检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第4期49卷 240-248页

作者：戎珂瑶熊贇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200433

代码注释能够增强源代码的可读性、辅助软件开发过程,因此代码注释自动生成任务成为研究热点。然而现有工作大多只利用了源代码的序列信息或抽象语法树信息,未能充分捕捉代码语言特有的多种特征。为进一步利用源代码的多维度特征,提升... 详细信息

代码注释能够增强源代码的可读性、辅助软件开发过程,因此代码注释自动生成任务成为研究热点。然而现有工作大多只利用了源代码的序列信息或抽象语法树信息,未能充分捕捉代码语言特有的多种特征。为进一步利用源代码的多维度特征,提升注释生成的效果,构建基于多维度异质图结构的代码注释自动生成模型。利用异质图结构和图神经网络,将源代码的抽象语法树、控制流图、数据流图等进行融合并构建为具有多种节点和连边的异质表示图,以此表现代码的语义特征、序列特征、语法特征、结构特征等多维度特征。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相较于Hybrid-DRL、NeuralCodeSum、SeqGNN等模型具有更好的效果,在BLEU-4、METEOR、ROUGE-L指标上分别最高提升1.6%、3.2%、3.1%,可获得更流畅、可读性更好的代码注释。

关键词：代码注释生成异质图图注意力网络神经机器翻译多维度特征

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基于GAN异质网络表示学习的疾病关联预测算法

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计算机工程 2021年第6期47卷 299-304页

作者：郭梦洁熊贇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

分析疾病与基因、miRNA等生物实体之间的关联是生物研究领域的重要目标,然而利用海量的数据进行生物学实验成本过高。提出一种基于网络表示学习的关联预测算法,通过多源数据集构建生物异质网络,并给出基于生成式对抗网络的异质网络表示... 详细信息

分析疾病与基因、miRNA等生物实体之间的关联是生物研究领域的重要目标,然而利用海量的数据进行生物学实验成本过高。提出一种基于网络表示学习的关联预测算法,通过多源数据集构建生物异质网络,并给出基于生成式对抗网络的异质网络表示学习算法学习鲁棒的向量表示,算法中的判别器和生成器考虑网络中的关系来捕获丰富的异质语义信息,并通过对抗学习进行训练,在此基础上通过衡量实体向量的相似性预测疾病和基因、miRNA之间的关联。实验结果表明,与HSSVM、GAN等算法相比,该算法在两个关联预测任务上均取得了最高的AUC值,具有更好的预测结果,并且通过引入更多异质数据进行训练,有效提升了算法性能。

关键词：异质网络网络表示学习疾病关联预测生成式对抗网络对抗学习

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异构集群系统中安全关键实时应用调度研究

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计算机学报 2010年第12期33卷 2364-2377页

作者：朱晓敏陆佩忠国防科学技术大学信息系统工程重点实验室长沙410073 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

在集群系统中,为有安全需求的实时应用提供安全保障得到了广泛关注,但将实时应用的安全需求与调度算法相结合的研究并不多.文中提出了一种异构集群系统中安全关键实时应用的2阶段调度策略——TPSS.该策略综合考虑了任务的安全需求与时... 详细信息

在集群系统中,为有安全需求的实时应用提供安全保障得到了广泛关注,但将实时应用的安全需求与调度算法相结合的研究并不多.文中提出了一种异构集群系统中安全关键实时应用的2阶段调度策略——TPSS.该策略综合考虑了任务的安全需求与时间限制.在TPSS的第1阶段,提出了一种自适应调度算法DSRF,当系统负载较重时,DSRF算法能在保证任务安全需求的基础上,通过降低新到任务和等待队列中任务的安全级别来提高任务的调度成功率.相反,当系统负载较轻时,DSRF算法能在保证系统具有较高调度成功率的基础上充分利用任务在截止期前的空闲时间提高新任务的安全级别.在TPSS的第2阶段,提出了一种新的算法FMSL,用来为所接收任务提供较为公平的安全服务,同时进一步提高了任务的整体安全级别.文中通过大量的模拟实验对TPSS策略与DSRF算法、SAEDF算法和RF算法进行了比较.实验结果表明,TPSS策略优于其它方法,使系统具有较强的安全性与灵活性.

关键词：调度异构集群实时安全关键截止期

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基于临床实践指南的诊疗过程建模方法

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计算机集成制造系统 2017年第5期23卷 1040-1049页

作者：杨丽琴康国胜张亮复旦大学计算机科学与技术学院上海201203 复旦大学数据科学重点实验室上海201203 上海中医药大学图书信息中心上海201203

为了促进临床实践指南的自动化实施,提出一种借助公开可用的标准和本体将临床实践指南转换为计算机可理解的诊疗过程模型的通用方法。该方法以临床实践指南为输入,提取诊疗过程主题元素,根据主题元素和本体模型构件之间的对应关系,创建... 详细信息

为了促进临床实践指南的自动化实施,提出一种借助公开可用的标准和本体将临床实践指南转换为计算机可理解的诊疗过程模型的通用方法。该方法以临床实践指南为输入,提取诊疗过程主题元素,根据主题元素和本体模型构件之间的对应关系,创建具体实例完成诊疗过程建模。以《中国高血压防治指南(第三版)》为例,检验了该方法的有效性,构建了高血压诊疗过程GLIF模型。

关键词：临床指南 GLIF 业务过程转换本体

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问题设定驱动的深度强化学习研究:综述

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模式识别与人工智能 2022年第8期35卷 718-742页

作者：张政锋赵彬琦单洪明张军平复旦大学上海智能信息处理重点实验室上海200438 复旦大学计算机科学技术学院上海200438 复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433

深度强化学习结合深度模型,广泛应用于智能控制、游戏竞技等领域.然而,现有强化学习的文献综述更多以某一难点为主深入梳理具体的方法技术,缺乏以问题本身为主的整体分析视角.现实问题总是混杂多个技术难点,而致力于解决单一难点的技术... 详细信息

深度强化学习结合深度模型,广泛应用于智能控制、游戏竞技等领域.然而,现有强化学习的文献综述更多以某一难点为主深入梳理具体的方法技术,缺乏以问题本身为主的整体分析视角.现实问题总是混杂多个技术难点,而致力于解决单一难点的技术方法往往在具体问题场景上性能不及预期.因此,文中从智能体、任务、马尔可夫决策过程、策略类型、学习目标、交互模式这六大对象对问题设定进行定义,并以问题自身的设定为驱动,从整体上分析深度强化学习的研究现状、基础设定及其延伸设定.再梳理深度强化学习的发展脉络,分析关键技术和背后的主要动机.然后,以专家交互这类问题设定为例,提供一个以具体问题驱动的技术视角去整体看待该领域的发展趋势.最后介绍当前的研究热点并展望今后的研究方向.

关键词：人工智能深度强化学习问题设定智能控制

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JPEG图像多域可逆信息隐藏及载荷分配算法

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1831-1840页

作者：殷赵霞郭红念杜洋马文静吕皖丽张新鹏智能计算与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230601 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可... 详细信息

信息隐藏技术通过修改数字媒体信号嵌入附加信息而不影响媒体本身的使用价值;可逆信息隐藏不仅可以隐藏并提取附加信息,还可以无失真地恢复载体,是当前研究热点.针对应用最广泛的图像格式JPEG(joint photographic experts group),其可逆信息隐藏方法可分2类:1)离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数域修改,会导致文件扩展和视觉质量失真;2)熵编码域修改,生成的载密图像与原始图像相比无信号失真,但载荷有限且载荷越高往往文件扩展越严重.针对这2类方法存在的问题,设计了一种JPEG图像多域可逆信息隐藏算法,同时考虑DCT系数域修改和熵编码域修改来嵌入附加信息.由于2个域的修改对视觉质量失真和文件扩展的影响不同,因此研究重点在于载荷的合理分配.首先分析了在熵编码域嵌入信息时引起文件扩展的原因;然后据此设计基于VLC频率直方图的载荷分配算法以最小化文件扩展和视觉质量失真.实验结果表明:所提算法在文件扩展和视觉质量方面明显优于现有的方法.

关键词：可逆信息隐藏 JPEG图像多域变长码直方图

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面向可解释性的物体拓扑结构骨架表征方法

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中国图象图形学报 2020年第12期25卷 2587-2602页

作者：危辉余莉萍复旦大学计算机科学技术学院认知算法模型实验室上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

目的模式识别中,通常使用大量标注数据和有效的机器学习算法训练分类器应对不确定性问题。然而,这一过程缺乏知识表征和可解释性。认知心理学和实验心理学的研究表明,人类往往不使用代价如此巨大的机制,而是使用表征、归纳、推理、解释... 详细信息

目的模式识别中,通常使用大量标注数据和有效的机器学习算法训练分类器应对不确定性问题。然而,这一过程缺乏知识表征和可解释性。认知心理学和实验心理学的研究表明,人类往往不使用代价如此巨大的机制,而是使用表征、归纳、推理、解释和约束传播等与符号主义人工智能方法类似的手段来应对物体识别中的不确定性并提供可解释性。因此本文旨在从传统的符号计算出发,利用骨架拓扑结构表征提供一种可解释性的思路。方法以骨架树为基本手段来形成物体拓扑结构特征和几何特征的形式化表征,并基于泛化框架对少量同类表征进行知识抽取来形成关于物体类别的知识概括显式化表征。结果在形成物体类别的概括表征实验中,通过路径重建直观展示了同类属物体上得到的最一般表征的几何物理意义。在可解释性验证实验中,通过跨数据的拓扑应用展示了新测试样本相对于概括表征的特定差异,表明该表征具有良好的可解释性。最后在形状补全的不确定性推理实验中,不仅可以得到识别结论,而且清晰展示了识别背后做出的判断依据,进一步验证了该表征的可解释性。结论实验表明一般化的形式表征能够应对尺寸、颜色和形状等不确定性问题,本文方法避免了基于纹理特征所带来的不确定性,适用于任意基于基元的表征方式,具有更好的鲁棒性、普适性和可解释性,计算代价更小。

关键词：视觉任务骨架不确定性拓扑知识表征可解释性

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步态识别的深度学习:综述

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模式识别与人工智能 2018年第5期31卷 442-452页

作者：何逸炜张军平复旦大学上海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上海200433

由于步态容易受到物体遮挡、衣着、视角和携带物等协变量因素的影响,步态识别方法较难获得较优的识别性能.基于端到端和多层特征提取的思想,深度学习近年在步态识别领域取得一系列进展.本文综述深度学习在步态识别中的研究现状、优势和... 详细信息

由于步态容易受到物体遮挡、衣着、视角和携带物等协变量因素的影响,步态识别方法较难获得较优的识别性能.基于端到端和多层特征提取的思想,深度学习近年在步态识别领域取得一系列进展.本文综述深度学习在步态识别中的研究现状、优势和不足,总结其中的关键技术和潜在的研究方向.

关键词：深度学习步态识别计算机视觉生物认证

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一种基于文本单元关联网络的自动文摘方法

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模式识别与人工智能 2009年第3期22卷 440-444页

作者：陶余会周水庚关佶红复旦大学计算机科学与技术学院上海200433 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海200433 同济大学计算机科学与技术系上海200092

提出一种基于文本单元关联网络进行自动文摘的方法.该方法根据文本单元之间的共现关系建立关联网络,计算文本单元的共现信息量,并认为共现信息量越大的文本单元在文本中越重要.文本单元可以是单词、短语、句子或段落,本文分别构建了基... 详细信息

提出一种基于文本单元关联网络进行自动文摘的方法.该方法根据文本单元之间的共现关系建立关联网络,计算文本单元的共现信息量,并认为共现信息量越大的文本单元在文本中越重要.文本单元可以是单词、短语、句子或段落,本文分别构建了基于单词和基于句子的关联网络.如果网络节点是单词,则先按照本文方法计算出单词基于共现信息量的权重,再根据单词的权重计算句子的权重.如果网络节点是句子,本文则提出一种方法计算基于句间共现信息量的句子权重,据此选出权重值较大的一定比例的句子组成文摘.实验结果表明本文方法能有效改善文摘的质量,优于其它基于文本关联网络的自动文摘方法.本文方法计算出的词语权重,可以进一步应用到关键词抽取、文本分类和聚类及信息检索中.

关键词：自动文摘抽取型文摘关联网络共现

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结构片断和运行日志相结合的流程设计推荐

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小型微型计算机系统 2017年第4期38卷 664-670页

作者：宇菲郭立鹏张亮复旦大学计算机科学技术学院上海数据科学重点实验室上海200433

广泛且持久的业务运作造就了业务大数据背景,大量的业务运作历史记录信息可被利用,互联网时期企业唾手可得的运行日志和参考流程模型给当今企业流程建模带来了新的机遇.如何利用这些机遇尚缺乏有效的支撑技术,流程挖掘和流程检索仅可靠... 详细信息

广泛且持久的业务运作造就了业务大数据背景,大量的业务运作历史记录信息可被利用,互联网时期企业唾手可得的运行日志和参考流程模型给当今企业流程建模带来了新的机遇.如何利用这些机遇尚缺乏有效的支撑技术,流程挖掘和流程检索仅可靠单一的来源、静态的标准、全局化粒度缓解上述矛盾,且不能体现流程设计这种活动创造性本质.提出一种用平均感知机综合历史执行日志和参考模型片段的设计时模型推荐方法.其特点是兼顾了日志数据和流程模型,并将设计这种人类所特有的创造性和对现实环境的适应性结合进流程建模过程中.在三个不同类型的数据集上的实验表明,本方法具有更好的人类行为贴近度:真实的生物信息学实验流程(实验准确度53.69%)、相关工作对比数据集(+42.35%)、Pro M仿真工具PLG生成的大规模数据(比只考虑流程时+9.46%,比只考虑日志时+5.94%),证实了通过抽取多重特征的平均感知机的流程设计时即时推荐技术可有效地辅助流程业务建模.

关键词：业务流程建模运行日志平均感知机流程片段

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