检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2023年第4期17卷 761-770页

作者：李昕航李超张桂刚邢春晓清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国科学院自动化研究所北京100190

近年来,区块链在金融等领域的应用日益增加,其设计的目的在于实现安全可信的数据存储,因此牺牲了效率,同时技术积累较少的劣势使得区块链缺少很好的辅助性技术支持,这些问题都限制了区块链技术的进一步发展。数据库同样作为数据存储技术... 详细信息

近年来,区块链在金融等领域的应用日益增加,其设计的目的在于实现安全可信的数据存储,因此牺牲了效率,同时技术积累较少的劣势使得区块链缺少很好的辅助性技术支持,这些问题都限制了区块链技术的进一步发展。数据库同样作为数据存储技术,已有数十年的发展历史,技术体系相对成熟完善。区块链和数据库均作为被广泛应用的数据存储技术,通过系统架构设计将两种技术相互融合,实现新一代的数据存储技术,是很有价值的研究方向。通过对区块链和数据库技术的设计理念、技术特性、整体架构的阐述,深层次地从多个角度分析两类数据存储技术之间的共性和差异性与设计理念的优劣。从设计的角度出发,以基于区块链的数据库和基于数据库的区块链两种技术融合范式为基准,对现有的区块链与数据库技术融合的工作进行归纳总结。在此之上,进一步从数据存储技术设计的各个维度,分析区块链与数据库技术融合的关键问题与未来发展方向。

关键词：区块链数据库分布式系统架构设计

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区块链数字货币交易的匿名性:保护与对抗

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计算机学报 2023年第1期46卷 125-146页

作者：沈蒙车征祝烈煌徐恪高峰余聪聪吴言北京理工大学网络空间安全学院北京100081 北京理工大学计算机学院北京100081 清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

近年来,以区块链技术为基础的加密数字货币持续涌现,受到各方的广泛关注.与传统的支付方式相比,区块链数字货币具有去中心化特性,支持交易匿名性.然而,匿名性也为不法行为提供了隐匿的便利条件,使得区块链数字货币日益成为洗钱、勒索等... 详细信息

近年来,以区块链技术为基础的加密数字货币持续涌现,受到各方的广泛关注.与传统的支付方式相比,区块链数字货币具有去中心化特性,支持交易匿名性.然而,匿名性也为不法行为提供了隐匿的便利条件,使得区块链数字货币日益成为洗钱、勒索等违法犯罪活动的支付媒介.因此,区块链数字货币匿名性保护和对抗技术是当前研究的热点问题.本文首先对交易匿名性的内涵进行了深入剖析,将其归纳为不可标识性、不可链接性和不可追踪性三个方面.以此为指导,对区块链数字货币的匿名性保护技术和匿名性对抗技术进行了介绍,并开展了对比分析.最后,本文总结了区块链数字货币匿名性研究所面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：区块链数字货币匿名性比特币以太坊

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面向集成电路互连电容提取的三维交互显示程序设计与实现

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第4期34卷 507-514页

作者：严韫洲喻文健裴春艳胡超清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 北京超逸达科技有限公司北京100084

为了辅助电容提取程序包RWCap的开发和调试,并增强三维结构数据Cap3D文件的可视性,开发了三维交互显示程序RWCapView,直观、清晰地展示Cap3D文件描述的导体空间结构.首先读入Cap3D文件,利用ANTLR辅助生成的LL语法分析器解析出三维坐标数... 详细信息

为了辅助电容提取程序包RWCap的开发和调试,并增强三维结构数据Cap3D文件的可视性,开发了三维交互显示程序RWCapView,直观、清晰地展示Cap3D文件描述的导体空间结构.首先读入Cap3D文件,利用ANTLR辅助生成的LL语法分析器解析出三维坐标数据;再利用深度缓冲算法和扫描线算法进行图像的输出,并同步显示导体空间坐标轴和标尺以标识其方位和尺寸;通过实现基础仿射变换支持对导体空间的多角度细致观察,建立导体和金属层、介质层的关联,支持多种导体筛选方式.基于实际版图的实验结果表明,该程序解析并输出10 000块以上导体的设计版图总耗时3 s左右,进行各种变换的响应时间约100 ms,可以快速处理导体数量很大的大规模集成电路设计版图.

关键词：互连电容提取三维结构描述随机行走方法深度缓冲算法

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结合领域知识的因子分析:在金融风险模型上的应用

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自动化学报 2022年第1期48卷 121-132页

作者：冯栩喻文健李凌清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 善流投资管理有限公司上海200000

因子分析是一种在工业领域广泛使用的统计学方法.在金融资产管理中,因子分析通过对历史价格波动的极大似然估计推导自适应的统计学因子来生成风险模型.与通过使用预先设定具有经济学含义的因子来生成风险模型的基本面因子模型相比,通过... 详细信息

因子分析是一种在工业领域广泛使用的统计学方法.在金融资产管理中,因子分析通过对历史价格波动的极大似然估计推导自适应的统计学因子来生成风险模型.与通过使用预先设定具有经济学含义的因子来生成风险模型的基本面因子模型相比,通过因子分析生成的模型不仅更灵活,还能发现在基本面模型中缺失的因子.然而,由于因子分析所生成模型中的统计学因子缺少可解释性,因此当金融数据中存在显著噪音时容易过拟合.针对中国股市数据的风险模型生成问题,本文提出快速因子分析算法以及将基本面因子结合到因子分析中的挑选基本面因子的混合因子分析方法,使风险模型同时在因子探索及模型可解释性上达到最优.实验结果显示快速因子分析方法能够达到31倍以上的加速比,且新混合因子分析方法能够增大人造数据集以及真实数据集上预测的对数似然估计值.在真实数据集上,新方法能最好够达到平均对数似然估计值12.00,比因子分析构建模型的7.56大4.44,并且两个算法均值差值的标准差为1.58,表现出新方法能构建更准确的风险模型.

关键词：因子分析基本面因子领域知识风险模型期望最大化过程

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可扩展的网络验证技术:研究现状与发展趋势

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电子学报 2024年第4期52卷 1083-1102页

作者：黄翰林徐恪李琦李彤付松涛高翔宇清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100094 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872

互联网作为国家信息基础设施的重要组成部分,已经在各个领域发挥着巨大的作用.随着其规模不断扩大和应用持续深入,我们也面临着意图不一致的网络行为可能导致的灾难性危害.为了确保互联网的正常运行和网络行为的一致性,我们迫切需要可... 详细信息

互联网作为国家信息基础设施的重要组成部分,已经在各个领域发挥着巨大的作用.随着其规模不断扩大和应用持续深入,我们也面临着意图不一致的网络行为可能导致的灾难性危害.为了确保互联网的正常运行和网络行为的一致性,我们迫切需要可部署的网络验证技术,以确保网络运行时的行为与网络运维人员的意图一致.当前已经有许多关于网络验证技术的研究,这些研究帮助用户实现自动检测网络错误,并进一步分析错误产生的原因.然而,为了满足互联网规模不断扩大的需求,可扩展性问题成为在互联网部署网络验证技术的一项重要挑战.即如何在满足时间和空间复杂度约束的前提下,快速发现并排查网络策略的错误,真正将网络验证技术应用于实际,成为一个研究热点.本文从数据面验证和控制面验证两个方面出发,深入研究和总结了现有的网络验证研究工作,并探索了基于时空优化的可扩展性技术,对这些方案的特点进行了系统性分析.最后,本文总结和展望了网络验证可扩展技术的未来研究趋势,为该领域的研究人员提供一定的参考.

关键词：网络验证可扩展性网络配置时空优化数据面验证控制面验证

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低成本大规模直播流量工程

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第3期64卷 591-600页

作者：邰进刘辰屹杨芫王旸旸徐明伟清华大学深圳国际研究生院深圳518055 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

近年来,基于直播的网络应用大量出现,此类应用对互联网服务质量的要求更严格。目前,虽然一些专用骨干网可以为此类应用提供优质服务,但是服务价格昂贵,且无法覆盖世界各地的所有用户。因此,服务提供商选择依赖Overlay网络或云计算、雾... 详细信息

近年来,基于直播的网络应用大量出现,此类应用对互联网服务质量的要求更严格。目前,虽然一些专用骨干网可以为此类应用提供优质服务,但是服务价格昂贵,且无法覆盖世界各地的所有用户。因此,服务提供商选择依赖Overlay网络或云计算、雾计算和边缘计算等技术提升网络性能,改善用户体验。该文研究了用于大规模直播的Overlay网络中基于成本敏感的流量工程问题。经实际调研可知,成本由服务器的峰值数据速率决定,因此该流量工程问题涉及时间序列的路由决策。首先,将流量工程问题形式化,转化为一系列基于时间序列的整数规划。其次,提出了以可微函数逼近不可微函数的方法,并使用Lagrange乘子法和梯度下降算法有效求解该整数规划。最后,提出基于成本敏感的方案——在线路由算法LiveTE,从运行的Overlay网络收集真实数据,并通过数值模拟评估了LiveTE。结果表明:与现有方案相比,LiveTE的总成本降低幅度达52%,平均传输延时降低幅度达6%以上。

关键词：流量工程 Overlay网络直播流服务

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基于物理的可微渲染综述

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中国图象图形学报 2024年第10期29卷 2912-2925页

作者：邢健开徐昆普适计算教育部重点实验室北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 清华大学计算机系北京100084

可微渲染技术是当前计算机图形学与计算机视觉方向的研究热点,其目标是将计算机图形学中的渲染流水线进行可微化改造以支持计算渲染的输出图像关于输入参数如几何、材质等参数的梯度。结合渲染图像与目标图像之间的损失函数,可微渲染允... 详细信息

可微渲染技术是当前计算机图形学与计算机视觉方向的研究热点,其目标是将计算机图形学中的渲染流水线进行可微化改造以支持计算渲染的输出图像关于输入参数如几何、材质等参数的梯度。结合渲染图像与目标图像之间的损失函数,可微渲染允许在生成式分析的框架中,通过梯度下降的方式从图像中推理出场景参数,是解决三维重建、逆向渲染等领域问题的有效方法,并在虚拟现实、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。基于物理的可微渲染旨在对基于物理的渲染管线进行可微化改造,主要涉及对场景几何和材质的表达,以及光路传输模拟过程的梯度计算方法。本文对近年来基于物理的可微渲染领域的发展情况进行了调研,总结了基于物理的可微渲染研究进展。首先总体介绍正向渲染和可微渲染的计算方法;然后介绍如何针对具体的几何、材质以及相机的表达方式进行梯度计算;讨论如何提高可微渲染的效率和鲁棒性;展示可微渲染如何应用于实际任务中;最后本文展望了可微渲染的发展趋势,期望推动该领域的进一步发展。

关键词：渲染可微渲染逆向渲染光线跟踪三维重建

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支持多模态网络的可扩展异构服务功能链并行编排部署系统

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通信学报 2022年第9期43卷 1-11页

作者：陈浩杨芫徐明伟裴丹尤艺霖清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 中关村实验室北京100083 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084

针对如何在万台服务器规模的多模态数据中心网络内,实现秒级的服务功能链扩容编排部署问题,提出一种可扩展的异构服务功能链并行编排部署(SHOD)系统。SHOD系统对数据中心进行分区,并采用资源使用量最小化的并行编排器设计,从而将服务功... 详细信息

针对如何在万台服务器规模的多模态数据中心网络内,实现秒级的服务功能链扩容编排部署问题,提出一种可扩展的异构服务功能链并行编排部署(SHOD)系统。SHOD系统对数据中心进行分区,并采用资源使用量最小化的并行编排器设计,从而将服务功能链扩容编排时间降低至秒级。SHOD系统采用满足单一权职原则的中介者设计模式,实现了对异构设备的可扩展的编排部署和服务功能链建链。实验结果表明,SHOD系统的扩容编排时间下降至Daisy的1/12,同时仅引入1.5倍的CPU占用率开销。

关键词：多模态网络网络功能虚拟化服务功能链可扩展性编排部署系统

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基于忆阻器的近似计算方法

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清华大学学报（自然科学版） 2021年第6期61卷 610-617页

作者：季宇张悠慧郑纬民清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

忆阻器是一种非易失性存储器件,目前主要有两种方法用忆阻器实现通用计算:通过忆阻器交叉开关阵列支持神经网络来逼近任意函数;用忆阻器构造基础的门电路,再进一步实现任意Boole逻辑计算。前者存在误差难以控制的问题,后者相比传统数字... 详细信息

忆阻器是一种非易失性存储器件,目前主要有两种方法用忆阻器实现通用计算:通过忆阻器交叉开关阵列支持神经网络来逼近任意函数;用忆阻器构造基础的门电路,再进一步实现任意Boole逻辑计算。前者存在误差难以控制的问题,后者相比传统数字电路优势不显著。该文设计了一种针对忆阻器的通用近似计算范式,基于忆阻器的硬件架构通用现场可编程突触阵列(GP-FPSA),结合了两种方法的优点来实现基于忆阻器的高效且误差可控的通用近似计算。在具体设计上,充分考虑了神经网络近似能力的限制,通过万能近似器来解决直接训练神经网络误差过大且不可控的问题,并结合控制流实现了复杂函数的拆分,降低近似构造的开销,最后通过基于忆阻器的架构设计,使得通用计算能力大幅提升。

关键词：近似计算神经网络万能近似器忆阻器

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基于半监督学习的涉及未成年人案件文书识别方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期49卷 29-38,46页

作者：杨圣豪吴玥悦毛佳昕刘奕群张敏马少平清华大学计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

案件文书作为司法信息公开的重要内容,需要在审判之后向公众公开,某些涉及未成年人的案件文书极有可能会造成未成年人的个人隐私信息泄露。为了能从大量案件文书中准确地识别出涉及未成年人信息的文书,进而有针对性地对其进行隐私保护... 详细信息

案件文书作为司法信息公开的重要内容,需要在审判之后向公众公开,某些涉及未成年人的案件文书极有可能会造成未成年人的个人隐私信息泄露。为了能从大量案件文书中准确地识别出涉及未成年人信息的文书,进而有针对性地对其进行隐私保护处理。同时,为解决现实数据集因有标注样本缺乏而难以进行有效的有监督学习的问题,文中提出了基于半监督学习的涉及未成年人案件文书识别方法。首先,对案件文书语料文本进行预处理后分别使用Word2Vec和BERT-wwm-ext对文本进行特征提取,将长语料文本转换为可作为分类模型输入的数据格式;接着,采用PU学习方法训练分类模型,在正例样本极少的情况下借助大量未标注样本构建有效的分类器;然后,在分类模型预测结果的基础上,使用主动学习方法获取关键词并对模型预测结果进行筛选处理,以进一步提升预测效果。在基于现实场景比例构建的测试集上,文中提出的案件文书识别方法取得了98.67%的召回率和81.02%的准确率。

关键词：文本分类文本特征提取深度学习半监督学习

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