检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2019年第1期30卷 62-79页

作者：荣国平张贺邵栋王青计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 中国科学院软件研究所北京100190

工程化软件开发需要对软件开发整个过程进行有效的组织和管理,由此产生了一系列软件开发组织和管理方法,其主要目的是形成一种载体,用以积累和传递关于软件开发的经验教训.然而,由于软件开发的一些天然特性(比如复杂性和不可见性)的存在... 详细信息

工程化软件开发需要对软件开发整个过程进行有效的组织和管理,由此产生了一系列软件开发组织和管理方法,其主要目的是形成一种载体,用以积累和传递关于软件开发的经验教训.然而,由于软件开发的一些天然特性(比如复杂性和不可见性)的存在,使得描述软件开发过程的软件开发与组织方法也天然地带着一定的抽象性.由此带来了很多概念上的误导和实践中的争论,影响了上述目的的达成.例如,对于究竟该如何选择和定义合适的软件开发过程以更好地满足某个特定项目的要求,目前仍然缺少可靠的手段.甚至有些面向工业界的调研报告表明:在实际软件项目开发中,过程改进(例如引入新的工具或者方法)的主要驱动力是佚闻.试图厘清软件组织与管理话题的若干核心概念,系统梳理软件组织和管理方法的特征,并且以软件发展的历史为主线,介绍软件组织与管理方法的历史沿革,整理出这种历史沿革背后的缘由.在此基础上,讨论和总结若干发现,以期为研究者和实践者提供参考.

关键词：软件工程软件过程软件项目管理软件过程管理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于复杂网络与PCA降维和K-Means聚类探讨治疗COVID-19组方配伍特点

引用

南京中医药大学学报 2020年第6期36卷 897-901页

作者：倪瑛张一鸣范欣生周丽萍沈俊东王崇骏南京中医药大学中医学院·中西医结合学院江苏省方剂研究重点实验室方剂高技术研究重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用... 详细信息

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用关联规则、药物复杂网络关系和基于主成分分析(PCA)降维和K-Means算法进行药物聚类,分析组方核心药物和配伍规律。结果纳入治疗方剂共639首,共涉及单味中药237味。频繁项集结果显示支持度较高的药物有甘草、杏仁、麻黄、石膏、黄芩、半夏、藿香、茯苓、陈皮、苍术、厚朴、连翘等,主要为宣降肺气药、清肺解毒药、芳香化湿药等,并形成支持度较高的药对、药组如麻黄、杏仁、石膏、黄芩配伍,茯苓、半夏、藿香、陈皮配伍等;频繁且相关结果显示,有些药对支持度不高但关联紧密,如附子、山茱萸、人参,草果、槟榔等组成的药对;复杂网络结果显示以麻黄、杏仁、石膏、甘草、黄芩为核心,与厚朴、苍术、草果、槟榔、茯苓、连翘、半夏、藿香、陈皮等形成紧密关系;聚类分析获得6类药物社团,具有清肺解毒、芳香化湿、辟秽化浊、通腑解毒祛瘀、回阳救逆、补气养阴等配伍特征。结论结合不同的数据挖掘方法可以从不同层面反映COVID-19用药与配伍特点,为中医药治疗疫病提供资料及依据。

关键词： PCA降维 K-Means算法 COVID-19 配伍规律组方用药

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于上界单纯形投影图张量学习的多核聚类算法

引用

计算机应用 2021年第12期41卷 3468-3474页

作者：雷皓云任珍文汪彦龙薛爽李浩然西南科技大学国防科技学院四川绵阳621010 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 浙江传媒学院媒体工程学院浙江杭州310018

近年来,多核图聚类(MKGC)受到了广泛的关注,这得益于多核学习能有效地避免核函数与核参数的选择,而图聚类能充分挖掘样本间的复杂结构信息。然而现有的MKGC方法存在着如下问题:图学习技术使得模型复杂化,图拉普拉斯矩阵的高秩特性使其... 详细信息

近年来,多核图聚类(MKGC)受到了广泛的关注,这得益于多核学习能有效地避免核函数与核参数的选择,而图聚类能充分挖掘样本间的复杂结构信息。然而现有的MKGC方法存在着如下问题:图学习技术使得模型复杂化,图拉普拉斯矩阵的高秩特性使其难以保证学到的关系图包含精确的c个连通分量(块对角性质),以及大部分方法忽略了候选关系图间的高阶结构信息,使得多核信息难以被充分利用。针对以上问题,提出了一种新的MKGC方法。首先,提出一种新的上界单纯形投影图学习方法,直接将核矩阵投影到图单纯形上,降低了计算复杂度;同时,引入一种新的块对角约束,使学到的关系图能保持精确的块对角属性;此外,在上界单纯形投影空间中引入低秩张量学习来充分挖掘多个候选关系图的高阶结构信息。在多个数据集上与现有的MKGC方法相比,所提出方法计算量小、稳定性高,在聚类精度(ACC)和标准互信息(NMI)指标上具有较大的优势。

关键词：多核图聚类上界单纯形张量学习块对角性质高阶结构信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

因子分解机模型的宽度和深度扩展研究

引用

软件学报 2019年第3期30卷 822-844页

作者：燕彩蓉周灵杰张青龙李晓林东华大学计算机科学与技术学院上海201620 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 Department of Electrical and Computer Engineering University of Florida

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型... 详细信息

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系,阐述FM模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度,总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术.比较和分析了FM模型与其他模型的集成方式和特点,尤其是与深度学习模型的集成,为传统模型的深度扩展提供了思路.对FM模型的优化学习方法和基于不同并行与分布式计算框架的实现进行概括、比较和分析.最后,对FM模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

关键词：因子分解机推荐系统广告点击率预测特征工程深度学习并行与分布式计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

NUMA架构下数据热度的内存数据库日志恢复技术

引用

计算机科学与探索 2019年第6期13卷 941-949页

作者：吴刚阿卜杜热西提·热合曼李梁乔百友韩东红东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在内存数据库故障恢复技术中,命令日志是针对内存数据库设计的粗粒度的、轻量级的日志记录方式。但在非统一内存访问(non-uniform memory access,NUMA)体系架构下面向数据的数据库设计中利用命令日志进行故障恢复时,由于数据访问频率不... 详细信息

在内存数据库故障恢复技术中,命令日志是针对内存数据库设计的粗粒度的、轻量级的日志记录方式。但在非统一内存访问(non-uniform memory access,NUMA)体系架构下面向数据的数据库设计中利用命令日志进行故障恢复时,由于数据访问频率不均衡,导致负责高频数据恢复的CPU线程负载加重,而其他CPU相对空闲。针对这种工作负载不均衡所导致的恢复时间开销增大的情况,提出了NUMA体系架构下基于热度记录的内存数据库日志恢复算法。该算法中,每一条数据的访问次数作为该数据的热度记录下来。在并行恢复时,根据数据热度,将数据比较均衡地划分到各个节点的CPU线程执行恢复操作,以此来提高数据库的恢复速度。实验结果表明,该方案比NUMA架构下的常规恢复方案快,而且数据的热度越高,恢复速度的提升越明显,最高提升了19%。

关键词：内存数据库日志检查点故障恢复非统一内存访问(NUMA)架构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

低占空比传感网中面向自适应性能需求的高效广播调度算法

引用

计算机学报 2019年第2期42卷 138-157页

作者：徐力杰杨庚徐佳王磊陈贵海南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低... 详细信息

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低效的传统广播传输模型,即任意局部单跳广播通过多次单播来实现.实际上,文中发现即使对于低占空比网络,无线媒介的广播属性依然能够为广播能效的提升提供潜在的机会.该文提出了一个新颖的机会式广播传输模型,该模型能够充分利用无线媒介固有的广播属性减少广播的总能耗.在单跳情形下,该模型允许发送者向它的任意接收者发送一个较小的beacon控制包,该beacon控制包将会通知接收者推迟自己的工作时隙去机会式地接收由发送者发送给其它节点的广播消息.在多跳情形下,该模型采用了一个有效的预推迟机制,即允许任意转发者在收到来自上游节点的beacon控制包后就可以预先向下游节点发送beacon控制包.文中发现采用机会式广播传输模型能够减少广播总能耗,但是可能会带来平均端到端广播延迟的增加.当前的许多现有工作考虑了延迟约束下的广播能耗优化问题,尽管如此,很多实际应用通常并不需要广播延迟一定要约束在一个限定的范围内,更多的广播应用关注的是能耗与延迟性能的权衡.该文定义了一个具有普适性的广播代价函数,该函数能够对广播延迟和广播能耗两者的权衡关系提供一个自适应的控制以刻画各种不同的广播性能需求,该文的目标是在低占空比传感网中基于机会式广播传输模型找到一个有效的广播调度,以最小化该广播代价函数.首先,文中考虑了单跳情形下的目标问题,并且提出了一个多项式时间复杂度的最优解决方法.接着,文中将单跳情形下的解决方法扩展到多跳情形下.具体地说,我们先定义了一个约束性最小代价单跳广播问题,并且证明了该问题可以在多项式时间内利用动态规划算法求出最优解,然后文中将其扩展到多跳情形下的目标问题并且提出了一个高效的自底向上的解决方法.文中发现通过自适应地调节广播代价函数中权衡因子参数的值,文中的方法可以适用于各种广播性能需求的应用场景.进一步地,该文还讨论了如何将我们提出的解决方法扩展到更加一般化的情形下,即允许少部分相邻节点具有相同的工作调度.仿真实验结果表明在低占空比的网络环境下,文中的解决方法相比较于其它方法而言总是能够获得较大的性能优势.

关键词：无线传感器网络低占空比广播调度自适应性能需求机会式广播传输模型自底向上的解决方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于约束求解的代码查询技术在StackOverflow上的实证研究

引用

计算机科学 2019年第11期46卷 137-144页

作者：陈正钊姜人和潘敏学张天李宣东南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

代码查询在代码复用的过程中起着十分重要的作用,而面向程序员的专业问答网站StackOverflow上围绕代码的问答则是代码复用的一个典型场景。在这个现实场景中,采取的是人工回答的方式,而人工回答往往存在实时性较差、提问描述不准确、回... 详细信息

代码查询在代码复用的过程中起着十分重要的作用,而面向程序员的专业问答网站StackOverflow上围绕代码的问答则是代码复用的一个典型场景。在这个现实场景中,采取的是人工回答的方式,而人工回答往往存在实时性较差、提问描述不准确、回答可用性不高等缺点,但如果采取代码查询的方式搜寻可用代码来实现自动化并替代人工回答,则可以省去大量的人力和时间成本。目前已经出现了许多代码查询技术,但大都缺少在真实案例上的应用经验,文中以Satsy的思路为参考,实现了针对Java语言的基于约束求解的代码查询技术,并设计了实证研究,以StackOverflow为研究对象,主要研究如何将基于约束求解的代码查询技术应用在该网站上围绕代码的问答中。首先对网站上的问题进行了分析,针对Java语言提取了浏览量高的35个问题作为查询问题;然后在GitHub上抓取了约3万行代码,将它们转换成约束的形式并构建了一个较大规模的代码库以支持代码查询;最后通过对这35个问题的查询结果进行分析,评估了该技术在StackOverflow上的实际应用效果。结果表明,该技术在所研究的具体问题和代码规模上具有较好的实际应用效果,在相当高的程度上能替代人工回答。

关键词：代码查询约束求解开源代码库实证研究

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Android应用测试输入自动生成技术

引用

中国科学：信息科学 2019年第10期49卷 1234-1266页

作者：王珏蒋炎岩许畅马晓星吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有... 详细信息

软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有效性.由于Android应用独有的特性,自动为其生成测试输入存在独特的挑战.为了应对这一挑战,已有许多Android应用测试输入自动生成技术被提出.本文提出Android应用测试输入自动生成技术的描述框架,包括测试输入自动生成技术的3个维度(分别为搜索空间的表示、候选输入的生成、候选输入的评估),并讨论了测试输入自动生成技术在这3个维度采用策略的两个评价指标(即充分性与高效性).借助这一全新描述框架,本文对已有技术进行分析和总结,讨论现有技术的长处和不足,并对未来可能的研究方向给予展望.

关键词： Android 自动测试输入生成技术描述智能手机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

噪声稳健性的卡方生成对抗网络

引用

通信学报 2020年第3期41卷 33-44页

作者：李洪均李超波张士兵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) 江苏南京210093 南通大学智能信息技术研究中心江苏南通226019 南通大学通科微电子学院江苏南通226019

针对不同分布噪声下生成对抗网络生成样本质量差异明显的问题,提出了一种噪声稳健性的卡方生成对抗网络。所提网络结合了卡方散度量化敏感性和稀疏不变性的优势,引入卡方散度计算生成样本分布和真实样本分布的距离,减小不同噪声对生成... 详细信息

针对不同分布噪声下生成对抗网络生成样本质量差异明显的问题,提出了一种噪声稳健性的卡方生成对抗网络。所提网络结合了卡方散度量化敏感性和稀疏不变性的优势,引入卡方散度计算生成样本分布和真实样本分布的距离,减小不同噪声对生成样本的影响且降低对真实样本的质量要求;搭建了网络架构,构建全局优化目标函数,促进网络不断优化并增强博弈的有效性。实验结果表明,所提网络在不同噪声下的生成样本质量和稳健性优于目前几种主流网络,且图像质量差异较小。卡方散度的引入不仅提高了生成样本质量,而且提升了网络在不同噪声下的稳健性。

关键词：生成对抗网络卡方散度噪声分布图像质量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

边缘环境下的自适应视频分析

引用

计算机应用 2020年第S01期40卷 171-176页

作者：戴炀陈彧祝永晋张胜江苏方天电力技术有限公司南京211102 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

为解决借助深度神经网络对大量交通视频进行分析需要较高计算资源和计算时延较长的问题,介绍了一种基于马尔可夫链的自适应视频分析方法(MCA)。首先,收集交通路况历史视频数据,平均划分为很多个时间区间,对每个时间区间进行汽车数量和... 详细信息

为解决借助深度神经网络对大量交通视频进行分析需要较高计算资源和计算时延较长的问题,介绍了一种基于马尔可夫链的自适应视频分析方法(MCA)。首先,收集交通路况历史视频数据,平均划分为很多个时间区间,对每个时间区间进行汽车数量和平均行驶速度的测量,并基于马尔可夫链模型计算状态转移概率矩阵;其次,调整视频帧采样率获得每个速度状态下的最优视频分析配置;最后,依据当前的速度状态和状态转移概率矩阵预测未来时间区间的速度状态,并选择相应的最优视频分析配置。随机帧采样(SR)准确率较低,每三帧采样一帧(SE3)与MCA准确率均高于90%,但MCA与SE3相比仅需要37.47%的计算资源和37.05%的计算时延。实验结果表明,MCA在对交通视频进行分析时,能有效降低计算资源和计算时延。

关键词：马尔可夫链模型自适应视频分析视频分析配置目标检测目标追踪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：