检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第7期59卷 250-260页

作者：高榕万以亮邵雄凯吴歆韵湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型(improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM)。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器... 详细信息

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型(improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM)。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器将空间稀疏自注意力和时间层次扩散卷积相结合,捕捉交通流量的动态空间相关性和局部空间特征,再利用时间自注意力建模非线性时间相关性;解码器与编码器类似地挖掘出输入序列的时空特征。基于编解码器提取的时空特征,采用双重交叉注意力模拟历史交通观测对未来预测的影响,建模每个历史时间步和每个未来时间步的直接关系以及对整个未来时间段的影响,并输出未来交通流量的最终表示。为了证实ISTTM的有效性,在METR-LA和NE-BJ两个真实世界的大规模数据集上进行实验,ISTTM结果优于6个先进的基线。

关键词：交通流量预测时空特征稀疏自注意力扩散卷积

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软件库依赖图谱的复杂性度量方法及其潜在应用

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软件学报 2023年第11期34卷 5282-5311页

作者：于海王莹徐美秋杨博许畅朱志良东北大学软件学院辽宁沈阳110169 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210046 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质... 详细信息

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质量.通过分析与软件库的耦合强度,来量化由软件库的依赖关系而引入客户代码的复杂性和多样性.首先,根据客户代码与软件库之间方法的调用关系建立软件边界图模型,区分开客户代码和软件库的代码边界;进而基于此提出一套软件库依赖图谱的复杂性度量指标RMS,用以量化不同来源软件之间的耦合强度.在实验过程中,挖掘Apache开源社区中10个流行软件所有历史版本数据,最终收集到7857个真实项目间依赖缺陷问题.在上述真实数据基础上,结合所提出的复杂性度量指标RMS,利用假设验证方法开展实证调查研究来探讨:H1:风险因子更高的边界节点是否更容易引入更多数量的项目间依赖缺陷;H2:风险因子更高的边界节点会是否更容易引入严重等级高的项目间依赖缺陷;H3:RMS度量指标数值多大程度地影响了引入项目间依赖缺陷数量和严重等级.实验结果表明,根据RMS度量指标评估,与软件库耦合度更高的边界节点容易引入更多数量且严重等级高的项目间依赖缺陷.与传统复杂性度量指标对比,RMS度量指标较大程度地影响了引入项目间依赖缺陷的数量和严重等级.

关键词：经验软件工程第三方库软件度量指标假设验证

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基于通信的多智能体强化学习进展综述

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中国科学：信息科学 2022年第5期52卷 742-764页

作者：王涵俞扬姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

强化学习(reinforcement learning,RL)技术经历了数十年的发展,已经被成功地应用于连续决策的环境中.如今强化学习技术受到越来越多的关注,甚至被冠以最接近通用人工智能的方法之一.但是,客观环境中往往不仅包含一个决策智能体.因此,我... 详细信息

强化学习(reinforcement learning,RL)技术经历了数十年的发展,已经被成功地应用于连续决策的环境中.如今强化学习技术受到越来越多的关注,甚至被冠以最接近通用人工智能的方法之一.但是,客观环境中往往不仅包含一个决策智能体.因此,我们更倾向于以多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)为技术手段,应对现实的复杂系统.近十年来,多智能体系统(multi-agent system,MAS)和强化学习的结合日渐紧密,逐渐形成并丰富了多智能体强化学习这个研究方向.回顾MARL的相关工作,我们发现研究者们大致从学习框架的讨论、联合动作学习,以及基于通信的MARL这3个角度解决MARL的问题.而本文重点调研基于通信的MARL的工作.首先介绍选取基于通信的MARL进行讨论的原因,然后列举出不同性质的多智能体系统下的代表性工作.希望本文能够为MARL的研究者提供参考,进而提出能够解决实际问题的MAS方法.

关键词：强化学习多智能体系统部分可观测环境多智能体通信协同控制

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拓扑信息引导的视频异常行为检测方法

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 228-235页

作者：陈明一李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相... 详细信息

在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相关信息引导的视频异常检测方法。该方法针对底层特征序列进行全局相关性信息的提取,并以此初步增强特征中强关联的信息。将底层特征作为节点,裁剪后的相关性信息作为邻里矩阵,构建关键特征之间的拓扑结构关系图,有效地利用了关键特征的拓扑结构信息。将初步增强的特征与拓扑结构特征进行特征融合,帮助模型更深入更全面地筛选关键特征,提高了特征表达能力。该方法在Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个公开数据集上取得了良好的视频帧预测效果,提高了模型的检测精度。

关键词：视频异常行为检测相关性信息提取拓扑关系网络构建拓扑特征提取

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基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法

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电子学报 2023年第1期51卷 146-159页

作者：金天虎陶砚蕴李佐勇苏州大学轨道交通学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)

本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题，从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率，提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射... 详细信息

本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题，从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率，提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射模型和暗通道先验理论建立雾天成像模型；通过超像素阈值分割算法将图像分为暗通道区域和非暗通道区域，暗通道区域（Dark Channel Region,DCR）即图像中符合暗通道先验理论的部分，非暗通道区域（Non-Dark Channel Region,NDCR）即图像中不符合暗通道先验理论的部分；再分别通过非暗通道区域和暗通道区域的超像素，估计全局大气光值，修正非暗通道区域透射率；最终根据大气散射模型恢复无雾图像.本文算法提高了全局大气光值的准确性，有效抑制了天空等非暗通道区域的失真，复原图像更加清晰自然，增强了视觉效果.主观和客观评价的实验表明，本文算法能够取得比传统算法更优的去雾效果.

关键词：图像去雾暗通道先验超像素图像分割全局大气光值和透射率修正暗通道区域

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以图搜图:基于显著性注意力的美容产品检索网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第3期35卷 383-391页

作者：孙乾魏明强燕雪峰郭延文南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计... 详细信息

在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计了显著性损失函数、显著性随即丢弃模块和显著相似性方法,有效地抑制了用户待检索图片与检索数据库图片中的干扰信息;然后,采用有效的特征提取器抵抗图片相似项的干扰;最后综合上述4个模块,提出基于显著性注意力的美容产品检索网络SA-Net.经过Pro-10k数据集训练,在Per-500k数据集上进行消融学习和对比实验的结果表明,SA-Net提升了美容产品检索的准确度,比已公开的最好同类算法AMAC提高3%.

关键词：以图搜图美容产品检索显著性注意力

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分布式梅特罗波利斯算法:收敛条件与最优并行加速

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中国科学：信息科学 2022年第2期52卷 287-313页

作者：凤维明尹一通南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

梅特罗波利斯算法(Metropolis algorithm)是一种基本的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)采样技术,可用于从概率图模型所表示的高维概率分布(即吉布斯(Gibbs)分布)中进行随机采样.传统的梅特罗波利斯算法是一个串行算... 详细信息

梅特罗波利斯算法(Metropolis algorithm)是一种基本的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)采样技术,可用于从概率图模型所表示的高维概率分布(即吉布斯(Gibbs)分布)中进行随机采样.传统的梅特罗波利斯算法是一个串行算法.关于其快速收敛性的一个经典结论是:当满足梅特罗波利斯算法的Dobrushin-Shlosman条件时,该算法在O(n log n)步内快速收敛,其中n是随机变量的个数.本文研究了梅特罗波利斯算法的分布式版本——局部梅特罗波利斯算法.对该算法的正确性与收敛速度进行了分析,证明了该算法总是收敛于正确的吉布斯分布;并且对于一类自然的不包含三角形(triangle-free)概率图模型,如果满足相同的Dobrushin-Shlosman条件,则局部梅特罗波利斯算法在O(log n)轮内快速收敛.相比于传统的串行算法,实现了?(n)倍的渐进最优并行加速比.具体应用包括图染色、硬核模型和伊辛(Ising)模型的分布式采样算法.

关键词：分布式采样马尔可夫链蒙特卡洛混合时间自旋系统耦合

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面向物联网设备移动与通信行为的建模及验证

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软件学报 2024年第11期35卷 4993-5015页

作者：刘靖宇李晅松陈芝菲叶海波宋巍南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

物联网设备的使用范围正在不断扩张.模型检测是提升这类设备可靠性和安全性的有效手段,但常用的模型检测方法不能很好地刻画这类设备常见的跨空间移动和通信行为.为此,提出一种面向物联网设备移动与通信行为的建模及验证方法,以实现对... 详细信息

物联网设备的使用范围正在不断扩张.模型检测是提升这类设备可靠性和安全性的有效手段,但常用的模型检测方法不能很好地刻画这类设备常见的跨空间移动和通信行为.为此,提出一种面向物联网设备移动与通信行为的建模及验证方法,以实现对这类设备时空相关性质的验证.通过将推拉动作和全局通信机制融入ambient calculus,提出全局通信移动环境演算(ACGC)并给出了ACGC对ambient logic的模型检测算法;在此基础上,提出描述物联网设备移动和通信行为的移动通信建模语言(MLMC),并给出将MLMC描述转换为ACGC模型的方法;进一步地,实现模型检测工具ACGCCk以验证物联网设备的性质是否得到满足,并通过一些优化加快检测速度;最后,通过案例研究和实验分析阐明所提方法的有效性.

关键词：模型检测物联网形式化验证建模语言

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影响预训练语言模型数据泄露的因素研究

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信息安全研究 2025年第2期11卷 181-188页

作者：钱汉伟彭季天袁明高光亮刘晓迁王群朱景羽江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210013 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

当前广泛使用的预训练语言模型是从海量训练语料中学习通用的语言表示.自然语言处理领域的下游任务在使用预训练语言模型后性能得到显著提升,但是深度神经网络过拟合现象使得预训练语言模型可能存在泄露训练语料隐私的风险.选用T5,GPT-2... 详细信息

当前广泛使用的预训练语言模型是从海量训练语料中学习通用的语言表示.自然语言处理领域的下游任务在使用预训练语言模型后性能得到显著提升,但是深度神经网络过拟合现象使得预训练语言模型可能存在泄露训练语料隐私的风险.选用T5,GPT-2,OPT等广泛使用的预训练语言模型作为研究对象,利用模型反演攻击探索影响预训练语言模型数据泄露的因素.实验过程中利用预训练语言模型生成大量样本,以困惑度等指标选取最有可能发生数据泄露风险的样本进行验证,证明了T5等不同模型均存在不同程度的数据泄露问题;同一种模型,模型规模越大数据泄露可能性越大;添加特定前缀更容易获取泄露数据等问题.对未来数据泄露问题及其防御方法进行了展望.

关键词：自然语言处理预训练语言模型隐私数据泄露模型反演攻击模型架构

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基于GUI事件的安卓应用录制重放关键技术综述

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软件学报 2022年第5期33卷 1612-1634页

作者：李聪蒋炎岩许畅计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

基于GUI事件的安卓应用录制重放技术致力于以自动化的方式捕捉和回放人类和移动应用的交互轨迹,达到降低测试成本、提高测试用例复用率的目的.录制重放技术面临的挑战来源于应用、版本和设备3个维度.试图从人类录制重放的角度,将录制重... 详细信息

基于GUI事件的安卓应用录制重放技术致力于以自动化的方式捕捉和回放人类和移动应用的交互轨迹,达到降低测试成本、提高测试用例复用率的目的.录制重放技术面临的挑战来源于应用、版本和设备3个维度.试图从人类录制重放的角度,将录制重放建模为一个搜索问题,并提出模拟人类录制重放行为的通用框架.框架包含3部分:组件表示与录制技术、事件等价策略和局部搜索策略.通过对已有技术进行总结和分析,以全新的视角更好地认识了已有工作的优势和不足,并提出未来可行的研究方向.

关键词：安卓应用软件测试录制重放 GUI测试

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