检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第11期51卷 174-181页

作者：耿焕同李嘉兴蒋骏刘振宇范子辰南京信息工程大学计算机学院南京210044 中国气象局雷达气象重点开放实验室南京210044 江苏开放大学信息工程学院南京210036 南京信息工程大学软件学院南京210044

PID(Proportion Integration Differentiation)语义分割架构缓解了双边架构中细节特征容易被周围的上下文信息淹没的问题(超调),同时取得了优越的性能。然而,该架构中高分辨率的边界分支严重影响了推理速度。针对此问题,提出了基于空间... 详细信息

PID(Proportion Integration Differentiation)语义分割架构缓解了双边架构中细节特征容易被周围的上下文信息淹没的问题(超调),同时取得了优越的性能。然而,该架构中高分辨率的边界分支严重影响了推理速度。针对此问题,提出了基于空间注意力机制和轻量辅助语义分支构建的高效PID架构。其中,轻量注意力融合模块用于提取精确的上下文信息并指导不同特征信息的融合,快速聚合金字塔池化模块能够快速聚合多种尺度的语义信息,并设计了一种结合Canny边缘检测算子的深监督训练策略以增强训练效果。与基线相比,所提模型以较小的时延代价换取了6%的精度提升,并且在Cityscapes,CamVid和KITTI数据集上取得了准确性和速度的良好平衡,精度超越了现有同一速度区间的模型。其中,所提模型在Cityscapes测试集上以120.9 frames/s的帧率达到了78.5%的精度。

关键词：实时语义分割自动驾驶超调空间注意力机制边缘检测

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R语言程序包依赖关系与更新情况的实证研究

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计算机科学 2024年第6期51卷 1-11页

作者：程弘正杨文华南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

作为一款统计分析和统计制图的优秀工具,R在统计分析和人工智能领域得到了广泛应用,并且拥有丰富的开源生态系统,相关R语言程序包(R包)的数量也在持续增长。R包开发模式的特征,即新开发R包往往通过引入已有的R包来实现功能,导致R包之间... 详细信息

作为一款统计分析和统计制图的优秀工具,R在统计分析和人工智能领域得到了广泛应用,并且拥有丰富的开源生态系统,相关R语言程序包(R包)的数量也在持续增长。R包开发模式的特征,即新开发R包往往通过引入已有的R包来实现功能,导致R包之间的依赖关系非常复杂,甚至出现依赖冲突。而引起此问题的原因除了依赖关系外,还有R包的更新。为了了解现有R包的发展现状,需要对R包的依赖和更新情况进行深入实证研究。但已有关于R的实证研究关注的主要是整个R生态系统,没有专门针对R包的依赖和更新的具体分析。为了弥补这一空缺,基于CRAN与GitHub上的数据对常用R包的依赖关系、包的更新情况、存在的依赖冲突隐患以及R包的依赖更新情况4方面展开了详细分析。发现R包之间的依赖关系复杂、每个包依赖的包的数量普遍较多但依赖集中于一部分R包,虽然常用R包的更新频率较快,但其中依然存在不少依赖间的冲突(不一致);同时,还对这些R包的依赖冲突进行了检测和分类。实证研究结果能够让R开发者和使用者更加了解R包的发展现状,同时提供了一些可以帮助R包的开发者在开发过程中避免隐患的建议,总结了研究者在R包依赖和更新相关问题上可以进一步探究的方向。

关键词： R包实证研究依赖更新依赖冲突

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基于动态能量阈值的LEACH改进算法

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计算机与现代化 2025年第2期 70-76页

作者：顾逸倪晓军南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

针对LEACH协议存在簇头分布不合理、部分节点能耗过快等问题,本文在IMPROVED-LEACH协议的基础上提出一种改进算法LEACH-ECP。在分簇阶段,综合考虑能量、密度和距离3种影响因素,为节点设置了一个预测能耗,通过该预测能耗计算出节点当选... 详细信息

针对LEACH协议存在簇头分布不合理、部分节点能耗过快等问题,本文在IMPROVED-LEACH协议的基础上提出一种改进算法LEACH-ECP。在分簇阶段,综合考虑能量、密度和距离3种影响因素,为节点设置了一个预测能耗,通过该预测能耗计算出节点当选簇头后的剩余能量,再根据所有节点的剩余能量预测值给出动态变化的能量阈值,并对簇头选取机制以及成员节点入簇机制进行了修改,从而达到延长网络生命周期、降低能量耗损的目的。本文将LEACH-ECP协议同LEACH和LEACH-IMPROVED算法进行对比,仿真实验结果表明:LEACH-ECP第一个死亡节点的出现时间相较于LEACH延长了71%,相较于LEACH-IMPROVED延长了13%。LEACH-ECP算法可以更加合理地选取簇头,延长网络生命周期。

关键词：无线传感网络 LEACH协议簇头选取能耗预测能量阈值

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多线程C程序内存安全性动态分析方法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 791-796页

作者：严瑞陈哲南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

随着软件结构越来越复杂以及其要求更高级别的并发量,出现了越来越多的多线程程序,同时C语言程序缺乏检测其内存安全的能力,进而导致C语言实现的程序可能会存在较多的隐藏漏洞,因此对多线程C程序的内存安全检测尤为的重要。较为前沿且... 详细信息

随着软件结构越来越复杂以及其要求更高级别的并发量,出现了越来越多的多线程程序,同时C语言程序缺乏检测其内存安全的能力,进而导致C语言实现的程序可能会存在较多的隐藏漏洞,因此对多线程C程序的内存安全检测尤为的重要。较为前沿且可靠的检测内存安全的技术主要为动态分析技术,且现在对于多线程C程序内存安全检测的工具不是特别完善,错误检测不完全,性能不是很高。因此提出了基于指针的动态分析技术,同时结合无锁技术、源代码插桩技术实现了工具Movec来对多线程C程序的内存安全性进行检测,并且选取专业测试集来进行实验,验证了本工具对于多线程C程序检测内存安全是有效的,检测的错误更多且性能较为优秀。

关键词：多线程内存安全动态分析源代码插桩

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基于深度学习的主题模型研究

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计算机学报 2020年第5期43卷 827-855页

作者：黄佳佳李鹏伟彭敏谢倩倩徐超南京审计大学信息工程学院南京211815 武汉大学计算机学院武汉430072

主题模型作为一个发展二十余年的研究问题,一直是篇章级别文本语义理解的重要工具.主题模型善于从一组文档中抽取出若干组关键词来表达该文档集的核心思想,因而也为文本分类、信息检索、自动摘要、文本生成、情感分析等其他文本分析任... 详细信息

主题模型作为一个发展二十余年的研究问题,一直是篇章级别文本语义理解的重要工具.主题模型善于从一组文档中抽取出若干组关键词来表达该文档集的核心思想,因而也为文本分类、信息检索、自动摘要、文本生成、情感分析等其他文本分析任务提供重要支撑.虽然基于三层贝叶斯网络的传统概率主题模型在过去十余年已被充分研究,但随着深度学习技术在自然语言处理领域的广泛应用,结合深度学习思想与方法的主题模型焕发出新的生机.研究如何整合深度学习的先进技术,构建更加准确高效的文本生成模型成为基于深度学习主题建模的主要任务.本文首先概述并对比了传统主题模型中四个经典的概率主题模型与两个稀疏约束的主题模型.接着对近几年基于深度学习的主题模型研究进展进行综述,分析其与传统模型的联系、区别与优势,并对其中的主要研究方向和进展进行归纳、分析与比较.此外,本文还介绍了主题模型常用公开数据集及评测指标.最后,总结了主题模型现有技术的特点,并分析与展望了基于深度学习的主题模型的未来发展趋势.

关键词：主题模型深度学习潜在主题词向量神经网络

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低开销的NB-IoT节点群组身份安全认证协议

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通信学报 2021年第12期42卷 152-162页

作者：常相茂占俊王志伟南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

针对现有NB-IoT网络的安全认证协议在大规模接入请求认证时会产生大量信令的问题,提出了一种基于Schnorr聚合签名和中国剩余定理的群组身份安全认证协议。该协议使服务器能够使用固定大小的信令对节点群组进行一次性认证,采用基于中国... 详细信息

针对现有NB-IoT网络的安全认证协议在大规模接入请求认证时会产生大量信令的问题,提出了一种基于Schnorr聚合签名和中国剩余定理的群组身份安全认证协议。该协议使服务器能够使用固定大小的信令对节点群组进行一次性认证,采用基于中国剩余定理的会话密钥分发机制,使服务器可以用固定大小的数据完成对群组中节点的密钥派发。安全验证和性能分析结果表明,所提协议具有可靠的安全性能,且在传输开销和带宽消耗方面表现优异。

关键词：群组身份安全认证协议中国剩余定理聚合签名窄带物联网

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基于深度强化学习的不确定作业车间调度方法

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数据采集与处理 2024年第6期39卷 1517-1531页

作者：吴新泉燕雪峰魏明强关东海南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心南京210093

作业车间调度是具有非确定性多项式(Non-deterministic polynomial,NP)难的经典组合优化问题。在作业车间调度中,通常假设调度环境信息已知且在调度过程中保持不变,然而实际调度过程往往受到诸多不确定因素影响(如机器故障、工序变化)... 详细信息

作业车间调度是具有非确定性多项式(Non-deterministic polynomial,NP)难的经典组合优化问题。在作业车间调度中,通常假设调度环境信息已知且在调度过程中保持不变,然而实际调度过程往往受到诸多不确定因素影响(如机器故障、工序变化)。本文提出基于混合优先经验重放的近端策略优化(Proximal policy optimization with hybrid prioritized experience replay,HPER-PPO)调度算法,用于求解不确定条件下的作业车间调度问题。将作业车间调度问题建模为马尔科夫决策过程,设计作业车间的状态特征、回报函数、动作空间和调度策略网络。为了提高深度强化学习模型的收敛性,提出一种新的混合优先经验重放模型训练方法。在标准数据集和基于标准数据集生成的数据集上评估了提出的调度方法,结果表明:在静态调度试验中,本文提出的调度模型比现有的深度强化学习方法和优先调度规则取得了更精确的结果。在动态调度试验中,针对作业车间的工序不确定性,本文所提出的调度模型可以在合理的时间内获得更精确的调度结果。

关键词：作业车间调度深度强化学习近端策略优化优先经验重放

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深度分层强化学习研究与发展

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软件学报 2023年第2期34卷 733-760页

作者：黄志刚刘全张立华曹家庆朱斐苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心(南京) 江苏南京210093

深度分层强化学习是深度强化学习领域的一个重要研究方向,它重点关注经典深度强化学习难以解决的稀疏奖励、顺序决策和弱迁移能力等问题.其核心思想在于:根据分层思想构建具有多层结构的强化学习策略,运用时序抽象表达方法组合时间细粒... 详细信息

深度分层强化学习是深度强化学习领域的一个重要研究方向,它重点关注经典深度强化学习难以解决的稀疏奖励、顺序决策和弱迁移能力等问题.其核心思想在于:根据分层思想构建具有多层结构的强化学习策略,运用时序抽象表达方法组合时间细粒度的下层动作,学习时间粗粒度的、有语义的上层动作,将复杂问题分解为数个简单问题进行求解.近年来,随着研究的深入,深度分层强化学习方法已经取得了实质性的突破,且被应用于视觉导航、自然语言处理、推荐系统和视频描述生成等生活领域.首先介绍了分层强化学习的理论基础;然后描述了深度分层强化学习的核心技术,包括分层抽象技术和常用实验环境;详细分析了基于技能的深度分层强化学习框架和基于子目标的深度分层强化学习框架,对比了各类算法的研究现状和发展趋势;接下来介绍了深度分层强化学习在多个现实生活领域中的应用;最后,对深度分层强化学习进行了展望和总结.

关键词：人工智能强化学习深度强化学习半马尔可夫决策过程深度分层强化学习

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面向连贯性强化的无真值依赖文本摘要模型

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计算机科学与探索 2022年第3期16卷 621-636页

作者：陈共驰荣欢马廷淮南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 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

技术旨在凝练给定文本,以篇幅较短的摘要有效反映出原文核心内容。现阶段,生成型文本摘要技术因能够以更加灵活丰富的词汇对原文进行转述,已成为文本摘要领域的研究热点。然而,现有生成型文本摘要模型在产生摘要语句时涉及对原有词汇的... 详细信息

技术旨在凝练给定文本,以篇幅较短的摘要有效反映出原文核心内容。现阶段,生成型文本摘要技术因能够以更加灵活丰富的词汇对原文进行转述,已成为文本摘要领域的研究热点。然而,现有生成型文本摘要模型在产生摘要语句时涉及对原有词汇的重组与新词的添加,易造成摘要语句不连贯、可读性低。此外,通过传统基于已标注数据的有监督训练提升摘要语句连贯性,需投入较高的数据成本,致使实际应用受限。为此,提出了一种面向连贯性强化的无真值依赖文本摘要(生成)模型(ATS;G)。该模型在仅给定原文本的限制条件下,一方面,基于原文本的编码结果,产生语句抽取标识,刻画对原文关键信息的筛选过程,由解码器对筛选后的语句编码进行解码;另一方面,基于解码器输出的原始词汇分布,分别按"概率选择"与按"Softmax-贪婪选择"产生两类摘要文本。综合语句连贯性与语句内容两方面,构建两类摘要文本的总体收益后,利用自评判策略梯度,引导模型学习关键语句筛选以及对所筛选关键语句进行解码,生成语句连贯性高、内容质量好的摘要文本。实验表明,即便不给定任何事先标注的摘要真值,所提出模型的摘要内容指标总体上仍优于现有文本摘要方法;与此同时,ATS;G生成的摘要文本在语句连贯性、内容重要性、信息冗余性、词汇新颖度和摘要困惑度方面亦优于现有方法。

关键词：自动文本摘要自然语言处理强化学习信息检索与集成

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面向Apache Flink流式分析应用的高吞吐优化技术

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软件学报 2024年

作者：秦政许利杰陈伟王毅吴铭钞曾鸿斌王伟中国科学院软件研究所中国科学院大学计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 中国科学院大学南京学院

随着大数据时代的到来,海量的用户数据赋能了众多数据驱动的行业应用,例如智慧交通、智能电网、商品推荐等.在数据实时性要求高的应用场景下,数据中的业务价值随时间增长快速降低,因此数据分析系统需要具有高吞吐和低延迟能力,以Apache ... 详细信息

随着大数据时代的到来,海量的用户数据赋能了众多数据驱动的行业应用,例如智慧交通、智能电网、商品推荐等.在数据实时性要求高的应用场景下,数据中的业务价值随时间增长快速降低,因此数据分析系统需要具有高吞吐和低延迟能力,以Apache Flink为代表的流式大数据处理系统得到广泛应用. Flink通过在集群的计算节点上并行化计算任务,水平扩展系统吞吐量.然而,已有研究指出, Flink存在单点性能弱,集群水平可扩展性差的问题.为了提高流式大数据处理系统的吞吐量,研究者在控制平面设计、系统算子实现和垂直可扩展性等方面开展优化,但现有工作尚缺乏对流式分析应用数据流的关注.流式分析应用是由事件流驱动并使用有状态处理函数的应用,例如智能电网场景下的低电压检测应用、商品推荐场景下的广告活动分析应用等.对典型的流式分析应用的数据流特征进行分析,总结其中存在的3个水平可扩展性瓶颈并给出相应的优化策略,包括:键级水位线,动态负载分发策略和基于键值的数据交换策略.基于上述优化技术,对Flink框架进行扩展并形成原型系统Trilink,选取真实场景数据集:低电压检测应用,桥梁拱顶监测应用和典型流式分析测试基准Yahoo Streaming Benchmark,与现有工作进行测试比较.实验结果表明,相较于Flink, Trilink在单机环境下吞吐率提升了5倍以上, 8节点下水平扩展加速比提高了1.6倍以上.

关键词：流式处理分布式系统性能优化大数据系统

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