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面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 13-26页

作者：刘子瑞吴金泽姚方舟刘淇陈恩红沙晶王士进苏喻中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 科大讯飞股份有限公司合肥230088 合肥师范学院计算机与人工智能学院合肥230061

计算机自适应测验旨在根据学生历史表现为学生选择合适的题目,快速有效地测量学生的真实能力.然而在智能教育场景下,现有自适应测验策略仍存在目标复杂和知识稀疏等问题.为此,文中构建用于智能场景的可精准测评学生知识能力的面向序列... 详细信息

计算机自适应测验旨在根据学生历史表现为学生选择合适的题目,快速有效地测量学生的真实能力.然而在智能教育场景下,现有自适应测验策略仍存在目标复杂和知识稀疏等问题.为此,文中构建用于智能场景的可精准测评学生知识能力的面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法,包括基于序列诊断的学生模拟器和学生画像模型,并针对真实场景中自适应测验的目标复杂性,设计薄弱点准确率、预测表现耦合、自适应测验时长、测验异常率和测验的难度结构这5个评价指标.进一步地,提出基于强化学习的计算机自适应测验选题策略,利用双通道自注意力学习及矛盾学习模块缓解知识稀疏的问题.真实数据上的实验表明,文中选题策略不仅可高效测量学生真实能力,还可优化学生的作答体验,同时选择的题目也具有一定的可解释性,从而为智能教育场景下的计算机自适应测验提供一个可行方案.

关键词：智能教育个性化教育计算机自适应测验强化学习 Q 学习

DBI-Go:动态插桩定位Go二进制的非法内存引用

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软件学报 2024年第6期35卷 2585-2607页

作者：陈金宝张昱李清伟丁伯尧中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎.Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的... 详细信息

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎.Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的堆对象.Go的逃逸分析必须正确决定对象的分配位置以保证内存状态的正确性.然而,目前Go社区中逃逸相关问题频发,潜在导致程序崩溃等致命问题,而目前对该方面的研究缺失.为有效检测编译器生成的代码是否存在可能引起运行时崩溃的非法内存引用,填补研究空白,对Go程序执行进行抽象建模,并提出两条判定写入违例的规则.基于这两条规则,克服Go二进制中高层语义缺失、运行时信息不便获取等挑战,设计一个轻量化的分析工具DBI-Go.DBI-Go采用静态分析加动态二进制插桩的分析方式,基于动态二进制分析框架Pin来实现,可以识别Go二进制中违例的store指令.实验结果表明,DBI-Go可以检测出Go社区中所有已知的逃逸相关Issues;DBI-Go还发现一个目前Go社区未知的问题,该问题已经得到确认.在实际项目上的应用则表明DBI-Go可以帮助开发人员找出逃逸算法的错误.测试结果还表明DBI-Go采取的措施可以有效降低误报率且在93.3%的情况下带来的额外运行时开销小于原先的2倍.同时,DBI-Go无需修改Go的编译运行时,可以适配不同版本的Go,有较高的适用性.

关键词：二进制分析动态二进制插桩静态分析 Go 编译器测试逃逸分析

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面向三维多目标追踪的运动补偿优化方法

电子学报 2024年第2期52卷 528-539页

作者：王顺洪张昱沈江楠吉建民张燕咏中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围... 详细信息

三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围框之间的交并比(Intersection over Union,IoU)进行关联,然而这种方式在观测点物体自身运动时存在严重缺陷.在观测点物体自身进行运动时,观测到的两帧数据将处于不同的局部坐标系,导致无法使用运动模型准确预测已追踪物体在下一帧中的位置.本文针对上述问题,通过引入观测点自身的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)或全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据,在一帧数据到达之后计算当前帧局部坐标系与上一帧局部坐标系之间的旋转和平移关系,并对已追踪的物体状态按得到的坐标变换关系进行运动补偿,使其抵消因观测点自身运动造成的偏移量.这种运动补偿增强了追踪模块的数据关联环节,提高追踪时三维包围框的关联成功率,降低误关联数量,改善三维多目标追踪的精度.在相关追踪框架及KITTI数据集上的原型验证表明,所提的运动补偿优化方法实现了1%左右的精度提升.

关键词：自动驾驶运动补偿三维多目标追踪运动特征全球定位系统惯性测量单元

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基于深度学习的EEG数据分析技术综述

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 879-890页

作者：钟博王鹏飞王乙乔王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解... 详细信息

对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案,包括各阶段所存在的难点与问题.全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性,讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向.

关键词：头皮脑电(EEG) 闭环流程深度学习预处理特征提取模型泛化

RR-SC:边缘设备中基于随机计算神经网络的运行时可重配置框架

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 840-855页

作者：宋玉红沙行勉诸葛晴凤许瑞王寒华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如... 详细信息

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如能源、计算单元和存储单元等)受限的边缘设备上执行深度神经网络低能耗、低开销的优势.然而,之前的关于随机计算的工作都仅仅设计一组模型配置并在固定的硬件配置上实现,忽略了实际应用场景中硬件资源(如电池电量)的动态改变,这导致了低硬件效率和短电池使用时间.为了节省电池供电的边缘设备的能源,动态电压和频率调节技术被广泛用于硬件重配置以延长电池的使用时间.针对基于随机计算的深度神经网络,创新性地提出了一个运行时可重配置框架,即RR-SC,这个框架首次尝试将硬件和软件的重配置相结合以满足任务的时间约束并最大限度节省能源.RR-SC利用强化学习技术可以一次性生成多组模型配置,同时满足不同硬件配置(即不同的电压/频率等级)下的准确率要求.RR-SC得到的解具有最好的准确率和硬件效率权衡.同时,多个模型配置运行时在同一个主干网络上进行切换,从而实现轻量级的软件重配置.实验结果表明,RRSC可以在110 ms内进行模型配置的轻量级切换,以保证在不同硬件级别上所需的实时约束.同时,它最高可以实现7.6倍的模型推理次数提升,仅造成1%的准确率损失.

关键词：边缘设备随机计算运行时重配置动态硬件环境轻量级软件重配置强化学习

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结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 311-319页

作者：江纯兴吴锋中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230032

在一些较大面积的建筑物内,移动机器人的路径规划算法的效率仍然面临着较大的挑战。针对这类工作场景,提出了一种结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法(Voronoi region segmentation and path optimization,VSO),实现在大规模室内... 详细信息

在一些较大面积的建筑物内,移动机器人的路径规划算法的效率仍然面临着较大的挑战。针对这类工作场景,提出了一种结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法(Voronoi region segmentation and path optimization,VSO),实现在大规模室内场景下的快速路径规划。该算法使用广义维诺图(generalized Voronoi graph,GVG)从地图中构建拓扑图,在拓扑图上可以快速获得初始启发式路径。通过将采样过程约束在初始路径周围的区域,减少了对工作空间的过度探索。在此基础上,选择路径点将采样区域划分为多个子区域,之后在子区域中并行搜索路径来减少搜索空间并提升搜索速度。最后将连接各个子区域内的路径作为结果路径,并使用优化算法来平滑最终路径。仿真实验与机器人实验验证了该算法的实用性与有效性。

关键词：移动机器人路径规划路径优化多线程

融合时空注意力机制的多尺度卷积车辆轨迹预测

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计算机工程 2024年

作者：闫建红刘芝妍王震太原师范学院计算机科学与技术学院

车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节，提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响，本文考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素，在长短期记忆神经网络(LSTM)编码器-解码器模... 详细信息

车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节，提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响，本文考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素，在长短期记忆神经网络(LSTM)编码器-解码器模型基础上，引入时空注意力机制，通过时间注意力层关注目标车辆和相邻车辆的历史轨迹，空间注意力层关注车辆的相对空间位置；为了增强特征提取程度和实现更全面的特征融合，使用多尺度卷积社交池，增大感受野，融合多尺度特征。综合以上两个方面，提出了基于LSTM编码器-解码器架构融合多尺度卷积社交池和时空注意力机制的车辆轨迹预测模型（MCS-STALSTM），学习车辆运动相互依赖关系，达到获得目标车辆未来轨迹基于机动类别的多模态预测分布的目的。本方法在公开数据集NGSIM上进行训练、验证和测试，多组对比实验表明，相较于其他轨迹预测模型3秒内的均方根误差平均降低了9.35%,5秒内均方根误差平均降低了5.53%，提高了轨迹预测准确性，说明该模型在中短期预测上更具有优势。

关键词：多尺度卷积社交池化轨迹预测长短期记忆神经网络时空注意力机制多尺度特征融合

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利用可信反事实的不平衡数据过采样方法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 165-171页

作者：高峰宋媚祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221000

针对传统过采样方法不能充分利用数据集信息的缺陷,提出一种基于反事实(counterfactual,CF)的不平衡数据过采样方法,并进一步对生成的少数类合成样本进行了“可信”清除。其核心思想是依据数据集原有实例特征值合成新样本,相比传统过采... 详细信息

针对传统过采样方法不能充分利用数据集信息的缺陷,提出一种基于反事实(counterfactual,CF)的不平衡数据过采样方法,并进一步对生成的少数类合成样本进行了“可信”清除。其核心思想是依据数据集原有实例特征值合成新样本,相比传统过采样的插值法,更能充分挖掘数据中的边界决策信息,从而为分类器提供更多的有用信息,提高分类性能。在9个来自KEEL与UCI的不平衡数据集、5种不同分类器(SVM、DT、Logistic、RF、AdaBoost)上与4种传统过采样方法(SMOTE、B1-SMOTE、B2-SMOTE、ADASYN)进行了大量对比实验,结果表明,所提方法具有更高的AUC值、F1值和G-mean值,可以更为有效地解决类不平衡问题。

关键词：不平衡数据集分类器过采样反事实(CF)

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基于多重视觉注意力的唇语识别

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 73-84页

作者：谢胤岑薛峰曹明伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学软件学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视... 详细信息

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network,LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.

关键词：唇语识别视觉语音识别注意力机制深度神经网络特征提取