检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科学学报 2023年第3期41卷 391-404页

作者：彭凯刘培琛许小龙周星宇华侨大学工学院福建泉州362021 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化... 详细信息

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。

关键词：智慧城市计算迁移时延敏感型任务多依赖任务深度强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向真实战场环境的Transformer-CNN多特征聚合图像去雾算法

引用

兵工学报 2024年第4期45卷 1070-1081页

作者：王永振童鸣燕雪峰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 软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210093

军事智能系统的发展对现代战争的作战方式和制胜机理产生重大影响,然而这些系统容易受到雾霾等天气的影响导致获取的图像出现模糊、退化等问题,给后续识别、追踪等作战任务带来挑战,因此对战场含雾图像进行复原非常重要。鉴于获取同一... 详细信息

军事智能系统的发展对现代战争的作战方式和制胜机理产生重大影响,然而这些系统容易受到雾霾等天气的影响导致获取的图像出现模糊、退化等问题,给后续识别、追踪等作战任务带来挑战,因此对战场含雾图像进行复原非常重要。鉴于获取同一场景下的含雾、清晰图像对难度极大,现有网络大都采用合成数据进行训练;但真实雾图和合成雾图之间的间隙,会导致在合成数据下训练的模型在真实场景中泛化性差。为此,提出一种面向真实战场环境的自注意力模型-卷积神经网络(Transformer-Convolutional Neural Network,Transformer-CNN)多特征聚合图像去雾算法。采用半监督框架,利用合成和真实战场含雾图像训练网络,使模型能够更好地应对真实含雾场景。采用双分支特征聚合架构,将CNN分支提取的局部特征和Transformer分支学习的全局特征进行聚合,以进一步提高模型去雾能力。为模拟真实战场含雾场景,构建了一套含雾战场图像数据集。实验结果表明,与8种最先进的图像去雾算法相比,所提算法在合成数据和真实图像上均表现良好。

关键词：军事智能图像去雾半监督网络 Transformer-CNN 特征聚合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于语义引导和对比学习的战场图像去烟算法

引用

兵工学报 2024年第2期45卷 671-683页

作者：熊佳梅王永振燕雪峰魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210093

烟雾作为现代战争中最常见的作战产物,不可避免地会降低作战场景的可视性,进而影响下游军事智能系统的性能,因此对含烟图像进行复原处理非常重要,现有算法通常忽略图像中高阶的语义信息和降质图像本身都可以为提高网络去烟能力提供有价... 详细信息

烟雾作为现代战争中最常见的作战产物,不可避免地会降低作战场景的可视性,进而影响下游军事智能系统的性能,因此对含烟图像进行复原处理非常重要,现有算法通常忽略图像中高阶的语义信息和降质图像本身都可以为提高网络去烟能力提供有价值的监督信息。为此,提出一种基于语义引导和对比学习的生成对抗网络来去除战场图像中的烟雾。通过在低阶视觉任务中融入高阶语义特征,将语义信息作为引导帮助网络更好地恢复图像的结构和色彩信息;利用对比学习范式将清晰和含烟图像构建为正、负样本,并采用对比约束使去烟后的图像与清晰图像接近,并远离含烟图像。此外,为模拟真实的战场含烟场景,首次构建一套含烟战场数据集,推进了相关研究的发展。实验结果表明,与现有图像去烟算法相比,所提方法在定量和定性指标上均达到了先进水平。

关键词：军事智能图像去烟生成对抗网络语义引导对比学习注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

FineFlow:FaaS工作流部署优化与执行系统

引用

软件学报 2025年第2期36卷 488-510页

作者：刘璐高浩城陈伟吴国全魏峻中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学南京学院江苏南京211135

FaaS(function-as-a-service,函数即服务)工作流由多个函数服务编排而成,通过对多个函数的协调控制来实现复杂的业务应用.当前FaaS工作流系统主要基于集中式的数据存储实现函数间的数据传递,导致FaaS函数间的数据传输开销大,显著影响应... 详细信息

FaaS(function-as-a-service,函数即服务)工作流由多个函数服务编排而成,通过对多个函数的协调控制来实现复杂的业务应用.当前FaaS工作流系统主要基于集中式的数据存储实现函数间的数据传递,导致FaaS函数间的数据传输开销大,显著影响应用性能.在高并发情况下,频繁的数据传输还会产生严重的网络带宽资源争用,导致应用性能下降.针对上述问题,基于函数服务间的细粒度数据依赖分析,提出一种基于关键路径的函数部署优化方法,设计了依赖敏感的数据存取与管理机制,有效减少函数间数据传输,从而降低FaaS工作流应用执行的数据传输时延和端到端时延.设计实现了FaaS工作流系统FineFlow,并基于5个真实FaaS工作流应用开展实验评估.实验结果表明,相比于基于集中式数据存储函数交互机制的FaaS工作流平台,FineFlow能够有效降低FaaS工作流应用的数据传输时延:最高降低74.6%,平均降低63.8%;平均降低应用端到端执行时延19.6%.特别地,对于具有明显细粒度数据依赖的FaaS工作流应用,相比于现有的基于数据本地性的优化方法,FineFlow能够使数据传输时延和端到端时延进一步分别降低28.4%和13.8%.此外,FineFlow通过减少跨节点的数据传输,能够有效缓解网络带宽波动对FaaS工作流执行性能的影响,提升应用性能受网络带宽影响的鲁棒性.

关键词： FaaS工作流函数即服务服务器无感知计算数据本地性有向无环图关键路径部署优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向空天地异构网络的边缘计算部分任务卸载策略

引用

电子与信息学报 2022年第9期44卷 3091-3098页

作者：李斌刘文帅费泽松南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 北京理工大学信息与电子学院北京100081

空天地异构网络作为一种新型网络构架,是未来6G实现泛在连接的关键支撑。该文提出一种面向空天地异构网络(SAGIN)的移动边缘计算部分任务卸载方案。首先,分析了低轨(LEO)卫星的覆盖时间。其次,联合考虑用户与无人机(UAV)匹配关联因子、... 详细信息

空天地异构网络作为一种新型网络构架,是未来6G实现泛在连接的关键支撑。该文提出一种面向空天地异构网络(SAGIN)的移动边缘计算部分任务卸载方案。首先,分析了低轨(LEO)卫星的覆盖时间。其次,联合考虑用户与无人机(UAV)匹配关联因子、任务分配、带宽分配、无人机计算资源分配以及无人机轨迹,旨在建立一个能耗最小化问题。最后,采用交替迭代优化算法,将原非凸问题分解为3个子问题,并利用变量替换和连续凸逼近方法将问题转化为凸问题进行求解。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,并有效地降低系统能耗。

关键词：空天地一体化网络移动边缘计算计算卸载无人机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于监督注意力的遥感图像定向目标检测

引用

中国图象图形学报 2025年第3期30卷 696-709页

作者：余凌霄郝洁左量南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

目的任意方向的多尺度目标和复杂的背景信息,使得在遥感图像上的目标检测相比一般目标检测任务具有更大的挑战。尽管一些现有的检测模型取得了令人满意的成果,但它们主要基于锚框实现,其检测性能依赖于预定义锚框的设计。本文在Faster R... 详细信息

目的任意方向的多尺度目标和复杂的背景信息,使得在遥感图像上的目标检测相比一般目标检测任务具有更大的挑战。尽管一些现有的检测模型取得了令人满意的成果,但它们主要基于锚框实现,其检测性能依赖于预定义锚框的设计。本文在Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)的基础上,通过结合无锚检测思想与监督掩码注意力技术,提出了一种新的两阶段无锚检测模型。方法首先,对于骨干网络提取的特征金字塔构建一个监督掩码注意力模块,通过注意力机制和掩码监督方法引导检测模型关注目标区域,减少背景噪声的干扰,从而提高目标特征的质量。其次,结合FCOS(fully convolutional one-stage object detection)的回归思想以及中心点偏移技术设计了一个基于关键点预测的无锚定向区域提议网络,并且在训练阶段采用动态调整的软标签策略,实现标签的合理分配,提高模型的检测精度。结果在两个公开的遥感数据集DOTA(dataset for object detection in aerial images)和HRSC(high-resolution ship collections)2016上进行了大量实验,平均精确率均值(mean average precision,mAP)分别达到76.36%和90.51%,超过大多的定向检测模型,表明了本文方法的先进性和有效性。结论本文提出的检测模型通过将区域提取网络的无锚框设计、监督方法以及注意力机制进行结合,能够有效适应复杂遥感图像中的定向目标检测场景。

关键词：深度学习遥感图像定向目标检测无锚框注意力机制多尺度特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

词典释义增强的古文机器翻译

引用

中文信息学报 2025年第4期39卷 85-95页

作者：李家欢吴若纯黄书剑胡文菁陈冀轩徐维潞陈家骏南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机学院江苏南京210023

古文自动翻译技术可有效促进古籍的传承和发展,弘扬中华传统文化。然而,现有古籍翻译语料规模较小,知识缺乏,导致古文翻译系统性能不佳。该文提出使用词典注释资源增强古文翻译系统。作者收集古汉语常见汉字的释义,并设计了一个词典释... 详细信息

古文自动翻译技术可有效促进古籍的传承和发展,弘扬中华传统文化。然而,现有古籍翻译语料规模较小,知识缺乏,导致古文翻译系统性能不佳。该文提出使用词典注释资源增强古文翻译系统。作者收集古汉语常见汉字的释义,并设计了一个词典释义选择-融合的二阶段机器翻译框架,以从词典释义中获取有效信息,去除无效信息。在一个中等规模的古文翻译数据集上的实验表明,该文的方法相比于基线模型和前人的释义融合方法,显著提升了翻译质量。另外,该文还设计了一个具有古文特色的翻译人工评估体系,并对现有的古文翻译系统进行了综合、全面的评估。

关键词：古汉语机器翻译词典释义

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法

引用

计算机应用研究 2023年第1期40卷 122-128页

作者：陶玉合高榕邵雄凯吴歆韵李晶湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 武汉大学计算机学院武汉430068

针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法(CGCD)。具体来说,采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入,利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后,... 详细信息

针对会话推荐模型中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种基于胶囊图卷积的解缠绕会话感知推荐方法(CGCD)。具体来说,采用解缠绕学习技术将项目嵌入转换为基于多个子通道的因子嵌入,利用图卷积网络对因子嵌入进行细粒度的学习。然后,利用胶囊动态融合策略聚合不同的因子获得新的项目嵌入。此外,采用多头注意力机制为会话中每个项目分配权重。最后,根据分配的权重将项目嵌入与当前会话中的其他项目进行聚合,进而生成准确的会话表示,实现项目推荐。在两个公开真实数据集上的实验表明,所提模型在推荐的Pre@10,Pre@20,MRR@10和MRR@20上平均提高了5.17%、2.99%、6.56%和2.94%,验证了其有效性与高效性。

关键词：推荐系统深度学习图卷积网络注意力机制胶囊网络用户意图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

针对复杂多环网络拓扑的路由改进算法

引用

计算机工程 2022年第3期48卷 154-161页

作者：荆霞周子韬王永利南京审计大学信息工程学院南京211899 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

网络运营商为用户提供的光纤接入主干网大多以环型网络的方式提供服务,然而目前对于大规模、环数众多、连接方式多样化的复杂多环网络缺乏性能优良的路由算法。为解决传统环网结构网络延迟高和传输效率低的问题,提出一种针对复杂多环网... 详细信息

网络运营商为用户提供的光纤接入主干网大多以环型网络的方式提供服务,然而目前对于大规模、环数众多、连接方式多样化的复杂多环网络缺乏性能优良的路由算法。为解决传统环网结构网络延迟高和传输效率低的问题,提出一种针对复杂多环网络拓扑的路由改进算法,将多环网络中的复杂路由问题转化为单环网中的简单路由问题。在此基础上,通过设计源溯节点还原以及路径还原算法,将单一环网改进为增强环网网络结构,使同一环内通信节点间的路径还原为完整最短路径,并从理论上证明该算法得到的最优路径是无差错的。实验结果表明,相比于现有的优化Dijkstra算法,该算法的搜索空间比提升约13%,具有更好的改进效果,且算法运行时间缩短79%,更适合复杂多环网络的路由计算。

关键词：多环网络路由最优路径增强环网拓扑

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于个性化差分隐私的联邦学习算法

引用

计算机应用 2023年第4期43卷 1160-1168页

作者：尹春勇屈锐南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044

联邦学习(FL)可以有效保护用户的个人数据不被攻击者获得,而差分隐私(DP)则可以实现FL的隐私增强,解决模型训练参数导致的隐私泄露问题。然而,现有的基于DP的FL方法只关注统一的隐私保护预算,而忽略了用户的个性化隐私需求。针对此问题... 详细信息

联邦学习(FL)可以有效保护用户的个人数据不被攻击者获得,而差分隐私(DP)则可以实现FL的隐私增强,解决模型训练参数导致的隐私泄露问题。然而,现有的基于DP的FL方法只关注统一的隐私保护预算,而忽略了用户的个性化隐私需求。针对此问题,提出了一种两阶段的基于个性化差分隐私的联邦学习(PDP-FL)算法。在第一阶段,依据用户的隐私偏好对用户隐私进行分级,并添加满足用户隐私偏好的噪声,以实现个性化隐私保护,同时上传隐私偏好对应的隐私等级给中央聚合服务器;在第二阶段,为实现对全局数据的充分保护,采取本地和中心同时保护的策略,并根据用户上传的隐私等级,添加符合全局DP阈值的噪声,以量化全局的隐私保护水平。实验结果表明,在MNIST和CIFAR-10数据集上,PDP-FL算法的分类准确度分别为93.8%~94.5%和43.4%~45.2%,优于基于本地化差分隐私的联邦学习(LDP-Fed)和基于全局差分隐私的联邦学习(GDP-FL),同时满足了个性化隐私保护的需求。

关键词：联邦学习差分隐私隐私偏好隐私分级个性化隐私保护

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：