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融合语义信息的视频摘要生成

北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 650-657页

作者：滑蕊吴心筱赵文天北京理工大学计算机学院北京100081

任务旨在通过生成简短的视频片段来表示原视频的主要内容,针对现有方法缺乏对语义信息探索的问题,提出了一种融合语义信息的视频摘要生成模型,学习视频特征使其包含丰富的语义信息,进而同时生成描述原始视频内容的视频摘要和文本摘要。... 详细信息

任务旨在通过生成简短的视频片段来表示原视频的主要内容,针对现有方法缺乏对语义信息探索的问题,提出了一种融合语义信息的视频摘要生成模型,学习视频特征使其包含丰富的语义信息,进而同时生成描述原始视频内容的视频摘要和文本摘要。该模型分为3个模块:帧级分数加权模块、视觉-语义嵌入模块、视频文本描述生成模块。帧级分数加权模块结合卷积网络与全连接层以获取帧级重要性分数;视觉-语义嵌入模块将视觉特征与文本特征映射到同一空间,以使2种特征相互靠近;视频文本描述生成模块最小化视频摘要的生成描述与文本标注真值之间的距离,以生成带有语义信息的视频摘要。测试时,在获取视频摘要的同时,该模型获得简短的文本摘要作为副产品,可以帮助人们更直观地理解视频内容。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明:该模型通过融合语义信息,比现有先进方法取得了更好的性能,在这2个数据集上F-score指标分别提高了0.5%和1.6%。

关键词：视频摘要视觉-语义嵌入空间视频文本描述视频关键帧长短期记忆(LSTM)模型

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一种支持容错的任务并行程序设计模型

软件学报 2016年第7期27卷 1789-1804页

作者：王一拙陈旭计卫星苏岩王小军石峰北京理工大学计算机学院北京100081

任务并行程序设计模型已成为并行程序设计的主流,其通过发掘任务并行性来提高并行计算机的系统性能.提出一种支持容错的任务并行程序设计模型,将容错技术融入到任务并行程序设计模型中,在保证性能的同时提高系统可靠性.该模型以任务为... 详细信息

任务并行程序设计模型已成为并行程序设计的主流,其通过发掘任务并行性来提高并行计算机的系统性能.提出一种支持容错的任务并行程序设计模型,将容错技术融入到任务并行程序设计模型中,在保证性能的同时提高系统可靠性.该模型以任务为调度、执行、错误检测与恢复的基本单位,在应用级实现容错支持.采用一种BufferCommit计算模型支持瞬时错误的检测与恢复;采用应用级无盘检查点实现节点故障类型永久错误的恢复;采用一种支持容错的工作窃取任务调度策略获得动态负载均衡.实验结果表明,该模型以较低的性能开销提供了对硬件错误的容错支持.

关键词：并行程序设计容错任务并行工作窃取调度负载均衡

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基于节点簇的P2P随机漫步搜索

华南理工大学学报（自然科学版） 2010年第7期38卷 14-19页

作者：赵堃牛振东北京理工大学计算机学院北京100081

以Gnutella为代表的P2P系统通常会呈现复杂的网络结构,为此,文中提出了一种基于节点簇的随机漫步搜索算法.该算法利用节点簇来存储系统中文件的索引,通过将搜索过程限制于节点簇内部来提高搜索性能.基于数学模型的理论分析,文中给出了... 详细信息

以Gnutella为代表的P2P系统通常会呈现复杂的网络结构,为此,文中提出了一种基于节点簇的随机漫步搜索算法.该算法利用节点簇来存储系统中文件的索引,通过将搜索过程限制于节点簇内部来提高搜索性能.基于数学模型的理论分析,文中给出了搜索性能上下界的数学描述.实验结果表明:搜索性能与簇的阈值c密切相关;c的建议值为系统中节点最大度值的一半,与普通随机漫步相比,此时稀有文件的搜索效率至少可以提高250%,文件索引的传输和存储代价可以减少一个数量级;该算法具有索引存储代价非常低、搜索效率高、易于实现和部署的优点.

关键词：非结构化P2P网络复杂网络随机漫步簇

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基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络

自动化学报 2023年第10期49卷 2109-2121页

作者：李公平陆耀王子建吴紫薇汪顺舟北京理工大学计算机学院北京100081

模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值.为此,提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation,BESRNet).该网络主要包括两个部分:模糊核估计网... 详细信息

模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值.为此,提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation,BESRNet).该网络主要包括两个部分:模糊核估计网络(Blur kernel estimation network,BKENet)和模糊核自适应的图像重建网络(Kernel adaptive superresolution network,SRNet).给定任意低分辨率图像(Low-resolution image,LR),首先利用模糊核估计子网络从输入图像估计出实际的模糊核,然后根据估计到的模糊核,利用模糊核自适应的图像重建子网络完成输入图像的超分辨率重建.与其他图像盲超分辨率方法不同,所提出的模糊核估计网络能够显式地从输入低分辨率图像中估计出完整的模糊核,然后模糊核自适应的图像重建网络根据估计到的模糊核,动态地调整网络各层的图像特征,从而适应不同输入图像的模糊.在多个基准数据集上进行了有效性实验,定性和定量的结果都表明该网络优于同类的图像盲超分辨率神经网络.

关键词：模糊图像模糊核估计卷积神经网络盲超分辨率

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基于Motif聚集系数与时序划分的高阶链接预测方法

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软件学报 2021年第3期32卷 712-725页

作者：康驻关金福生王国仁北京理工大学计算机学院北京100081

高阶链接预测是当前网络分析研究的热点和难点,一个优秀的高阶链接预测算法不仅可以挖掘出复杂网络中节点间存在的潜在联系,还有助于认识网络结构随时间演化的规律,对于探索未知的网络关系有着重要的作用.大多数传统的链接预测算法仅考... 详细信息

高阶链接预测是当前网络分析研究的热点和难点,一个优秀的高阶链接预测算法不仅可以挖掘出复杂网络中节点间存在的潜在联系,还有助于认识网络结构随时间演化的规律,对于探索未知的网络关系有着重要的作用.大多数传统的链接预测算法仅考虑节点间的结构相似性特征,而忽略高阶结构的特性以及网络变化的信息.提出一种基于Motif聚集系数与时序划分的高阶链接预测模型(MTLP模型),该模型通过提取网络中高阶结构的Motif聚集系数特征和网络结构演变等特征,将其构建成可表示性特征向量,并使用多层感知器网络模型进行训练完成链接预测任务.该模型能够同时结合网络中高阶结构的聚集特征与网络结构演变信息,从而改善预测效果.通过在不同的数据集上进行实验,其结果表明,所提出的MTLP模型具有更好的高阶链接预测性能.

关键词：动态网络链接预测高阶网络结构图机器学习

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大规模源代码增量式资源泄漏检测方法

软件学报 2018年第5期29卷 1244-1257页

作者：高志伟计卫星石剑君王一拙高玉金廖心怡罗辉石峰北京理工大学计算机学院北京100081

资源泄漏是影响软件质量和可靠性的一种重要软件缺陷,存在资源泄漏的程序长时间运行会由于资源耗尽而发生异常甚至崩溃.静态代码分析是进行资源泄漏检测的一种有效的技术手段,能够基于源代码或者二进制代码有效地发现程序中潜在的资源... 详细信息

资源泄漏是影响软件质量和可靠性的一种重要软件缺陷,存在资源泄漏的程序长时间运行会由于资源耗尽而发生异常甚至崩溃.静态代码分析是进行资源泄漏检测的一种有效的技术手段,能够基于源代码或者二进制代码有效地发现程序中潜在的资源泄漏问题.然而,精确的资源泄漏检测算法的复杂性会随着程序规模的增加呈指数级增长,无法满足生产中即时对缺陷进行分析检测的实际应用需求.面向大规模源代码提出了一种增量式的静态资源泄漏检测方法,该方法支持过程间流敏感的资源泄漏检测,在用户编辑代码的过程中,从变更的函数入手,通过资源闭包、指向分析过滤等多种技术手段缩小资源泄漏检测范围,进而实现了大规模代码的即时缺陷分析与报告.实验结果表明:该方法在保证准确率的前提下,90%的增量检测实验可以在10s内完成,能够满足在用户编辑程序过程中对缺陷进行即时检测和报告的实际应用需求.

关键词：质量保障缺陷检测资源泄漏指向分析数据流分析

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基于邻域k-核的社区模型与查询算法

软件学报 2024年第3期35卷 1051-1073页

作者：张琦程苗苗李荣华王国仁北京理工大学计算机学院北京100081

现实生活中的网络通常存在社区结构,社区查询是图数据挖掘的基本任务.现有研究工作提出了多种模型来识别网络中的社区,如基于k-核的模型和基于k-truss的模型.然而,这些模型通常只限制社区内节点或边的邻居数量,忽略了邻居之间的关系,即... 详细信息

现实生活中的网络通常存在社区结构,社区查询是图数据挖掘的基本任务.现有研究工作提出了多种模型来识别网络中的社区,如基于k-核的模型和基于k-truss的模型.然而,这些模型通常只限制社区内节点或边的邻居数量,忽略了邻居之间的关系,即节点的邻域结构,从而导致社区内节点的局部稠密性较低.针对这一问题,将节点的邻域结构信息融入k-核稠密子图中,提出一种基于邻域连通k-核的社区模型,并定义了社区的稠密度.基于这一新模型,研究了最稠密单社区查询问题,即返回包含查询节点集且具有最高稠密度的社区.在现实生活图数据中,一组查询节点可能会分布在多个不相交的社区中.为此,进一步研究了基于稠密度阈值的多社区查询问题,即返回包含查询节点集的多个社区,且每个社区的稠密度不低于用户指定的阈值.针对最稠密单社区查询和基于稠密度阈值的多社区查询问题,首先定义了边稠密度的概念,并提出了基于边稠密度的基线算法.为了提高查询效率,设计了索引树和改进索引树结构,能够支持在多项式时间内输出结果.通过与基线算法在多组数据集上的对比,验证了基于邻域连通k-核的社区模型的有效性和所提出查询算法的效率.

关键词：社区搜索邻域结构 k-核子图

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用户推荐对网络搜索行为影响的眼动研究

北京理工大学学报 2016年第5期36卷 514-519页

作者：卢万譞梁玮贾云得北京理工大学计算机学院北京100081

为研究用户推荐对网络搜索行为的影响,将用户推荐加入到搜索引擎结果页面中,通过眼动跟踪技术观察被试在完成网络搜索任务时行为的变化.实验结果显示,加入用户推荐对被试的搜索效率、注意力分布和点击分布没有显著影响.但反馈问卷显示,... 详细信息

为研究用户推荐对网络搜索行为的影响,将用户推荐加入到搜索引擎结果页面中,通过眼动跟踪技术观察被试在完成网络搜索任务时行为的变化.实验结果显示,加入用户推荐对被试的搜索效率、注意力分布和点击分布没有显著影响.但反馈问卷显示,多数被试认为用户推荐有助于搜索,并且会在搜索中参考该信息.分析发现,两种结果矛盾的原因在于被试在搜索过程中常常会忽略用户推荐,产生无意视盲(inattentional blindness)现象.

关键词：网络搜索用户行为眼动用户推荐

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基于运动捕捉的机翼形变测量方法

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第10期35卷 1596-1602页

作者：吴阳历王立志北京理工大学计算机学院北京100081

针对实时动态条件下的机翼形变测量问题,提出一种基于运动捕捉技术的机翼形变测量方法.首先采用高精度动作捕捉技术实时获取机翼表面物理标记点的绝对坐标数据;然后使用一种基于拉普拉斯坐标的网格形变插值算法,利用机翼数字模型及物理... 详细信息

针对实时动态条件下的机翼形变测量问题,提出一种基于运动捕捉技术的机翼形变测量方法.首先采用高精度动作捕捉技术实时获取机翼表面物理标记点的绝对坐标数据;然后使用一种基于拉普拉斯坐标的网格形变插值算法,利用机翼数字模型及物理标记点的坐标信息进行插值,获取机翼数字模型的网格顶点的实时坐标;最后通过比较网格顶点坐标与初始坐标的差异得到机翼的实时形变信息,完成对机翼形变的测量.在2段运动捕捉数据上与反距离权重插值法进行对比的实验结果表明,所提方法能够以较高的精度对机翼的形变进行实时测量,测量误差不超过1mm.

关键词：机翼形变测量运动捕捉拉普拉斯坐标