检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2019年第3期36卷 49-56页

作者：常兴赵运磊复旦大学软件学院上海210203 复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室上海210203

比特币这一颠覆性的发明,以其去中心、匿名、不可篡改等特点,带来"机器信任"的转变,引领人们进入区块链技术的新时代。由于在信任领域前所未有的颠覆性,比特币近年来热度居高不下,市场价格也是不断增长。抛去利益层面的诱惑,... 详细信息

比特币这一颠覆性的发明,以其去中心、匿名、不可篡改等特点,带来"机器信任"的转变,引领人们进入区块链技术的新时代。由于在信任领域前所未有的颠覆性,比特币近年来热度居高不下,市场价格也是不断增长。抛去利益层面的诱惑,理性来谈,比特币这一区块链技术的鼻祖,其发展正面临着种种限制瓶颈,亟待解决。其中最让人诟病的便是比特币因容量、吞吐量与可扩展性不足,所带来的交易拥堵、交易处理延迟等现象,近年来这些现象变得愈演愈烈。在此背景下,不少专家学者、社区、矿池以及技术爱好者站在各自利益的角度,就比特币扩容问题展开激烈的讨论,但始终没有达成一个彼此满意的方案。总结比特币现有的5种主流扩容技术:支付通道、隔离见证、提高区块容量限制、多重签名、聚合签名,分析它们的实现原理与发展现状,并对未来可能的扩容方案进行展望。

关键词：比特币区块链扩容隔离见证闪电网络多重签名聚合签名

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基于贝叶斯网络的故事线挖掘算法

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计算机工程 2018年第3期44卷 55-59页

作者：佘玉轩熊赟复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室上海201203

目前的多数故事线挖掘研究侧重新闻文献和事件的相似性分析,忽略了故事线的结构化表述及新闻具有的延时性,无法直观地从模型结果看出不同新闻话题的发展过程。为此,提出一种基于贝叶斯网络的无监督故事线挖掘算法。将故事线看成日期、... 详细信息

目前的多数故事线挖掘研究侧重新闻文献和事件的相似性分析,忽略了故事线的结构化表述及新闻具有的延时性,无法直观地从模型结果看出不同新闻话题的发展过程。为此,提出一种基于贝叶斯网络的无监督故事线挖掘算法。将故事线看成日期、时间、机构、人物、地点、主题和关键词的联合概率分布,并考虑新闻时效性。在多个新闻数据集上进行的实验和评估结果表明,与K-means、LSA等算法相比,该算法模型具有较高的故事线挖掘能力。

关键词：故事线挖掘事件贝叶斯网络时效性新闻主题

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局部一致性集成聚类算法研究

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计算机应用与软件 2014年第9期31卷 228-230,243页

作者：郑晓东丁浩复旦大学计算机科学技术学院上海智能信息处理重点实验室上海200433

随着信息结构的日益复杂,单种聚类算法已经无法满足需求,集成聚类便发挥了巨大的作用。对于不同的划分,当前集成聚类算法都将其视为整体,其过程中会有信息损失。利用局部一致的特性,局部一致性集成聚类算法在非负矩阵分解的框架下得以... 详细信息

随着信息结构的日益复杂,单种聚类算法已经无法满足需求,集成聚类便发挥了巨大的作用。对于不同的划分,当前集成聚类算法都将其视为整体,其过程中会有信息损失。利用局部一致的特性,局部一致性集成聚类算法在非负矩阵分解的框架下得以产生。实验结果表明了该方法的有效性。

关键词：集成聚类局部一致性非负矩阵分解

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基于异质网络层次注意力机制的基因功能预测

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计算机工程 2020年第7期46卷 43-49页

作者：万美含熊贇朱扬勇复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市数据科学重点实验室上海200433 上海先进通信与数据科学研究院上海200433

基因组测序技术的快速发展使得生物数据库中的基因和基因组序列数据数量迅速增加,但其中仍有大量基因功能是未知的。为此,提出基于异质网络层次注意力机制的基因节点表示学习方法HAGE,用以预测基因功能。结合多种来源的数据集,构建一个... 详细信息

基因组测序技术的快速发展使得生物数据库中的基因和基因组序列数据数量迅速增加,但其中仍有大量基因功能是未知的。为此,提出基于异质网络层次注意力机制的基因节点表示学习方法HAGE,用以预测基因功能。结合多种来源的数据集,构建一个具有节点属性的基因功能相关异质网络,在网络中使用层次注意力机制为每一个基因节点学习一个节点嵌入向量,该向量可用于后续的基因功能预测等任务。实验结果表明,与GraphSAGE和GAT等方法相比,HAGE具有更好的预测性能。

关键词：基因功能预测异质信息网络注意力机制网络表示学习网络嵌入

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平面图团覆盖问题的核心化和参数化算法

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武汉大学学报（理学版） 2011年第6期57卷 461-464页

作者：张文琰 Rudolf Fleischer 复旦大学计算机科学技术学院/上海智能信息处理重点实验室上海200433

团覆盖问题是经典的理论计算问题,本文从参数理论角度考虑平面图团覆盖问题,提出了核心化简化规则,通过这些简化规则可以得到平面图团覆盖问题的核心,其规模为4k-4.根据该问题核心设计了参数化算法,可以用O(20k+n2)复杂度求得平面图团... 详细信息

团覆盖问题是经典的理论计算问题,本文从参数理论角度考虑平面图团覆盖问题,提出了核心化简化规则,通过这些简化规则可以得到平面图团覆盖问题的核心,其规模为4k-4.根据该问题核心设计了参数化算法,可以用O(20k+n2)复杂度求得平面图团覆盖问题的精确解.通过实验与现有的求解团覆盖的算法进行了比较.

关键词：平面图团覆盖核心化参数化算法

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大规模高校纠删码键值存储读写负载均衡研究

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深圳大学学报（理工版） 2020年第S01期37卷 175-183页

作者：沈佳杰朱良杰向望任晨王新复旦大学信息化办公室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市智能信息处理重点实验室上海200433

纠删码广泛部署于分布式键值存储系统来保证数据可靠性.通过将用户数据编码并存储到多个存储节点,纠删码存储系统可以在部分节点失效的情况下恢复原始数据.随着存储节点数量的增加,存储节点往往会出现负载不均衡的情况,限制其在高校云... 详细信息

纠删码广泛部署于分布式键值存储系统来保证数据可靠性.通过将用户数据编码并存储到多个存储节点,纠删码存储系统可以在部分节点失效的情况下恢复原始数据.随着存储节点数量的增加,存储节点往往会出现负载不均衡的情况,限制其在高校云计算和信息化领域的应用场景.为解决上述问题,提出大规模纠删码键值存储系统负载均衡方案.通过将逻辑控制和存储功能分离,纠删码存储系统可以高效地确定存储节点的负载状态.为充分利用节点之间网络带宽资源,提出多切片数据编码传输方案.根据用户写入数据量,设计混合数据写入机制来提升数据写入操作的性能.在此基础上,设计了原型纠删码键值存储系统,实际原型系统测试验证了本研究中负载均衡算法的有效性.

关键词：纠删码存储系统键值存储系统云存储系统存储架构负载均衡读写性能优化

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区块链技术综述

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计算机工程 2019年第5期45卷 1-12页

作者：张亮刘百祥张如意江斌鑫刘一江复旦大学计算机科学技术学院上海市区块链工程技术研究中心上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院复旦-众安区块链与信息安全联合实验室上海200433

基于区块链整体架构介绍技术栈层级,以比特币为例分析区块链工作原理,从分布式账本的角度描述区块链账本存储模型和账本分类情况。区块链中的数据通过共识算法在全网传播、达成共识并存储。在不存在可信第三方的情况下,利用智能合约实... 详细信息

基于区块链整体架构介绍技术栈层级,以比特币为例分析区块链工作原理,从分布式账本的角度描述区块链账本存储模型和账本分类情况。区块链中的数据通过共识算法在全网传播、达成共识并存储。在不存在可信第三方的情况下,利用智能合约实现交易、事务及分布式应用的独立运行,保证区块链数据的完整性、安全性及合法性。同时将哈希算法与默克尔树相结合降低区块链存储空间,基于数字签名算法为区块链参与者提供匿名身份证明,并使用加解密技术进一步保护区块链数据隐私。针对区块链安全、隐私保护、钱包管理等问题对当前研究的不足和未来的研究方向进行分析和展望。

关键词：区块链密码学共识机制智能合约隐私保护

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基于传感器距离的实时用户活动识别建模方法

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计算机工程 2019年第2期45卷 1-6页

作者：曹浩哲张鹏卢暾顾寒苏顾宁复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海201203 希捷科技有限公司美国朗蒙特805033

针对传统的用户活动识别建模方法在实时性要求下精度较低的缺点,提出一种改进的实时用户活动识别建模方法。利用已标注的传感器事件流数据建立传感器触发概率矩阵,并计算出传感器距离,作为建模的先验知识,在后续建模过程中赋予每个传感... 详细信息

针对传统的用户活动识别建模方法在实时性要求下精度较低的缺点,提出一种改进的实时用户活动识别建模方法。利用已标注的传感器事件流数据建立传感器触发概率矩阵,并计算出传感器距离,作为建模的先验知识,在后续建模过程中赋予每个传感器事件不同的权重。根据传感器距离的内在含义判断活动转移发生的位置,通过概率矩阵推测上次活动作为新的特征维度来建模当前活动。在Aruba、Tulum2010和HH106 3个公开数据集上的实验结果表明,与SWMI、SWMIex等方法相比,该建模方法在精度和F1 2个指标上最大提升可超过10%。

关键词：活动识别特征提取先验知识滑动窗口传感器距离互信息

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TLP:一个动态网络中的时序链路预测算法

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计算机工程 2020年第1期46卷 67-73页

作者：符汉杰熊赟朱扬勇复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市数据科学重点实验室上海200433 上海先进通信与数据科学研究院上海200433

链路预测是网络分析的一个重要应用,网络结构在真实场景中随时间发生演变,节点间会产生新的联系或者终止连接,从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移。为提升链路预测能力,提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预... 详细信息

链路预测是网络分析的一个重要应用,网络结构在真实场景中随时间发生演变,节点间会产生新的联系或者终止连接,从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移。为提升链路预测能力,提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预测算法,即每一时刻的节点表示向量由历史的表示向量计算得到,以反映节点在向量空间中的变化规律,同时结合节点间的高阶邻近特性,生成具有鲁棒性的节点向量来维护网络结构。在真实数据集上的实验结果表明,与TNE、DHPE等算法相比,该算法在链路预测任务上的预测性能具有明显提升,适用于大规模的动态网络。

关键词：链路预测动态网络随机游走时序演变高阶邻近

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基于单应性扩散约束的二步网格优化视差图像对齐

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自动化学报 2024年第6期50卷 1129-1142页

作者：陈殷齐郑慧诚严志伟林峻宇中山大学计算机学院广州510006 季华实验室新型显示技术与装备研究中心佛山528000 机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广州510006 复旦大学计算机科学技术学院上海200438

目前,在带有视差场景的图像对齐中,主要难点在某些无法找到足够匹配特征的区域,这些区域称为匹配特征缺失区域.现有算法往往忽略匹配特征缺失区域的对齐建模,而只将有足够匹配特征区域中的部分单应变换系数(如相似性变换系数)传递给匹... 详细信息

目前,在带有视差场景的图像对齐中,主要难点在某些无法找到足够匹配特征的区域,这些区域称为匹配特征缺失区域.现有算法往往忽略匹配特征缺失区域的对齐建模,而只将有足够匹配特征区域中的部分单应变换系数(如相似性变换系数)传递给匹配特征缺失区域,或者采用将匹配特征缺失区域转化为有足够匹配特征区域的间接方式,因此对齐效果仍不理想.在客观事实上,位于相同平面的区域应该拥有相同的完整单应变换而非部分变换参数.由此出发,利用单应变换系数扩散的思想设计了一个二步网格优化的图像对齐算法,简称单应扩散变换(Homography diffusion warping,HDW)算法.该方法在第一步网格优化时获得有足够匹配特征区域的单应变换,再基于提出的单应性扩散约束将这些单应变换系数扩散到邻域网格,进行第二步网格优化,在保证优化任务简洁高效的前提下实现单应变换系数的传播与图像对齐.相较于现有的针对视差场景图像对齐算法,所提方法在各项指标上都获得了更好的效果.

关键词：图像对齐视差场景网格优化匹配特征缺失区域

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