检索结果-内蒙古大学图书馆

南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第1期39卷 87-93页

作者：肖少惠宋玉蓉孟繁荣樊冬梅李因伟蒋国平南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学自动化学院江苏南京210023

在微博网络中,考虑短期内活跃用户所引起的关注关系的动态变化以及网络中互惠边对用户间信息传递的影响,文中提出一种微博网络用户影响力排序算法。在挖掘的新浪微博实际数据中,使用算法对用户影响力进行排序,并使用SIR模型对提出的排... 详细信息

在微博网络中,考虑短期内活跃用户所引起的关注关系的动态变化以及网络中互惠边对用户间信息传递的影响,文中提出一种微博网络用户影响力排序算法。在挖掘的新浪微博实际数据中,使用算法对用户影响力进行排序,并使用SIR模型对提出的排序进行验证。结果表明,算法的排名预测的准确性要优于其他3种同类排序算法。通过与新浪微博名人影响力排行榜前100名进行比对,使用算法所得到的用户影响力排序与排行榜的重叠率要明显高于其他算法,进一步证明了所提算法的准确性。

关键词：微博影响力排序增量网络互惠边

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深度学习模型部署实验平台设计与实现

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信息与电脑 2024年第18期36卷 85-87页

作者：杨超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

深度学习作为人工智能领域的重要分支,在近年来的飞速发展中产生了大量的模型。模型需要对外提供服务才能产生价值,因此如何对模型进行服务化部署,成为当前需要关注的方向。本文研究了深度学习主流框架的使用情况,分析了主流深度学习框... 详细信息

深度学习作为人工智能领域的重要分支,在近年来的飞速发展中产生了大量的模型。模型需要对外提供服务才能产生价值,因此如何对模型进行服务化部署,成为当前需要关注的方向。本文研究了深度学习主流框架的使用情况,分析了主流深度学习框架Tensorflow和Pytorch模型服务化部署的特点,调研了应用虚拟化容器技术和容器自动化编排技术进行模型服务化部署的可行方案,探索了实验平台的使用模式,并以此为基础,对实验平台进行了设计与实现。

关键词：模型部署深度学习容器化 Kubernetes

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智慧矿山5G网络上行速率增强算法

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工矿自动化 2021年第12期47卷 62-67页

作者：蒋建峰陈四华尤澜涛苏州工业园区服务外包职业学院信息工程学院江苏苏州215123 南京邮电大学计算机学院江苏南京210000 中国电信股份有限公司安徽分公司安徽合肥230000 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215123

智慧矿山中远程控制、高清视频、无人矿车和无人机等5G应用场景对无线网络上行速率提出了新的要求,但目前5G网络上行速率不足导致智慧矿山业务受限,而现有5G网络上行速率增强算法提高上行速率的幅度有限。针对上述问题,提出了一种智慧矿... 详细信息

智慧矿山中远程控制、高清视频、无人矿车和无人机等5G应用场景对无线网络上行速率提出了新的要求,但目前5G网络上行速率不足导致智慧矿山业务受限,而现有5G网络上行速率增强算法提高上行速率的幅度有限。针对上述问题,提出了一种智慧矿山5G网络上行速率增强算法,通过采用上行辅助技术在C-Band高频段上叠加Sub-3 GHz低频段来实现频谱资源聚合,通过频域资源分配和时域资源调度提高网络上行速率。在中近点区域,基站进行上行数据调度时,用户设备在C-Band频段上行时隙使用3.5 GHz频段发送上行数据,在C-Band频段下行时隙使用1.8/2.1 GHz频段发送上行数据;在远点区域,3.5 GHz频段上行受限,用户设备只使用1.8/2.1 GHz频段发送上行数据。测试结果表明,该算法分别提升矿山近点区域、中点区域和远点区域上行速率17%,41%,213%,网络平均上行速率得到明显提升。

关键词：智慧矿山 5G 上行速率频谱叠加频域分配时域调度

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使用共享变量分析和约束求解检测安卓应用数据竞争

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软件学报 2019年第11期30卷 3281-3296页

作者：孙全许蕾夏昕濛张卫丰计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

安卓系统在移动端操作系统始终占据主导地位,在增强用户体验和提高程序性能的同时,其特有的事件驱动模型和多线程模型也造成了并发缺陷.并发程序中,线程调度的不确定性和难以再现性是并发缺陷检测困难的原因.现有技术主要在动态生成执... 详细信息

安卓系统在移动端操作系统始终占据主导地位,在增强用户体验和提高程序性能的同时,其特有的事件驱动模型和多线程模型也造成了并发缺陷.并发程序中,线程调度的不确定性和难以再现性是并发缺陷检测困难的原因.现有技术主要在动态生成执行路径的基础上进行发生序(happens-before)分析,进而检测安卓应用的并发缺陷,但仍然存在低覆盖率、误报、漏报等问题.结合共享变量分析和约束求解方法实现了安卓应用数据竞争的检测,并实现了检测工具RaceDetector.该工具首先根据安卓系统的特性和数据竞争的定义,通过静态分析抽取相关信息,并进一步使用安卓共享变量分析来提高准确性和性能,继而进行可疑数据竞争分析,得出可疑的数据竞争集合;接着根据每一个可疑的数据竞争候选者,通过约束求解的方法在所有事件调度和线程调度解空间下识别发生序关系,并最终检测出真正的数据竞争.实验部分是从Google Play等来源收集了15个流行的应用APK文件作为数据集,RaceDetector平均报告了340个数据竞争,误报率为13%(44/340).与现有工具EventRacer(默认产生300随机事件触发应用执行,平均检测2个有害数据竞争)相比,RaceDetector能够解析全部源码,覆盖了所有线程调度和事件调度,平均检测出15个有害数据竞争.

关键词：安卓应用数据竞争事件驱动模型多线程模型约束求解

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基于特征关联的视频中群体人物行为语义抽取

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计算机技术与发展 2020年第4期30卷 26-30页

作者：掌静陈志岳文静南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为解决视频中群体人物行为语义抽取中群体人物相互遮挡、追踪困难等问题,构建一种基于特征关联的视频中群体行为人物语义抽取算法。该算法首先对视频帧提取多尺度融合特征图,通过特征图检测视频帧中可能存在的人物,利用去重算法筛除检... 详细信息

为解决视频中群体人物行为语义抽取中群体人物相互遮挡、追踪困难等问题,构建一种基于特征关联的视频中群体行为人物语义抽取算法。该算法首先对视频帧提取多尺度融合特征图,通过特征图检测视频帧中可能存在的人物,利用去重算法筛除检测到的重复人物,精准定位群体人物边界框;接着预测群体人物特征掩码,通过比对相邻视频帧人物特征掩码的差异度追踪群体人物的运动轨迹;最后结合群体人物的运动轨迹推理每帧视频帧的群体人物行为语义,根据群体人物行为特点抽取视频群体人物行为语义。实验结果表明,该算法能够准确提取、定位群体人物的动态线索,解决群体人物复杂时空关系导致的语义抽取低效问题,有效地提高群体人物语义抽取的准确率和鲁棒性。

关键词：群体人物行为语义抽取目标检测人物追踪特征掩码运动轨迹

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基于CNN-LSTM-PSO的交通流量预测

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科技资讯 2020年第35期18卷 38-40页

作者：佘占峰南京邮电大学计算机学院江苏南京210000

伴随着经济的发展,城市内交通流量迅速增长,从而导致城市内交通道路拥堵问题日益严峻。为了缓解道路拥堵压力,该文提出了一种基于CNN-LSTM-PSO的深度学习短期交通流预测框架,该框架结合CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)... 详细信息

伴随着经济的发展,城市内交通流量迅速增长,从而导致城市内交通道路拥堵问题日益严峻。为了缓解道路拥堵压力,该文提出了一种基于CNN-LSTM-PSO的深度学习短期交通流预测框架,该框架结合CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)和LSTM(Long Short Term Memory Networks,长短期记忆网络),并以PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群)算法进行混合网络结构的超参数优化。最后通过对实际交通流数据集的实验验证该方法的有效性。

关键词：交通流神经网络流量预测粒子群

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一种面向财务文本分类的TF-IDF改进算法

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现代信息科技 2020年第18期4卷 107-111页

作者：孙德华孙晨南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

结合财务文本特征,对TF-IDF方法在应用到财务文本分类时的不足进行了分析,提出了一种新的特征词权重计算方法(SNGTI-LFDF)。该算法以TF-IDF方法为基础,引入停用词失效的N-Gram方法和特征词位置词频因子,保留特征词位置信息并改善了特征... 详细信息

结合财务文本特征,对TF-IDF方法在应用到财务文本分类时的不足进行了分析,提出了一种新的特征词权重计算方法(SNGTI-LFDF)。该算法以TF-IDF方法为基础,引入停用词失效的N-Gram方法和特征词位置词频因子,保留特征词位置信息并改善了特征词的权重分配。采用朴素贝叶斯方法对分类性能进行了验证,实验结果表明,相对于TF-IDF和同类改进算法TF-IDF-DL,SNGTI-LFDF方法取得了更高的准确率、召回率和F1值。因此该算法在能较好地提高财务文本分类性能。

关键词： TF-IDF N-Gram 位置因子 SNGTI-LFDF 财务文本分类

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新工科背景下网络空间安全专业课程思政建设探讨

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科教导刊 2020年第7期 81-83页

作者：张伟黄海平陈云芳南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

新工科背景下,网络空间安全专业人才担负着建设网络强国的重任,如何推动网络空间专业教育与思政教育融合是一个迫切的问题,本文分析了目前网络空间安全专业思政教育中存在的问题,依据新工科背景下对网络空间安全专业人才素质、能力和知... 详细信息

新工科背景下,网络空间安全专业人才担负着建设网络强国的重任,如何推动网络空间专业教育与思政教育融合是一个迫切的问题,本文分析了目前网络空间安全专业思政教育中存在的问题,依据新工科背景下对网络空间安全专业人才素质、能力和知识的要求,以及如何将思政课程和课程思政有效结合、如何发挥专业教师作用,结合实例做了初步探讨并提出了一些有益的措施。

关键词：新工科网络空间安全课程思政

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定制化安卓输入法设计及实现

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电子测试 2020年第6期31卷 88-89,23页

作者：陈嘉伟张佳锋章佳琪南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

智能手机普及的今天,人们对手机的依赖程度日益增加。用户对于输入法的要求也逐渐提高,从最基本的拼音输入法,到可以组词的输入法,再到有用户自己输入习惯的智能输入法。综上所述,安卓输入法的多样化,已经越来越明显,所以,基于某种非常... 详细信息

智能手机普及的今天,人们对手机的依赖程度日益增加。用户对于输入法的要求也逐渐提高,从最基本的拼音输入法,到可以组词的输入法,再到有用户自己输入习惯的智能输入法。综上所述,安卓输入法的多样化,已经越来越明显,所以,基于某种非常规语法的定制输入法,也开始被开发,被使用。

关键词：中文输入法 Android 定制化

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CStock:一种结合新闻与股价的股票走势预测模型

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计算机技术与发展 2020年第9期30卷 18-22页

作者：陈可心黄刚南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

股票是一种高风险、高收益的常见理财产品,为了更好地进行股票投资分析,获得有效的选股方案,文中提出了一种预测股票走势的模型CStock。与现有的股票走势预测模型相比,CStock模型结合新闻和股价走势进行预测,不但利用了股票市场中的交... 详细信息

股票是一种高风险、高收益的常见理财产品,为了更好地进行股票投资分析,获得有效的选股方案,文中提出了一种预测股票走势的模型CStock。与现有的股票走势预测模型相比,CStock模型结合新闻和股价走势进行预测,不但利用了股票市场中的交易数据,同时考虑到财经以及政治新闻对于股票市场的影响。CStock模型主要由BiLSTM和CLSTM混合构建,BiLSTM提取股票交易数据的相关特征,CLSTM对新闻的语境特征进行整合和处理,最终通过全连接层输出预测结果。在实验模型中,对股票走势采用分类方法进行实验,得到分类为股票上升的概率和股票下降的概率。实验使用美股数据作为数据集合。通过准确率和收益率进行预测效果评估,实验结果表明,CStock模型在一定程度上能够准确有效地对股票走势进行预测。

关键词：股票预测深度学习 LSTM BiLSTM CLSTM

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