检索结果-南通市图书馆

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于性能建模的深度学习训练任务调度综述

软件学报 2024年

作者：杨紫超吴恒吴悦文张文博中国科学院大学中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心中国科学院大学南京学院中科南京软件技术研究院

近年来,深度学习研究成果在全球范围内得到广泛应用.为了提高大规模深度学习模型的训练效率,业界通常采用建设GPU集群并配置高效的任务调度器的策略.然而,深度学习训练任务具有性能异构性和放置拓扑敏感性等复杂性能特性.对性能无感知... 详细信息

近年来,深度学习研究成果在全球范围内得到广泛应用.为了提高大规模深度学习模型的训练效率,业界通常采用建设GPU集群并配置高效的任务调度器的策略.然而,深度学习训练任务具有性能异构性和放置拓扑敏感性等复杂性能特性.对性能无感知的调度容易导致资源利用率低下、训练效率差等问题.为了应对这一挑战,近期涌现出大量基于性能建模的深度学习训练任务调度器.这些调度器通过构建精确的性能模型,深入了解任务的复杂性能特性,并据此设计更优化的调度算法,从而形成更高效的调度方案.本文首先基于建模设计思路,对目前调度器使用的性能建模方法进行分类综述.随后,根据调度器利用性能建模的调度优化途径,对现有的任务调度工作进行了系统性的分析.最后,对性能建模与调度在未来的研究方向进行了展望.

关键词：深度学习训练性能建模任务调度

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分布式光纤的钢管桩腐蚀监测试验研究

激光与光电子学进展 2024年

作者：王红珂谢江陈纪国关雅静吴剑剑苏州热工研究院有限公司材料工程技术中心

海上风机处于高湿度、高盐雾的苛刻海洋环境中，随着服役时间的增加会出现基础钢管桩腐蚀疲劳、风机倒塌等安全事故。因此，开展钢管桩腐蚀监测具有重要意义。本文探究了模拟海洋环境下分布式光纤传感技术在钢管桩腐蚀监测中的应用，通... 详细信息

海上风机处于高湿度、高盐雾的苛刻海洋环境中，随着服役时间的增加会出现基础钢管桩腐蚀疲劳、风机倒塌等安全事故。因此，开展钢管桩腐蚀监测具有重要意义。本文探究了模拟海洋环境下分布式光纤传感技术在钢管桩腐蚀监测中的应用，通过在钢管桩表面环绕分布式光纤，监测钢管桩在大气区、水位波动区和全浸区因腐蚀产物导致的应变变化。然后建立了钢管桩环向应变与质量损失的关系，并通过彩色云图对钢管桩腐蚀区域进行可视化。结果表明，分布式光纤传感技术可用于钢管桩表面腐蚀的在线监测，能够进行腐蚀区域定位和腐蚀程度量化，为海上风机钢结构腐蚀预警和运维提供技术支撑与保障。

关键词：分布式光纤应变测量钢管桩腐蚀监测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于位置服务的多因素假位置选择算法

计算机科学 2024年

作者：李勇军祝跃飞吴魏白利芳信息工程大学网络空间安全学院中原工学院软件学院中国软件评测中心网络安全测评工程技术中心

针对现有假位置在进行基于位置服务的快照位置隐私保护时，忽略位置本身时间因素引发的背景知识攻击，同时对敏感位置同等对待等问题，提出一种多因素的假位置选取算法（Multi-Factor Dummy Location Selection Algorithm，MFDLS）。该... 详细信息

针对现有假位置在进行基于位置服务的快照位置隐私保护时，忽略位置本身时间因素引发的背景知识攻击，同时对敏感位置同等对待等问题，提出一种多因素的假位置选取算法（Multi-Factor Dummy Location Selection Algorithm，MFDLS）。该算法综合考虑了影响隐私泄露的因素，包括位置的地理属性、语义属性、时间属性，以及查询概率等背景知识和用户敏感偏好，确保所选假位置不仅能有效抵御除位置同质攻击、位置语义攻击和查询概率分布攻击，还能应对位置分布攻击、敏感同质攻击和链接攻击等多种威胁。算法选取满足与当前请求时间段内查询概率接近，语义多样化、匿名空间大且时间相对一致，非离群点和中心点要求的假位置。通过安全性分析和仿真实验结果表明：与已有的假位置选取算法相比，本算法在敌手错误方面提升16%以上，质量损失方面降低30%以上，能更有效地抵御背景知识攻击，满足用户隐私需求。

关键词：假位置选择多因素地理位置查询概率位置语义位置时间属性敏感语义

钨极氩弧焊与激光熔覆修复的K403镍基高温合金导向器叶片组织与性能

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

航空材料学报 2024年第1期44卷 121-132页

作者：张国会秦仁耀周标赵梓钧郭绍庆黄帅王悦欣敖斌中国航发北京航空材料研究院3D打印研究与工程技术中心北京100095 中国航发贵州黎阳航空动力有限公司工程技术部/技术中心贵阳550014

K403镍基高温合金具有优异的室温和高温综合性能,广泛用于航空发动机涡轮叶片及导向器的制造。针对涡轮叶片长期服役于复杂工况产生的裂纹缺陷等问题,本工作先对钨极氩弧(tungsten inert gas,TIG)焊和激光熔覆两种工艺修复后的组织与拉... 详细信息

K403镍基高温合金具有优异的室温和高温综合性能,广泛用于航空发动机涡轮叶片及导向器的制造。针对涡轮叶片长期服役于复杂工况产生的裂纹缺陷等问题,本工作先对钨极氩弧(tungsten inert gas,TIG)焊和激光熔覆两种工艺修复后的组织与拉伸性能展开对比分析,而后使用激光熔覆工艺修复叶片,并进行无损检测。利用OM、SEM观察微观组织、断口形貌,利用EDS进行相的成分分析。结果表明:TIG焊修复工艺在修复界面区附近易产生微裂纹缺陷,主要碳化物相和低熔点共晶组织引起;激光熔覆工艺修复区域的晶粒与组织更加均匀,微裂纹缺陷更易得到控制;激光熔覆工艺修复的试样综合力学性能明显高于TIG焊修复工艺的试样,且激光熔覆工艺具有较好的工艺稳定性,TIG焊修复工艺的室温拉伸强度为K403母材强度的69.22%,激光熔覆修复工艺室温抗拉强度达到了母材的87.44%,断口形貌显示修复区域的室温拉伸断口呈现出混合断裂特征,高温拉伸断口呈现出沿晶断裂的特征。修复区域的微裂纹、局部液相不足缺陷和碳化物是拉伸断裂的主要原因。激光熔覆修复工艺具有热源集中、热影响区小的优势,能够有效抑制修复区缺陷并细化微观组织,在叶片修复方面具有更大优势。使用激光熔覆修复工艺完成了叶片试车过程产生的边缘板裂纹损伤修复,经过荧光检测及煤油-白垩检测,满足相关使用要求。

关键词： K403高温合金叶片修复激光熔覆修复钨极氩弧焊修复

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异常信息敏感的框架API生命周期模型构造

计算机学报 2024年第9期47卷 1989-2008页

作者：燕季薇黄进豪杨恒钦严俊中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心北京100190 北京工业大学信息学部北京100124 国科大杭州高等研究院杭州310024 中国科学院软件研究所基础软件与系统重点实验室北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

大型软件系统的实现依赖于底层框架或第三方库,但这些复杂的框架/库代码在演化升级时往往独立于其调用者,为上层软件的质量保障带来挑战.例如,框架/库代码演化时新增和删除API、更改API的代码语义等行为会导致框架/库代码的不同版本之... 详细信息

大型软件系统的实现依赖于底层框架或第三方库,但这些复杂的框架/库代码在演化升级时往往独立于其调用者,为上层软件的质量保障带来挑战.例如,框架/库代码演化时新增和删除API、更改API的代码语义等行为会导致框架/库代码的不同版本之间不兼容,进而在上层应用开发者更新版本时,影响应用代码的正确性.为应对这一问题,需精准提取框架/库代码API的演化过程,形成演化报告,协助上层应用开发者选择兼容的版本或快速进行代码适配.其中,框架/库代码API的演化过程分析对应着框架API生命周期模型构造.现有工作中的API生命周期模型主要关注API的存在性变动,而未考虑特定代码语义变更对开发者的影响,特别是异常相关代码带来的语义变更,给上层软件系统带来隐患.为此,本文采用面向Java字节码的静态分析方法,识别框架API中的异常抛出行为并为其生成异常摘要报告,通过多轮流式匹配策略获取异常信息的变更情况,最终为框架/库代码构造异常信息敏感的API生命周期模型.该方法:(1)通过控制依赖语句切片提取异常抛出语句的关键触发条件,采用参数推断策略将局部变量的约束条件转换为仅与外部输入参数相关的异常前断言,并基于自底向上的摘要传递实现跨过程异常摘要提取;(2)通过关键信息精准匹配和自适应模糊匹配策略,分析异常摘要信息的新增、删除和修改情况,最终得到异常敏感的API生命周期模型(共涉及七种API变更形式).基于该方法,实现了基于Java字节码分析的API生命周期提取工具JavaExP.与现有最新方法相比,JavaExP的异常摘要信息提取准确性(F1值)提高了67%,分析用时减少了87%.对真实项目的API生命周期演化分析表明,与异常不敏感的API生命周期模型相比,采用异常敏感的模型时,API发生变动的比例提高了18%.在75,433个被分析的API中,约有20%API的异常抛出行为至少发生过一次改变,这些API共涉及超过七千多处独立的异常变更.在多个项目上的分析结果表明,异常敏感的模型构造能够更加精准地描述API的演化过程.

关键词：静态分析代码演化 Java异常摘要 API生命周期

改进TransCenter的组合距离多目标跟踪方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2024年

作者：赵海涛岳希唐聃蔡博成都信息工程大学软件工程学院四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心

在智能驾驶和视频监控领域中，多目标跟踪被广泛应用，但在目标发生遮挡和非线性运动时，此时产生的噪声会造成检测和跟踪精度的降低，同时众多关联匹配算法也没有考虑到IoU和外观失衡的情况。针对以上问题，提出一种基于TransCenter改... 详细信息

在智能驾驶和视频监控领域中，多目标跟踪被广泛应用，但在目标发生遮挡和非线性运动时，此时产生的噪声会造成检测和跟踪精度的降低，同时众多关联匹配算法也没有考虑到IoU和外观失衡的情况。针对以上问题，提出一种基于TransCenter改进的多目标跟踪网络。首先引用小波变换处理检测特征，然后设计了上下文协同选择器，通过动态选择跟踪特征和检测特征来缓解噪声产生的负面影响；紧接着融合卡尔曼滤波预测值和跟踪位移，以提高非线性运动中的预测位移准确度；最后根据IoU距离和外观距离的差值优化组合距离的权重，解决了高速运动和外观剧烈变化时组合距离失效的情况。在BDD100k、DanceTrack数据集上进行了实验，结果表明，与ByteTrack算法相比，改进网络的mMOTA和HOTA值分别提升了4.3%和5.9%，与TransCenter相比，HOTA提升了7.4%，且有着更好的灵活性和跟踪精度。

关键词：多目标跟踪卡尔曼滤波上下文协同组合距离

面向不平衡医疗数据的多阶段混合特征选择算法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2024年

作者：刘佳璇李代伟任李娟张海清陈金京杨瑞成都信息工程大学软件工程学院四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心

为解决医疗数据中存在的特征高维和类别不平衡问题，在基于简单、快速和有效高维特征选择算法SFE(Simple， Fast and Effective high-dimensional feature selection)的基础上，提出了一种面向不平衡医疗数据的多阶段混合特征选择算法HF... 详细信息

为解决医疗数据中存在的特征高维和类别不平衡问题，在基于简单、快速和有效高维特征选择算法SFE(Simple， Fast and Effective high-dimensional feature selection)的基础上，提出了一种面向不平衡医疗数据的多阶段混合特征选择算法HFSIM(Hybrid Feature Selection for Imbalanced Medical data)。HFSIM算法采用改进的自适应边界SMOTE过采样技术，生成符合边界条件的新少数类实例以解决医学数据中类不平衡问题。同时，为了改善搜索空间多样性不足的问题，优化了SFE算法中的非选择操作符率参数UR(Unselected Rate)，有效避免了算法过早收敛及易陷入局部最优的问题。最后将过滤式Fisher Score方法与优化UR参数后的算法有效结合，使算法能以较低的计算成本获得较好寻优能力。经实验验证，相比于SFE算法，HFSIM算法在Ovarian数据集上准确率达到99.67%，提升了2.11%，G-means和F1分别提升了5.13%和2.30%。此外，通过对比特征数量和运行时间，证明了HFSIM算法既保证算法精度又有效降低了计算成本。

关键词：高维不平衡特征选择多阶段混合医疗数据

基于数据增强和损失平衡的机电领域命名实体识别

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2024年

作者：林娜岳希唐聃成都信息工程大学软件工程学院四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心

机电领域命名实体识别是机电创新设计信息检索最基础的过程。目前命名实体识别任务的数据在机电领域较少，且大部分存在不平衡问题。通过构建机电领域命名实体识别数据集，根据数据集文本结构特点设计多维数据增强方法，并提出基于改进l... 详细信息

机电领域命名实体识别是机电创新设计信息检索最基础的过程。目前命名实体识别任务的数据在机电领域较少，且大部分存在不平衡问题。通过构建机电领域命名实体识别数据集，根据数据集文本结构特点设计多维数据增强方法，并提出基于改进loss的命名实体识别模型BERT-BiGRU-CRF（BL）。首先对互联网机电领域文本语料进行爬取并进行标注构成机电领域命名实体识别数据集；然后根据不同方式对数据集的影响从同类实体替换、同义词替换、语料裁减和语料拼接四个方面进行多维数据增强后按一定比例进行数据扩充增加数据丰富度；最后针对数据集数据不平衡问题设计使用Weigh loss平衡focal loss 与CRF loss权重的模型，该模型首先采用BERT进行词向量编码，然后利用BiGRU完成文本向量的特征提取，最后使用CRF进行标签约束与解码。经实验证明，多维数据增强方法对模型效果有显著提升，并且经过改进的模型在原始和增强后数据集上表现均为最优，F1值分别为78.23%和83.3%。

关键词：机电领域命名实体识别数据增强 focal loss Weigh loss

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多任务学习的民事案件判决预测方法

计算机应用与软件 2024年第1期41卷 18-25页

作者：余连玮马志柔刘杰叶丹中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心北京100190 中国科学院大学北京100190

针对民事案件预测中法律法规组合多样化的问题,提出一种基于多任务学习的民事案件判决预测方法。该方法采用多CNN融合、阈值设定等多种策略,利用案由和法条之间的依赖关系,实现民事案件的案由纠纷和相关法律法规的联合判决预测。基于中... 详细信息

针对民事案件预测中法律法规组合多样化的问题,提出一种基于多任务学习的民事案件判决预测方法。该方法采用多CNN融合、阈值设定等多种策略,利用案由和法条之间的依赖关系,实现民事案件的案由纠纷和相关法律法规的联合判决预测。基于中国裁判文书公开网的民事案件,构造了10万篇民事文书进行判决预测实验。实验结果表明,相比于传统的预测模型,该方法针对有依赖关系的预测任务更加合理和有效。

关键词：纠纷预测法条预测多任务学习