检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2024年第5期52卷 1759-1782页

作者：伍卫国张驰于芳星聂世强李孟涵牛洁西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710000

在当今数字化时代,海量数据的生成和积累呈现出爆炸式增长的趋势,因此对存储容量的需求急速上升.传统磁记录磁盘CMR因其高容量和低成本而被视为解决海量数据存储的首选.然而,由于超顺磁效应的制约,CMR(Conventional Magnetic Recording... 详细信息

在当今数字化时代,海量数据的生成和积累呈现出爆炸式增长的趋势,因此对存储容量的需求急速上升.传统磁记录磁盘CMR因其高容量和低成本而被视为解决海量数据存储的首选.然而,由于超顺磁效应的制约,CMR(Conventional Magnetic Recording)磁盘面密度的提升已触及极限.为了突破这一限制,叠瓦式磁记录技术SMR(Shingled Magnetic Recording)应运而生.基于传统硬盘架构,该技术以重叠磁道的方式,显著提升了磁盘面密度.但SMR磁盘在处理随机写时,会产生不可预测的写放大效应,从而严重影响I/O性能.为解决这一问题,业界随即提出了交错式磁记录技术IMR(Interlaced Magnetic Recording),利用优化的磁道布局和热辅助磁记录技术,有效实现了存储容量与性能的平衡.本文首先详细介绍了SMR和IMR的技术原理和磁盘类型,并量化分析了影响设备I/O性能的关键问题.然后,重点介绍了设备级优化方案,分析并总结了不同策略的优缺点与优化目标.接着,概述了面向设备的系统级和应用级设计方案,如文件系统、独立磁盘阵列技术和数据库等.最后讨论了在未来优化SMR磁盘和IMR磁盘性能可能的研究方向.

关键词：超顺磁效应叠瓦式磁记录交错式磁记录磁道布局写干扰写放大

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非MDS码存储系统的通用可靠性模型

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西安电子科技大学学报 2021年第4期48卷 113-119,127页

作者：聂世强郑旭达刘钊华伍卫国董小社张兴军西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

为了量化基于非最大距离可分码的分布式存储系统的可靠性,从非最大距离可分码的构造矩阵入手,提出了一种求解采用非最大距离可分码编码的数据对象在丢失若干块后数据对象的可修复概率算法。该算法穷举丢失若干块的所有可能组合,并在生... 详细信息

为了量化基于非最大距离可分码的分布式存储系统的可靠性,从非最大距离可分码的构造矩阵入手,提出了一种求解采用非最大距离可分码编码的数据对象在丢失若干块后数据对象的可修复概率算法。该算法穷举丢失若干块的所有可能组合,并在生成矩阵中判断每种组合相对应的矩阵是否可逆以计算可恢复的概率。随后采用马尔可夫理论,针对此类系统建立较为通用的度量存储系统可靠性的理论模型。该模型能够量化非最大距离可分码容错配置、存储规模、修复带宽、单节点可靠性、单节点容量对存储系统可靠性的影响。最后采用数值分析的方法,以局部修复码为例验证了模型的正确性,比较了不同因素对存储系统可靠性的影响。本模型为采用非最大距离可分码的存储系统的设计和实现提供了理论基础。

关键词：存储系统可靠性非最大距离可分码马尔可夫模型平均数据丢失时间

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一种域增强和域自适应的换衣行人重识别范式

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西安电子科技大学学报 2023年第5期50卷 87-94页

作者：张培煦胡冠宇杨新宇西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

为了解决服装变化对行人重识别模型识别人物身份准确率的影响,提出一个基于域增强和域自适应的换衣行人重识别范式,使模型在不同的域中学习通用鲁棒的身份表示特征。首先设计了一种服装语义感知的域数据增强方法,根据人体语义信息,在不... 详细信息

为了解决服装变化对行人重识别模型识别人物身份准确率的影响,提出一个基于域增强和域自适应的换衣行人重识别范式,使模型在不同的域中学习通用鲁棒的身份表示特征。首先设计了一种服装语义感知的域数据增强方法,根据人体语义信息,在不改变目标人物身份的情况下,分别改变样本衣服裤子的颜色,生成同人同衣不同色的域数据,填补换衣数据域单一问题;其次设计了一个多正类域自适应损失函数,该函数根据不同域数据在模型训练中所做出贡献的不同,为多正类数据损失赋予不同权重,迫使模型专注于样本的通用身份特征的学习。实验证明,在不影响非换衣行人重识别准确度的情况下,该方法在PRCC和CCVID换衣数据集上的首位命中率和平均精度均值达到了约59.5%、60.0%和88.0%、84.5%。对比于其他方法,这种方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性,显著提高了模型识别换衣行人的能力。

关键词：人工智能计算机视觉行人重识别域自适应数据增强

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辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

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国防科技大学学报 2024年第2期46卷 197-204页

作者：胡亚红刘亚冬朱正东刘鹏杰浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 西安交通大学软件学院陕西西安710049 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL)语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法... 详细信息

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL)语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标SQL更有效。在中文NL2SQL数据集DuSQL上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域NL2SQL任务。

关键词：人工智能深度学习自然语言处理语义解析

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节点实时性能自适应的集群资源分配算法

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国防科技大学学报 2022年第6期44卷 144-150页

作者：胡亚红吴寅超朱正东浙江工业大学计算机科学与技术学院(软件学院) 浙江杭州310023 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法(node real-time performance adaptivecluster resource scheduling algorithm, NPARSA)。节点实时性能用其配置(... 详细信息

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法(node real-time performance adaptivecluster resource scheduling algorithm, NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。

关键词：资源分配作业类型节点实时性能层次分析法

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区域划分在自相交多边形分解算法中的应用

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第12期35卷 1910-1919页

作者：赵启曾薇杨义军西安交通大学数学与统计学院西安710049 西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049

多边形分解在计算机图形学、CAD软件和路径规划等领域中得到广泛应用.其自相交多边形因存在交点导致后续计算和绘图操作中的错误和不准确性.自相交多边形分解算法是CAD应用中常见的难题之一,传统的自相交多边形分解算法主要基于三角剖... 详细信息

多边形分解在计算机图形学、CAD软件和路径规划等领域中得到广泛应用.其自相交多边形因存在交点导致后续计算和绘图操作中的错误和不准确性.自相交多边形分解算法是CAD应用中常见的难题之一,传统的自相交多边形分解算法主要基于三角剖分的方法,然而这种方法分解出的三角形数量较为庞大,增加了计算和存储的复杂度.针对自相交多边形的分解问题,提出了一种基于区域划分的分解算法.首先寻找多边形的所有交点;然后采用寻路方式遍历自相交多边形,将其划分为无重叠且无自相交的区域;最后通过判断每个区域是否属于多边形内部,并保留内部区域,舍弃外部区域,将自相交多边形分解成无重叠区域的简单多边形.在多个大型集成电路板上将文中算法和GluTess方法进行数值实验对比,实验结果表明,该算法相较于GluTess方法在时间效率上提高了约60%,同时在空间占用上也减少了约20%.

关键词：自相交多边形多边形分解凸多边形区域划分

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在局部坐标系下的平面线段距离求解算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第12期35卷 1966-1976页

作者：张航城刘懿代凯宋天琦王乐曾薇杨义军西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049 西安交通大学数学与统计学院西安710049

针对现有CAD几何引擎和VLSI设计中缺乏高速、高精度平面线段距离求解算法的问题,提出一种基于局部坐标系的平面线段距离求解算法.首先通过坐标变换构建局部坐标系;然后根据2条线段的相对位置关系将平面线段距离求解归纳分类成12种可以... 详细信息

针对现有CAD几何引擎和VLSI设计中缺乏高速、高精度平面线段距离求解算法的问题,提出一种基于局部坐标系的平面线段距离求解算法.首先通过坐标变换构建局部坐标系;然后根据2条线段的相对位置关系将平面线段距离求解归纳分类成12种可以直接进行最近点求解情形;最后通过求解最近点距离进而实现求解平面线段距离.采用集成电路线段数据和随机生成线段数据进行实验,实验结果显示,与对比算法相比,文中算法效率提高23%~35%;在4种临界情形下,仍能控制其计算误差,证明了其有效性.

关键词： CAD 几何引擎距离求解局部坐标系

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面向移动边缘计算网络的高能效计算卸载算法

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软件学报 2023年第2期34卷 849-867页

作者：张祥俊伍卫国张弛柴玉香杨诗园王雄西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049 西安交通大学国家高性能计算中心(西安) 陕西西安710049

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)是一种高效的技术,通过将计算密集型任务从移动设备卸载到边缘服务器,使终端用户实现高带宽、低时延的目标.移动边缘计算环境下的计算卸载在减轻用户负载和增强终端计算能力等方面发挥着重要作... 详细信息

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)是一种高效的技术,通过将计算密集型任务从移动设备卸载到边缘服务器,使终端用户实现高带宽、低时延的目标.移动边缘计算环境下的计算卸载在减轻用户负载和增强终端计算能力等方面发挥着重要作用.考虑了服务缓存,提出一种云-边-端协同的计算卸载框架,在该框架中引入D2D(device-to-device,D2D)通信和机会网络.基于建立的模型,将计算卸载决策问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并对无线特性和移动用户之间的非合作博弈交互制定了一个迭代机制来共同确定计算卸载方案.对提出的计算卸载算法从理论上证明了多用户计算卸载博弈模型为严格势力场博弈(exact potential game,EPG),卸载决策可获得全网范围内的最优效益.考虑到服务器的计算资源、卸载任务数据量和任务延迟需求,提出对用户和MEC服务器之间最佳用户关联匹配算法.最后,模拟结果表明,卸载决策算法具有较快的收敛速度,并在能效方面优于其他基准算法.

关键词：移动边缘计算计算卸载用户关联匹配服务质量严格势力场博弈

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软件缺陷预测中的数据质量评估方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第11期48卷 24-29页

作者：李宁郭育晨王小玲张利军西北工业大学计算机学院陕西西安710129 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

针对软件缺陷预测中由多种准确度相关度量并存而造成的预测算法不易对比、度量数据不一致等数据质量问题,提出基于混淆矩阵的二值分类质量检查(BCQualityCheck)方法.该方法从正确性、一致性等方面对预测准确度相关性能数据的数据质量进... 详细信息

针对软件缺陷预测中由多种准确度相关度量并存而造成的预测算法不易对比、度量数据不一致等数据质量问题,提出基于混淆矩阵的二值分类质量检查(BCQualityCheck)方法.该方法从正确性、一致性等方面对预测准确度相关性能数据的数据质量进行评估,也可用于不同准确度相关度量之间的转换.利用BCQualityCheck方法,针对分布在35篇论文中的1633条有效软件缺陷预测实验数据进行了数据质量评估,实验结果表明:分布在16篇论文中的共计16%的预测性能数据存在不同程度的质量问题;在验证了BCQualityCheck方法有效性的同时,也表明对预测性能数据进行质量评估非常必要.

关键词：软件缺陷预测预测性能混淆矩阵数据正确性数据一致性

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跨度语义增强的命名实体识别方法

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西安交通大学学报 2022年第7期56卷 118-126页

作者：耿汝山陈艳平唐瑞雪黄瑞章秦永彬董博公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049

针对命名实体识别方法存在字与字之间语义信息丢失、模型召回率不佳等问题,提出了一种跨度语义信息增强的命名实体识别方法。首先,使用ALBERT预训练语言模型提取文本中包含上下文信息的字符向量,并使用GloVe模型生成字符向量;其次,将两... 详细信息

针对命名实体识别方法存在字与字之间语义信息丢失、模型召回率不佳等问题,提出了一种跨度语义信息增强的命名实体识别方法。首先,使用ALBERT预训练语言模型提取文本中包含上下文信息的字符向量,并使用GloVe模型生成字符向量;其次,将两种向量进行拼接作为模型输入向量,对输入向量进行枚举拼接形成跨度信息矩阵;然后,使用多维循环神经网络和注意力网络对跨度信息矩阵进行运算,增强跨度之间的语义联系;最后,将跨度信息增强后的矩阵进行跨度分类以识别命名实体。实验表明:与传统的跨度方法相比该方法能够有效增强跨度之间的语义依赖特征,从而提升命名实体识别的召回率;该方法在ACE2005英文数据集上比传统的方法召回率提高了0.42%,并且取得了最高的F1值。

关键词：命名实体识别跨度语义增强多维循环神经网络 ALBERT预训练语言模型

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