检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2014年第3期41卷 1-11页

作者：吴迎红黄皓曾庆凯南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

策略精化是面向服务分布式应用访问控制策略配置的重要方法。分析了现有策略精化技术,包括系统和策略分层描述、推导下层协同控制策略的方法、策略精化中的策略冲突分析与消解方法、策略精化完全性和一致性、纵深防御协同策略一致性、... 详细信息

策略精化是面向服务分布式应用访问控制策略配置的重要方法。分析了现有策略精化技术,包括系统和策略分层描述、推导下层协同控制策略的方法、策略精化中的策略冲突分析与消解方法、策略精化完全性和一致性、纵深防御协同策略一致性、应用策略组合与互斥约束等策略之间的关联属性分析方法。通过分析发现,策略关联属性分析能力不足是影响精化能力的关键问题。进一步分析了现有策略冲突分析技术的关联属性分析、分布式应用适用性和计算可扩展性。基于分析结果,提出了一些提高策略精化能力以适应面向服务的分布式应用的研究问题。

关键词：访问控制分布式模型驱动架构策略精化策略冲突分析

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分布式应用访问控制策略精化冲突分析

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计算机应用 2014年第2期34卷 421-427页

作者：吴迎红黄皓周靖康曾庆凯计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

随着云技术的发展,分布式应用平台朝着弹性资源和环境动态变迁的方向发展。分布式应用访问控制策略精化计算与资源和环境相关,也需要较强的性能与这种动态性相适应。现有的访问控制策略空间冲突分析方法虽然可以用于分布式访问控制策略... 详细信息

随着云技术的发展,分布式应用平台朝着弹性资源和环境动态变迁的方向发展。分布式应用访问控制策略精化计算与资源和环境相关,也需要较强的性能与这种动态性相适应。现有的访问控制策略空间冲突分析方法虽然可以用于分布式访问控制策略精化中的策略冲突分析,但是该类算法以权限赋值单元为单位计算,计算粒度过细导致性能较低。提出了基于集合求交递推算法,以权限赋值单元集合为单位计算策略冲突来提高计算粒度。理论分析与实验结果表明该算法具有较高性能,适用于云平台策略精化计算的高性能的需求。

关键词：访问控制分布式策略精化策略冲突分析

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任意衣物和人体的3D试穿实时仿真

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计算机应用 2014年第1期34卷 124-128页

作者：陈燕薛原杨若瑜软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210046

近年来服饰试穿模拟的研究日趋盛行,但始终较难兼顾灵活性、真实感、实时性与完整性。因此以任意人体和任意衣物的匹配试穿为目标,设计了一种新的试穿仿真流程。首先,采用非均匀有理B样条(NURBS)曲面自动完成可形变人体建模;然后对3DMA... 详细信息

近年来服饰试穿模拟的研究日趋盛行,但始终较难兼顾灵活性、真实感、实时性与完整性。因此以任意人体和任意衣物的匹配试穿为目标,设计了一种新的试穿仿真流程。首先,采用非均匀有理B样条(NURBS)曲面自动完成可形变人体建模;然后对3DMAX模型进行质点重构并添加多类型弹簧,完成任意衣物建模;最后,采用Verlet积分完成试穿仿真,并实现了新的模型简化和三角形内点判断算法。实验结果表明,人体和衣物建模方法保证了试穿效果的多样性,而衣服模型简化和内点判断算法可将仿真性能提高约30%,保证了实时性。

关键词：试穿仿真可形变人体质点弹簧模型网格简化实时性

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不确定时间序列的相似性匹配问题

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计算机研究与发展 2014年第8期51卷 1802-1810页

作者：吴红花刘国华王伟东华大学计算机科学与技术学院上海201620 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

确定性时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中传感器采集到的数据往往是不确定的,现有的时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域.针对此问题,将不确定性时间序列做预处理,把它分为横向时间维和纵向概率维,... 详细信息

确定性时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中传感器采集到的数据往往是不确定的,现有的时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域.针对此问题,将不确定性时间序列做预处理,把它分为横向时间维和纵向概率维,首先把给定的不确定时间序列用Haar小波变换进行压缩变换,在此基础上,对得到的不确定性时间序列概率维作纵向处理,提出一种选代表方法,即采用概率最大法、均值法等选出一条确定的时间序列.通过这2种预处理后,对得到的确定性时间序列进行降维和索引,根据查询序列和数据库中的时间序列中的各自的不确定性进行组合,分别提出对应组合的相似性匹配算法.

关键词：时间序列不确定性匹配降维 Haar小波变换

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高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第10期26卷 1801-1809页

作者：杜振龙金雨霏李晓丽郭延文杨小健南京工业大学电子与信息工程学院南京210009 南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093

为了从模糊润饰图像恢复模糊核,基于对数傅里叶空间图像高斯型模糊润饰前、后的指数黎曼度量具有等距性特点,提出一种高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法.首先将模糊润饰前、后的图像转换到对数傅里叶空间;然后利用黎曼测地距离度量图... 详细信息

为了从模糊润饰图像恢复模糊核,基于对数傅里叶空间图像高斯型模糊润饰前、后的指数黎曼度量具有等距性特点,提出一种高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法.首先将模糊润饰前、后的图像转换到对数傅里叶空间;然后利用黎曼测地距离度量图像高斯型模糊润饰前、后的模糊不变量,从模糊不变量携带的信息中反演恢复出高斯型模糊核.在对高斯模糊、中值模糊、盒式模糊和多步高斯模糊润饰图像进行的实验结果表明,文中算法能够鲁棒地恢复出模糊核.

关键词：高斯模糊润饰对数傅里叶空间模糊核恢复

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基于核方法的连续动作Actor-Critic学习

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模式识别与人工智能 2014年第2期27卷 103-110页

作者：陈兴国高阳范顺国俞亚君南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

强化学习算法通常要处理连续状态及连续动作空间问题以实现精确控制.就此文中结合Actor-Critic方法在处理连续动作空间的优点及核方法在处理连续状态空间的优势,提出一种基于核方法的连续动作Actor-Critic学习算法(KCACL).该算法中,Acto... 详细信息

强化学习算法通常要处理连续状态及连续动作空间问题以实现精确控制.就此文中结合Actor-Critic方法在处理连续动作空间的优点及核方法在处理连续状态空间的优势,提出一种基于核方法的连续动作Actor-Critic学习算法(KCACL).该算法中,Actor根据奖赏不作为原则更新动作概率,Critic采用基于核方法的在线选择时间差分算法学习状态值函数.对比实验验证该算法的有效性.

关键词：强化学习连续动作空间函数估计核方法

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一种基于上下文的医学图像ROI分类方法

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模式识别与人工智能 2014年第12期27卷 1057-1064页

作者：郭乔进李宁谢俊元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

感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA... 详细信息

感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA主题模型的改进模型(LDAC),考虑ROI周围区域,即图像的上下文关系,通过利用LDA对ROI周围区域所包含的上下文信息进行建模,同时结合ROI区域的视觉信息和类别标签,从而辅助ROI区域的分类,以达到提高分类准确率的目的.乳腺图像肿块分类实验表明,文中方法可提高分类的准确性.

关键词：感兴趣区域(ROI)分类上下文隐层狄利克雷分配(LDA) 医学图像

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三维虚拟人皮肤变形与塌陷部位的调整

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计算机应用与软件 2015年第9期32卷 184-187,205页

作者：黄永坤侯进戚福洲西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

针对线性混合蒙皮算法在虚拟人皮肤变形过程中容易产生皮肤塌陷的问题,在用该算法实现人体皮肤变形的基础上提出一种构造二次贝塞尔曲线的方法对塌陷部位进行调整。该方法首先根据模型自身的特点将模型分成不同的截面;其次,在塌陷部位... 详细信息

针对线性混合蒙皮算法在虚拟人皮肤变形过程中容易产生皮肤塌陷的问题,在用该算法实现人体皮肤变形的基础上提出一种构造二次贝塞尔曲线的方法对塌陷部位进行调整。该方法首先根据模型自身的特点将模型分成不同的截面;其次,在塌陷部位的截面边缘上选取包括两端点在内的三个皮肤顶点来构造二次贝塞尔曲线,以两端点作为该曲线的两个控点,再反求出第三个控点,通过移动第三个控点到达预设点坐标位置以形成新的曲线;最后,在新的贝塞尔曲线上选取与初始塌陷部位截面相同数量的皮肤顶点作为构造皮肤模型的新数据点。实验结果表明,该方法在解决关节部位皮肤塌陷问题方面有显著的效果。

关键词：虚拟人皮肤变形线性混合蒙皮贝塞尔曲线

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掌上医院部署策略研究与探讨

掌上医院部署策略研究与探讨

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2015中国卫生信息技术交流大会暨两岸四地电子健康论坛

作者：鲍瀛华履春曹磊南京大学医学院附属鼓楼医院信息中心 210008 南京大学软件新技术国家重点实验室 210093 南京工业大学计算机学院 211816

近年来掌上医院类项目已逐渐为医疗界所接受,但它们在帮助患者便捷就医的同时,也给医院内网系统带来了前所未有的风险与挑战.本文以南京鼓楼医院的掌上医院项目为基础,提出了一种通用的掌上医院实施方案.本文一方面介绍了该方案的网络拓... 详细信息

近年来掌上医院类项目已逐渐为医疗界所接受,但它们在帮助患者便捷就医的同时,也给医院内网系统带来了前所未有的风险与挑战.本文以南京鼓楼医院的掌上医院项目为基础,提出了一种通用的掌上医院实施方案.本文一方面介绍了该方案的网络拓扑,分析了系统可能面临的各类风险及防范措施;另一方面论述了如何合理设计系统逻辑架构以保证终端用户和HIS系统的数据安全.本文提出的方案为医院部署移动公网服务类项目提供了参考与借鉴.

关键词：掌上医院网络拓扑风险防范数据安全

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一种基于原型学习的多示例深度卷积神经网络

一种基于原型学习的多示例深度卷积神经网络

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第三届CCF大数据学术会议

作者：何克磊史颖欢高阳霍静汪栋张缨南京大学计算机软件新技术国家重点实验室/中国人民解放军第八一医院

卷积神经网络是一种全监督的深度学习模型，其要求样本类标完整。在样本类标缺失等弱监督的实际应用中，卷积神经网络的应用受到了极大的制约。为解决弱标记环境下的多示例学习问题，本文提出了一种新的多示例深度卷积网络模型。该模型...

卷积神经网络是一种全监督的深度学习模型，其要求样本类标完整。在样本类标缺失等弱监督的实际应用中，卷积神经网络的应用受到了极大的制约。为解决弱标记环境下的多示例学习问题，本文提出了一种新的多示例深度卷积网络模型。该模型引入了一种新的原型学习层。该层使用基于原型度量的算法，实现示例表示至包表示的映射，从而使网络能够在包的层面给予类标信息，进而完成整个模型的学习过程。本文首先在肺癌病理图像细胞分类问题中，验证了该网络的性能。实验表明，相较于传统基于手工图像特征的方法，本文所提方法在准确率方面有约12％的提升。相较于卷积神经网络结合传统多示例学习的方法，所提方法在各项指标上同样取得了更好的效果。此外，在自然图像分类数据集GRAZ-02上，所提方法相较于目前的最优算法也取得了相当的效果。

关键词：

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