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强化学习实验教学现状与探究——以新疆大学计算机科学与技术学院为例

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教育进展 2024年第1期14卷 603-608页

作者：余银峰祝美玲汪烈军新疆大学计算机科学与技术学院新疆乌鲁木齐乌鲁木齐市第五十九中学新疆乌鲁木齐

强化学习是一门理论性和实践性都很强的课程,实验教学起着重要的作用。本文以新疆大学计算机专业的强化学习课程为例,针对该专业特点,提出以在线Python Notebook为平台,构建适合该专业学生的强化学习课程实验教学内容,并探讨了立体化教... 详细信息

强化学习是一门理论性和实践性都很强的课程,实验教学起着重要的作用。本文以新疆大学计算机专业的强化学习课程为例,针对该专业特点,提出以在线Python Notebook为平台,构建适合该专业学生的强化学习课程实验教学内容,并探讨了立体化教学、案例教学、“学研”结合和鼓励学生参加人工智能算法竞赛的实验课程教学方法和手段,对提升课程教学效能具有一定的参考价值。

关键词：实验教学策略梯度强化学习

单片机与接口技术实验现状与探究——以新疆大学计算机科学与技术学院为例

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创新教育研究 2024年第6期12卷 104-110页

作者：余银峰祝美玲新疆大学(计算机科学与技术学院) 新疆乌鲁木齐乌鲁木齐市第五十九中学新疆乌鲁木齐

本文深入探讨了新疆大学计算机科学与技术学院开设的单片机原理与接口技术课程。课程注重实验教学内容的设计与方法创新,通过引入Proteus ISIS仿真软件辅助硬件平台,并结合51单片机实验系统板进行实践操作,有效提升了学生的实验操作能力... 详细信息

本文深入探讨了新疆大学计算机科学与技术学院开设的单片机原理与接口技术课程。课程注重实验教学内容的设计与方法创新,通过引入Proteus ISIS仿真软件辅助硬件平台,并结合51单片机实验系统板进行实践操作,有效提升了学生的实验操作能力,并将理论知识充分应用于实践中。同时,课程还融入了案例教学和学研结合的教学方法,旨在全面培养学生的综合能力和创新意识,为他们未来的职业发展奠定坚实基础。这些教学方法和策略对于提升实验教学效能具有重要的参考价值,并为其他类似课程提供了有益的借鉴。

关键词：单片机与接口技术实验教学内容实验教学方法和手段

2021至2023年人工智能领域研究热点分析述评与展望

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1261-1275页

作者：魏子舒韩越刘思浩张圣宇吴飞浙江大学计算机科学与技术学院杭州310013

在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A... 详细信息

在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A类国际会议和期刊所发表论文的研究成果进行收集,并在此基础上采用文献计量学的方法论来通过关键词对研究热点进行分析,进行基于高频关键词分析研究热点、基于新增关键词分析研究趋势、基于引用量加权的关键词分析高影响力研究,可以梳理AI研究的主流方向、发现AI主要研究方向的相互联系和交叉融合的特点.此外,对当前研究热点如大语言模型(large language model,LLM)、AI驱动的科学研究(AI for Science)和视觉生成相关论文的关联热点进行分析,可以挖掘技术路径和方法论的演变,展现技术创新背后的科学理论和应用前景,从而进一步揭示AI研究的最新趋势和发展前景.

关键词：人工智能研究热点关键词统计分析数据挖掘

面向脉动阵列神经网络加速器的软错误近似容错设计

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1746-1755页

作者：魏晓辉王晨洋吴旗郑新阳于洪梅岳恒山吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计,把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验,保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合,相较于传统双模冗余,本... 详细信息

本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计,把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验,保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合,相较于传统双模冗余,本文提出的容错设计可以降低73.39%的性能开销。

关键词：计算机系统结构卷积神经网络脉动阵列软错误近似容错

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面向智能物联网的资源高效模型推理综述

计算机学报 2024年第10期47卷 2247-2273页

作者：袁牧张兰姚云昊张钧洋罗溥晗李向阳中国科学技术大学计算机科学与技术学院

从智慧城市到工业自动化,智能物联网在越来越多的场景中得到了广泛应用.模型推理作为实现智能决策和响应的核心技术,在智能物联网系统中扮演着举足轻重的角色.然而,智能物联网设备通常在计算能力、通信带宽、内存容量和电池寿命等资源... 详细信息

从智慧城市到工业自动化,智能物联网在越来越多的场景中得到了广泛应用.模型推理作为实现智能决策和响应的核心技术,在智能物联网系统中扮演着举足轻重的角色.然而,智能物联网设备通常在计算能力、通信带宽、内存容量和电池寿命等资源上高度受限.这使得智能物联网中的模型推理资源开销成为一个关键技术挑战.本综述总结了在智能物联网场景中优化模型推理资源开销的相关技术,对当前在智能物联网应用中使用的主流模型推理优化技术进行概述,并深入分析它们在资源效率方面的优势和不足.本文从推理涉及的三大模块(传感器数据、智能模型、物联网硬件)和五类关键资源的角度出发设计新的技术分类,并首次提出了一套针对智能物联网模型推理的通用的优化流程,能够帮助相关研发人员定位和优化推理效率瓶颈.最后,本文讨论了智能物联网推理效率相关的四个未来研究方向.

关键词：智能物联网模型推理资源效率输入过滤协同推理

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基于部分标注的自训练多标签文本分类框架

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 679-687页

作者：任俊飞朱桐陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规... 详细信息

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规范数据集需要严格的质量控制,一般很难获取。在真实的标注过程中,难免会缺失标注一些相关标签,进而导致不完全标注问题。该文提出了一种基于部分标注的自训练多标签文本分类(partial labeling self-training for multi-label text classification,PST)框架,该框架利用教师模型自动地给大规模无标注数据分配标签,同时给不完全标注数据补充缺失标签,最后再利用这些数据反向更新教师模型。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,PST框架兼容现有的各类多标签文本分类模型,并且可以缓解不完全标注数据对模型的影响。

关键词：多标签文本分类不完全标注自训练

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基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型

吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 516-523页

作者：李雄飞宋紫萱朱芮张小利吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定... 详细信息

为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定位变化区域与充分挖掘细节信息间的平衡;同时融合网络不同层级的差异特征检测结果,极大程度识别并保留语义变化信息。实验结果表明:本文模型在主观评价与客观指标上都具有良好的表现效果。

关键词：变化检测多尺度融合遥感图像深度学习

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基于因果推断的推荐系统去偏研究综述

计算机学报 2024年第10期47卷 2307-2332页

作者：杨新新刘真卢思博袁亚凡孙永奇北京交通大学计算机科学与技术学院

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一.然而,推荐系统中存在各种各样的偏差问题,影响了对用户真实偏好的建模,制约了推荐性能的提升.近年来,因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力的支持.因果推断是一种从观测数... 详细信息

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一.然而,推荐系统中存在各种各样的偏差问题,影响了对用户真实偏好的建模,制约了推荐性能的提升.近年来,因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力的支持.因果推断是一种从观测数据中识别变量之间因果关系和估计因果效应的统计学方法,通过构建和分析因果模型,帮助推荐系统识别和消除偏差,提高对用户偏好拟合的准确性.本文对基于因果推断的推荐系统去偏研究的主要工作进行了全面的综述.本文根据推荐系统的不同阶段将偏差的产生分为三个阶段;首先,概述了因果推断的原理和方法,并阐述了因果推断与推荐去偏之间的联系,为缓解偏差问题提供了思路;接着,针对每一阶段的偏差,探讨了现有的因果推断技术如何应用于推荐去偏,分类和归纳了现有的因果推荐去偏方法,并进行了详细的对比分析;最后,讨论和展望了基于因果推断的推荐系统去偏研究未来的发展趋势.

关键词：推荐系统去偏因果推断偏差反事实推理

一种快速的多尺度多输入编码树单元互补分类网络

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电子与信息学报 2024年第09期46卷 3646-3653页

作者：唐述周广义谢显中赵瑜杨书丽重庆邮电大学计算机科学与技术学院

深度神经网络(DNN)已被广泛应用到高效视频编码(HEVC)编码树单元(CTU)的深度划分中，显著降低了编码复杂度。然而现有的基于DNN的CTU深度划分方法却忽略了不同尺度编码单元(CU)间的特征相关性和存在着分类错误累积等缺陷。基于此，该文... 详细信息

深度神经网络(DNN)已被广泛应用到高效视频编码(HEVC)编码树单元(CTU)的深度划分中，显著降低了编码复杂度。然而现有的基于DNN的CTU深度划分方法却忽略了不同尺度编码单元(CU)间的特征相关性和存在着分类错误累积等缺陷。基于此，该文提出一种多尺度多输入的互补分类网络(MCCN)来实现更高效且更准确的HEVC帧内CTU深度划分。首先，提出一种多尺度多输入的卷积神经网络(MMCNN)，通过融合不同尺度CU的特征来建立CU间的关联，进一步提升网络的表达能力。然后，提出一种互补的分类策略(CCS)，通过结合二分类和三分类，并采用投票机制来决定CTU中每个CU的最终深度值，有效避免了现有方法中存在的错误累积效应，实现了更准确的CTU深度划分。大量的实验结果表明，该文所提MCCN能够更大程度降低HEVC编码的复杂度，同时实现更准确的CTU深度划分:仅以增加3.18%的平均增量比特率(BD-BR)为代价，降低了71.49%的平均编码复杂度。同时，预测32×32 CU和16×16 CU的深度准确率分别提升了0.65%～0.93%和2.14%～9.27%。

关键词：深度神经网络帧内高效视频编码特征表示编码树单元深度划分多尺度多输入互补分类