检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第12期31卷 3671-3684页

作者：成浩亮汤恩义玉淳舟张初成陈鑫王林章卜磊李宣东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 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

软件测试在提高移动应用的安全性和可靠性方面扮演着重要角色.然而,目前主流的移动应用界面测试技术存在着许多不足:人工编写脚本和录制回放技术需要消耗大量的人力成本,自动化测试在移动应用界面测试的应用场景上受到了诸多限制.针对... 详细信息

软件测试在提高移动应用的安全性和可靠性方面扮演着重要角色.然而,目前主流的移动应用界面测试技术存在着许多不足:人工编写脚本和录制回放技术需要消耗大量的人力成本,自动化测试在移动应用界面测试的应用场景上受到了诸多限制.针对这些问题,提出一种基于手绘制导的移动应用界面测试方法.该方法通过设计一种简单直观且具有较强表达能力的手绘语言来帮助测试者轻松表达其测试意图,测试者仅需在待测应用的界面图像上做简单绘制,就能生成对应的测试模型,并以此为基础生成界面测试所需的测试用例.以近年来在相关文献中已经用作移动应用界面测试的评估用例集为基准来评估该方法的测试效果.评估结果表明:在提供很少人力成本的条件下,手绘图形所表达的用户测试意图在制导移动应用界面测试上能起到非常关键的作用.

关键词：手绘制导测试生成模型驱动的自动化测试移动应用图形界面测试

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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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代码特征自动提取方法

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计算机科学与探索 2021年第3期15卷 456-467页

作者：史志成周宇南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 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京210016 南京大学软件新技术国家重点实验室南京210023

神经网络在软件工程中的应用极大程度上缓解了传统的人工提取代码特征的压力。已有的研究往往将代码简化为自然语言或者依赖专家的领域知识来提取代码特征,简化为自然语言的处理方法过于简单,容易造成信息丢失,而引入专家制定启发式规... 详细信息

神经网络在软件工程中的应用极大程度上缓解了传统的人工提取代码特征的压力。已有的研究往往将代码简化为自然语言或者依赖专家的领域知识来提取代码特征,简化为自然语言的处理方法过于简单,容易造成信息丢失,而引入专家制定启发式规则的模型往往过于复杂,可拓展性以及普适性不强。鉴于以上问题,提出了一种基于卷积和循环神经网络的自动代码特征提取模型,该模型借助代码的抽象语法树(AST)来提取代码特征。为了缓解因AST过于庞大而带来的梯度消失问题,对AST进行切割,转换成一个AST序列再作为模型的输入。该模型利用卷积网络提取代码中的结构信息,利用双向循环神经网络提取代码中的序列信息。整个流程不需要专家的领域知识来指导模型的训练,只需要将标注类别的代码作为模型的输入就可以让模型自动地学习如何提取代码特征。应用训练好的分类编码器,在相似代码搜索任务上进行测试,Top1、NDCG、MRR的值分别能达到0.560、0.679和0.638,对比当下前沿的用于代码特征提取的深度学习模型以及业界常用的代码相似检测工具有显著的优势。

关键词：代码特征提取代码分类程序理解相似代码搜索

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基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法

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计算机工程与科学 2022年第5期44卷 845-854页

作者：仇静博燕雪峰汪俊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京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室江苏南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图... 详细信息

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。

关键词：裂纹提取图像分割 NUAACrack-2000 全卷积神经网络

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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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国际开源发展经验及其对我国开源创新体系建设的启示

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中国科学院院刊 2021年第12期36卷 1497-1505页

作者：隆云滔王晓明顾荣包云岗中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049 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 中国科学院计算技术研究所北京100190

开源已成为全球科技进步至关重要的创新渠道。开源创新体系建设是我国实现科技自立自强的重要途径。中国作为全球软件价值链和高新技术产业链必不可少的一环,需要更完善的开源创新生态。文章在系统梳理欧美先发国家开源发展经验的基础上... 详细信息

开源已成为全球科技进步至关重要的创新渠道。开源创新体系建设是我国实现科技自立自强的重要途径。中国作为全球软件价值链和高新技术产业链必不可少的一环,需要更完善的开源创新生态。文章在系统梳理欧美先发国家开源发展经验的基础上,立足我国开源生态建设面临的实际问题,提出促进我国开源创新体系建设的政策建议。

关键词：开源基金会开源治理开源生态开源创新体系

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基于边缘计算的云游戏服务质量增强机制

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西北师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 38-47页

作者：白光伟张慧丽沈专沈航南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群... 详细信息

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群部署位置,以均衡负载;第二,研究集群部署位置选择算法,在满足差异化游戏需求基础上尽可能节约资源;第三,设计服务器分配算法,尽可能将相关性高的玩家分配到同一台服务器上,以减少交互所致延迟;最后,考虑到游戏动态的周期性变化,提出了服务器动态部署策略来动态开启服务器,提升服务器的可靠性并节约成本.仿真结果证明提出的方法能够减少响应延迟18~20 ms,节约带宽和提高服务覆盖率.

关键词：云游戏边缘计算响应延迟用户覆盖服务质量

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基于Shapelet的不相关情感子序列挖掘方法

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 57-66页

作者：吴静怡吴钟强商琳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

为了描述和分析特定微博事件的情感变化,情感时间序列被应用在微博事件分析当中.情感时间序列是根据不同时间段内的情感强度生成的曲线,能够描述用户关于事件的情感随时间变化的趋势.为了使对微博的情感挖掘定位到更为精准的时间片,提... 详细信息

为了描述和分析特定微博事件的情感变化,情感时间序列被应用在微博事件分析当中.情感时间序列是根据不同时间段内的情感强度生成的曲线,能够描述用户关于事件的情感随时间变化的趋势.为了使对微博的情感挖掘定位到更为精准的时间片,提出一种基于Shapelet的不相关情感子序列挖掘方法.首先通过事件和不同类别用户的微博生成相应的情感时间序列,然后利用基于Shapelet的思想将相应序列划分成不同的子序列,最后通过计算不同种类用户的子序列和事件子序列的相似性得到最不相关的情感子序列.通过基于微博事件数据集的实验展示了使用该方法挖掘出的情感子序列结果,并进一步通过情感相似度方法验证了该方法的合理性.

关键词：时间序列微博情感分析数据挖掘 Shapelet

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量子计算与不确定性原理

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计算机科学 2020年第1期47卷 40-50页

作者： Renata WONG 南京大学计算机科学与技术系南京大学软件新技术国家重点实验室

对量子计算的计算潜力的高度期望源于量子力学的各种特性,如叠加原理、纠缠现象、破坏性和建设性的量子干扰。相对于经典计算,量子计算具有某些假定的优势,例如量子算法的运行速度比经典算法快;但另一方面却似乎存在影响经典算法但不影... 详细信息

对量子计算的计算潜力的高度期望源于量子力学的各种特性,如叠加原理、纠缠现象、破坏性和建设性的量子干扰。相对于经典计算,量子计算具有某些假定的优势,例如量子算法的运行速度比经典算法快;但另一方面却似乎存在影响经典算法但不影响量子算法的障碍,障碍之一是传统上归因于Werner Heisenberg的两个不确定性原理。Heisenberg最初制定的不确定性原理涉及用于测量量子系统的非量子仪器必然会对该系统造成影响。这个原理与其后来的发展有所不同,因为后来发现的不确定性所假定的是不交换可观察量在测量方面存在固有的不能精确测量的特性。在目前的技术发展状况以及当前对量子力学的形式表述与诠释的情况下,这两种不确定性皆有可能对量子计算的速度造成不良影响。近年来,针对这两种不确定性原理有了新的研究成果:1)Ozawa对Heisenberg原理提出了修改,将两种不确定性纳入其内进行并列考虑,从而可以减小Heisenberg原理的不确定性程度;2)在考虑到熵不确定性的情况下,Heisenberg不确定性可被视为Hirschmann不确定性的下界,因此除了在测量上的不确定性之外,量子计算还必须考虑来自其他如信息学的不确定性因素。

关键词：量子计算不确定性原理不确定性关系熵不确定性

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