检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2020年第12期43卷 2259-2275页

作者：麦丞程陈玉婷仇学明刘健赵博袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的... 详细信息

随着信息技术的普及应用,城市公共服务热线平台累积了大量亟待分析的民生诉求数据.传统事件检测方法缺少对于地域模式的考虑,同时,其所依赖的GPS地理信息也不易获得.因此,难以直接运用现有的突发事件检测方法挖掘公共服务热线中潜在的民生突发事件.为此,本文提出了一种基于地域自适应的突发事件实时检测方法(RAEDetection).首先,提出一种基于增量式Kleinberg模型的突发词识别算法,克服了现有批处理式Kleinberg模型的局限性,可从流式增量数据中实时识别突发词汇;然后,提出一种基于分层语义分析的候选突发事件识别算法,以突发词为线索,先根据突发词的主题层语义信息确定突发主题事件,再根据诉求记录的事件层语义信息将每个突发主题事件进一步细分为多个候选突发事件;最后,提出一种基于事件地域树的地域模式自适应识别算法,通过构建包含市级、区级、街道级三层结构的事件地域树,并通过基于KL距离的事件地域分布检验与优化,自适应地识别不同事件发生的地域模式,过滤候选突发事件中的噪声数据,得到最终的突发事件.在城市公共服务真实数据集以及Twitter数据集上的实验结果表明,与目前最新的方法对比,本文方法具有更高的检测准确率和更快的计算性能,能够有效地检测出数据流中的突发事件,算法具备良好的数据和系统可扩展性.本文方法已经成功落地应用于江苏省公共服务热线平台,提供高效的自动化和智能化突发事件检测服务.

关键词：事件检测突发性分析地域自适应公共服务热线数据挖掘

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RGB-D图像多尺度融合的深度图像增强算法

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指挥信息系统与技术 2022年第3期13卷 78-84页

作者：赖水长过洁李悫炜郭延文南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

随着消费级RGB及深度(RGB⁃D)图像相机技术的不断进步,场景的深度信息也在场景理解领域得以广泛应用。为了解决消费级相机获取的深度图像存在的分辨率低以及带有明显空洞与噪声等问题,提出了一种RGB⁃D图像多尺度融合的深度图像增强算法。... 详细信息

随着消费级RGB及深度(RGB⁃D)图像相机技术的不断进步,场景的深度信息也在场景理解领域得以广泛应用。为了解决消费级相机获取的深度图像存在的分辨率低以及带有明显空洞与噪声等问题,提出了一种RGB⁃D图像多尺度融合的深度图像增强算法。RGB图像和深度图像分别经独立分支处理得到多尺度高维特征,而这2类特征在多个尺度上逐步融合,从而使空洞和噪声从粗尺度到细尺度逐步减少。此外,设计了一种混合多尺度损失函数,以确保全局物体结构清晰,并保留物体边界的深度不连续性。试验结果表明,该算法及其损失函数均可提高深度图像的质量,算法可行有效。

关键词：深度图像增强特征融合卷积神经网络

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DevSecOps:DevOps下实现持续安全的实践探索

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软件学报 2021年第10期32卷 3014-3035页

作者：戴启铭毛润丰黄璜荣国平沈海峰邵栋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 Discipline of Information Technology Peter Faber Business SchoolAustralian Catholic UniversitySydney NSW 2060

国内外各大软件企业正广泛实施DevOps相关实践,以提高产品交付和部署频率.与此同时,面对日益严峻的网络安全环境,软件系统中的安全问题日益凸显.耗时的安全实践因为快速交付,在软件开发活动中难以得到有效贯彻.也正因如此,在开发和运维... 详细信息

国内外各大软件企业正广泛实施DevOps相关实践,以提高产品交付和部署频率.与此同时,面对日益严峻的网络安全环境,软件系统中的安全问题日益凸显.耗时的安全实践因为快速交付,在软件开发活动中难以得到有效贯彻.也正因如此,在开发和运维流程中有效集成安全控制手段,实现整个软件生命周期的持续安全,已成为各大企业向DevOps转型过程中亟需思考的问题.DevSecOps作为在DevOps下持续解决安全问题的有效方案,因此而受到学术界和工业界的广泛关注,并逐渐成为软件工程领域的研究重点.近年来,随着DevSecOps的研究和实践发展,人们对DevSecOps有了更全面的认识,也引入了更多安全实践.为此,从DevSecOps的背景、特征、实践、裨益和挑战这5个方面进行了归纳和总结,首次向国内软件工程社区全面介绍DevSecOps的核心内容,重点阐述了DevSecOps最新的理论研究和工业界实践现状,进而为从业者实际落地DevSecOps提供参考,也为研究者探索DevSecOps提供便利,并呼吁更多的研究者参与到DevSecOps的研究中来.

关键词： DevOps安全 DevSecOps 持续安全 DevSecOps实践

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面向软件缺陷报告的缺陷定位方法研究与进展

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计算机科学 2022年第11期49卷 8-23页

作者：倪珍李斌孙小兵李必信朱程扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 东南大学计算机软科学与工程学院南京211189

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相... 详细信息

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相关度的计算方法;随后,挖掘各类软件历史仓库来创建缺陷定位数据集,构建缺陷定位模型,以识别缺陷报告所描述的缺陷对应的源代码单元(即缺陷位置),实现缺陷定位。对近年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结。首先,介绍了软件缺陷定位的相关概念,归纳了面向软件缺陷报告的缺陷定位方法的主要流程;其次,围绕定位流程中的3个关键步骤梳理了已有研究工作;然后,总结了缺陷定位领域常用的实验数据集和实验评估指标;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望。

关键词：软件缺陷定位软件缺陷报告定位模型信息检索深度学习

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一种SCADE同步语言程序安全属性自动验证工具

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小型微型计算机系统 2022年第4期43卷 858-864页

作者：孙毅陈哲冉丹杨志斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室上海200062 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

安全关键领域的反应系统大都采用同步语言开发,然而,学术界尚不存在SCADE同步语言程序的形式化验证工具,为此,本文提出了一种自动验证SCADE同步语言程序安全属性的方法.首先使用无量词一阶逻辑公式对SCADE同步语言程序的行为进行建模,可... 详细信息

安全关键领域的反应系统大都采用同步语言开发,然而,学术界尚不存在SCADE同步语言程序的形式化验证工具,为此,本文提出了一种自动验证SCADE同步语言程序安全属性的方法.首先使用无量词一阶逻辑公式对SCADE同步语言程序的行为进行建模,可将SCADE同步语言程序的安全属性的验证问题转化为无量词一阶逻辑公式的可满足性问题;然后采用先进的可满足性模理论求解器对其可满足性进行求解.本方法旨在实现对SCADE同步语言程序进行自动地、直接地验证,以填补SCADE同步语言程序验证领域的技术空白.此外,本文对所提方法进行了代码实现,并通过实验验证了所提方法的有效性.

关键词：反应系统 SCADE同步语言形式化验证一阶逻辑可满足性模理论

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大数据在线实训平台及综合实验课程体系设计

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实验技术与管理 2021年第7期38卷 201-207页

作者：顾荣殷瀚王肇康黄宜华袁春风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“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教... 详细信息

针对“大数据处理综合实验”课程教学中学生接触集群难、编程难度高、学习效率低等问题,设计实现了大数据在线教学实训平台。该平台集成了大数据存储、计算、查询、可交互式编程等模块,实现了包括并行编程实训、学生管理、资源调度、教学过程监控等功能的一体化大数据教学系统。基于该平台,还设计了一系列由浅入深的大数据分析案例和编程实验项目。教学实践表明,该平台在帮助学生直观理解并行处理技术和分布式系统、培养学生大数据应用并行处理编程能力等方面起到了很好的作用。

关键词：大数据综合实验实训平台并行处理技术实验教学

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移动App即时缺陷预测模型的可解释性方法

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计算机应用研究 2022年第7期39卷 2104-2108页

作者：胡新宇陈翔夏鸿崚顾亚锋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

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性... 详细信息

在移动App即时缺陷预测领域,大部分研究只关注预测模型的性能,而忽略了模型的可解释性,因此会造成开发人员对缺陷预测模型的预测结果缺乏信任,并阻碍了缺陷预测模型在实践中的应用。主要针对Android移动App即时缺陷预测模型的可解释性展开研究,通过差分进化算法对局部可解释技术LIME方法进行超参优化得到ExplainApp方法,该方法可以对预测结果生成高质量解释。选择了14个实际Android应用程序作为实验对象,最终结果表明,ExplainApp方法可以解释移动App即时缺陷预测模型得到的实例预测结果。ExplainApp方法在拟合优度上要优于原始的LIME方法,可以平均提高94.50%。

关键词：即时缺陷预测移动软件可解释性超参优化

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多标记众包学习

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软件学报 2020年第5期31卷 1497-1510页

作者：李绍园姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注... 详细信息

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习主要集中在单标记任务上,忽视了多标记任务的标记相关性;而多标记任务上的众包工作集中在局部标记相关性的利用如标记共同出现的概率,标记间条件相关性,其估计很敏感地受到标记数量和质量的影响.考虑到多标记任务上多个标注者的标注结果整体上存在低秩结构关系,提出一种基于低秩张量矫正的方法.首先,将标注结果组织成三维的张量(样本,标记,标注者),用低秩张量补全的方法对收集到的标注做预处理,以同时达到两个目的:1)优化已有标注;2)补全标注者在其未标注的标记上的标注结果.然后,对所有标注融合,测试了3种融合方法,分别从不同的方面考虑标注的置信度.真实数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：多标记学习众包低秩张量近似融合

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CRDT协议的TLA+描述与验证

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软件学报 2020年第5期31卷 1332-1352页

作者：纪业魏恒峰黄宇吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧... 详细信息

无冲突复制数据类型(conflict-free replicated data types,简称CRDT)是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型,它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性,即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧,不易保证其正确性.旨在采用模型检验技术验证一系列CRDT协议的正确性.具体而言,构建了一个可复用的CRDT协议描述与验证框架,包括网络通信层、协议接口层、具体协议层与规约层.网络通信层描述副本节点之间的通信模型,实现了多种类型的通信网络.协议接口层为已知的CRDT协议(分为基于操作的协议与基于状态的协议)提供了统一的接口.在具体协议层,用户可以根据协议的需求选用合适的底层通信网络.规约层则描述了所有CRDT协议都需要满足的强最终一致性与最终可见性(所有的更新操作最终都会被所有的副本节点接收并处理).使用TLA+形式化规约语言实现了该框架,然后以Add-Wins Set复制数据类型为例,展示了如何使用框架描述具体协议,并使用TLC模型检验工具来验证协议的正确性.

关键词：无冲突复制数据类型强最终一致性最终可见性模型检验 TLA+

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轮廓指导的层级混合多任务全卷积网络

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软件学报 2020年第5期31卷 1573-1584页

作者：何克磊史颖欢高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别... 详细信息

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地,使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺的主任务和一个回归前列腺边界的辅助任务.这里,第2个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此,HFFCN架构是一个双分支的结构,包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络,提出了一个信息共享模块,用以在两个解码分支之间共享信息.这使得HFFCN可以学习任务的通用层级信息,同时保留一些不同任务各自的特征表示.在一个包含有313个病人的313张计划阶段图片的CT图像数据集上做了详细的实验.实验结果证明了HFFCN网络可以超越现有其他先进的分割方法或者传统的多任务学习模型.

关键词：全卷积网络深度学习多任务学习前列腺分割

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