检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2195-2202页

作者：王园淋欧阳勇高榕刘锦行叶志伟湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对大多数学业预警方法忽略了学生社交行为对于学业的影响,且存在数据不平衡问题和长尾分布问题,提出一种基于虚拟节点策略的自监督对比学业预警模型(SCEW)。通过图神经网络对学生成绩、学生社交行为进行融合得到联合图嵌入;利用虚拟... 详细信息

针对大多数学业预警方法忽略了学生社交行为对于学业的影响,且存在数据不平衡问题和长尾分布问题,提出一种基于虚拟节点策略的自监督对比学业预警模型(SCEW)。通过图神经网络对学生成绩、学生社交行为进行融合得到联合图嵌入;利用虚拟节点策略缓解数据不平衡问题的影响;基于自更新策略,采用节点级对比学习将自监督学习集成到网络的训练中,缓解长尾分布问题的影响。在真实数据集上的实验结果表明,SCEW模型的性能优于现有的主流方法。

关键词：学业预警学生行为虚拟节点数据不平衡长尾分布对比学习自监督学习

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基于自适应权重的多源部分域适应

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软件学报 2024年第4期35卷 1703-1716页

作者：田青孙灿宇储奕南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造... 详细信息

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造成较大的累积误差和负迁移.此外,现有多源域适应方法大多未考虑不同源域对目标域任务的贡献度不同.因此,提出基于自适应权重的多源部分域适应方法(AW-MSPDA).首先,构建了多样性特征提取器以有效利用源域的先验知识;同时,设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异,促进了正迁移;此外,为量化不同源域贡献度以及过滤源域无关类样本,利用相似性度量以及伪标签加权方式构建自适应权重;最后,通过大量实验验证了所提出AW-MSPDA算法的泛化性以及优越性.

关键词：多源部分域适应负迁移多样性特征提取多层次分布对齐自适应权重

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基于硬件虚拟化的内核同层多域隔离模型

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软件学报 2022年第2期33卷 473-497页

作者：钟炳南邓良曾庆凯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 华为技术有限公司上海201206

为了解决内核不可信带来的问题,很多工作提出了同层可信基的架构,即,在内核同一硬件特权水平构建可部署安全机制的唯一保护域.但是,实际过程中往往面临多样化的安全需求,将多种对应的安全机制集中于唯一的保护域必然导致只要其中任何一... 详细信息

为了解决内核不可信带来的问题,很多工作提出了同层可信基的架构,即,在内核同一硬件特权水平构建可部署安全机制的唯一保护域.但是,实际过程中往往面临多样化的安全需求,将多种对应的安全机制集中于唯一的保护域必然导致只要其中任何一个安全机制被攻陷,同一个保护域内其他所有安全机制都可能被攻击者恶意篡改或者破坏.为了解决上述问题,提出了内核同层多域隔离模型,即在内核同一硬件特权水平构建多个保护域实现了不同安全机制的内部隔离,缓解了传统方法将所有安全机制绑定在唯一保护域带来的安全风险.实现了内核同层多域隔离模型的原型系统Decentralized-KPD,其利用硬件虚拟化技术和地址重映射技术,将不同安全机制部署在与内核同一特权水平的多个保护域中,并不会引起较大的性能开销.总体而言,实验结果展示了内核同层多域隔离模型的安全性和实用性.

关键词：硬件虚拟化内存隔离多域隔离

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一种面向机器视觉感知的暗光图像增强网络

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1910-1915页

作者：冯欣王思平张智先焦晓宁薛明龙重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合... 详细信息

低光照等恶劣环境下的目标检测一直都是难点,低光照和多雾因素往往会导致图像出现可视度低、噪声大等情况,严重干扰目标检测的检测精度。针对上述问题,提出了一个面向机器视觉感知的低光图像增强网络MVP-Net,并与YOLOv3目标检测网络整合,构建了端到端的增强检测框架MVP-YOLO。MVP-Net采用了逆映射网络技术,将常规RGB图像转换为伪RAW图像特征空间,并提出了伪ISP增强网络DOISP进行图像增强。MVP-Net旨在发挥RAW图像在目标检测中的潜在优势,同时克服其在直接应用时所面临的限制。模型在多个真实场景暗光数据上取得了优于先前工作效果并且能够适应多种不同架构的检测器。其端到端检测框mAP(50%)指标达到了78.3%,比YOLO检测器提高了1.85%。

关键词：低光图像增强机器视觉 RAW图像 ISP处理

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面向超图的可解释性对比元路径群组推荐

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计算机工程与应用 2024年第11期60卷 268-280页

作者：漆盛高榕邵雄凯吴歆韵万祥高海燕湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 武汉第二船舶设计研究所武汉430064 南京邮电大学通达学院江苏扬州225127

在群组推荐中庞大且稀疏的数据往往容易忽视用户群组及项目之间的复杂依赖关系,因此融合不同用户偏好行为嵌入,使用户对群组依赖关系的表现更直观,同时为了在对比中增强视图效果,以获得更准确的推荐结果的目的,提出了一个面向超图的可... 详细信息

在群组推荐中庞大且稀疏的数据往往容易忽视用户群组及项目之间的复杂依赖关系,因此融合不同用户偏好行为嵌入,使用户对群组依赖关系的表现更直观,同时为了在对比中增强视图效果,以获得更准确的推荐结果的目的,提出了一个面向超图的可解释性对比元路径群组推荐框架。通过聚合用户项目群组之间的依赖关系,构建元路径表现实体之间的不同类型交互,以促进实体的相似性,更准确地从数据中获取用户的组内、组外交互;通过将可解释性模型与对比学习相结合的技术,以提高模型的可解释性和性能;通过解释引导增强操作在模型框架上生成的正负视图上结合自监督对比学习,来解决上述问题。在真实数据集上进行实验,验证了所提出方法的有效性。

关键词：群组推荐超图学习元路径推荐系统对比学习

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匿名通信与暗网综合治理

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计算机科学与探索 2022年第11期16卷 2430-2455页

作者：兰浩良李馥娟王群印杰徐杰洪磊薛益时夏明辉江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210031

匿名通信所具有的节点发现难、服务定位难、通信关系确认难以及用户监控难等特点使得架构在其之上的暗网中充斥着各种匿名滥用的违法犯罪活动。为此,学术界围绕匿名通信与暗网开展了系列有针对性的研究。相应地,在系统介绍匿名通信发展... 详细信息

匿名通信所具有的节点发现难、服务定位难、通信关系确认难以及用户监控难等特点使得架构在其之上的暗网中充斥着各种匿名滥用的违法犯罪活动。为此,学术界围绕匿名通信与暗网开展了系列有针对性的研究。相应地,在系统介绍匿名通信发展史、匿名机制和典型系统的基础上,重点结合匿名通信关键技术、匿名度量、匿名攻击、匿名增强、匿名通信性能评估与改善以及暗网空间综合治理等对该领域的相关研究进行梳理、总结和归纳。与此同时,聚焦并分析未来匿名通信研究的发展趋势以及暗网空间综合治理所面临的挑战与对策。

关键词：匿名通信暗网匿名性匿名攻击与增强暗网空间综合治理

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包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 513-520页

作者：王美静郑吉平南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并... 详细信息

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并据此进行遗憾最小化查询,当面对包含非数值型属性的数据时,这些方法不再适用.本文提出的遗憾率定义针对包含非数值型属性的数据,并给出新的交互式遗憾最小化查询问题的定义.在此基础上,采用“支配”的概念提出用于预处理的skyline删减算法,利用偏好矩阵帮助学习用户偏好,并提出用于解决交互式遗憾最小化的算法MECR_QS.最后,实验结果表明MECR_QS算法能有效处理包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询.

关键词：遗憾最小化查询交互非数值型属性 skyline筛选

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混合注意力机制的异常行为识别

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 140-147页

作者：孙晓虎余阿祥申栩林李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

随着人工智能的快速发展,基于计算机视觉的人体异常行为识别受到极大的关注,并被广泛应用到智能安防等领域。针对人们在加油站等重要场所抽烟以及司机驾驶途中打电话等违规行为,提出一种混合注意力机制的异常行为识别方法。利用引入的... 详细信息

随着人工智能的快速发展,基于计算机视觉的人体异常行为识别受到极大的关注,并被广泛应用到智能安防等领域。针对人们在加油站等重要场所抽烟以及司机驾驶途中打电话等违规行为,提出一种混合注意力机制的异常行为识别方法。利用引入的卷积块注意力模块重点关注输入对象的显著性特征,并对输入信息进行精细化的分配和处理,在突出重要信息的同时弱化无关信息。为提升网络模型的特征挖掘能力及增强网络的信息交互性,利用提出的卷积特征提取模块进一步提取识别对象的高层语义特征,并将其与低层细节特征进行融合以达到多尺度特征交互的目的。此外,为了减少网络训练过程中错误标签造成的损失,采用标签平滑对交叉熵损失函数进行修正以此来驱动模型的学习过程。实验结果表明,所提出的模型优于当前的主流网络,可有效检测出异常行为。

关键词：异常行为检测注意力机制卷积块注意力模块卷积特征提取模块标签平滑

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特征平衡的无人机航拍图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2023年第6期59卷 196-203页

作者：徐坚谢正光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京210023

无人机航拍图像目标较小、图像视角变化大,导致目标检测效果不佳。针对此问题,设计了一种适用于无人机小目标检测的网络。该网络中的可变形卷积模块可以提高多视角目标的特征提取能力,以解决航拍图像目标视角变化剧烈致使目标特征难以... 详细信息

无人机航拍图像目标较小、图像视角变化大,导致目标检测效果不佳。针对此问题,设计了一种适用于无人机小目标检测的网络。该网络中的可变形卷积模块可以提高多视角目标的特征提取能力,以解决航拍图像目标视角变化剧烈致使目标特征难以提取的问题;特征平衡金字塔模块可以增强网络中底层小目标特征,以解决航拍图像中的小目标因特征易丢失而造成其检测效果差的问题;同时利用像素重组构建底层大尺度特征以解决特征平衡金字塔模块的底层特征卷积运算量大的问题;交叉自注意力机制获取目标上下文信息,改善严苛条件下的漏检错检问题。公开数据集上的仿真结果表明,在保证实时检测的情况下所提算法的平均准确度优于主流检测算法。

关键词：无人机目标检测特征平衡金字塔交叉自注意力像素重组

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内存高效的持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache

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计算机应用 2024年第4期44卷 1172-1179页

作者：倪瑞轩蔡淼叶保留河海大学计算机与信息学院南京211100 水利部水利大数据重点实验室(河海大学) 南京211100 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性... 详细信息

为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性,并大幅减少冷启动时间。DFS-Cache包括基于虚拟内存重映射的缓存碎片整理机制和基于生存时间(TTL)的缓存空间管理策略。前者基于NVM可被内存控制器直接寻址的特性,动态修改虚拟地址和物理地址之间的映射关系,实现零拷贝的内存碎片整理;后者是一种冷热分离的分组管理策略,借助重映射的缓存碎片整理机制,提升缓存空间的管理效率。实验采用真实的Intel傲腾持久性内存设备,对比商用的分布式文件系统MooseFS和GlusterFS,采用Fio和Filebench等标准测试程序,DFS-Cache最高能提升5.73倍和1.89倍的系统吞吐量。

关键词：非易失性内存分布式文件系统客户端缓存缓存碎片整理冷热数据分组缓存设计

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