检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2024年第5期44卷 1493-1500页

作者：张俊娜王欣新李天泽赵晓焱袁培燕河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

针对服务缓存和任务卸载联合优化中,由于缺乏对用户服务请求多样性和动态性的综合考虑而导致的用户体验质量降低问题,提出一种基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法。首先,针对边缘服务器执行缓存服务动作空间较大的问题,重新定义了动作... 详细信息

针对服务缓存和任务卸载联合优化中,由于缺乏对用户服务请求多样性和动态性的综合考虑而导致的用户体验质量降低问题,提出一种基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法。首先,针对边缘服务器执行缓存服务动作空间较大的问题,重新定义了动作,并筛选出最优的动作集合以提高算法训练的效率;其次,设计一种改进的多智能体Q-Learning算法学习最优的服务缓存策略;再次,将任务卸载问题转换为凸优化问题,利用凸优化工具获得最优解;最后,利用拉格朗日对偶法求得最优的计算资源分配策略。为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验。实验结果表明,对比Q-Learning、双层深度Q网络(D2QN)以及多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法,所提方法的响应时间分别降低了8.5%、11.8%和12.6%,平均体验质量分别提高了1.5%、2.7%和4.3%。

关键词：边缘计算动态服务缓存任务卸载计算资源分配服务多样性

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基于服务更新的异构任务卸载方法

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计算机应用研究 2024年第8期41卷 2481-2488页

作者：韩超臣张俊娜王欣新袁培燕赵晓焱刘春红河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

边缘计算将存储和计算资源下沉到网络边缘,用户可将时延敏感型和计算密集型应用程序的任务卸载到边缘服务器执行,从而降低时延和能耗。已有的任务卸载研究通常忽略卸载任务的异构性,且默认边缘服务器缓存的服务能够长期满足用户的服务... 详细信息

边缘计算将存储和计算资源下沉到网络边缘,用户可将时延敏感型和计算密集型应用程序的任务卸载到边缘服务器执行,从而降低时延和能耗。已有的任务卸载研究通常忽略卸载任务的异构性,且默认边缘服务器缓存的服务能够长期满足用户的服务需求。然而,不同的任务需要不同的服务提供执行环境,且边缘服务器资源受限只能部署少量服务。因此,为了最小化时延和能耗(即成本),提出了一种联合服务更新和云边端协作的异构任务卸载方法。首先,通过改进的页面置换算法,预测出潜在的用户服务需求量,及时更新边缘服务器的服务。其次,在云边端协作基础上,通过改进的贪婪算法完成任务卸载,且使得成本最小。最后,基于真实数据集进行了充分的实验,实验结果表明,与对比方法相比,所提方法能够降低成本7%~16%。

关键词：边缘计算云边端协作服务更新改进的页面置换算法改进的贪婪算法

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基于多通道多步融合的生成式视觉对话模型

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计算机应用 2024年第1期44卷 39-46页

作者：陈思航江爱文崔朝阳王明文江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

当前视觉对话任务在多模态信息融合和推理方面取得了较大进展,但是,在回答一些涉及具有比较明确语义属性和位置空间关系的问题时,主流模型的能力依然有限。比较少的主流模型在正式响应之前能够显式地提供有关图像内容的、语义充分的细... 详细信息

当前视觉对话任务在多模态信息融合和推理方面取得了较大进展,但是,在回答一些涉及具有比较明确语义属性和位置空间关系的问题时,主流模型的能力依然有限。比较少的主流模型在正式响应之前能够显式地提供有关图像内容的、语义充分的细粒度表达。视觉特征表示与对话历史、当前问句等文本语义之间缺少必要的、缓解语义鸿沟的桥梁,因此提出一种基于多通道多步融合的视觉对话模型MCMI。该模型显式提供一组关于视觉内容的细粒度语义描述信息,并通过“视觉−语义−对话”历史三者相互作用和多步融合,能够丰富问题的语义表示,实现较为准确的答案解码。在VisDial v0.9/VisDial v1.0数据集中,MCMI模型较基准模型双通道多跳推理模型(DMRM),平均倒数排名(MRR)分别提升了1.95和2.12个百分点,召回率(R@1)分别提升了2.62和3.09个百分点,正确答案平均排名(Mean)分别提升了0.88和0.99;在VisDial v1.0数据集中,较最新模型UTC(Unified Transformer Contrastive learning model),MRR、R@1、Mean分别提升了0.06百分点,0.68百分点和1.47。为了进一步评估生成对话的质量,提出类图灵测试响应通过比例M1和对话质量分数(五分制)M2两个人工评价指标。在VisDial v0.9数据集中,相较于基准模型DMRM,MCMI模型的M1和M2指标分别提高了9.00百分点和0.70。

关键词：视觉对话生成式任务视觉语义描述多步融合多通道融合

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面向风格的软件体系结构演化路径生成方法

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计算机科学 2024年第S2期51卷 766-774页

作者：钟林辉杨超逸夏子豪黄淇轩屈乔乔李方云孙文彬江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

软件体系结构风格是对软件通用结构的泛化,软件的结构风格通常与结构特征密切相关,通过向某种风格演化能够使其软件的结构特征更加明显。传统的面向软件体系结构风格的演化方法在构建演化路径时,需要人工构造目标软件体系结构,因此缺少... 详细信息

软件体系结构风格是对软件通用结构的泛化,软件的结构风格通常与结构特征密切相关,通过向某种风格演化能够使其软件的结构特征更加明显。传统的面向软件体系结构风格的演化方法在构建演化路径时,需要人工构造目标软件体系结构,因此缺少自动化的支持。目前,亦未提出针对软件体系结构风格的度量方法。因此,文中以正交化软件体系结构风格为例,提出了一种遗传算法与规划领域定义语言(Planning Domain Definition Language-PDDL)相结合的软件体系结构风格演化路径生成方法。该方法提出了一种基于语义相似度的遗传变异算子和正交软件体系结构风格的度量方法,提出了软件体系结构与PDDL的映射规则。实验证明,提出的遗传变异算子相比通用变异算子能更好地提升算法前期的收敛效率,正交软件体系结构风格演化完成后,软件的计算变动代价、正交风格距离以及McCabe度量等指标得以改善。

关键词：软件体系结构软件体系结构风格遗传算法软件演化基于搜索的软件工程

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多阶GMM-Res Net融合在语音伪造检测中的研究

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信息安全学报 2025年第2期10卷 116-126页

作者：曹明明雷震春杨印根周勇江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

近年来,自动说话人识别技术取得了显著进步,但同时也容易受到合成或转换语音的伪造攻击,语音伪造检测系统致力于解决这一问题。本文根据不同阶数GMM中高斯分量之间的相关性和ResNet模型中不同层次残差块输出的特征信息,提出了一种多阶GM... 详细信息

近年来,自动说话人识别技术取得了显著进步,但同时也容易受到合成或转换语音的伪造攻击,语音伪造检测系统致力于解决这一问题。本文根据不同阶数GMM中高斯分量之间的相关性和ResNet模型中不同层次残差块输出的特征信息,提出了一种多阶GMM-ResNet融合模型进行语音伪造检测。该模型主要包含两部分:多阶对数高斯概率(Log Gaussian Probability, LGP)特征融合和多尺度特征聚合ResNet(Multi-Scale Feature Aggregation ResNet, MFA-ResNet)。GMM描述了语音特征在其空间的分布情况,不同阶数的GMM则具有不同描述能力来形成对特征分布的平滑近似。此外,根据不同阶数GMM计算出来的LGP特征也就在不同阶上捕获语音信息。多阶LGP特征融合将基于不同阶数的GMM得到的三种不同阶LGP特征进行加权融合,从而促进不同阶LGP特征之间的信息交换。另一方面,神经网络模型中第一层或中间层获得的特征信息对于分类任务也是非常有用的。基于这一经验, MFA-ResNet模块通过对每个ResNet块输出的特征进行聚合,充分融合网络内不同层级的特征信息,从而提高网络的特征提取能力。在ASVspoof 2019逻辑访问场景下, LFCC+多阶GMM-ResNet融合系统的min t-DCF和EER分别为0.0353和1.16%,比基线系统LFCC+GMM分别相对降低了83.3%和85.7%。在ASVspoof2021逻辑访问场景下,LFCC+多阶GMM-ResNet融合系统的min t-DCF和EER分别为0.2459和2.50%,比基线系统LFCC+GMM分别相对降低了57.3%和87.1%,比基线系统LFCC+LCNN分别相对降低了28.6%和73.0%。与目前最先进模型相比,本文模型也非常具有竞争力。

关键词：多阶GMM-ResNet融合多阶对数高斯概率特征融合多尺度特征聚合语音伪造检测

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基于互信息的Fisher Score多标记特征选择

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 55-66页

作者：孙林张起峰徐久成河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007

目前,Fisher Score模型在处理多标记数据时没有考虑样本和整个特征空间之间以及特征和标记之间的关系.提出一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择方法.首先,在多标记决策系统中考虑整个样本空间对特征选择的影响,根据异类样本与... 详细信息

目前,Fisher Score模型在处理多标记数据时没有考虑样本和整个特征空间之间以及特征和标记之间的关系.提出一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择方法.首先,在多标记决策系统中考虑整个样本空间对特征选择的影响,根据异类样本与同类样本之间的欧式距离定义权重公式,并在特征空间下对标记赋予权重衡量标记的重要程度.然后,基于互信息理论定义特征与每个标记之间的互信息来计算每个特征和每个标记之间的相关度,将特征与标记之间的相关度与该标记所占的权重相结合来定义特征和标记集之间的总相关度.将Fisher得分与总相关度结合,定义每个特征的新的Fisher得分,进而构建多标记Fisher Score模型.最后,设计了一种基于互信息的Fisher Score多标记特征选择算法.在六个多标记数据集上的实验证明,提出的算法与其他算法相比,其四种评价指标都表现良好,分类性能出色.

关键词：多标记学习特征选择互信息 Fisher Score

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面向GPU并行编程的线程同步综述

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软件学报 2024年第2期35卷 1028-1047页

作者：高岚赵雨晨张伟功王晶钱德沛首都师范大学信息工程学院北京100048 中国人民大学信息学院北京100872 北京航空航天大学计算机学院北京100191

并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GP... 详细信息

并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步.研究者虽然提出了很多支持GPU线程同步的方法并取得了较大进展,但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战.根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类.在此基础上,围绕GPU线程同步的表达和执行,首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战;而后依据不同的GPU线程同步粒度,从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手,介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究,对现有研究方法进行分析与总结.最后,指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景,并给出可能的研究思路,从而为该领域的研究人员提供参考.

关键词：通用图形处理器(GPGPU) 并行编程线程同步性能优化

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多模式特征融合网络肺结节良恶性分类方法

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计算机工程与应用 2023年第23期59卷 228-236页

作者：尹智贤夏克文武盼盼河北工业大学电子信息工程学院天津300401 天津师范大学计算机与信息工程学院天津300387

胸部计算机断层扫描(computed tomography,CT)中肺结节良恶性的精确分类对于肺癌的早期诊断具有重要意义。然而,CT影像中肺结节背景的复杂,以及图像特征提取不全面等问题,为实现肺结节良恶性的精确分类带来困扰。为此,提出了多模式特征... 详细信息

胸部计算机断层扫描(computed tomography,CT)中肺结节良恶性的精确分类对于肺癌的早期诊断具有重要意义。然而,CT影像中肺结节背景的复杂,以及图像特征提取不全面等问题,为实现肺结节良恶性的精确分类带来困扰。为此,提出了多模式特征融合网络肺结节良恶性分类方法。具体地,以MobileNet V3为骨干网络,以原始肺结节CT图像及提取出的结节图像为输入,设计了一种双路径特征提取网络,不仅能够有效提取原CT图像的全局信息,还能有效挖掘肺结节区域的判别性特征,以弥补结节较小时网络过多关注其周围组织从而产生误判的问题。此外,在特征提取阶段引入convolutional block attention module(CBAM)和通道混洗机制,进一步增强了网络的特征表达能力。同时,对原MobileNet V3网络结构做出修改,删除最后四组基于倒残差结构的bottlenecks(bnecks)模块,使模型能够以较小的时间和空间复杂度精确诊断恶性结节。在LIDC-IDRI数据集上的实验表明,提出的方法能够在显著降低网络参数量和FLOPs的同时实现对肺结节良恶性的精确分类,分类准确率、敏感性、特异性、精确率、F1值和AUC值分别达到了93.71%、94.03%、93.48%、95.56%、92.65%和98.66%。

关键词：肺结节良恶性分类特征融合卷积块注意力模块(CBAM) 通道混洗 MobileNet V3

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MIPS处理器核及其定制化AXI总线设计

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集成电路与嵌入式系统 2025年第3期25卷 33-40页

作者：周艳娇贾艳双杜军哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

针对使用现成AXI接口IP核存在资源占用较大、可定制性差等问题,提出一种分阶段自主设计、添加AXI总线的方式,为设计好的MIPS处理器核增加AXI总线的支持。设计使用Verilog HDL编写RTL代码,在Vivado仿真环境下验证了处理器的总体逻辑功能... 详细信息

针对使用现成AXI接口IP核存在资源占用较大、可定制性差等问题,提出一种分阶段自主设计、添加AXI总线的方式,为设计好的MIPS处理器核增加AXI总线的支持。设计使用Verilog HDL编写RTL代码,在Vivado仿真环境下验证了处理器的总体逻辑功能,并将比特流文件下载至FPGA开发板中进行原型验证,得到资源利用率及时序情况。最终使用DC(Design Compiler)工具对处理器进行综合,得到处理器的总体面积和功耗。验证结果表明,自主设计、添加AXI总线相较于直接添加AXI接口IP核所消耗的资源和面积更小,且可以确保在处理器核心架构不变的情况下添加总线,大大降低了将处理器核中原有接口直接更改为AXI总线接口的难度,既减轻了集成的复杂性又兼顾高度定制化,以满足特定的系统需求和性能要求。

关键词： AXI IP核 MIPS 处理器核六级流水线

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应用压缩域JND模型的VVC感知无损编码

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 38-44页

作者：公衍超朱家宝杨楷芳刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119

针对新一代通用视频编码(versatile video coding,VVC)标准感知无损编码效率低的问题,提出了一种应用压缩域恰可感知差值(just noticeable difference,JND)模型的感知无损编码方法.首先基于ITU—RBT 500—13标准设计图像主观观测实验,... 详细信息

针对新一代通用视频编码(versatile video coding,VVC)标准感知无损编码效率低的问题,提出了一种应用压缩域恰可感知差值(just noticeable difference,JND)模型的感知无损编码方法.首先基于ITU—RBT 500—13标准设计图像主观观测实验,获取考虑人类个体差异性及时间影响的VVC压缩图像感知质量数据;然后对数据进行筛选及正态性检验,并分析获得影响图像感知质量的可解释性特征;最终将特征模型量化并作为反向传播神经网络的输入,构建有效反映量化参数与JND关系的压缩域JND模型,并提出显著提升图像编码效率的VVC感知无损编码方法.与VVC标准测试模型方法相比,提出的方法在获得同等感知质量重建图像前提下最高节省93.28%码率.

关键词：视频编码通用视频编码感知无损编码恰可感知差值压缩域

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