检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2022年第4期45卷 781-797页

作者：屈毓锛秦蓁马靖豪戴海鹏董超王海吴帆陈贵海南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室南京航空航天大学电子信息工程学院上海交通大学计算机科学与工程系中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题，具体而言，如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情... 详细信息

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题，具体而言，如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下，通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配，以最小化所有用户的总能耗.由于问题的非凸和各种变量的复杂耦合，该问题属于一个非凸混合整数非线性规划问题，较难求解.本文针对多无人机和多地面基站协同提供计算服务的场景，提出了一种基于交替优化的服务布置算法.该算法通过迭代求解三个不同的子问题来获得具有收敛性保证的次优解决方案.首先，采用分支定界法求解联合服务布置和任务卸载的子问题.其次，采用连续凸逼近方法求解无人机航迹优化的子问题.然后，利用计算资源分配子问题的特性得到该子问题的闭式最优解.最后，对上述过程重复迭代，得到问题的一个次优解.仿真结果表明，相比随机布置策略、贪心布置策略、本地计算策略，所提布置策略能够大大减少用户总能耗.

关键词：移动边缘计算空地协同无人机服务布置交替优化

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DBox:宏内核下各种设备驱动程序的高性能安全盒

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计算机学报 2020年第4期43卷 724-739页

作者：余劲黄皓诸渝许封元南京大学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

越来越多和宏内核操作系统中使用的设备驱动程序相关的漏洞被发现,这些漏洞严重危害操作系统的安全性和可靠性.现有的解决方案无法既能为操作系统内核提供强有力的保护又能达到与原生系统相近的性能.在本文中,我们提出了一个称为DBox的... 详细信息

越来越多和宏内核操作系统中使用的设备驱动程序相关的漏洞被发现,这些漏洞严重危害操作系统的安全性和可靠性.现有的解决方案无法既能为操作系统内核提供强有力的保护又能达到与原生系统相近的性能.在本文中,我们提出了一个称为DBox的驱动程序隔离框架解决方案同时考虑系统的安全性和性能.DBox为设备驱动程序提供了一个基于虚拟化的安全容器,使得驱动程序和主机系统有效隔离,并通过通用I/O交互接口实现对多种设备驱动的支持.我们通过对EPT页表和IOMMU地址翻译表的修改,创建了一块基于连续物理内存的共享内存,实现了硬件设备、驱动程序和主机系统内核之间的高性能通信基础.我们通过多核并行化、高效消息传递、零拷贝和批量数据传输等机制深度优化了I/O性能,在大多数情况下DBox中的驱动程序都可以达到与原始内核相同的性能.在DBox中添加新驱动程序支持无需修改驱动程序代码,使得DBox方案在现实环境中易于采用.我们在DBox中实现了四个常见驱动程序类别(NIC,块设备,UART和输入设备),经过实验表明,TCP/UDP吞吐量、往返时延、块设备吞吐量、串口吞吐量、串口往返时延及键盘响应时间的性能下降均在5%以下.

关键词：驱动隔离操作系统安全高性能宏内核虚拟化

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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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RGB-D图像多尺度融合的深度图像增强算法

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指挥信息系统与技术 2022年第3期13卷 78-84页

作者：赖水长过洁李悫炜郭延文南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

随着消费级RGB及深度(RGB⁃D)图像相机技术的不断进步,场景的深度信息也在场景理解领域得以广泛应用。为了解决消费级相机获取的深度图像存在的分辨率低以及带有明显空洞与噪声等问题,提出了一种RGB⁃D图像多尺度融合的深度图像增强算法。... 详细信息

随着消费级RGB及深度(RGB⁃D)图像相机技术的不断进步,场景的深度信息也在场景理解领域得以广泛应用。为了解决消费级相机获取的深度图像存在的分辨率低以及带有明显空洞与噪声等问题,提出了一种RGB⁃D图像多尺度融合的深度图像增强算法。RGB图像和深度图像分别经独立分支处理得到多尺度高维特征,而这2类特征在多个尺度上逐步融合,从而使空洞和噪声从粗尺度到细尺度逐步减少。此外,设计了一种混合多尺度损失函数,以确保全局物体结构清晰,并保留物体边界的深度不连续性。试验结果表明,该算法及其损失函数均可提高深度图像的质量,算法可行有效。

关键词：深度图像增强特征融合卷积神经网络

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面向增量分类的多示例学习

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1723-1731页

作者：魏秀参徐书林安鹏杨健南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071 高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学) 南京210094 社会安全图像与视频理解江苏省重点实验室(南京理工大学) 南京210094 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国海洋石油集团有限公司信息技术中心北京100010

近年来多示例学习(multi-instance learning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变.然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学的... 详细信息

近年来多示例学习(multi-instance learning,MIL)被广泛应用于复杂数据问题中,但现有的多示例学习算法往往在封闭静态环境中工作良好,其所处理的类别数量也恒定不变.然而在现实应用当中,常会有新的类别不断地加入到系统当中,例如科学的发展中不断出现新的议题、社交媒体中不断出现新的话题.由于存储限制或保密协议等原因,旧数据可能随着时间的发展变得不可见,这使得直接学习新的类别时模型会忘记曾经学过的知识.增量学习则被用于解决上述问题.因此,在多示例学习设定下进行增量数据挖掘十分有意义,然而目前针对多示例学习下的增量数据挖掘的工作十分稀少.提出一个基于注意力机制和原型分类器映射的多示例增量数据挖掘方法,通过注意力机制选择性地将多示例包的示例汇合为统一的特征表示,然后为每个类别生成类别原型表示并存储下来.类别原型通过原型分类器映射模块得到无偏鲁棒的类别分类器,并通过上一个增量阶段生成的分类器的预测结果对新增量阶段生成的分类器的预测结果进行知识蒸馏,使得模型能够在多示例学习下以极低的存储很好地保留模型的旧知识.实验结果表明:提出的方法能够有效地进行面向增量分类的多示例学习.

关键词：多示例学习增量学习注意力机制知识蒸馏原型

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基于会话嵌入的应用程序使用预测

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计算机工程与科学 2023年第6期45卷 1079-1086页

作者：余泽鹏安业腾张烁杨自兴陆继翔曹蓉蓉陈轶洲李文中陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046 国家电网有限公司客户服务中心天津300309 南瑞集团有限公司智能电网保护和运行控制国家重点实验室江苏南京211106

如今,智能手机用户在他们的手机上安装了几十个甚至上百个应用程序。预测应用程序的使用不仅有助于手机系统加快应用程序的启动,也能够减少用户寻找所需应用程序的时间。关注一种新颖的基于会话的应用程序的使用预测问题,即预测一段时... 详细信息

如今,智能手机用户在他们的手机上安装了几十个甚至上百个应用程序。预测应用程序的使用不仅有助于手机系统加快应用程序的启动,也能够减少用户寻找所需应用程序的时间。关注一种新颖的基于会话的应用程序的使用预测问题,即预测一段时间内将使用的一系列应用程序,提出了一个基于会话的嵌入框架(简称SEM)。针对应用程序会话的可变长性与会话语义上的异构性,提出了一种会话嵌入方法,形成了统一的特征表示,缓解了用户稀疏性的问题,得到了会话的向量表示;基于会话的嵌入表示,训练了一个2层的循环神经网络模型,用于应用程序使用会话的预测。基于真实数据集的大量实验结果表明,该框架优于传统的应用推荐方法。

关键词：应用使用预测会话嵌入循环神经网络门控循环单元

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移动App即时缺陷预测模型的可解释性方法

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计算机应用研究 2022年第7期39卷 2104-2108页

作者：胡新宇陈翔夏鸿崚顾亚锋南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性... 详细信息

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性展开研究,通过差分进化算法对局部可解释技术LIME方法进行超参优化得到ExplainApp方法,该方法可以对预测结果生成高质量解释。选择了14个实际Android应用程序作为实验对象,最终结果表明,ExplainApp方法可以解释移动App即时缺陷预测模型得到的实例预测结果。ExplainApp方法在拟合优度上要优于原始的LIME方法,可以平均提高94.50%。

关键词：即时缺陷预测移动软件可解释性超参优化

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可靠多模态学习综述

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软件学报 2021年第4期32卷 1067-1081页

作者：杨杨詹德川姜远熊辉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 Rutgers Business School NewarkNJ 07012USA

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进... 详细信息

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,进而提升单模态及集成的性能.而在开放环境下,受数据缺失及噪声等因素的影响,多模态数据呈现不均衡性.具体表现为单模态信息不充分或缺失,从而导致"模态表示强弱不一致""模态对齐关联不一致"两大挑战,而针对不均衡多模态数据直接利用传统的多模态方法甚至会退化单模态和集成的性能.针对这类问题,可靠多模态学习被提出并进行了广泛研究,系统地总结和分析了目前国内外学者针对可靠多模态学习取得的进展,并对未来研究可能面临的挑战进行展望.

关键词：不均衡多模态数据模态表示强弱不一致模态对齐关联不一致可靠多模态学习

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人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

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图学学报 2022年第6期43卷 1170-1181页

作者：范溢华王永振燕雪峰宫丽娜郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-Face... 详细信息

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-FaceNet主干采用基于U-Net结构的图像增强网络,引入特征保持、语义分割和人脸识别3个子网络辅助图像增强网络的训练。使用对比学习范式可以使得真实世界大量非成对的低光照和正常光照图像作为负/正样本,提高了真实场景的泛化能力;融入高阶语义信息,可以指导低阶图像增强网络更高质量地增强图像;任务驱动可以增强图像的同时提升人脸识别的准确率。在多个公开数据集上进行验证,可视化与量化结果均表明,Low-FaceNet能在增强图像亮度的同时保持图像中各种细节特征,并有效地提升低光照条件下人脸识别的准确率。

关键词：低光照图像增强人脸识别对比学习任务驱动语义分割

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大数据在线实训平台及综合实验课程体系设计

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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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