检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

网络重要流检测方法综述

软件学报 2024年第2期35卷 852-871页

作者：钱昊郑嘉琦陈贵海计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

网络的管理与监测是网络领域的重要话题,这一领域的相关技术通常也称为网络测量(network measurement).网络重要流检测(network heavy hitter detection)是网络测量的一项关键技术,也是研究对象.重要流指占用网络资源(如带宽或发送的数... 详细信息

网络的管理与监测是网络领域的重要话题,这一领域的相关技术通常也称为网络测量(network measurement).网络重要流检测(network heavy hitter detection)是网络测量的一项关键技术,也是研究对象.重要流指占用网络资源(如带宽或发送的数据包数量)超过某一给定标准的流,检测重要流有助于快速识别网络异常,提升网络运行效率,但链路的高速化为其实现带来了挑战.按出现时间顺序,可将重要流检测方法划分为两大类:基于传统网络框架的和基于软件定义网络(SDN)框架的.围绕网络重要流检测相关的框架与算法,系统地总结其发展过程与研究现状,并尝试给出其未来可能的发展方向.

关键词：网络测量网络重要流检测梗概算法软件定义网络可编程交换机

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经切线核的学件RKME规约

计算机学报 2024年第6期47卷 1232-1243页

作者：谭志豪史浩宇陈梓轩姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该... 详细信息

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该范式下,用户面临新的机器学习任务时可以通过学件基座系统方便地复用他人的结果,而不必从头开始.学件范式的核心在于规约,规约使得学件基座系统在不接触原始数据的情况下,可以根据用户的需求快速识别出对用户任务有帮助的学件.近期研究均通过缩略核均值嵌入(Reduced Kernel Mean Embedding,RKME)为模型构造规约,并通过构建学件原型系统验证了范式的有效性.在实际中,学件基座系统中往往包含在各种领域任务、数据类型上构建的机器学习模型,而传统的RKME规约面临维度灾难的问题,难以适用于高维数据,例如图像场景.为了拓展RKME规约的适用范围,本文引入神经切线核进行RKME规约构造.为提升方法的高效性,本文进一步通过神经网络高斯过程与随机特征近似,快速为各种模型生成RKME规约.最后,本文在真实数据构建的销量预测、图像分类场景的学件基座系统中进行大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性,所提出方法相比于传统RKME规约查搜准确率显著提升近9%,且实验结果表明改进后的规约在图像任务上具有良好的隐私保护性质.代码见:.

关键词：学件学件基座系统规约神经切线核缩略核均值嵌入

基于自引导进化策略的高效自动化数据增强算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2024年第6期35卷 3013-3035页

作者：朱光辉陈文忠朱振南袁春风黄宜华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反... 详细信息

深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反复尝试,费时费力.近年来,自动化数据增强通过机器自动设计数据增强策略,已引起了学界和业界的广泛关注.为了解决现有自动化数据增强算法尚无法在预测准确率和搜索效率之间取得良好平衡的问题,提出一种基于自引导进化策略的自动化数据增强算法SGES AA.首先,设计一种有效的数据增强策略连续化向量表示方法,并将自动化数据增强问题转换为连续化策略向量的搜索问题.其次,提出一种基于自引导进化策略的策略向量搜索方法,通过引入历史估计梯度信息指导探索点的采样与更新,在能够有效避免陷入局部最优解的同时,可提升搜索过程的收敛速度.在图像、文本以及语音数据集上的大量实验结果表明,所提算法在不显著增加搜索耗时的情况下,预测准确率优于或者匹配目前最优的自动化数据增强方法.

关键词：深度学习数据增强自动化机器学习自引导进化策略

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

神经程序修复领域数据泄露问题的实证研究

软件学报 2024年第7期35卷 3071-3092页

作者：李卿源钟文康李传艺葛季栋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

修复软件缺陷是软件工程领域一个无法回避的重要问题,而程序自动修复技术则旨在自动、准确且高效地修复存在缺陷的程序,以缓解软件缺陷所带来的问题.近年来,随着深度学习的快速发展,程序自动修复领域兴起了一种使用深度神经网络去自动... 详细信息

修复软件缺陷是软件工程领域一个无法回避的重要问题,而程序自动修复技术则旨在自动、准确且高效地修复存在缺陷的程序,以缓解软件缺陷所带来的问题.近年来,随着深度学习的快速发展,程序自动修复领域兴起了一种使用深度神经网络去自动捕捉缺陷程序及其补丁之间关系的方法,被称为神经程序修复.从在基准测试上被正确修复的缺陷的数量上看,神经程序修复工具的修复性能已经显著超过了非学习的程序自动修复工具.然而,近期有研究发现:神经程序修复系统性能的提升可能得益于测试数据在训练数据中存在,即数据泄露.受此启发,为了进一步探究神经程序修复系统数据泄露的原因及影响,更公平地评估现有的系统:(1)对现有神经程序修复系统进行了系统的分类和总结,根据分类结果定义了神经程序修复系统的数据泄露,并为每个类别的系统设计了数据泄露的检测方法;(2)依照上一步骤中的数据泄露检测方法对现有模型展开了大规模检测,并探究了数据泄露对模型真实性能与评估性能间差异的影响以及对模型本身的影响;(3)分析现有神经程序修复系统数据集的收集和过滤策略,加以改进和补充,在现有流行的数据集上,基于改进后的策略构建了一个纯净的大规模程序修复训练数据集,并验证了该数据集避免数据泄露的有效性.由实验结果发现:调研的10个神经程序修复系统在基准测试集上均出现了数据泄露,其中,神经程序修复系统RewardRepair的数据泄露问题较为严重,在基准测试集Defects4J(v1.2.0)上的数据泄露达24处,泄露比例高达53.33%.此外,数据泄露对神经程序修复系统的鲁棒性也造成了影响,调研的5个神经程序修复系统均因数据泄露产生了鲁棒性降低的问题.由此可见,数据泄露是一个十分常见的问题,且会使神经程序修复系统得到不公平的性能评估结果以及影响系统在基准测试集上的鲁棒性.研究人员在训练神经程序修复模型时,应尽可能避免出现数据泄露,且要考虑数据泄露问题对神经程序修复系统性能评估产生的影响,尽可能更公平地评估系统.

关键词：程序自动修复神经程序修复深度学习数据泄露程序修复数据集

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高清几何缓存多尺度特征融合的渲染超分方法

软件学报 2024年第6期35卷 3052-3068页

作者：张浩南过洁覃浩宇傅锡豪郭延文计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成... 详细信息

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径.而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer,G-buffer)包含较多的语义信息,能够帮助网络有效地学习场景信息与特征,从而提升上采样结果的质量.设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法.除了当前帧的颜色图像,其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节.所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息,在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合.实验验证所提出的融合策略和模块的有效性,并且,在和其他图像超分辨率方法的对比中,所提方法体现出明显的优势,尤其是在高清细节保持方面.

关键词：神经网络渲染图像超分几何缓存特征融合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

反汇编工具中间接跳转表求解算法分析与测试

软件学报 2024年第10期35卷 4623-4641页

作者：庞成宾徐雪兰张天泰茅兵计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京大学计算机科学与技术系

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体... 详细信息

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体实现以及策略的效果不得而知.为了帮助研究人员理解反汇编工具的算法实现以及性能,首先系统总结反汇编工具求解间接跳转表的策略;然后构建自动化测试间接跳转表框架,基于该框架,可以大规模地生成关于间接跳转表的测试集(包含2 410 455个跳转表);最后,在该测试集上,对反汇编工具求解间接跳转表的性能进行评估,并人工分析反汇编工具的每个策略引入的错误.另外,得益于针对反汇编工具算法实现的系统性总结,发现6个反汇编工具实现上的bugs.

关键词：二进制反汇编控制流间接跳转表值集分析

同方期刊数据库

基于混合链的协作业务流程的隐私保护和数据监管

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2897-2912页

作者：邹文涛李传艺葛季栋骆斌南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

协作业务流程可以在执行跨组织的业务目标时简化业务逻辑,提升协作效率。它有两个重要的管理目标:隐私保护和数据监管。协作者们通常会利用可信的第三方平台。然而这种中心化的协作会存在监管失效和隐私泄露的风险。因此,目前的研究转... 详细信息

协作业务流程可以在执行跨组织的业务目标时简化业务逻辑,提升协作效率。它有两个重要的管理目标:隐私保护和数据监管。协作者们通常会利用可信的第三方平台。然而这种中心化的协作会存在监管失效和隐私泄露的风险。因此,目前的研究转向了利用去中心化方式的区块链技术实现流程监管。目前的方法基于匿名身份和公开的数据,会造成数据泄露的风险。为此,提出一个基于混合链的协作业务流程管理新方法,在监管业务流程数据的基础上,设计了对流程数据的针对性隐私保护方案。公有链部分确保流程实例对外部用户的隐私性和可监管性,联盟链部分提供了对内部协作者的隐私保护和数据监管。当流程实例在联盟链上执行时,利用三次遍历全体协作者的双向传递机制隔离协作任务。通过在多个公开的业务流程数据上的仿真实验,对比了混合链方法与其他基于区块链的方法。实验结果表明,混合链方法能够保护隐私数据和监管流程数据,在执行效率上具备可用性。

关键词：协作业务流程区块链隐私保护数据监管

基于业务过程模型的刑事案件裁判文书过程信息自动梳理技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2968-2980页

作者：张源邹文涛袁豪李传艺葛季栋骆斌南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046

在信息时代,大量过程信息被隐藏在由自然语言写成的文档中,从中自动抽取过程模型并可视化将有助于对过程信息的查看和管理。在中国刑事案件裁判文书中,存在着以下两个挑战:①事件在文本中的描述未严格按照时间顺序;②存在大量噪声信息... 详细信息

在信息时代,大量过程信息被隐藏在由自然语言写成的文档中,从中自动抽取过程模型并可视化将有助于对过程信息的查看和管理。在中国刑事案件裁判文书中,存在着以下两个挑战:①事件在文本中的描述未严格按照时间顺序;②存在大量噪声信息。尽管该特征广泛存在于不同领域的文本中,相关的研究却很少。为此,提出一种具有可移植性的文本过程挖掘算法,通过结合领域知识和机器学习建立名为“事件框架”的新型数据结构,从而解决上述难点并最终自动构建业务过程模型。通过人工构建的大量过程模型与自动生成的过程模型在结构、文本相似度上的实验对比,证明该算法能有效地解决上述挑战。

关键词：过程挖掘过程文本自然语言处理事件抽取裁判文书

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

稳健选择伪标注的混合式半监督学习

中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 623-637页

作者：郭兰哲李宇峰计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

半监督学习旨在数据标注缺乏的情形下利用无标注数据提升学习性能,是重要的机器学习范式.尽管不少研究报道表明半监督学习取得了优异的性能表现,然而其在面临诸多实践任务时仍存在伪标注质量判断困难、超参数选择敏感、理论指导缺乏等瓶... 详细信息

半监督学习旨在数据标注缺乏的情形下利用无标注数据提升学习性能,是重要的机器学习范式.尽管不少研究报道表明半监督学习取得了优异的性能表现,然而其在面临诸多实践任务时仍存在伪标注质量判断困难、超参数选择敏感、理论指导缺乏等瓶颈.针对上述挑战,本文提出一种稳健选择伪标注的混合式半监督学习方法,通过综合利用模型预测结果之间的分歧自适应地判断伪标注质量,无需预设超参数,显著提升了半监督学习的稳健性.本文在理论上证明了新方法的错误率随训练轮数的增加而显著下降.实验验证了本文方法较主流技术取得了明显的性能提升,例如,相较于在CIFAR-10数据集中表现最优的半监督学习技术FixMatch,新方法的分类错误率下降了11%以上,在更具挑战的STL-10数据集中分类错误率下降了18.8%.

关键词：机器学习深度学习半监督学习伪标注稳健性