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贝叶斯程序分析

电子学报 2024年第4期52卷 1155-1172页

作者：张昕王冠成吴宜谦陈逸凡李天驰张羿凡熊英飞高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学计算机学院北京100871

程序分析在软件开发和维护中发挥着关键作用.然而,传统基于逻辑的程序分析方法在处理现代复杂、大规模和动态特性丰富的软件系统时往往效果有限,其根源在于软件系统中的不确定性.研究人员针对具体的程序分析问题提出了一系列新的技术,... 详细信息

程序分析在软件开发和维护中发挥着关键作用.然而,传统基于逻辑的程序分析方法在处理现代复杂、大规模和动态特性丰富的软件系统时往往效果有限,其根源在于软件系统中的不确定性.研究人员针对具体的程序分析问题提出了一系列新的技术,其特征是在传统逻辑分析的基础上结合概率信息来捕获软件系统中的不确定性.通过总结和抽象这些已有工作,本文提出了贝叶斯程序分析框架,其核心思想是结合程序分析和贝叶斯统计推断,通过建模和更新关于程序的概率分布来推断有关程序行为的信息.贝叶斯程序分析采用概率逻辑编程来同时处理概率信息和逻辑信息,用统一的方式捕获了现有的多项不同工作,也能泛化到程序缺陷定位和差异调试等非传统程序静态分析任务上.本文给出了贝叶斯程序分析框架的定义,展示了该框架在程序分析和相关领域的应用,并展望了未来发展方向.

关键词：程序分析逻辑编程概率逻辑编程贝叶斯网络贝叶斯推断

基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估方法

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兵工学报 2024年第1期45卷 349-362页

作者：杨迪周颖谢振平江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型... 详细信息

现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型为基础,借助三维仿真计算技术获取战场环境中迷彩伪装目标的动态多视角效果图,采用语义分割模型和目标跟踪模型识别分析场景中的迷彩运动目标;构建新的迷彩伪装评价指标体系及多侦察视角的多属性综合评估模型,实现不同迷彩方案在给定孪生战场环境中的伪装动态效果评价。以仿真军用卡车模型为实验对象,使用Unity 3D建模真实战场环境,以两种对比性迷彩伪装设计方案为例进行评估分析,实验结果表明新方法的合理性和实用性。

关键词：迷彩伪装动态效果评估战场环境孪生多视角侦察多属性综合

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基于平滑图掩码编码器的顺序推荐模型

模式识别与人工智能 2024年第6期37卷 525-537页

作者：刘洋夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学人机融合软件与媒体技术江苏省高校重点实验室无锡214122

针对现有顺序推荐模型在处理推荐任务时由于数据集标签稀缺和用户交互数据噪声导致性能降低的问题,提出基于平滑图掩码编码器的顺序推荐模型(Smoothing Graph Masked Encoder Recommender System,SGMERec).首先,设计数据平滑编码器处理... 详细信息

针对现有顺序推荐模型在处理推荐任务时由于数据集标签稀缺和用户交互数据噪声导致性能降低的问题,提出基于平滑图掩码编码器的顺序推荐模型(Smoothing Graph Masked Encoder Recommender System,SGMERec).首先,设计数据平滑编码器处理数据,提升数据质量,降低极端值和数据噪声的负面影响.然后,设计图掩码编码器,自适应提取全局项目的转换信息,构造关系图帮助模型补全缺失的标签数据,提高模型对于标签稀缺问题的应对能力.最后,运用批标准化,归一化每个神经网络层的输入分布,确保每层输入的分布相对稳定,降低用户序列的稀缺标签比例.在3个真实数据集上的实验表明,SGMERec具有一定的性能提升.

关键词：顺序推荐数据平滑图神经网络自监督学习

自适应采样与重影多尺度特征融合的轻量化焊缝缺陷检测

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系统仿真学报 2024年

作者：鲁斌杨烜杨振宇高啸天华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室

针对种类繁多且形态各异的缺陷识别精度低、生产线速度需求高带来的检测挑战，提出了一种基于YOLOv8的轻量化焊缝缺陷检测网络LAW-YOLO。该方法设计了一种轻量级自适应权重采样LAWS（Light Adaptive-weight Sampling）模块，通过学习感... 详细信息

针对种类繁多且形态各异的缺陷识别精度低、生产线速度需求高带来的检测挑战，提出了一种基于YOLOv8的轻量化焊缝缺陷检测网络LAW-YOLO。该方法设计了一种轻量级自适应权重采样LAWS（Light Adaptive-weight Sampling）模块，通过学习感受野区域内交互的特征来构建自适应权重注意力特征图。采用优化的高效加权双向特征金字塔网络作为LAW-YOLO中的特征提取网络，设计并引入了重影多尺度采样模块和混合注意力机制，以增强对小目标缺陷的检测能力。实验结果表明，该方法在公开的SteelTube数据集中平均精度（mAP0.5）达到97.6%，推理速度可达到每秒处理91帧数据，比基线模型提高了5.5%的平均精度及4.6%的处理速度，在保持高效性能同时减少了25.2%计算量和50%模型大小，更便于部署在边缘设备上进行场景作业。

关键词：缺陷检测 YOLOv8 重影多尺度卷积感受野空间特征混合注意力机制

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一种聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法

软件学报 2024年第7期35卷 3141-3161页

作者：张文陈锦富蔡赛华张翅刘一松江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 江苏省工业网络安全技术重点实验室(江苏大学) 江苏镇江212013

作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但... 详细信息

作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但忽略了种子所探索程序空间的分布情况,导致测试工作可能会陷入只对程序的某单一区域进行探测,造成测试资源的浪费.提出一种基于聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法Cluzz.首先,Cluzz结合种子执行路径覆盖的分布来分析种子在特征空间上的区别,使用聚类分析对种子在程序空间中的执行分布情况进行划分.然后,根据不同种子簇群的路径覆盖模式与聚类分析结果对种子进行优先级评估,探索稀有代码区域并优先调度评估得分较高的种子.其次,通过种子评估得分为种子分配能量,将突变得到的有趣输入保留并进行归类以更新种子簇群信息.Cluzz根据更新后的种子簇群重新评估种子,以确保测试过程中种子的有效性,从而在有限时间内探索更多的未知代码区域,提高被测程序的覆盖率.最后,将Cluzz实现在3个当前主流的模糊器上,并在8个流行的真实程序上进行大量测试工作.结果表明:Cluzz检测独特崩溃的平均数量是普通模糊器的1.7倍,在发现新边缘数量方面,平均优于基准模糊器22.15%.此外,通过与现有种子调度方法进行对比,Cluzz的综合表现要优于其他基准模糊器.

关键词：模糊测试软件安全聚类分析种子调度能量分配

基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度

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软件学报 2024年第3期35卷 1485-1501页

作者：王艺均冯勇刘明刘念伯云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学) 云南昆明650500 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调... 详细信息

高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调整,因而仍然存在性能限制.提出一种基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度方法(SCSD),建立充电序列调度和充电时长动态调整的深度强化学习模型.针对移动充电调度中离散的充电序列规划和连续的充电时长调整问题,使用DQN为待充电节点优化充电序列,并基于DDPG计算并动态调整序列中待充电节点的充电时长.通过分别从空间和时间两个维度的优化,在避免节点缺电失效的同时,所提出的SCSD可实现充电性能的有效提高.大量仿真实验结果表明,SCSD与现有的几种有代表性的充电方案相比,其充电性能具有明显的优势.

关键词：无线可充电传感器网络深度强化学习时空充电策略充电序列充电时长充电性能

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集多头点注意力与边卷积的点云分类分割模型

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：熊伟娄政浩徐敏夫袁和金华北电力大学计算机系河北省能源电力知识计算重点实验室

针对动态图卷积模型只在局部尺度上独立提取点特征，未将局部点互相关联的问题，提出了一种集多头点注意力与边卷积的点云分类分割模型. 首先，设计单头点注意力模块分别计算点云的注意力特征与邻域注意力特征，学习点云的旋转不变... 详细信息

针对动态图卷积模型只在局部尺度上独立提取点特征，未将局部点互相关联的问题，提出了一种集多头点注意力与边卷积的点云分类分割模型. 首先，设计单头点注意力模块分别计算点云的注意力特征与邻域注意力特征，学习点云的旋转不变性，使用多头机制将单头点注意力模块进行聚合，构建多头点注意力模块，赋予邻域内不同点相应的注意力系数; 其次，设计加权金字塔池化模块进行特征融合，获得更加丰富的特征信息. 最后，提出结合交叉熵损失和焦点损失的联合损失函数，解决数据集中存在的难分类样本和类别不平衡问题. 在ModelNet40数据集和ShapeNet数据集上分别进行了点云分类与分割实验，在ModelNet40数据集上，所提模型的总体精度提升到了94.1%; 在ShapeNet数据集上的平均交并比提升到了86.3%，有效地提升了模型的分类分割性能.

关键词：点云数据分类与分割多头点注意力边卷积特征融合损失函数

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神经辐射场的研究现状与展望

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第7期36卷 995-1013页

作者：李吉洋程乐超何靖璇王章野浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室杭州310058 江西求是高等研究院南昌330038 之江实验室杭州311121

基于2D图片的视点合成一直是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个关键问题,旨在通过一组目标场景的2D图片合成新视角下的场景图片.神经辐射场作为一种新颖的隐式场景表达方式,因其出色的视觉效果备受研究者的关注.对神经辐射场的发展... 详细信息

基于2D图片的视点合成一直是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个关键问题,旨在通过一组目标场景的2D图片合成新视角下的场景图片.神经辐射场作为一种新颖的隐式场景表达方式,因其出色的视觉效果备受研究者的关注.对神经辐射场的发展历程进行梳理,从理论基础、优化与扩展以及应用等方面介绍了相关研究.在神经辐射场的优化与扩展方面,通过优化网络结构、模型压缩等方式加速训练及渲染过程,还有一些工作致力于降低对输入图片的要求以及提高渲染质量;在应用方面,神经辐射场在人、物及场景的建模中展现出巨大的潜力,并有工作将其扩展到动态场景的表达.此外,神经辐射场与生成式模型结合,可以实现通过文本或者图像来引导三维模型生成的目标.最后,总结了现有研究工作的不足,并指出加速神经辐射场的训练与渲染,优化渲染结果,以及进一步扩展应用场景仍然是未来相关工作的研究方向.

关键词：神经辐射场深度学习神经渲染三维重建

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基于循环码的秘密共享方案

密码学报（中英文） 2024年第4期11卷 895-910页

作者：伍高飞张玉清西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710126 山东大学密码技术与信息安全教育部重点实验室济南250000 中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心北京101408

纠错码可以用来构造秘密共享方案,每个线性码均对应一个秘密共享方案.然而,一般情况下,基于线性码所得到的秘密共享方案的存取结构难以确定.循环码是线性码的一类非常重要的子码,由于其具有高效的编码和解码算法,循环码在数据存储系统... 详细信息

纠错码可以用来构造秘密共享方案,每个线性码均对应一个秘密共享方案.然而,一般情况下,基于线性码所得到的秘密共享方案的存取结构难以确定.循环码是线性码的一类非常重要的子码,由于其具有高效的编码和解码算法,循环码在数据存储系统、通信系统和消费者电子系统中有广泛应用.令p是一个奇素数,m是一个正整数.设α是F^(∗)_(p)m的一个生成元,0≤e1,e2,e3≤p^(m)-2,s=p^(m)-1/2.令C(e1,e2,e3)表示具有三个非零根α^(e1)、α^(e2)和α^(e3)的p元循环码.首先,本文通过分析有限域上某些多项式的根的个数,给出两类参数为[5m-1,5m-2m-2,4]的最优五元循环码C(0,e1,e2).其次,给出了循环码C(0,e1,e2)和C(s,e1+s,e2+s)之间的一个联系.该联系表明可以利用最优循环码C(0,1,e)来构造最优循环码C(1,e,s).最后,本文给出了一些基于五元循环码的秘密共享方案,结果表明所构造的秘密共享方案具有良好的存取结构.

关键词：五元循环码最优秘密共享方案有限域