检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2022年第4期45卷 781-797页

作者：屈毓锛秦蓁马靖豪戴海鹏董超王海吴帆陈贵海南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室南京航空航天大学电子信息工程学院上海交通大学计算机科学与工程系中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题，具体而言，如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情... 详细信息

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题，具体而言，如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下，通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配，以最小化所有用户的总能耗.由于问题的非凸和各种变量的复杂耦合，该问题属于一个非凸混合整数非线性规划问题，较难求解.本文针对多无人机和多地面基站协同提供计算服务的场景，提出了一种基于交替优化的服务布置算法.该算法通过迭代求解三个不同的子问题来获得具有收敛性保证的次优解决方案.首先，采用分支定界法求解联合服务布置和任务卸载的子问题.其次，采用连续凸逼近方法求解无人机航迹优化的子问题.然后，利用计算资源分配子问题的特性得到该子问题的闭式最优解.最后，对上述过程重复迭代，得到问题的一个次优解.仿真结果表明，相比随机布置策略、贪心布置策略、本地计算策略，所提布置策略能够大大减少用户总能耗.

关键词：移动边缘计算空地协同无人机服务布置交替优化

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面向神经机器翻译系统的多粒度蜕变测试

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软件学报 2021年第4期32卷 1051-1066页

作者：钟文康葛季栋陈翔李传艺唐泽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 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

机器翻译是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的任务,是人工智能领域研究的热点问题之一.近年来,随着深度学习的发展,基于序列到序列结构的神经机器翻译模型在多种语言对的翻译任务上都取得了超过统计机器翻译模型的效果,... 详细信息

机器翻译是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的任务,是人工智能领域研究的热点问题之一.近年来,随着深度学习的发展,基于序列到序列结构的神经机器翻译模型在多种语言对的翻译任务上都取得了超过统计机器翻译模型的效果,并被广泛应用于商用翻译系统中.虽然商用翻译系统的实际应用效果直观表明了神经机器翻译模型性能有很大的提升,但如何系统地评估其翻译质量仍是一项具有挑战性的工作.一方面,若基于参考译文评估翻译效果,其高质量参考译文的获取成本非常高;另一方面,与统计机器翻译模型相比,神经机器翻译模型存在更显著的鲁棒性问题,然而还没有探讨神经机器翻译模型鲁棒性的相关研究.面对上述挑战,提出了一种基于蜕变测试的多粒度测试框架,用于在没有参考译文的情况下评估神经机器翻译系统的翻译质量及其翻译鲁棒性.该测试框架首先在句子粒度、短语粒度和单词粒度上分别对源语句进行替换,然后将源语句和替换后语句的翻译结果进行基于编辑距离和成分结构分析树的相似度计算,最后根据相似度判断翻译结果是否满足蜕变关系.分别在教育、微博、新闻、口语和字幕这5个领域的中英文数据集上对6个主流商用神经机器翻译系统使用不同的蜕变测试框架进行了对比实验.实验结果表明,所提方法在与基于参考译文方法的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数上分别比同类型方法高80%和20%,说明提出的无参考译文的测试评估方法与基于参考译文的评估方法的正相关性更高,验证了其在评估准确性上显著优于同类型其他方法.

关键词：神经网络机器翻译质量评估蜕变测试多粒度

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基于信息检索的软件缺陷定位方法综述

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软件学报 2021年第2期32卷 247-276页

作者：李政亮陈翔蒋智威顾庆计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

基于信息检索的软件缺陷定位方法是当前软件缺陷定位领域中的一个研究热点.该方法主要分析缺陷报告文本和程序模块代码,通过计算缺陷报告和程序模块间的相似度,选取与缺陷报告相似度最高的若干程序模块,将其推荐给开发人员.对近些年国... 详细信息

基于信息检索的软件缺陷定位方法是当前软件缺陷定位领域中的一个研究热点.该方法主要分析缺陷报告文本和程序模块代码,通过计算缺陷报告和程序模块间的相似度,选取与缺陷报告相似度最高的若干程序模块,将其推荐给开发人员.对近些年国内外研究人员在该综述主题上取得的成果进行了系统的梳理和总结.首先,给出研究框架并阐述影响方法性能的3个重要因素——数据源、检索模型和场景应用;其次,依次对这3个影响因素的已有研究成果进行总结;然后,总结基于信息检索的软件缺陷定位研究中常用的性能评测指标和评测数据集;最后总结全文,并对未来值得关注的研究方向进行展望.

关键词：软件维护软件缺陷定位信息检索缺陷报告程序模块

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用户评论驱动的语音测试数据生成方法

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小型微型计算机系统 2023年第7期44卷 1382-1390页

作者：曹冬玉陶传奇郭虹静黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心南京210093

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移... 详细信息

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移动应用市场中语音相关应用的用户评论,对其进行清洗和预处理.其次,提取评论中的语音属性并分析语音属性在评论中的组合.最后,通过数据蜕变对语音种子进行语音属性及其组合的变换,生成语音测试数据.文中对百度、阿里云和讯飞语音识别进行实验,通过语音种子与生成测试语音的输出结果是否一致来评估识别错误率.实验结果表明,生成的测试语音可以有效检测出三款语音识别软件中的错误行为.

关键词：用户评论挖掘测试数据生成语音识别数据蜕变测试

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Patch-Locator:一种基于排序学习的开源软件漏洞补丁定位方法

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2551-2560页

作者：杨云帆薄莉莉魏颖吴潇雪孙小兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

日益增多的开源软件漏洞对软件安全带来了巨大的风险,补丁在应对这一风险的过程中扮演了非常重要的角色.不幸的是,尽管大部分漏洞的补丁在被披露前就已经开发完毕,但仅有部分补丁会随漏洞同步公开.现有的研究发现了漏洞与其补丁之间存... 详细信息

日益增多的开源软件漏洞对软件安全带来了巨大的风险,补丁在应对这一风险的过程中扮演了非常重要的角色.不幸的是,尽管大部分漏洞的补丁在被披露前就已经开发完毕,但仅有部分补丁会随漏洞同步公开.现有的研究发现了漏洞与其补丁之间存在一定的相关性,并基于这些相关性特征对提交进行了排序,以定位漏洞的补丁,但仍旧存在漏洞数据部分缺失、定位准确率不佳等问题.本文提出了Patch-Locator,一种新的基于排序学习的补丁定位方法,通过扩展漏洞数据源对漏洞数据进行补充,并根据漏洞与补丁文本的相似性、漏洞产生的原因和导致的结果等更能反映漏洞与补丁间关联的因素提取了更具有针对性的相关性特征,并使用LambdaMart排序学习模型对提交基于其具有的相关性特征进行排序以定位安全补丁.本文用来自10个开源软件项目的1669个漏洞来评估Patch-Locator.实验结果表明,Patch-Locator的Recall@1指标为92.22%,Recall@5指标为95.51%,Manual Effort@5指标为1.2455,均优于现有方法.

关键词：开源软件安全补丁排序学习补丁定位

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K-近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 27-39页

作者：王璐姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目... 详细信息

本文研究K-近邻分类器的鲁棒性验证问题.形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界.我们将计算K-近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题.二次规划问题的数目随近邻参数K的增大呈指数级增长,精确求解该组二次规划问题往往不可行.约束放松法通过放松优化的约束项,可以在多项式时间内求解最小对抗扰动的下界.然而,本文通过理论分析和实验发现,当近邻参数K取值较大时,约束放松法求得的下界往往过于宽松,甚至会出现K越大下界越小的反直觉结果.为解决这一问题,本文提出使用随机平滑法对K-近邻分类器进行鲁棒性验证.随机平滑法利用了K-近邻分类器对高斯(Gauss)白噪声鲁棒的特点,获得了较为理想的鲁棒性验证效果.基准数据集上的实验结果表明,相比于最新的鲁棒神经网络,"随机平滑的"K-近邻分类器展现出了更好的验证鲁棒性.

关键词：监督学习对抗机器学习对抗鲁棒性鲁棒性验证 K-近邻分类器

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人群密集度下GAN的视频异常行为检测进展

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计算机工程与应用 2022年第7期58卷 21-30页

作者：申栩林李超波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

视频异常检测作为计算机视觉的重要分支,是智能监控系统中一项极具挑战性的任务,通常是指自动识别视频中的异常目标、行为或事件,对保障公共安全起着至关重要的作用。生成对抗网络是一种新兴的无监督方法,不仅可以用于生成图像,且其独... 详细信息

视频异常检测作为计算机视觉的重要分支,是智能监控系统中一项极具挑战性的任务,通常是指自动识别视频中的异常目标、行为或事件,对保障公共安全起着至关重要的作用。生成对抗网络是一种新兴的无监督方法,不仅可以用于生成图像,且其独特的对抗性学习思想在异常检测领域也显示出良好的发展潜力。介绍了生成对抗网络的框架结构;根据场景密度以及行为发生的对象,从个体行为异常、群体异常两个方面论述了生成对抗网络在视频异常检测领域的研究现状,分别基于重构和预测的方法对个体异常行为检测和群体异常行为检测作进一步阐述;简要介绍了视频异常检测的常用数据集;最后对未来发展作出了展望。

关键词：异常行为检测生成对抗网络群体异常检测个体行为异常

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可靠多模态学习综述

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软件学报 2021年第4期32卷 1067-1081页

作者：杨杨詹德川姜远熊辉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 Rutgers Business School NewarkNJ 07012USA

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进... 详细信息

近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,进而提升单模态及集成的性能.而在开放环境下,受数据缺失及噪声等因素的影响,多模态数据呈现不均衡性.具体表现为单模态信息不充分或缺失,从而导致"模态表示强弱不一致""模态对齐关联不一致"两大挑战,而针对不均衡多模态数据直接利用传统的多模态方法甚至会退化单模态和集成的性能.针对这类问题,可靠多模态学习被提出并进行了广泛研究,系统地总结和分析了目前国内外学者针对可靠多模态学习取得的进展,并对未来研究可能面临的挑战进行展望.

关键词：不均衡多模态数据模态表示强弱不一致模态对齐关联不一致可靠多模态学习

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基于注意力机制的多尺度残差UNet实现乳腺癌灶分割

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计算机应用 2022年第3期42卷 818-824页

作者：罗圣钦陈金怡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) 南京210023

针对乳腺癌灶在磁共振成像(MRI)中呈现大小形状不一、边界模糊等特点,为避免误分割并提高分割精度,提出一种基于注意力机制的多尺度残差UNet分割算法。首先,利用多尺度残差单元替换UNet在下采样过程中的相邻两个卷积块以加强对形态大小... 详细信息

针对乳腺癌灶在磁共振成像(MRI)中呈现大小形状不一、边界模糊等特点,为避免误分割并提高分割精度,提出一种基于注意力机制的多尺度残差UNet分割算法。首先,利用多尺度残差单元替换UNet在下采样过程中的相邻两个卷积块以加强对形态大小差异的关注;接着,在上采样阶段使用跨层的注意力引导网络对重点区域的关注,避免造成对健康组织的误分割;最后,引入空洞空间金字塔池化作为分割网络的桥接模块以强化对病灶的表征能力。与UNet相比,所提算法在Dice系数、交并比(IoU)、特异度(SP)、准确度(ACC)等指标上分别提升了2.26、2.11、4.16、0.05个百分点。实验结果表明,所提算法能够提高癌灶分割精度,有效降低影像诊断的假阳性率。

关键词：乳腺癌灶分割多尺度残差注意力机制桥接模块假阳性率

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人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

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图学学报 2022年第6期43卷 1170-1181页

作者：范溢华王永振燕雪峰宫丽娜郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-Face... 详细信息

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-FaceNet主干采用基于U-Net结构的图像增强网络,引入特征保持、语义分割和人脸识别3个子网络辅助图像增强网络的训练。使用对比学习范式可以使得真实世界大量非成对的低光照和正常光照图像作为负/正样本,提高了真实场景的泛化能力;融入高阶语义信息,可以指导低阶图像增强网络更高质量地增强图像;任务驱动可以增强图像的同时提升人脸识别的准确率。在多个公开数据集上进行验证,可视化与量化结果均表明,Low-FaceNet能在增强图像亮度的同时保持图像中各种细节特征,并有效地提升低光照条件下人脸识别的准确率。

关键词：低光照图像增强人脸识别对比学习任务驱动语义分割

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