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计算机科学与技术专业工程教育专业认证探究——以南京航空航天大学为例

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工业和信息化教育 2016年第4期 50-54页

作者：孙涵陈兵陈松灿王霄南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

计算机科学与技术专业是南京航空航天大学首个接受中国工程教育专业认证的专业。本文在阐述工程教育专业认证意义的基础上,总结了专业认证工作的前期准备、自评报告撰写与资料整理、现场考查等环节的工作重点,思考了专业认证工作对专业... 详细信息

计算机科学与技术专业是南京航空航天大学首个接受中国工程教育专业认证的专业。本文在阐述工程教育专业认证意义的基础上,总结了专业认证工作的前期准备、自评报告撰写与资料整理、现场考查等环节的工作重点,思考了专业认证工作对专业建设与教学改革的启发。

关键词：工程教育专业认证专业建设教学改革持续改进

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基于深度语义分析的警务卷宗知识抽取

计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1325-1335页

作者：马健伟王铁鑫江宏陈涛张超李博涵南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

卷宗作为公安机关办案、结案的主要记录,包含大量关键的警务信息.面向警务卷宗的信息抽取是分析案情、挖掘犯罪趋势、提高治安管理水平的重要手段.卷宗类文本多由基层警务人员采用自然语言书写,关键信息抽取难度大.传统的警务卷宗信息抽... 详细信息

卷宗作为公安机关办案、结案的主要记录,包含大量关键的警务信息.面向警务卷宗的信息抽取是分析案情、挖掘犯罪趋势、提高治安管理水平的重要手段.卷宗类文本多由基层警务人员采用自然语言书写,关键信息抽取难度大.传统的警务卷宗信息抽取,多依赖人工及预定义模板,效率低且通用性差.针对以上问题,参考卷宗的警务特征,提出了一种基于深度语义分析的卷宗知识抽取方法.该方法包含命名实体识别与关系抽取2个核心内容.提出的命名实体识别方法,融合了汉字结构特征和字形特征;提出的关系抽取方法建立在实体识别的基础上,实现基于触发规则和触发词的2种抽取模式.在公开的微博数据集、项目合作方**市**分局的真实卷宗集上,提出的命名实体识别方法对比基线方法,在实体识别精确率及召回率上综合表现优异;自动抽取的关系也得到**分局的认可.相关信息系统已在**分局部署使用.

关键词：智慧警务警务卷宗知识抽取命名实体识别关系抽取

基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法

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机械工程学报 2022年第14期58卷 190-202页

作者：陈红华魏泽勇谢乾魏明强汪俊南京航空航天大学机电学院南京210016 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

在飞机部件自动制孔系统中,快速、精确检测飞机表面圆孔对飞机装配质量具有重要作用,但从大规模三维测量点云数据中自动化、精确、快速检测所有圆孔特征依旧是一个难点。鉴于此,提出一种基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取... 详细信息

在飞机部件自动制孔系统中,快速、精确检测飞机表面圆孔对飞机装配质量具有重要作用,但从大规模三维测量点云数据中自动化、精确、快速检测所有圆孔特征依旧是一个难点。鉴于此,提出一种基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法。使用三维点云深度学习网络预测三维测量点云中初始圆孔边界点,并基于初始圆孔边界点,学习圆孔法向。同时,设计基于学习的加权最小二乘(Weighted least square,WLS)方法拟合圆孔参数,并将圆孔边界点检测误差、圆孔参数估计误差、圆孔法向学习误差作为多任务联合损失进行网络训练。通过在不同噪声、不同分辨率的模拟点云数据和实测点云数据上进行测试,并与现有先进边界提取、圆孔拟合方法进行对比。试验结果表明,所提出的方法在边界点识别准确度、圆孔参数计算准确度等方面获得了优越的综合性能。

关键词：飞机表面圆孔检测三维测量深度学习加权最小二乘

面向天河新一代超算系统通用处理器的性能分析工具集

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计算机学报 2024年第2期47卷 423-440页

作者：冯文韬栾钟治杨海龙钱德沛北京航空航天大学计算机学院北京100191

天河新一代超算系统是继天河2号后天河系列的新一代超算系统.该系统拟采用通用处理器配合加速器的混合异构架构,其中通用处理器采用ARM架构.目前,面向ARM架构处理器的性能分析工具仍不够完善,而面向新一代超算的性能分析工具更是较为匮... 详细信息

天河新一代超算系统是继天河2号后天河系列的新一代超算系统.该系统拟采用通用处理器配合加速器的混合异构架构,其中通用处理器采用ARM架构.目前,面向ARM架构处理器的性能分析工具仍不够完善,而面向新一代超算的性能分析工具更是较为匮乏,实用性和效率还难以满足编程人员的需求.本文针对天河新一代超算系统的通用处理器,设计开发了一套性能分析工具集,包含缓存冲突检测、伪共享检测和内存缺陷检测三个子工具.工具集可以在天河新一代超算系统的普通用户权限下分析系统单节点内以及数据并行性较高的多节点程序的性能问题,并可以解决程序的内存问题.本文使用min-write、缓存行对齐填充、线程访问隔离等多种性能优化策略来提高工具性能,采用以上策略的工具的运行时间可至多减少至原先的1/20,同时使用新颖的红区检测法和红区隐藏与恢复机制来降低工具报告的假错误率.本文还开发了配套的可视化界面,使用户可以对程序的性能分析数据进行可视化的分析和处理,提高了工具的实用性和易用性.工具对程序执行带来的额外时间开销是40~100倍,额外内存开销是100~200倍,正确性和实用性得以保证,可以提高天河新一代超算系统的编程效率和程序性能.

关键词：性能分析工具天河新一代超算系统伪共享检测内存缺陷检测程序优化

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基于多谱注意力高分辨率网络的人体姿态估计

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第8期34卷 1283-1292页

作者：马皖宜张德平南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211000

针对人体姿态估计中多分辨率特征融合时出现的特征信息丢失的问题,基于Lite-HRNet引入多谱注意力机制,设计了一个轻量级的结合多谱注意力机制的高分辨率人体姿态估计网络LiteMSA-HRNet.将多谱注意力机制融入Lite-HRNet,利用多个频率分量... 详细信息

针对人体姿态估计中多分辨率特征融合时出现的特征信息丢失的问题,基于Lite-HRNet引入多谱注意力机制,设计了一个轻量级的结合多谱注意力机制的高分辨率人体姿态估计网络LiteMSA-HRNet.将多谱注意力机制融入Lite-HRNet,利用多个频率分量,提取更丰富的特征信息,获得更优的多分辨率特征重复融合的效果;在主体网络后利用一个反卷积模块,将其生成的更高分辨率特征和主体网络生成的高分辨率特征进行融合;引入通道置换、逐点分组卷积和深度可分离卷积,轻量化反卷积模块中的残差块,提升网络定位关键点的速度.在COCO2017数据集上的实验结果表明,与其他网络相比,Lite MSA-HRNet在人体姿态估计精度和复杂度之间取得了较好的平衡结果.

关键词：人体姿态估计多谱注意力高分辨率网络轻量化网络多分辨率特征融合

结合特征解耦和静动态联合图卷积网络的人脸属性识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第7期34卷 1020-1027页

作者：姚树婧张立言李星燃南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

现有的人脸属性识别方法或采用属性分组的方式提取特征,或计算属性共现概率构造静态属性关系图.前者学习的属性间互补信息不充足,且无法确定组间属性的相关性和属性间的相关程度;后者在人脸图像出现偶然共现属性对时存在偏差,可能会降... 详细信息

现有的人脸属性识别方法或采用属性分组的方式提取特征,或计算属性共现概率构造静态属性关系图.前者学习的属性间互补信息不充足,且无法确定组间属性的相关性和属性间的相关程度;后者在人脸图像出现偶然共现属性对时存在偏差,可能会降低模型的通用性.为解决上述问题,提出一种结合特征解耦和静动态联合图卷积网络的人脸属性识别方法.首先使用深度卷积神经网络ResNet-50提取包含属性表示信息的特征;然后设计特征解耦模块,学习得到每种属性对应的特定特征;最后联合属性关系的静态图和动态图,通过图卷积网络学习属性之间的相关性并使用一维卷积层识别人脸属性.在CelebA和LFWA数据集上进行验证,所提方法的平均准确率分别达到91.85%和88.17%,优于许多已有的方法.

关键词：人脸属性识别多标签学习特征解耦图卷积网络属性相关性

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联邦学习模型安全与隐私研究进展

软件学报 2023年第6期34卷 2833-2864页

作者：顾育豪白跃彬北京航空航天大学计算机学院北京100191

随着数据孤岛现象的出现和个人隐私保护的重视,集中学习的应用模式受到制约,而联邦学习作为一个分布式机器学习框架,可以在不泄露用户数据的前提下完成模型训练,从诞生之初就备受关注.伴随着联邦学习应用的推广,其安全性和隐私保护能力... 详细信息

随着数据孤岛现象的出现和个人隐私保护的重视,集中学习的应用模式受到制约,而联邦学习作为一个分布式机器学习框架,可以在不泄露用户数据的前提下完成模型训练,从诞生之初就备受关注.伴随着联邦学习应用的推广,其安全性和隐私保护能力也开始受到质疑.对近年来国内外学者在联邦学习模型安全与隐私的研究成果进行了系统总结与分析.首先,介绍联邦学习的背景知识,明确其定义和工作流程,并分析存在的脆弱点.其次,分别对联邦学习存在的安全威胁和隐私风险进行系统分析和对比,并归纳总结现有的防护手段.最后,展望未来的研究挑战和方向.

关键词：联邦学习安全和隐私投毒攻击推断攻击防护方法

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基于中继链的联盟链跨链监管机制

计算机工程与应用 2023年第22期59卷 268-275页

作者：陆艺仁朱友文南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

近年来联盟链在物流溯源、数据交易等领域发挥了重大作用,但是由于联盟链的底层实现差异较大,导致链与链之间无法形成有效的数据共享,跨链技术是打破联盟链数据孤岛现状的重要手段。现有的跨链技术无法满足联盟链跨链监管的需求,没有对... 详细信息

近年来联盟链在物流溯源、数据交易等领域发挥了重大作用,但是由于联盟链的底层实现差异较大,导致链与链之间无法形成有效的数据共享,跨链技术是打破联盟链数据孤岛现状的重要手段。现有的跨链技术无法满足联盟链跨链监管的需求,没有对跨链请求和链间互操作划分明确的权限,链与链之间合约调用可能导致跨链过程中出现恶意篡改账本数据的情况,无法较好适用于跨链监管场景。针对上述问题,面向联盟链跨链监管需求,提出了一种基于中继链的联盟链上计算跨链监管机制,通过对接入链身份进行分级,保证了跨链操作的安全性,利用模块化设计实现了跨链的可扩展性;设计了可用于跨链监管的通信消息协议,保证了监管过程中的安全性。最后将所提方案和现有机制进行了对比分析,并通过模拟实验验证了所提方案运行效率的实用性。

关键词：联盟链跨链监管智能合约

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软件问答社区的问题删除预测方法

软件学报 2022年第5期33卷 1699-1710页

作者：蒋竞苗萌赵丽娴张莉北京航空航天大学计算机学院北京100191

Stack Overflow是最受欢迎的软件问答社区之一,用户可以在该网站发布问题并得到其他用户的回答.为了保证问题质量,网站需要尽快发现并删除低质量或者不符合社区主题的问题.当前,Stack Overflow主要采用人工检查的方式发现需要被删除的问... 详细信息

Stack Overflow是最受欢迎的软件问答社区之一,用户可以在该网站发布问题并得到其他用户的回答.为了保证问题质量,网站需要尽快发现并删除低质量或者不符合社区主题的问题.当前,Stack Overflow主要采用人工检查的方式发现需要被删除的问题.然而这种方式往往不能保证问题被及时发现、删除,而且加重了社区管理员的负担.为了快速发现需要删除的问题,提出了自动化预测问题删除的方法MulPredictor.该方法提取问题的语义内容特征、语义统计特征和元特征,使用随机森林分类器计算问题会被删除的概率.实验结果表明:与现有方法DelPredictor和NLPPredictor相比,MulPredictor的准确率在平衡测试集上分别提升了16.34%和12.78%,在随机测试集上分别提升了12.38%和14.14%.此外,分析了影响问题删除的重要特征,发现代码段、问题的标题和正文第1段的特征对问题删除有重要的影响.

关键词：问题删除预测问题质量问题分类软件问答社区 Stack Overflow