检索结果-内蒙古大学图书馆

情报理论与实践 2025年

作者：张逸勤杨杰宋欣雨邓三鸿赵星南京大学信息管理学院数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 复旦大学大数据研究院复旦大学国家智能评价与治理实验基地

[目的/意义] 学术评价在人才遴选、项目评审和科技政策制定等方面发挥着关键作用。随着“破五唯”改革深入，代表作评价制度作为一种新型评价模式日益受到关注，但目前仍缺乏系统的定量分析支撑。[方法/过程] 提出以“代表作篇均被引量... 详细信息

[目的/意义] 学术评价在人才遴选、项目评审和科技政策制定等方面发挥着关键作用。随着“破五唯”改革深入，代表作评价制度作为一种新型评价模式日益受到关注，但目前仍缺乏系统的定量分析支撑。[方法/过程] 提出以“代表作篇均被引量”作为科学家学术影响力的定量表征。基于微软学术数据库(MAG)，对物理学、化学和生理学或医学领域的301位诺贝尔奖得主及2518位对照组科学家进行实证分析。通过相关性分析、均值差异比较、识别率、平均排名及逻辑回归等多维度验证该评价模式的有效性。[结果/结论] ①基于代表作的评价模式相较于传统的h指数等计量指标具有更高的区分效度；②该指标与诺奖得主评价的专家判断具有较高一致性；③该评价模式在不同学科领域均展现出良好的适用性。文章为科学家学术影响力的量化评价提供了新的理论框架和实证依据，对推进学术评价体系改革具有重要的理论价值和实践指导意义。[局限] 主要针对自然科学领域成熟科学家群体，对人文社科领域及青年学者的适用性有待进一步验证。

关键词：代表作诺贝尔奖引文分析学术评价

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开源的虚拟大数据存储系统Alluxio(前Tachyon)的功能与使用案例介绍

开源的虚拟大数据存储系统Alluxio(前Tachyon)的功能与使用案例介...

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2016第七届中国数据库技术大会

作者：顾荣南京大学PASA大数据实验室

AIIuxio是世界上第一个以内存为中心(memory-centric)的虚拟的分布式存储系统，AIIuxio介于计算框架和现有的存储系统之间，为大数据软件栈带来了显著的性能提升。

关键词：虚拟大数据存储系统整体架构文件组织读写行为容错机制

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不动点视角下的强化学习算法综述

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计算机学报 2023年第6期46卷 1246-1271页

作者：陈兴国孙丁源昊杨光杨尚东高阳南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 南京大学深圳研究院广东深圳518057

近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计... 详细信息

近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计最优解与可行解的构造问题;其次,根据Banach不动点定理和Lyapunov第二判定定理,总结了已有基于值函数强化学习算法的稳定性问题,包括基于表格、线性估计、非线性估计、非参估计等值函数的算法在同策略和异策略情况下的收敛性;然后,从不动点的偏差与方差控制角度,解读了多种提高算法准确性或收敛速度的改进思想;最后总结和展望了强化学习算法的改进方向.

关键词：强化学习值函数估计稳定性同策略异策略偏差与方差控制

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建设数字经济创新发展新高地

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群众 2021年第2期 21-22页

作者：黄宜华南京大学PASA大数据实验室南京大学大数据技术研究中心南京大学江苏鸿程大数据技术与应用研究院

《中共江苏省委关于制定江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出,“大力发展数字经济,推动数字产业化、产业数字化,建设全国数字经济创新发展新高地”。数字经济是继农业与工业经济之后的新的经济形... 详细信息

《中共江苏省委关于制定江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出,“大力发展数字经济,推动数字产业化、产业数字化,建设全国数字经济创新发展新高地”。数字经济是继农业与工业经济之后的新的经济形态,已成为全球科技创新和经济增长的主要驱动力。江苏数字经济规模在全国处于前列,但发展水平和发展质量还有待进一步提高。要保持和强化江苏经济发展竞争力,需要提升数字经济在全省的首位度和主导地位,大力培育和推进以数据和人才为关键要素的数字经济产业,推进我省上规模、高水平数字经济产业集聚区发展和国家级示范区建设,促进公共数据资源开放共享。

关键词：产业集聚区中共江苏省委首位度开放共享远景目标五年规划示范区建设江苏经济发展

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基于CMAES集成学习方法的地表水质分类

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计算机科学与探索 2020年第3期14卷 426-436页

作者：陈兴国徐修颖陈康扬杨光南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了... 详细信息

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了Bagging和Boosting算法,并提出基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES)的集成学习方法。接着,介绍了数据处理方式、模型评估方法和评价指标。最后,用CMAES集成学习方法对逻辑回归、线性判别分析、支持向量机、决策树、完全随机树、朴素贝叶斯、K-邻近算法、随机森林、完全随机树林、深度级联森林十种模型进行集成。实验结果表明,CMAES集成学习方法优于所有其他模型,该方法将继续被应用到未来的研究之中。

关键词：水质分类 Boosting 基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES) 集成学习参数优化

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低占空比传感网中面向自适应性能需求的高效广播调度算法

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计算机学报 2019年第2期42卷 138-157页

作者：徐力杰杨庚徐佳王磊陈贵海南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低... 详细信息

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低效的传统广播传输模型,即任意局部单跳广播通过多次单播来实现.实际上,文中发现即使对于低占空比网络,无线媒介的广播属性依然能够为广播能效的提升提供潜在的机会.该文提出了一个新颖的机会式广播传输模型,该模型能够充分利用无线媒介固有的广播属性减少广播的总能耗.在单跳情形下,该模型允许发送者向它的任意接收者发送一个较小的beacon控制包,该beacon控制包将会通知接收者推迟自己的工作时隙去机会式地接收由发送者发送给其它节点的广播消息.在多跳情形下,该模型采用了一个有效的预推迟机制,即允许任意转发者在收到来自上游节点的beacon控制包后就可以预先向下游节点发送beacon控制包.文中发现采用机会式广播传输模型能够减少广播总能耗,但是可能会带来平均端到端广播延迟的增加.当前的许多现有工作考虑了延迟约束下的广播能耗优化问题,尽管如此,很多实际应用通常并不需要广播延迟一定要约束在一个限定的范围内,更多的广播应用关注的是能耗与延迟性能的权衡.该文定义了一个具有普适性的广播代价函数,该函数能够对广播延迟和广播能耗两者的权衡关系提供一个自适应的控制以刻画各种不同的广播性能需求,该文的目标是在低占空比传感网中基于机会式广播传输模型找到一个有效的广播调度,以最小化该广播代价函数.首先,文中考虑了单跳情形下的目标问题,并且提出了一个多项式时间复杂度的最优解决方法.接着,文中将单跳情形下的解决方法扩展到多跳情形下.具体地说,我们先定义了一个约束性最小代价单跳广播问题,并且证明了该问题可以在多项式时间内利用动态规划算法求出最优解,然后文中将其扩展到多跳情形下的目标问题并且提出了一个高效的自底向上的解决方法.文中发现通过自适应地调节广播代价函数中权衡因子参数的值,文中的方法可以适用于各种广播性能需求的应用场景.进一步地,该文还讨论了如何将我们提出的解决方法扩展到更加一般化的情形下,即允许少部分相邻节点具有相同的工作调度.仿真实验结果表明在低占空比的网络环境下,文中的解决方法相比较于其它方法而言总是能够获得较大的性能优势.

关键词：无线传感器网络低占空比广播调度自适应性能需求机会式广播传输模型自底向上的解决方法

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基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法

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电子学报 2024年第1期52卷 232-243页

作者：许悦玥刘博文田臣戴海鹏郑嘉琦陈贵海窦万春南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 人工智能与数字经济广东省实验室广东深圳518060 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650000

随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了... 详细信息

随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了一种敏捷的计算服务模式.虽然边缘计算的敏捷服务模式能够有效缩短移动应用的时延并降低对应的通信成本,但在边缘计算环境下,异构资源之间的任务卸载经常会导致一些潜在的数据安全隐患和服务质量受损.针对上述应用挑战和技术发展趋势,本文提出了一种基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法 .该方法利用联盟链进行身份校验和卸载结果反馈,以任务的完成时间、卸载成本与资源可靠度作为评价标准,设计了一种基于遗传算法的卸载策略,支持卸载决策时任务卸载的可靠性评估.实验结果表明,本文方法能在满足时延约束的前提下提高任务卸载的可靠性,为移动智能应用提供了一种有效的数据安全保障方法.

关键词：边缘计算任务卸载联盟链遗传算法资源优化

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持续学习的研究进展与趋势

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1476-1496页

作者：李文斌熊亚锟范祉辰邓波曹付元高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院太原030006

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题.因此,如何在动态、非平稳的序列任务及流式数据中不断学习新知识、同时保留旧知识是持续学习研究的核心.首先,通过对近年来持续学习国内外相关工作的调研与总结,将持续学习方法分为基于回放、基于约束、基于结构三大类,并对这3类方法做进一步的细分.具体而言,根据所使用的样本来源将基于回放的方法细分为采样回放、生成回放、伪样本回放3类;根据训练约束的来源将基于约束的方法细分为参数约束、梯度约束、数据约束3类;根据对于模型结构的使用方式将基于结构的方法细分为参数隔离、模型拓展2类.通过对比相关工作的创新点,对各类方法的优缺点进行总结.其次,对国内外研究现状进行分析.最后,针对持续学习与其他领域相结合的未来发展方向进行展望.

关键词：深度学习知识迁移持续学习灾难性遗忘序列任务

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关键金属铍的成矿机制与找矿前景

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岩石学报 2022年第7期38卷 1848-1860页

作者：饶灿王汝成车旭东李晓峰王琪张志琦吴润秋浙江大学地球科学学院浙江省地学大数据与地球深部资源重点实验室杭州310027 南京大学内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室南京大学地球科学与工程学院南京210023 中国科学院地质与地球物理研究所矿产资源研究院重点实验室北京100029

铍是战略性新兴产业和国防军工行业不可替代的一种关键金属,其赋存形式、成矿机制以及资源分布是关键金属矿产研究的重要内容。地球化学性质上,铍在大部分造岩矿物晶体结构中表现为不相容,倾向在岩浆演化晚期甚至热液阶段富集结晶。然而... 详细信息

铍是战略性新兴产业和国防军工行业不可替代的一种关键金属,其赋存形式、成矿机制以及资源分布是关键金属矿产研究的重要内容。地球化学性质上,铍在大部分造岩矿物晶体结构中表现为不相容,倾向在岩浆演化晚期甚至热液阶段富集结晶。然而,铍又是一种典型的双性元素,在酸性和碱性环境中均可得到富集沉淀,因而铍矿主要赋存于花岗质岩石和碱性岩及其相关岩石中,与岩浆-热液过程相关的铍矿床主要包括“火山岩型”铍矿、高分异花岗岩-伟晶岩型铍矿、云英岩-石英岩型铍矿、碱性岩型铍矿、矽卡岩型铍矿、碳酸岩型铍矿等铍矿床。酸性和碱性岩浆的结晶分异、岩浆-热液过程以及挥发组分含量等制约Be的富集、迁移、结晶与成矿过程。同时,铍常与其它稀有稀土金属元素协同成矿,形成共/伴生矿床,在矿产开采过程中,应注意分选工艺、提纯过程等研究。我国铍资源有望在花岗岩型、伟晶岩型以及“火山岩型”铍矿获得突破,东南沿海火山岩地区、大兴安岭火山岩地区、藏南地区、新疆中西部地区等区域可成为铍资源的重要靶区。

关键词：关键金属铍铍矿物铍资源铍矿床类型成矿潜力

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无权网络零模型的构造及应用

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电子科技大学学报 2019年第1期48卷 122-141页

作者：许小可崔文阔崔丽艳肖婧尚可可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 南京大学新闻传播学院计算机传播实验中心南京210093

静态无权网络是目前最常见的复杂网络形式,这种网络零模型也被研究得最广泛和最深入。该文将无权网络分成无权无向网络和无权有向网络两种形式,分别研究了这两类网络的零模型构造及应用,其中重点是无权无向网络。首先根据不同阶数随机... 详细信息

静态无权网络是目前最常见的复杂网络形式,这种网络零模型也被研究得最广泛和最深入。该文将无权网络分成无权无向网络和无权有向网络两种形式,分别研究了这两类网络的零模型构造及应用,其中重点是无权无向网络。首先根据不同阶数随机图理论阐述了无权无向网络由低到高各阶零模型的定义,然后描述了使用ER随机图、配置模型和基于断边重连等方式构造各阶零模型的过程及相关应用。针对断边重连这种最重要的零模型构造方式,论述了无倾向性断边重连、有倾向性同配或异配断边重连,以及检测网络是否具有富人俱乐部性质的局部断边重连等构造方式,并且首次将高阶零模型扩展到社团检测等网络中尺度特性的分析中。最后,阐述了无权有向网络1阶零模型的构造以及如何基于该零模型检测网络中存在的出入度匹配特性。该文发现网络零模型能为实证无权网络提供一个准确的基准,结合网络的统计量指标定性和定量地描述出实际复杂网络的非平凡特性以及这种非平凡特性的程度及来源。

关键词：配置模型零模型随机断边重连无权网络

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