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面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法

软件学报 2024年第7期35卷 3180-3203页

作者：刘海毅姜瑛赵泽江云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 云南昆明650504 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504

移动应用(APP)软件的版本更新速度正在加快,对软件缺陷的有效分析,可以帮助开发人员理解和及时修复软件缺陷.然而,现有研究的分析对象大多较为单一,存在信息孤立、零散、质量差等问题,并且没有充分考虑数据验证及版本失配问题,分析结果... 详细信息

移动应用(APP)软件的版本更新速度正在加快,对软件缺陷的有效分析,可以帮助开发人员理解和及时修复软件缺陷.然而,现有研究的分析对象大多较为单一,存在信息孤立、零散、质量差等问题,并且没有充分考虑数据验证及版本失配问题,分析结果存在较大误差,导致无效的软件演化.为了提供更有效的缺陷分析结果,提出一种面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法(ASD-TAOVE).首先,从多源、异构的APP软件数据中抽取APP软件缺陷内容并挖掘缺陷事件的因果关系;接着,设计了一种APP软件缺陷内容验证方法,基于信息熵结合文本特征和结构特征定量分析缺陷怀疑度,用于缺陷内容验证并构建APP软件缺陷内容异构图;然后,为了考虑版本演化带来的影响,设计了一个APP软件缺陷跟踪分析方法,用于在版本演化中分析缺陷的演化关系,并将其转化为缺陷/演化元路径;最后,通过一个基于深度学习的异构信息网络完成APP软件缺陷分析.针对4个研究问题(RQ)的实验结果,证实了ASD-TAOVE方法在面向版本演化过程中对缺陷内容验证与跟踪分析的有效性,缺陷识别准确率分别提升约9.9%和5%(平均7.5%).与同类基线方法相比,ASD-TAOVE方法可分析丰富的APP软件数据,提供有效的缺陷信息.

关键词： APP软件缺陷跟踪分析版本演化缺陷内容提取缺陷内容验证异构信息网络

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融合大语言模型的领域问答系统构建方法

北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 50-56页

作者：齐思洋胡慧云李洪冰李琦肖波北京邮电大学人工智能学院北京100876

针对构建领域问答系统时所面临的数据成本高、知识构建复杂和不同领域数据集差异大等挑战,提出了一种融合大语言模型和领域知识的问答系统构建方法。现有方法多是直接将本地知识语料分段存储匹配,在进行检索增强生成时,查询文本与分段... 详细信息

针对构建领域问答系统时所面临的数据成本高、知识构建复杂和不同领域数据集差异大等挑战,提出了一种融合大语言模型和领域知识的问答系统构建方法。现有方法多是直接将本地知识语料分段存储匹配,在进行检索增强生成时,查询文本与分段内容语义匹配度不高,从而降低文本生成质量。为此,提出基于提示工程的查询语义对齐优化方法,通过生成“假设性问答对”来统一用户查询和语料的语义空间,从而提高领域知识的检索效率和答案的准确性。此外,实验证明,所提方法能够克服模型训练成本高的问题,迅速构建部署到不同垂直领域,并在性能上优于其他方法。

关键词：垂直领域大语言模型问答系统知识库

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面向抓取检测的位姿估计数据集自动采集标注系统

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工程科学学报 2024年第8期46卷 1458-1468页

作者：陈鹏白勇孙翰翔河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

机器人抓取在物流分拣、自动装配和医疗手术等领域中具有广泛的应用.抓取检测是机器人抓取中的重要步骤之一,随着三维传感器的成本逐渐降低,抓取检测任务中越来越多地使用深度相机采集彩色图像和深度图像对(RGB-D),并采用基于位姿估计... 详细信息

机器人抓取在物流分拣、自动装配和医疗手术等领域中具有广泛的应用.抓取检测是机器人抓取中的重要步骤之一,随着三维传感器的成本逐渐降低,抓取检测任务中越来越多地使用深度相机采集彩色图像和深度图像对(RGB-D),并采用基于位姿估计的方法实现机器人抓取.然而,目前已经公开的基于RGB-D图像的位姿估计数据集,大多需要借助价格昂贵的三维激光扫描仪获得目标物体的三维模型,而且标注过程依赖人工操作,费时费力,不利于大规模数据集的制作.为此,本文设计并实现了一个面向位姿估计的数据集自动采集标注系统.该系统无需使用三维激光扫描仪,只通过采集、分析由深度相机获得的RGB-D图像序列即可重建出目标物体的三维模型,并自动标注目标物体的位姿信息,生成二维图像中的分割掩码.实验中,使用该系统制作了包含84个物体、8400张RGB-D图像的位姿估计数据集,并将自动标注数据与手动标注数据进行了对比,发现两者分割掩码重合率可以达到98%,并且自动标注的位姿信息能够使模型点云与场景点云的对齐率达到100%,充分说明了所提系统自动标注结果的准确性与可靠性.

关键词：抓取检测自动标注三维重建位姿估计分割掩码

基于B样条优化的改进纯追踪农机导航曲线跟踪方法

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农业机械学报 2024年第9期55卷 42-51+115页

作者：张闻宇胡力文王辉张国城罗锡文张智刚华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广东省农业人工智能重点实验室潍柴雷沃智慧农业科技股份有限公司

针对驾驶农机采样路径平滑性对跟踪效果的影响和曲线路径变曲率特性导致跟踪适应性较低的问题，提出了一种基于B样条路径优化的积分补偿模糊纯追踪控制方法。首先采用B样条插值方法平滑优化采样路径信息；再基于行驶规律分析农机曲率与... 详细信息

针对驾驶农机采样路径平滑性对跟踪效果的影响和曲线路径变曲率特性导致跟踪适应性较低的问题，提出了一种基于B样条路径优化的积分补偿模糊纯追踪控制方法。首先采用B样条插值方法平滑优化采样路径信息；再基于行驶规律分析农机曲率与作业速度对跟踪控制的相互作用关系，设计了模糊调整前视距离的纯追踪控制方法，该方法根据前期试验结果采用拖拉机速度和前视路径平均曲率模糊整定纯追踪前视距离，同时采用跟踪横向偏差设计前轮转角积分补偿，减小稳态误差。设计构建了曲线跟踪Simulink仿真模型并进行了仿真试验。仿真结果表明，改进方法的平均绝对横向偏差均值和最大绝对横向偏差均值相较于传统纯追踪控制方法降低4.8%和7.1%。进行了拖拉机田间正弦曲线跟踪试验，插值路径对比试验结果表明，路径插值后跟踪误差较插值前降低75.9%。控制算法对比试验结果表明，拖拉机以速度1.0、1.5、2.5 m/s跟踪不同幅值正弦曲线路径时，采用改进纯追踪方法平均绝对横向偏差均值分别降低36.80%、62.50%和61.03%,标准差均值分别降低27.8%、24.0%和46.3%。最后跟踪田间随机采样路径，当速度为2.5 m/s时，横向偏差标准差为0.06 m。本文方法有效提高了农机曲线路径跟踪精度，满足需要曲线作业的农业生产需求。

关键词：农机导航曲线 B样条曲线改进纯追踪模糊控制积分补偿

来源：博看期刊

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噪声指导下过滤光照风格实现低光照场景的语义分割

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 314-320页

作者：罗俊宣士斌刘家林广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模... 详细信息

低光照图像分割一直是图像分割的难点,低光照引起的低对比度和高模糊性使得这类图像分割比一般图像分割困难很多。为了提高低光照环境下语义分割的准确度,根据低光照图像自身特征,提出一种噪声指导下过滤光照风格的低光照场景语义分割模型(SFIS)。该模型综合利用信噪比作为先验知识,通过指导长距离分支中的自注意力操作、长/短距离分支的特征融合,对图像中不同噪声的区域采用不同距离的交互,并设计了一个光照过滤器,该模块从图像的整体风格中进一步提取光照风格信息。通过交替训练光照过滤器与语义分割模型,逐步减小不同光照条件之间的光照风格差距,从而使分割网络学习到光照不变特征。提出的模型在数据集LLRGBD上优于之前的工作,取得了较好的结果。在真实数据集LLRGBD-real上的mIoU达到66.8%,说明所提出的长短距离分支模块和光照过滤器模块能够有效提升模型在低光照环境下的语义分割能力。

关键词：语义分割低光照注意力机制域自适应

政府数字化转型过程中的制度变迁及其动力机制研究

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电子政务 2024年第2期 42-54页

作者：陶永亮魏玉君方丹之江实验室智能社会治理研究中心之江实验室智能社会治理实验室

政府数字化转型是一个跳跃性制度变迁过程,以数字技术为支撑并由治理实践推动。从制度变迁的视角来看,政府数字化转型先后经历了部门职能本位出发的优化、多跨协同的整体政府变革、政社协同的多元共治三个阶段。不同阶段数字技术的发展... 详细信息

政府数字化转型是一个跳跃性制度变迁过程,以数字技术为支撑并由治理实践推动。从制度变迁的视角来看,政府数字化转型先后经历了部门职能本位出发的优化、多跨协同的整体政府变革、政社协同的多元共治三个阶段。不同阶段数字技术的发展导致信息权利配置的变化,进而推动政府体系内以及政府与社会之间权力结构的变化,同时涌现出以科技引领者、先行探索者、顶层设计者、共同参与者渐次演化驱动的动力机制。通过分析浙江政府数字化转型的实践历程发现,其历经技术与文化共振下的先行探索、来自顶层设计者的整体推动、政府与社会协同机制的重塑,实现了数字化转型与制度优势的耦合,将数字化转型的理论框架具象化为具有可操作性的实现路径。

关键词：数字政府数字化转型政府数字化信息权利组织变迁

基于混合注意力与偏振非对称损失的哈希图像检索

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计算机科学 2024年

作者：刘华咏徐明慧人工智能与智慧学习湖北省重点实验室华中师范大学计算机学院

随着互联网的不断发展，人们每天都在制造大量且复杂的图像数据，使当今主流的社交媒体充满了图像等媒体数据，如何快速且准确地对图像进行检索已经成为了有意义且亟待解决的问题。现有的主流的哈希图像检索模型为卷积神经网络(CNN)模... 详细信息

随着互联网的不断发展，人们每天都在制造大量且复杂的图像数据，使当今主流的社交媒体充满了图像等媒体数据，如何快速且准确地对图像进行检索已经成为了有意义且亟待解决的问题。现有的主流的哈希图像检索模型为卷积神经网络(CNN)模型，然而由于CNN的卷积操作只能捕捉局部特征，而无法处理全局信息，且卷积操作的感受野大小固定，无法适应不同尺度的输入图像。文中基于Transformer模型中的Swin-Transformer模型实现图像的有效检索。Transformer模型利用自注意力机制和位置编码操作有效地解决了CNN的问题。而现有的Swin-Transformer哈希图像检索模型的窗口注意力模块在提取图像特征时对于图像的不同的通道给予了相同的权重，从而忽略了图像不同通道特征信息的差异性和依赖关系，使得提取的特征的可利用性降低，造成了计算资源的浪费。针对上述问题，文中提出基于混合注意力与偏振非对称损失的哈希图像检索模型(HRMPA)。该设计基于Swin-Transformer的哈希特征提取模块(HFST)，在HFST中的(S)W-MSA模块加入了通道注意力模块(CAB)，得到基于混合注意力的哈希特征提取模块(HFMA)，从而使模型对输入图像的不同通道的特征赋予不同的权重信息，增加提取特征的多样性且最大限度地利用计算资源。同时，为了最小化类内汉明距离、最大化类间汉明距离并充分利用数据的监督信息，提高图像的检索精度，文中提出了偏振非对称损失函数(PA)，使偏振损失和非对称损失以一定的权重分配比进行组合，从而有效地提高图像的检索精度。实验表明，在哈希编码长度为16 bits时，所提模型在CIFAR-10单标签数据集上最高平均精度均值达到98.73%，比VTS16-CSQ模型提高了1.51%；在NUSWIDE多标签数据集上最高平均精度均值达到90.65%，比TransHash提高了18.02%，比VTS16-CSQ模型提高了5.92%。

关键词：哈希检索空间注意力 Swin-Transformer 混合注意力偏振损失非对称损失

一种以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1089-1098页

作者：张宁王勇张伟广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室南宁530006

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只... 详细信息

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只在其贮藏食物的巢穴附近开展局部搜索活动.多数普通个体以优秀个体贮藏食物之巢穴为导向,在算法前期以较大步长进行全局探索,保持了种群的多样性;算法后期则以较短步长进行局部开发,使算法的全局探索能力和局部开发能力均得到了增强.通过12个基准函数和3个工程应用问题的数值实验,结果表明EICSA的全局优化能力得到了明显提高,在函数和工程应用问题优化中具有较快的全局收敛速度、较好的优化精度和稳定性.

关键词：乌鸦搜索算法(CSA) 智能优化优秀个体普通个体工程约束优化问题

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基于空间注意力图的知识蒸馏算法

计算机应用研究 2024年第6期41卷 1693-1698页

作者：王礼乐刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

知识蒸馏算法对深度神经网络的精简具有很大的推动作用。当前基于特征的知识蒸馏算法或只关注单个部分进行改进,忽视了其他有益部分,或是对小模型应重点关注的部分提供有效指导,这使得蒸馏的效果有所欠缺。为了充分利用大模型的有益信... 详细信息

知识蒸馏算法对深度神经网络的精简具有很大的推动作用。当前基于特征的知识蒸馏算法或只关注单个部分进行改进,忽视了其他有益部分,或是对小模型应重点关注的部分提供有效指导,这使得蒸馏的效果有所欠缺。为了充分利用大模型的有益信息并处理,以提升小模型知识转换率,提出一种新型蒸馏算法。该算法首先使用条件概率分布对大模型中间层进行特征空间分布拟合,提取拟合后趋于相似的空间注意力图,将其与其他有益信息一起,通过用于缩小模型间差距的小型卷积层,将转换后的信息传递给小模型,实现蒸馏。实验结果表明,该算法具有多师生组合适用性与多数据集通用性,相比于当前较为先进的蒸馏算法,性能提升约1.19%,用时缩短0.16 h。对大型网络的优化与深度学习部署在低资源设备上的应用具有重要的工程意义与广泛的应用前景。

关键词：知识蒸馏知识迁移模型压缩深度学习图像分类