检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第11期31卷 3461-3480页

作者：丁丹彭鑫郭晓峰张健吴毅坚复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海201203

作为云原生应用的一种典型形态,微服务架构已经在各种企业应用系统中被广泛使用.在企业实践中,许多微服务都是在单体架构的遗留系统基础上通过微服务拆分和改造形成的,其中的拆分决策(特别是数据库拆分)对于微服务系统的质量有着很大的... 详细信息

作为云原生应用的一种典型形态,微服务架构已经在各种企业应用系统中被广泛使用.在企业实践中,许多微服务都是在单体架构的遗留系统基础上通过微服务拆分和改造形成的,其中的拆分决策(特别是数据库拆分)对于微服务系统的质量有着很大的影响.目前,单体系统的微服务拆分决策主要依赖于人的主观经验,整个过程成本高、耗时长、结果不确定性很高.针对这一问题,提出一种场景驱动、自底向上的单体系统微服务拆分方法.该方法以场景驱动的方式,通过动态分析获取单体遗留系统运行时的方法调用和数据库操作信息,然后基于数据表之间的关联分析生成数据库拆分方案,接着再自底向上进行搜索,产生相应的代码模块拆分方案.基于这种方法,实现了一个原型工具MSDecomposer,将拆分过程可视化,并支持多种维度的反馈调整策略.基于多个开源软件系统进行了案例研究,研究结果表明,该方法能够显著加快微服务拆分决策的速度,减轻开发人员的决策负担,得到的拆分结果是合理的.

关键词：单体系统微服务场景驱动自底向上拆分

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基于动态和静态分析的单体应用FaaS改造方法

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软件学报 2022年第11期33卷 4061-4083页

作者：向麒麟彭鑫赤坂居纱美李博文复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海201203

作为Serverless架构的一种典型形态,函数即服务(function as a service,FaaS)架构将业务抽象为细粒度的函数,并且提供弹性的自动伸缩等自动化运维功能,能够大幅降低运维成本.当前,许多在线服务系统中的一些高并发、高可用、灵活多变的业... 详细信息

作为Serverless架构的一种典型形态,函数即服务(function as a service,FaaS)架构将业务抽象为细粒度的函数,并且提供弹性的自动伸缩等自动化运维功能,能够大幅降低运维成本.当前,许多在线服务系统中的一些高并发、高可用、灵活多变的业务(如支付、红包等)都已经迁移到了FaaS平台上,但是大量传统单体应用还是难以利用FaaS架构的优势.针对这一问题,提出了一种基于动态和静态分析的单体应用FaaS改造方法.该方法针对指定的单体应用API,通过动态分析和静态分析相结合的方式识别并剥离其实现代码和依赖,然后按照函数模板完成代码重构.针对函数在高并发场景下的冷启动问题,该方法利用基于IO多路复用的主从多线程Reactor模型优化了函数模板,提高了单个函数实例的并发处理能力.基于该方法实现了针对Java语言的原型工具Codext,在开源Serverless平台OpenFaaS上,面向4个开源单体系统进行了实验验证.

关键词：单体应用无服务器架构函数即服务(FaaS) 轨迹分析动态分析静态分析冷启动

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面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

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软件学报 2024年第1期35卷 87-117页

作者：杜雪盈刘名威沈立炜彭鑫复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海201203

作为人工智能的重要基石,知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识,极大程度解决了智能系统认知决策可解释性差的瓶颈问题,对智能系统的构建与应用起关键作用.随着知识图谱技术应用的不断深化,旨在解决图谱欠完整性问题的知... 详细信息

作为人工智能的重要基石,知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识,极大程度解决了智能系统认知决策可解释性差的瓶颈问题,对智能系统的构建与应用起关键作用.随着知识图谱技术应用的不断深化,旨在解决图谱欠完整性问题的知识图谱补全工作迫在眉睫.链接预测是针对知识图谱中缺失的实体与关系进行预测的任务,是知识图谱构建与补全中不可或缺的一环.要充分挖掘知识图谱中的隐藏关系,利用海量的实体与关系进行计算,就需要将符号化表示的信息转换为数值形式,即进行知识图谱表示学习.基于此,面向链接预测的知识图谱表示学习成为知识图谱领域的研究热点.从链接预测与表示学习的基本概念出发,系统性地介绍面向链接预测的知识图谱表示学习方法最新研究进展.具体从知识表示形式、算法建模方式两种维度对研究进展进行详细论述.以知识表示形式的发展历程为线索,分别介绍二元关系、多元关系和超关系知识表示形式下链接预测任务的数学建模.基于表示学习建模方式,将现有方法细化为4类模型:平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型,并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型.在介绍链接预测的常用的数据集与评判标准基础上,分别对比分析二元关系、多元关系和超关系3类知识表示形式下,4类知识表示学习模型的链接预测效果,并从模型优化、知识表示形式和问题作用域3个方面展望未来发展趋势.

关键词：知识图谱表示学习链接预测多元关系超关系

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路网空间下基于马尔可夫决策过程的异常车辆轨迹检测算法

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计算机学报 2018年第8期41卷 1928-1942页

作者：毛江云吴昊孙未未复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

随着Internet、移动通信、空间定位和LBS技术的发展,越来越多的车辆轨迹被收集,如何从大量的车辆轨迹中高效检测出异常轨迹逐渐引起人们的关注.研究人员提出了许多针对车辆轨迹的异常检测方案,从采用的算法来划分,这些方案被分为三类:... 详细信息

随着Internet、移动通信、空间定位和LBS技术的发展,越来越多的车辆轨迹被收集,如何从大量的车辆轨迹中高效检测出异常轨迹逐渐引起人们的关注.研究人员提出了许多针对车辆轨迹的异常检测方案,从采用的算法来划分,这些方案被分为三类:基于度量的算法、基于统计的算法和基于监督与半监督学习的算法.三类算法都各自存在不足:第一类的计算量随轨迹数据量的增长而增长,对异常特征的刻画不完整;第二类严重依赖历史数据,因此没有办法解决轨迹稀疏问题;第三类需要大量的人工标注.该文提出了一套路网空间下基于马尔可夫决策过程的异常车辆轨迹检测算法,该算法总共分为预处理、离线训练和在线检测三个阶段.预处理阶段采用了隐马尔可夫地图匹配算法作为核心,将原出租车轨迹转化为由路网空间中路段边序列表示的轨迹集合.离线训练阶段采用了马尔可夫决策过程模型对车辆驾驶行为进行建模,深入讨论了模型中路段奖励函数的设计规则,并提出采用无监督的贝叶斯反向增强学习算法配合蒙特卡洛采样算法训练历史车辆轨迹数据学习得到模型参数.在线检测阶段中,实时计算待检测的轨迹的异常度,通过用户指定的异常度阈值判断该轨迹是否为异常车辆轨迹.最后,在真实数据集上进行实验,同时实现了iBOAT算法和MEX算法,并作为对比算法.正确性实验中,该算法在NDCG评测指标中达到了99.3%的正确率;在算法的运行时间上,该算法的单条轨迹在线检测时间能够做到仅耗时0.012ms,较已有算法提升百倍到千倍的效率.在稀疏数据下进行结果正确性实验,在对比算法的效果严重受影响的情况下,该算法依然展现出很强的鲁棒性.在样例分析中可以看到通过该算法计算得到的路段奖励函数数值和对真实驾驶行为的评估高度一致.

关键词：异常检测轨迹计算马尔可夫决策过程增强学习基于位置的服务

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支持混合事务和分析处理的数据库管理系统综述

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软件学报 2024年第1期35卷 405-429页

作者：王嵩立荆一楠何震瀛张凯王晓阳上海市数据科学重点实验室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200438

数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统.随着实时数据分析需求增长,OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍,业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统.这种HTAP数据库系统除了需要满足... 详细信息

数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统.随着实时数据分析需求增长,OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍,业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统.这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外,还需要满足实时分析对数据新鲜度的要求.因此,对数据库系统的设计与实现提出了新的挑战.近年来,在工业界和学术界涌现了一批架构多样、技术各异的原型和产品.综述HTAP数据库的背景和发展现状,并且从存储和计算的角度对现阶段的HTAP数据库进行分类.在此基础上,按照从下往上的顺序分别总结HTAP系统在存储和计算方面采用的关键技术.在此框架下介绍各类系统的设计思想、优劣势以及适用的场景.此外,结合HTAP数据库的评测基准和指标,分析各类HTAP数据库的设计与其呈现出的性能与数据新鲜度的关联.最后,结合云计算、人工智能和新硬件技术为HTAP数据库的未来研究和发展提供思路.

关键词：数据库系统混合事务和分析处理查询处理数据库存储存储模型事务处理

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BPDetector:一种可扩展的业务模式识别框架

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计算机集成制造系统 2016年第2期22卷 287-293页

作者：闾亚雷建坤杨丽琴张亮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

为了有效地发现业务模式,提出一种基于复杂事件处理技术的可扩展业务模式识别框架,该框架不仅可以从日志中发现业务模式以及相应的配置参数,还具可伸缩特征,即框架与待发现的业务模式及其个数不存在紧密关系。以中国移动公司办公系统内... 详细信息

为了有效地发现业务模式,提出一种基于复杂事件处理技术的可扩展业务模式识别框架,该框架不仅可以从日志中发现业务模式以及相应的配置参数,还具可伸缩特征,即框架与待发现的业务模式及其个数不存在紧密关系。以中国移动公司办公系统内部的业务流程执行日志为例,基于Esper复杂事件处理开源工具开发了业务模式识别系统,验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：业务模型业务模式识别可扩展框架复杂事件处理

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基于约束的空间众包多阶段任务分配

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计算机学报 2019年第12期42卷 2722-2741页

作者：范泽军沈立炜彭鑫赵文耘复旦大学计算机科学技术学院上海200433 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海200433

在人机物融合的背景下,空间众包可被视为一种新型的软件服务.空间众包是针对于物理世界中与地理位置和时间要素相关的众包任务,通常要求参与者真实地移动到指定位置执行相应操作,承担数据收集与感知等任务,并通过移动终端反馈操作结果.... 详细信息

在人机物融合的背景下,空间众包可被视为一种新型的软件服务.空间众包是针对于物理世界中与地理位置和时间要素相关的众包任务,通常要求参与者真实地移动到指定位置执行相应操作,承担数据收集与感知等任务,并通过移动终端反馈操作结果.任务分配是空间众包中的关键技术,其目的是在满足时空约束条件的前提下选取一个或一组合适的参与者承担任务的执行.在具有空间位置访问权限、线下服务使用权限并考虑参与者可用时间与移动范围约束的空间众包场景中,单个参与者可能无法完成整个任务的执行,转而需要一组参与者进行协同合作后才能完成.针对该需求,本文提出了一种基于约束的空间众包多阶段任务分配方法.该方法的核心算法将首先根据两种不同的优化目标获取对应的任务路径集合,然后针对每一条路径采用从起点和终点双向选取局部最优的方法递归地选择承担阶段性任务的参与者.通过上述步骤,可高效地将任务分解为一组由不同参与者在符合约束条件时能够承担的阶段性子任务,以此提高任务完成的概率.最后,我们使用上述算法分别进行了模拟实验和真实场景实验.模拟实验面向随机生成的参与者数据集,并与基于动态规划取得全局最优解的算法进行对比.实验结果表明本文所提算法相比于对比算法具有更好的计算效率.真实场景实验依赖自主开发的校园空间众包任务平台开展.实验结果表明本文算法能够在真实任务环境下推导得到参与者可接受的子任务分配决策.

关键词：空间众包任务分配多阶段时空约束空间拓扑

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基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究

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计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1476-1489页

作者：翁泽佳陈静静姜育刚复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学计算机科学技术学院) 上海200433

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目... 详细信息

随着生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的快速发展,虚假人脸生成技术取得了显著进展.为了降低以假乱真的人脸生成技术给社会带来的危害,虚假人脸鉴别成为一个非常重要的课题,吸引了国内外研究者的广泛关注.然而,目前虚假人脸鉴别的研究工作相对较少,仍然有许多问题需要被解决.其中如何提升鉴别模型的迁移泛化能力是至关重要的问题,也是虚假人脸检测任务能否实际投入使用的关键所在.如何提升虚假人脸鉴别方法的泛化能力,即做到在没有见过的生成方法产生的数据上仍然准确有效非常重要.对此,提出了基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测模型,通过引入领域对抗分支,弱化特征提取器对于特定生成模型非鲁棒性特征的提取,模型能够抽取鲁棒性更强、泛化能力更高的特征,从而在没有见过的生成方法产生的虚假人脸图片上具有更好的鉴别表现.实验结果表明:所提出的方法能够提升鉴别模型的泛化能力,显著提升虚假人脸鉴别模型在未知生成模型产生的虚假图像上的性能.

关键词：虚假人脸检测域自适应域对抗学习鲁棒特征学习泛化性

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面向视频的细粒度多模态实体链接

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软件学报 2024年第3期35卷 1140-1153页

作者：赵海全王续武李金亮李直旭肖仰华复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海201203 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

随着互联网和大数据的飞速发展,数据规模越来越大,种类也越来越多.视频作为其中重要的一种信息方式,随着近期短视频的发展,占比越来越大.如何对这些大规模视频进行理解分析,成为学界关注的热点.实体链接作为一种背景知识补全方式,可以... 详细信息

随着互联网和大数据的飞速发展,数据规模越来越大,种类也越来越多.视频作为其中重要的一种信息方式,随着近期短视频的发展,占比越来越大.如何对这些大规模视频进行理解分析,成为学界关注的热点.实体链接作为一种背景知识补全方式,可以提供丰富的外部知识.视频上的实体链接可以有效地帮助理解视频内容,从而实现对视频内容的分类、检索、推荐等.但是现有的视频链接数据集和方法的粒度过粗,因此提出面向视频的细粒度实体链接,并立足于直播场景,构建了细粒度视频实体链接数据集.此外,依据细粒度视频链接任务的难点,提出利用大模型抽取视频中的实体及其属性,并利用对比学习得到视频和对应实体的更好表示.实验结果表明,该方法能够有效地处理视频上的细粒度实体链接任务.

关键词：细粒度视频实体链接数据集大语言模型对比学习

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NTRU格基密钥封装方案GPU高性能实现

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计算机学报 2024年第9期47卷 2163-2178页

作者：李文倩沈诗羽赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 密码科学技术全国重点实验室北京100878

随着量子计算技术的发展,传统加密算法受到的威胁日益严重.为应对量子计算时代的挑战,各国正积极加强后量子密码算法的实现和迁移部署工作.由于NTRU密码方案具有结构简洁、计算效率高、尺寸较小、无专利风险等优点,因此NTRU格基密钥封... 详细信息

随着量子计算技术的发展,传统加密算法受到的威胁日益严重.为应对量子计算时代的挑战,各国正积极加强后量子密码算法的实现和迁移部署工作.由于NTRU密码方案具有结构简洁、计算效率高、尺寸较小、无专利风险等优点,因此NTRU格基密钥封装算法对于后量子时代的密码技术储备和应用具有重要意义.同时,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)以其强大的并行计算能力、高吞吐量、低能耗等特性,已成为当前高并发密码工程实现的重要平台.本文给出后量子密码算法CTRU/CNTR的首个GPU高性能实现方案.对GPU主要资源占用进行分析,我们综合考虑并行计算、内存访问、数据布局和算法优化等多个方面,采用一系列计算和内存优化技术,旨在并行加速计算、优化访存、合理占用GPU资源以及减少I/O时延,从而提高本方案的计算能力和性能.本文的主要贡献在于以下几个方面:首先,针对模约减操作,使用NVIDIA并行指令集实现,有效减少所需指令条数;其次,针对耗时的多项式乘法模块,采用混合基NTT,并采用层融合、循环展开和延迟约减等方法,加快计算速度;此外,针对内存重复访问和冲突访问等问题,通过合并访存、核函数融合等优化技术,实现内存的高效访问;最后,为实现高并行的算法,设计恰当的线程块大小和数量,采用内存池机制,实现多任务的快速访存和高效处理.基于NVIDIA RTX4090平台,本方案CTRU768实现中密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别为每秒1170.9万次、926.7万次和315.4万次.与参考实现相比,密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别提高了336倍、174倍和128倍.本方案CNTR768实现中密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别为每秒1117.3万次、971.8万次和322.2万次.与参考实现相比,密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别提高了329倍、175倍和134倍;与开源Kyber实现相比,密钥生成、密钥封装和密钥解封装的吞吐量分别提升10.84~11.36倍、9.49~9.95倍和5.11~5.22倍.高性能的密钥封装实现在大规模任务处理场景下具有较大的应用潜力,对保障后量子时代的信息和数据安全具有重要意义.

关键词：后量子密码格基密码密钥封装方案并行处理图形处理器

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