织都相继制定了代码评审指南,但仍缺少针对代码评审意见质量的有效的评价方式和方法.为了实现可解释的、自动化的评价,开展文献综述、案例分析等若干实证研究,并在此基础上提出一种基于多标签学习的代码评审意见质量评价方法.实验使用某大型软件企业的34个商业项目的共计17000条评审意见作为数据集.结果表明所提出的方法能够有效地评价代码评审意见质量属性和质量等级.除此以外,还提供若干建模经验,如评审意见标注和校验等,旨在帮助那些受代码评审困扰的软件组织更好地实施所提出的方法.

关键词：软件质量保证代码评审代码评审意见质量评价多标签学习实证软件工程

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