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群体化学习方法及其在课程教学中的应用

计算机科学 2024年第10期51卷 50-55页

作者：毛新军卢遥国防科技大学计算机学院长沙410000

针对当前教育教学存在的物理边界封闭、对教师教材依赖大、学习问题及其解答难以重用等问题,借鉴群体智能和开源软件的思想,提出群体化学习的理念和方法。其核心是打破传统班级、年级和学校的界限,以开放社区的形式支持学习者围绕特定... 详细信息

针对当前教育教学存在的物理边界封闭、对教师教材依赖大、学习问题及其解答难以重用等问题,借鉴群体智能和开源软件的思想,提出群体化学习的理念和方法。其核心是打破传统班级、年级和学校的界限,以开放社区的形式支持学习者围绕特定的主题开展自主协作式的社会化学习,包括问题讨论、经验分享和资源共创等。这种方法可产生大量高质量、个性化的学习群智知识,支持学习者解决课程学习和实践中遇到的问题,帮助教师提升课程教学的效率和质量。文中介绍了群体化学习支撑平台LearnerHub,结合软件工程课程教学实践,分析了群体化学习方法在课程教学中的应用模式,通过调查问卷和数据分析的方法检验了该方法的有效性,结果表明学生高度认可群体化学习方法在课程学习和实践中发挥的重要作用,学生群体化学习综合实践表现与考试成绩二者之间存在正相关的关系。

关键词：群体化学习课程教学群体化学习支撑平台社会化学习

一种面向可编程确定性零拷贝的FPGA加速器

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 692-698页

作者：王继昌吕高锋刘忠沛杨翔瑞国防科技大学计算机学院长沙410073

随着网络规模的进一步扩展,传统B/S架构的单体应用逐渐被微服务所代替,服务的拆分使得API的规模呈指数增长.而商用网卡处理在处理海量的微服务请求时,在确定性、可编程和数据拷贝三个方面表现出巨大的局限性.为保证各网络节点高效、灵... 详细信息

随着网络规模的进一步扩展,传统B/S架构的单体应用逐渐被微服务所代替,服务的拆分使得API的规模呈指数增长.而商用网卡处理在处理海量的微服务请求时,在确定性、可编程和数据拷贝三个方面表现出巨大的局限性.为保证各网络节点高效、灵活、精确地处理服务请求,本文提出可编程确定性的多队列FPGA加速器原型.该加速器依托多个硬件队列以及队列管理单元,扩展基于规则的RSS算法,实现serverless友好的数据包分发.添加PTP硬件时钟组件,与队列管理单元协同控制对数据包的确定性发送.为提升网络节点的数据收发效率,设计了适配FPGA加速器的驱动程序,实现数据包收发的零拷贝.在支持100Gbps线速率的FPGA上进行的实验表明,该加速器可以支持不同数据包大小的多队列的零拷贝传输,定义网路节点的转发行为,并在8个核心的FPGA设备上接近线速率处理数据,此外,它还支持以接近ovs-DPDK的低延迟进行数据包转发,在一定程度上克服了商业网卡在面向微服务架构时的局限性.

关键词：确定性微服务多队列可编程零拷贝DMA

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基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗算法

计算机应用研究 2024年第8期41卷 2502-2507页

作者：周毅岩石亮张遨岳晓宇江苏科技大学计算机学院江苏镇江212114

针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器... 详细信息

针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器仅学习到真实样本相关信息。第二阶段,构建对抗性学习网络,输入不具标签的样本,将预训练的编码器输出和新编码器输出进行特征融合,由解码器重建图像,在鉴别器中与原始图像进行对抗训练,以实现特征的解耦。模型与一些经典人脸反欺骗方法相比,有着更好的检测性能,在OULU-NPU数据集的数个实验中,最低的检测错误率仅为0.8%,表现优于STDN等经典检测方法。该人脸反欺骗方法通过分阶段训练的方式,使得模型在对抗性训练中获得了相比端到端模型更具判别性的特征表示,在欺骗特征图输出阶段采用多分类策略,减小了不同的图像噪声对分类结果的影响,在公开数据集上的实验验证了算法的有效性。

关键词：人脸反欺骗解纠缠表示学习多分类域泛化

基于色彩衰减补偿和改进的Retinex水下图像增强

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舰船科学技术 2024年第18期46卷 143-149页

作者：胡记文韩斌张飞张凡江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

针对水下图像通常受到色偏、噪声和细节模糊的影响,且难以适应于各类视觉任务的问题,本文提出一种基于色彩衰减补偿和改进的多尺度Retinex的水下图像增强方法。首先针对水下图像出现色偏的问题,将水下图像分离为强、中、弱3个通道,且分... 详细信息

针对水下图像通常受到色偏、噪声和细节模糊的影响,且难以适应于各类视觉任务的问题,本文提出一种基于色彩衰减补偿和改进的多尺度Retinex的水下图像增强方法。首先针对水下图像出现色偏的问题,将水下图像分离为强、中、弱3个通道,且分别对3个通道进行不同尺度的颜色补偿,其次通过改进的多尺度Retinex算法增加边缘细节和对比度,在估计图像的光照分量时,用引导滤波替换高斯滤波,最后结合自适应伽马函数对光照分量进行校正。实验结果表明,本文方法能够有效改善不同场景下水下图像出现的色偏问题,能够提高对比度的同时增加图像细节,让水下图像的质量得到明显提升。

关键词：色彩衰减补偿多尺度Retinex 引导滤波自适应伽马函数

一种融合注意力机制的形变LSTM智能代码补全方法

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小型微型计算机系统 2024年第2期45卷 498-504页

作者：张钦郑尚邹海涛于化龙高尚江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

代码补全(code completion)通过提供类名和方法名等预测,辅助开发人员编写代码,是自动化软件开发的重要功能之一.近年来,智能代码补全已成为软件工程领域的热门研究方向之一,前人工作表明通过自然语言技术或神经网络学习代码,能够提高... 详细信息

代码补全(code completion)通过提供类名和方法名等预测,辅助开发人员编写代码,是自动化软件开发的重要功能之一.近年来,智能代码补全已成为软件工程领域的热门研究方向之一,前人工作表明通过自然语言技术或神经网络学习代码,能够提高代码补全的准确率,但这些补全模型仍存在不足,如代码上下文的信息表示较弱、程序信息提取不全和代码补全任务不平衡.因此,本文提出一种全新的智能代码补全方法,其中引入形变的长短记忆网络(Mogrifier-LSTM)和注意力机制增强代码上下文的信息表示,同时利用双向LSTM学习程序的层次结构信息,并设计一种多任务框架自动实现代码补全任务之间的平衡.通过在真实数据集上进行实验,结果表明本文所提方法表现优于主流代码补全方法.

关键词：软件开发代码补全 LSTM 注意力多任务

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基于YOLOv3-Tiny改进的船舶目标检测研究

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计算机应用与软件 2024年第6期41卷 169-174,229页

作者：朱伟段先华程婧怡江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

针对船舶实时性检测中出现的检测精度低、漏检问题,改进一种基于YOLOv3-Tiny的船舶目标检测算法。通过引入深度可分离卷积作为主干网络,提高通道数量,减少模型的参数量和运算量;采用H-Swish和Leaky ReLU激活函数改进卷积结构,提取更多... 详细信息

针对船舶实时性检测中出现的检测精度低、漏检问题,改进一种基于YOLOv3-Tiny的船舶目标检测算法。通过引入深度可分离卷积作为主干网络,提高通道数量,减少模型的参数量和运算量;采用H-Swish和Leaky ReLU激活函数改进卷积结构,提取更多特征信息;利用GIOU(Generalized Intersection Over Union)损失优化边界框,突显目标区域重合度,提高精度。在混合船舶数据集上检测结果表明,改进后YOLOv3-Tiny的检测精度为83.40%,较原算法提高5.33百分点,召回率和检测速度也均优于原算法,适用于船舶实时性检测。

关键词：船舶检测 YOLOv3-Tiny 深度可分离卷积 H-Swish GIOU

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无人机任务卸载与充电协同优化

工程科学与技术 2024年第1期56卷 99-109页

作者：何涵刘鹏赵亮王青山杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110136 合肥工业大学数学学院安徽合肥230009

在野外恶劣环境应用中,可以使用具有灵活性和便捷性的无人机(UAV),通过无线数据传输辅助携带用户任务到边缘服务器。然而,UAV飞行平台难以提供长时间的任务卸载服务,大大限制了其应用前景。本文研究了在移动边缘计算环境中,如何有效整合... 详细信息

在野外恶劣环境应用中,可以使用具有灵活性和便捷性的无人机(UAV),通过无线数据传输辅助携带用户任务到边缘服务器。然而,UAV飞行平台难以提供长时间的任务卸载服务,大大限制了其应用前景。本文研究了在移动边缘计算环境中,如何有效整合UAV的任务卸载和充电调度。首先,构建了一个新的应用模型,该模型协同处理UAV的任务卸载调度和自身充电需求,并在UAV辅助任务卸载应用场景中加入了若干个无线充电平台。其次,考虑了用户任务的价值和UAV的充电需求,以在时延敏感和能量约束的条件下优化UAV辅助用户设备进行任务卸载的收益。最后,采用深度强化学习算法,对深度Q网络(DQN)进行调优后形成Fixed DQN算法,以有效处理模型中的大规模状态动作搜索空间问题。本文以UAV仅作为任务载体并考虑其自主充电需求为前提,通过在一个半径为3000 m、含有11个节点的区域验证Fixed DQN算法的可行性;并在不同用户节点数量、充电节点数量及服务时间条件下,通过与蚁群算法、遗传算法和DQN算法的对比实验评估其性能。实验结果表明:本文提出的Fixed DQN算法在所有测试条件下均显著优于蚁群算法、遗传算法和DQN算法,特别是在节点数量增加和服务时间延长的情景中;此外,Fixed DQN算法相对于DQN算法的性能提升突显了深度强化学习在参数调优方面的有效性。研究结果证实了Fixed DQN算法在解决UAV任务卸载和充电调度问题中的高效性和调参策略的重要性。

关键词：边缘计算无人机任务卸载强化学习充电调度

二维未知环境下移动机器人二次规划避障路径控制

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机械设计与研究 2024年第1期40卷 97-101,108页

作者：罗丽霞常金勇临汾职业技术学院计算机系山西临汾041000 西安建筑科技大学西安710055

当前移动机器人在二维未知环境中的避障与路径规中,采用一次规划策略,会导致控制算法收敛速度较慢、路径规划能力较弱,运行效率过低等问题,为此提出二维未知环境下移动机器人二次规划避障路径控制方法。使用栅格法描述移动机器人的未知... 详细信息

当前移动机器人在二维未知环境中的避障与路径规中,采用一次规划策略,会导致控制算法收敛速度较慢、路径规划能力较弱,运行效率过低等问题,为此提出二维未知环境下移动机器人二次规划避障路径控制方法。使用栅格法描述移动机器人的未知工作环境,在栅格地图上对其移动避障路径进行初步规划,将所有初步规划的避障路径作为蚁群算法二次规划问题的初始解;考虑机器人在转弯和平坦路面上的运动状态对路径的影响,将其作为二次规划的约束条件,以保证在未知环境下,生成的控制路径符合机器人的运动能力和限制;通过蚂蚁的移动和信息素的更新来逐步优化路径,直到找到最优的避障控制路径。实验结果表明:该方法具有较高的收敛速度、搜索效率及路径规划能力。

关键词：未知环境移动机器人路径规划栅格法运动状态分析蚁群算法

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解纠缠邻域信息聚合的知识图谱补全方法

计算机应用研究 2024年第3期41卷 772-778页

作者：马浩凯祁云嵩吴宇斌江苏科技大学计算机学院江苏镇江212000

针对现有基于图神经网络的知识补全模型在处理知识图谱异构性上的不足,及大部分模型采用单一静态实体表示方式导致的模型表达能力受限问题,提出一种基于图注意力网络的解纠缠邻域信息聚合模型。首先,该模型通过学习每个实体的解纠缠表示... 详细信息

针对现有基于图神经网络的知识补全模型在处理知识图谱异构性上的不足,及大部分模型采用单一静态实体表示方式导致的模型表达能力受限问题,提出一种基于图注意力网络的解纠缠邻域信息聚合模型。首先,该模型通过学习每个实体的解纠缠表示,对实体的潜在影响因子进行多组件表示。其次,利用注意力机制,为两个相连的实体选择最具影响力的潜在影响因子作为连接要素。接着,通过关系感知注意力机制自适应地聚合实体因子级的邻域消息,有效地减少了在信息聚合过程中不相关信息的相互干扰,进而显著增强了模型的语义表达能力。此外,为了使模型在评分过程中关注与给定关系最相关的实体组件,进一步引入了一个自适应评分系数,使模型能够自适应地感知给定的关系与实体不同组件的关联度。实验结果显示,提出的模型在WN18RR和FB15K-237数据集的知识图谱补全任务上相较其他先进基线模型表现更优,并显著地增强了模型的表达能力。

关键词：知识图谱补全图神经网络解纠缠邻域信息注意力机制