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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智能优化在软件测试中的应用综述

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控制与决策 2022年第2期37卷 257-266页

作者：姚香娟田甜党向盈孙百才巩敦卫中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210008 山东建筑大学计算机科学与技术学院济南250101 徐州工程学院信息工程学院(大数据学院) 江苏徐州221018 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

软件测试是软件开发活动中一个关键且耗时的环节,其核心是生成满足特定准则的测试数据.随着软件复杂程度的不断增加,软件测试的难度也越来越高.使用遗传算法等智能优化方法解决复杂软件的测试问题,是近年来软件工程领域的一个研究热点.... 详细信息

软件测试是软件开发活动中一个关键且耗时的环节,其核心是生成满足特定准则的测试数据.随着软件复杂程度的不断增加,软件测试的难度也越来越高.使用遗传算法等智能优化方法解决复杂软件的测试问题,是近年来软件工程领域的一个研究热点.鉴于此,针对智能优化在软件测试的应用进行综述,首先介绍软件测试的基本原理和方法;然后介绍智能优化在不同测试领域的研究进展,并对基于不同智能优化方法的软件测试研究进展进行分析;最后给出该领域的挑战与展望.

关键词：智能优化优化算法软件测试测试数据生成进化测试

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编程现场上下文深度感知的代码行推荐

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软件学报 2021年第11期32卷 3351-3371页

作者：陶传奇包盼盼黄志球周宇张智轶南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室(南京航空航天大学) 江苏南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在软件开发的编程现场,有大量与当前开发任务相关的信息,比如代码上下文信息、用户开发意图等.如果能够根据已有的编程现场上下文给开发人员推荐当前代码行,不仅能够帮助开发人员更好地完成开发任务,还能提高软件开发的效率.而已有的一... 详细信息

在软件开发的编程现场,有大量与当前开发任务相关的信息,比如代码上下文信息、用户开发意图等.如果能够根据已有的编程现场上下文给开发人员推荐当前代码行,不仅能够帮助开发人员更好地完成开发任务,还能提高软件开发的效率.而已有的一些方法通常是进行代码修复或者补全,又或者只是基于关键词匹配的搜索方法,很难达到推荐完整代码行的要求.针对上述问题,一种可行的解决方案是基于已有的海量源码数据,利用深度学习析取代码行的相关上下文因子,挖掘隐含的上下文信息,为精准推荐提供基础.因此,提出了一种基于深度学习的编程现场上下文深度感知的代码行推荐方法,能够在已有的大规模代码数据集中学习上下文之间潜在的关联关系,利用编程现场已有的源码数据和任务数据得到当前可能的代码行,并推荐Top-N给编程人员.代码行深度感知使用RNN Encoder-Decoder,该框架能够将编程现场已有的若干行上文代码行进行编码,得到一个包含已有代码行上下文信息的向量,然后根据该向量进行解码,得到预测的Top-N代码行输出.利用在开源平台上收集的大规模代码行数据集,对方法进行实验并测试,结果显示,该方法能够根据已有的上下文推荐相关的代码行给开发人员,Top-10的推荐准确率有60%左右,并且MRR值在0.3左右,表示用户满意的推荐项排在N个推荐结果中比较靠前的位置.

关键词：编程现场代码上下文代码行深度学习 RNN Encoder-Decoder

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一种数据高效的第三人称模仿学习方法

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计算机科学 2021年第2期48卷 238-244页

作者：姜冲章宗长陈子璇朱佳成蒋俊鹏苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

模仿学习提供了一种能够使智能体从专家示范中学习如何决策的框架。在学习过程中,智能体无需与专家进行交互,也不依赖于环境的奖励信号,而只需要大量的专家示范。经典的模仿学习方法需要使用第一人称的专家示范,该示范由一个状态序列以... 详细信息

模仿学习提供了一种能够使智能体从专家示范中学习如何决策的框架。在学习过程中,智能体无需与专家进行交互,也不依赖于环境的奖励信号,而只需要大量的专家示范。经典的模仿学习方法需要使用第一人称的专家示范,该示范由一个状态序列以及对应的专家动作序列组成。但是,在现实生活中,专家示范通常以第三人称视频的形式存在。相比第一人称专家示范,第三人称示范的观察视角与智能体的存在差异,导致两者之间缺乏一一对应关系,因此第三人称示范无法被直接用于模仿学习中。针对此问题,文中提出了一种数据高效的第三人称模仿学习方法。首先,该方法在生成对抗模仿学习的基础上引入了图像差分方法,利用马尔可夫决策过程的马尔可夫性质以及其状态的时间连续性,去除环境背景、颜色等领域特征,以得到观察图像中与行为策略最相关的部分,并将其用于模仿学习;其次,该方法引入了一个变分判别器瓶颈,以对判别器进行限制,进一步削弱了领域特征对策略学习的影响。为了验证所提算法的性能,通过MuJoCo平台中的3个实验环境对其进行了测试,并与已有算法进行了比较。实验结果表明,与已有的模仿学习方法相比,该方法在第三人称模仿学习任务中具有更好的性能表现,并且不需要额外增加对样本的需求。

关键词：模仿学习第三人称领域特征数据高效图像差分变分判别器瓶颈

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面向半监督聚类的最优间隔分布学习机

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中国科学：信息科学 2022年第1期52卷 86-98页

作者：张腾黎铭金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔... 详细信息

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔物理量是间隔分布,其基于最新的间隔理论,取得了比优化最小间隔更好的效果.然而在现实聚类任务中,我们往往还能获得一些额外的监督信息,例如两两样本之间的"必连"约束和"勿连"约束,此时优化间隔分布是否还有效尚未可知.对此,本文提出面向半监督聚类的最优间隔分布学习机(ODMSSC),对该问题进行初步探索. ODMSSC对应的形式化是一个混合整数规划,我们将其放松成一个鞍点问题,并提出一种高效的交替优化方法进行求解.最终通过真实数据集上的实验,我们验证了所提算法的有效性.

关键词：半监督聚类约束聚类最优间隔分布学习机间隔分布间隔

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基于深度强化学习的无人机辅助弹性视频多播机制

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计算机科学 2021年第9期48卷 271-277页

作者：成昭炜沈航汪悦王敏白光伟南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

文中提出了一个异构网络下无人机基站辅助的弹性视频多播机制。结合SVC编码,将无人机动态部署和资源分配问题联合考虑,目的是最大化用户整体的视频质量。考虑到宏基站覆盖范围内用户的移动会使网络拓扑结构发生改变,传统的启发式算法难... 详细信息

文中提出了一个异构网络下无人机基站辅助的弹性视频多播机制。结合SVC编码,将无人机动态部署和资源分配问题联合考虑,目的是最大化用户整体的视频质量。考虑到宏基站覆盖范围内用户的移动会使网络拓扑结构发生改变,传统的启发式算法难以应对用户移动的复杂性。对此,采用基于深度强化学习的DDPG算法训练神经网络来决策无人机的最佳部署位置和带宽资源分配比重。在模型收敛后,学习代理可以在较短的时间内找到最优的无人机部署和带宽分配策略。仿真结果表明,所提方案达到了预期目标并且优于现有的基于Q-learning的方案。

关键词：可伸缩视频编码多播深度强化学习无人机移动互联网

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破损文物数字化修复: 以中国出土青铜器为例

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第5期33卷 789-797页

作者：魏明强陈红华孙杨杏汪俊郭延文燕雪峰南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院合肥230002 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发... 详细信息

出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发,提出了青铜器缺块的多元数字化补配框架.对于片状缺块,分析了具有缺失数据的模型内蕴对称性,研究了青铜器表面纹饰的提取方法,根据模型对称变换建立覆盖缺块的初始模型,再根据纹饰拼接方法,从局部精细调整缺块初步模型,使缺块模型上的纹饰与周围模型的纹饰美观拼接,从而形成了青铜器三维模型从全局到局部的补配方案;对于跨区域缺块,设计了缺块边缘欧拉螺线的走向和研究了缺块内外数据的相似性匹配技术,使用了由粗到精、特征敏感的补配方法;对于结构性缺块,设计了具有高效、良好交互性能的缺块几何形态编辑技术,进而为破损青铜器的缺块补配提供了一个专业、便捷的,且具有多元互补方案的计算机辅助几何处理平台.

关键词：破损青铜器虚拟修复缺块补配三角网格

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车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法

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计算机学报 2021年第12期44卷 2382-2405页

作者：许小龙方子介齐连永窦万春何强段玉聪南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东曲阜273199 斯威本科技大学计算机科学与软件工程系澳大利亚墨尔本3122 海南大学计算机与网络空间安全学院海口570228

边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户... 详细信息

边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度时空残差网络,D-SOAC在中心云预测出潜在的用户服务需求量,协同各边缘服务器获取本地车联网边缘计算环境的系统状态,输入边缘服务器上的本地行动者网络,得到该状态下的服务卸载策略.然后,本地评论家网络基于时序差分误差评价该服务卸载策略的优劣,并指导本地行动者网络进行网络参数的优化.优化一定步数后,边缘服务器将优化过的本地网络参数上传到位于中心云的全局网络,协同中心云进行网络参数的更新.最后,中心云将最新的参数推送回本地网络,从而不断对行动者评论家网络进行调优,获得服务卸载的最优解.基于来自现实世界的车载用户服务需求数据集的实验结果表明,在各种车联网边缘计算环境中,相比于四种现有的服务卸载算法,D-SOAC能够降低0.4%~20.4%的用户平均服务时延.

关键词：边缘计算车联网服务卸载深度时空残差网络异步优势行动者评论家

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攻击网页浏览器:面向脚本代码块的ROP Gadget注入

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软件学报 2020年第2期31卷 247-265页

作者：袁平海曾庆凯张云剑刘尧南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片... 详细信息

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片段(称为gadget).通过常数致盲等去毒化处理,基于常数的注入已经得到有效遏制.证实了不使用常数转而通过填充脚本代码块也能实施gadget注入,并实现图灵完备的计算功能.在编译一段给定的脚本代码时,即时编译器生成的动态代码中通常存在着一些固定的机器指令序列.这些指令序列的存在性不受常数致盲和地址空间布局随机化等安全机制的影响,同时,这些指令序列中可能蕴涵着攻击者期望的gadget.在实施攻击时,攻击者可以汇集特定的脚本代码块来构造一个攻击脚本,再借助即时编译器来注入gadget.在x86-64架构上评估了这种注入攻击在Spider Monkey和GoogleV8这两个开源即时编译引擎上的可行性.通过给这两个引擎输入大量的JavaScript脚本,可以得到较为丰富的动态代码块.在这些动态代码块上的统计分析结果表明,这两个引擎生成的动态代码中都存在图灵完备的gadget集合.在实际攻击场景中,攻击者可以利用的脚本集合完全包含且远远多于实验用的脚本.因此,攻击者可以采用该方法注入需要的gadget,以便构造出实现任意功能的ROP(return-oriented programming)代码.

关键词：网页浏览器即时编译机制即时返回导向编程 ROP(return-oriented programming) gadget注入图灵完备计算

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异构无线网络中基于非正交多址的可伸缩视频多播机制

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计算机科学 2021年第11期48卷 356-362页

作者：吉晓祥沈航白光伟南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

文中提出了异构无线网络下基于非正交多址的可伸缩视频多播的资源管理框架。该框架综合考虑了不同基站间的频谱切分、切片内多播组之间的频谱分配和多播组内的发射功率分配,目的是最大化多播组所有用户设备的整体视频质量。考虑到每个... 详细信息

文中提出了异构无线网络下基于非正交多址的可伸缩视频多播的资源管理框架。该框架综合考虑了不同基站间的频谱切分、切片内多播组之间的频谱分配和多播组内的发射功率分配,目的是最大化多播组所有用户设备的整体视频质量。考虑到每个多播组请求视频的不同、不同的用户设备位置和小基站间的干扰,将联合资源管理问题转化为一个整数线性规划问题,并将该优化问题解耦为多播组内发射功率划分问题和基站间频谱切分与基站内多组频谱资源分配问题。前者通过多重循环求得了叠加编码每一层所需的最优发射功率,后者通过背包算法得到了最优的解。仿真结果表明,所提方案在频谱利用率和用户设备平均视频质量方面优于现有方案。

关键词：非正交多址可伸缩视频编码多播异构无线网络

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