检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（理学版） 2021年第4期53卷 95-101页

作者：陈诗佳王楚豫谢磊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

对可穿戴智能设备与计算机作曲的融合进行研究,将智能手环的使用加入音乐生成环节,实现基于用户动作的自动编曲配乐功能;构建运动状态与设备感知信号之间的关联模型,使用智能手环感知用户的运动状态,并基于用户的运动状态实现相应的自... 详细信息

对可穿戴智能设备与计算机作曲的融合进行研究,将智能手环的使用加入音乐生成环节,实现基于用户动作的自动编曲配乐功能;构建运动状态与设备感知信号之间的关联模型,使用智能手环感知用户的运动状态,并基于用户的运动状态实现相应的自动作曲。基于智能手环运动状态的音乐生成系统实现了由运动节奏转化为音乐节奏,并且使用编曲技巧增强了生成音乐的悦耳性。

关键词：运动状态智能手环动作识别音乐生成

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基于指针生成网络的代码注释自动生成模型

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软件学报 2021年第7期32卷 2142-2165页

作者：牛长安葛季栋唐泽李传艺周宇骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件... 详细信息

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件维护的效率.近年来,多项工作利用机器学习技术自动生成代码注释,这些方法从代码中提取出语义和结构化信息后,输入序列到序列的神经网络模型生成相应的注释,均取得了不错的效果.然而,当前最好的代码注释生成模型Hybrid-DeepCom仍然存在两方面的不足.一是其在预处理时可能破坏代码结构导致不同实例的输入信息不一致,使得模型学习效果欠佳;二是由于序列到序列模型的限制,其无法在注释中生成词库之外的单词(out-of-vocabulary word,简称OOV word).例如在源代码中出现次数极少的变量名、方法名等标识符通常都为OOV词,缺少了它们,注释将难以理解.为解决上述问题,提出了一种新的代码注释生成模型CodePtr.一方面,通过添加完整的源代码编码器解决代码结构被破坏的问题;另一方面,引入指针生成网络(pointer-generator network)模块,在解码的每一步实现生成词和复制词两种模式的自动切换,特别是遇到在输入中出现次数极少的标识符时模型可以直接将其复制到输出中,以此解决无法生成OOV词的问题.最后,在大型数据集上通过实验对比了CodePtr和Hybrid-DeepCom模型,结果表明,当词库大小为30000时,CodePtr的各项翻译效果指标平均提升6%,同时,处理OOV词的效果提升近50%,充分说明了CodePtr模型的有效性.

关键词：软件质量保障代码注释生成神经网络 out-of-vocabulary word 指针生成网络

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基于群体智能的软件工程方法综述

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 487-512页

作者：徐立鑫吴化尧计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为... 详细信息

基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为现代软件工程的重要组成部分.以软件工程生命周期中的需求分析、设计、构造、测试和维护为主线,系统梳理和总结不同层次群体智能方法在上述软件开发活动上的应用.在此基础上,为不同层次群体智能方法间的相互借鉴与转化提供参考,并探讨基于群体智能的软件工程的未来发展趋势和挑战.

关键词：群体智能软件工程基于搜索软件工程众包软件工程综述

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面向微服务软件开发方法研究进展

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计算机研究与发展 2020年第3期57卷 525-541页

作者：吴化尧邓文俊计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

微服务是面向服务体系结构的最新发展趋势和研究热点,其不仅在工业实践中形成了广泛且重要的应用,在学术界也受到日益增长的关注.以软件工程生命周期中的各项活动为主线,系统全面地对当前的微服务软件开发方法进行梳理和总结,尤其分析... 详细信息

微服务是面向服务体系结构的最新发展趋势和研究热点,其不仅在工业实践中形成了广泛且重要的应用,在学术界也受到日益增长的关注.以软件工程生命周期中的各项活动为主线,系统全面地对当前的微服务软件开发方法进行梳理和总结,尤其分析了面向微服务软件开发在需求分析、设计与实现、测试以及重构上的已有方法、工具和实践,并讨论了该领域的未来研究方向,从而为更加科学有效地开发高质量微服务提供参考和借鉴.

关键词：微服务面向服务架构软件开发系统设计重构

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基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1458-1463页

作者：孟凡杨群力霍静王新宽江苏省战略与发展研究中心公共信用信息中心南京210036 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 中国移动江苏公司扬州分公司江苏扬州225012

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训... 详细信息

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训练。以上假设在实际场景中往往难以满足。为此,提出一种基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法(EraseMTS)。首先,利用一种多粒度时序特征学习方法捕捉子序列内和子序列间的依赖关系,并在此基础上对原始多元时间序列进行再表示;其次,提出一种利用边缘异常候选集的选择策略,以子序列异常得分为基础,同时考虑异常程度,选择待人工交互的范围;最后,提出一种迭代式子序列权重更新机制,将异常反馈信息融入无监督异常检测模型的训练过程中,通过迭代方式不断优化初始训练模型性能。在UCR时间序列库中的4个数据集和1个人工合成数据集上对所提算法的检测性能、可扩展性和稳定性进行验证,实验结果表明该算法能够有效且稳定运行。

关键词：异常检测多元时间序列权重更新多粒度表示主动学习

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可解释的局部和全局对比多行为推荐算法

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计算机工程与设计 2024年第10期45卷 2970-2977页

作者：陈文俊高榕邵雄凯吴歆韵万祥高海燕湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 武汉第二船舶设计研究所研发部湖北武汉430064 南京邮电大学通达学院商学院江苏扬州225127

针对传统的多行为推荐模型无法高效学习异构信息网络的复杂结构以及缺乏可解释性的问题,提出一种多行为推荐模型,即可解释的局部和全局对比多行为推荐。运用一种被广泛应用于提取全局结构的元路径视图从特定的语义角度捕获每个节点之间... 详细信息

针对传统的多行为推荐模型无法高效学习异构信息网络的复杂结构以及缺乏可解释性的问题,提出一种多行为推荐模型,即可解释的局部和全局对比多行为推荐。运用一种被广泛应用于提取全局结构的元路径视图从特定的语义角度捕获每个节点之间的特征。设计一个能捕获局部特征和元路径之间的交互信息的超元路径图来捕获多个元路径之间的交互信息,区分不同用户面对不同类别物品的不同行为模式。采用一种异质性可解释对比学习,确定行为类型的重要性,得出更加优质的正负样本进行对比。在两个公共数据集上的实验中,所提模型优于主流先进推荐模型。

关键词：推荐模型异构信息网络多行为推荐全局结构元路径可解释性对比学习

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机器学习和Cox比例风险回归模型预警高危型HPV持续感染

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中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1083-1089页

作者：丁宏梅张明亚胥小琴张宏秀南京医科大学第一附属医院妇产科南京210029 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京市鼓楼区凤凰社区卫生服务中心妇保科南京210024 泰州市第四人民医院妇产科泰州225300

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月... 详细信息

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月―2019年9月在泰州市4所卫生机构参与HPV检测,并于2020年9月―2022年9月按照要求参与HPV随访者的临床资料。将队列研究中4407例研究对象的人口特征作为机器学习模型输入,2次HPV检查结果的变化过程作为输出,建立基于机器学习的预测模型,包括随机森林(random forest,RF)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),预测研究对象的HPV随访结果。采用单因素Cox比例风险回归模型和多因素Cox比例风险回归模型对583例初筛HR-HPV阳性病例进行统计分析,分析HR-HPV持续感染的特征及转归的影响因素。结果RF预测模型准确率为84.3%,MLP准确率为80.5%。HR-HPV持续阳性率的前5位病毒型别为HPV58、多重感染、HPV31、HPV33、HPV52。多因素Cox比例风险回归模型研究显示,初中及以下学历人群HR-HPV感染转阴风险是高中及以上学历人群的1.72倍(HR=1.72,95%CI:1.03~2.87,P=0.037),未绝经人群HR-HPV感染转阴风险是绝经人群的2.11倍(HR=2.11,95%CI:1.10~4.06,P=0.025)。结论机器学习和Cox比例风险回归模型可提前预警HR-HPV持续感染人群,对HR-HPV感染女性后续管理和宫颈癌防控有重要的临床价值。

关键词：机器学习 Cox比例风险回归模型高危型人乳头瘤病毒持续性感染子宫颈癌

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基于自定义日志的 Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法

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计算机应用 2022年第11期42卷 3421-3428页

作者：李杉杉王岩泽邹英龙陈焕雷张贺吴欧南京大学软件学院南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国农业银行研发中心广州511400

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法,为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法(FTL)。首先,以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建;... 详细信息

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法,为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法(FTL)。首先,以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建;然后,利用ELK工具链收集与解析Fabric的自定义共识交易日志,并利用Spring Boot作为业务逻辑处理框架;最后,采用专注于图分析领域的Graphin实现共识交易轨迹的可视化。实验结果表明,与原生Fabric应用相比,基于FTL的Fabric的应用框架在实现可视化追踪基础后,平均性能仅下降了8.8%,未造成显著延迟,可以为监管方提供更加智能的区块链监管方案。

关键词： Hyperledger Fabric 区块链监管共识交易追踪日志

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水面无人艇智能化技术的发展现状和趋势

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中国造船 2020年第S01期61卷 211-220页

作者：侯瑞超唐智诚王博颜秉卿任桐炜武港山南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

随着人工智能技术的快速发展,水面无人艇在海上巡逻安防、反水雷作战以及反潜作战等领域中扮演日益重要的角色。其中,智能化技术作为水面无人艇的核心技术之一,受到广泛关注。论文对国外水面无人艇的发展现状进行调研,分析智能化技术对... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,水面无人艇在海上巡逻安防、反水雷作战以及反潜作战等领域中扮演日益重要的角色。其中,智能化技术作为水面无人艇的核心技术之一,受到广泛关注。论文对国外水面无人艇的发展现状进行调研,分析智能化技术对无人艇发展的影响。阐述水面无人艇智能化的关键技术,包括智能环境感知、智能目标分析、智能路径规划、智能编队控制等,并对智能化水面无人艇的作战应用进行展望。

关键词：水面无人艇智能化关键技术作战应用

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基于联邦学习的边缘智能协同计算与隐私保护方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2604-2610页

作者：刘庆祥许小龙张旭云窦万春南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 中国科学院计算技术研究所北京100190 麦考瑞大学计算机系澳大利亚悉尼NSW2109 计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

联邦学习中,终端将更新后的模型参数值,而不是原始数据传递至服务器,从而成为保障边缘计算中数据隐私安全的关键技术。因此,提出了基于联邦学习的边缘计算方法(FLBEC),在保护用户隐私的同时,减少终端参与联邦学习的开销。首先设计了基... 详细信息

联邦学习中,终端将更新后的模型参数值,而不是原始数据传递至服务器,从而成为保障边缘计算中数据隐私安全的关键技术。因此,提出了基于联邦学习的边缘计算方法(FLBEC),在保护用户隐私的同时,减少终端参与联邦学习的开销。首先设计了基于联邦学习的边缘计算系统架构,提出了隐私保护机制。分析了终端参与联邦学习时间和能耗,提出了研究的目标,即保护边缘计算中用户隐私,同时在保证精度的前提下,减少联邦学习时间和能耗。然后,从参与者选择、本地更新和全局聚合3个方面提出了改进后的联邦学习算法。最后通过对比实验验证了在FLBEC算法中,绝大多数终端在达到目标精度的前提下可以大幅度地降低联邦学习时间和能耗,从而减少联邦学习开销,表明了FLBEC算法的优越性。

关键词：联邦学习边缘计算隐私保护终端学习精度

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