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朋辈榜样教育促进高校学风建设的实践探索——以广东工业大学计算机学院“IT榜样”领航计划为例

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中国科技经济新闻数据库教育 2024年第10期 0168-0171页

作者：骆文君广东工业大学计算机学院广东广州510000

朋辈榜样教育能够发挥榜样示范引领作用,缓解大体量与个性化矛盾,实现学风良性循环,是高校加强学风建设的有效途径和重要抓手。但当前朋辈榜样教育存在朋辈榜样选树的片面性与局限性较为突出、教育的持续性与深度不足、互动性与参与度... 详细信息

朋辈榜样教育能够发挥榜样示范引领作用,缓解大体量与个性化矛盾,实现学风良性循环,是高校加强学风建设的有效途径和重要抓手。但当前朋辈榜样教育存在朋辈榜样选树的片面性与局限性较为突出、教育的持续性与深度不足、互动性与参与度有待提升等问题。对此,本文阐述了广东工业大学计算机学院“IT榜样”领航计划的实施路径、特色亮点和取得成效,以其为高校朋辈榜样教育提供可借鉴参考。

关键词：朋辈榜样高校学风建设

随机波动驱动的异步元胞自动机及其计算通用性

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电子学报 2024年第5期52卷 1648-1656页

作者：黄鑫李佳葛亮宋伟重庆大学计算机学院

元胞自动机被广泛认为是基于分子自组装技术制造量子计算机、纳米计算机的基本架构，而元胞自动机的复杂度直接影响其并行分布式计算效率以及物理实现的可行性.现有复杂度最低的异步元胞自动机使用3个元胞状态和3条变迁规则能够构造所... 详细信息

元胞自动机被广泛认为是基于分子自组装技术制造量子计算机、纳米计算机的基本架构，而元胞自动机的复杂度直接影响其并行分布式计算效率以及物理实现的可行性.现有复杂度最低的异步元胞自动机使用3个元胞状态和3条变迁规则能够构造所有逻辑电路，具备与图灵机等价的计算通用性（图灵通用性）.为进一步降低通用异步元胞自动机的复杂度，本文提出新型电路元件以及基于该元件的逻辑电路设计方法 .不同于同步电路的逻辑门元件，新型电路元件能够有效处理信号的随机波动，对单电子隧道晶体管等纳米材料技术有积极的应用价值.据此，本文提出新的异步元胞自动机模型，该模型仅需3个元胞状态和2条规则，比现有的通用模型复杂度低.除图灵通用性外，本文通过设计大规模分布式逻辑电路，进一步证明所提的异步元胞自动机具备与所有同步元胞自动机同等的计算能力.

关键词：元胞自动机异步更新布朗运动延迟不敏感电路通用性

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软件中代码注释质量问题研究综述

软件学报 2024年第2期35卷 513-531页

作者：王潮徐卫伟周明辉北京大学计算机学院北京100871

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解... 详细信息

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解相关代码,甚至可能产生误解从而引入代码缺陷,因此这一问题受到研究者的广泛关注.采用系统文献调研,对近年来国内外学者在代码注释质量问题上的研究工作进行系统的分析.从代码注释质量的评价维度、度量指标以及提升策略这3个方面总结研究现状,并提出当前研究所存在的不足、挑战及建议.

关键词：代码注释软件文档自然语言处理机器学习

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国际化引领下创新教育生态环境的构建——以东华大学计算机科学与技术学院国际化实践为例

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纺织服装教育 2024年第1期39卷 39-43页

作者：李继云石秀金钱辰黄利利东华大学计算机科学与技术学院上海201620

创新人才的培养需要创新教育生态环境的支持。在资源受限的情况下,通过国际化办学,多源引进教学资源,并将其有机融入培养方案、培养过程、评价体系,实现国际化引领的创新教育良性反馈机制,打造不断壮大的计算机科学与技术专业国际化教... 详细信息

创新人才的培养需要创新教育生态环境的支持。在资源受限的情况下,通过国际化办学,多源引进教学资源,并将其有机融入培养方案、培养过程、评价体系,实现国际化引领的创新教育良性反馈机制,打造不断壮大的计算机科学与技术专业国际化教育师资队伍和人才培养体系,进而实现办学国际化,构建国际化引领下的创新教育生态环境。

关键词：国际化创新教育生态环境计算机科学与技术

兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习

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计算机学报 2024年第4期47卷 924-946页

作者：李敏肖迪陈律君重庆大学计算机学院重庆400044

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加... 详细信息

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加了挑战难度.为了以一种统一的方式同时有效地解决数据隐私、模型效用、通信效率以及参与方数据非独立同分布等四个方面的问题,本文提出了一种新的兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习(Communication-efficient and Utility-aware Adaptive Gaussian Differential Privacy for Personalized Federated Learning,CUAG-PFL)方法.具体而言,本文提出一种动态层级压缩模型梯度的方案先为通信模型梯度每一层动态生成特定的压缩率,再根据压缩率构造对应的确定性二进制测量矩阵去除梯度冗余信息.随后,通过同时优化裁剪阈值、敏感度和噪声尺度等隐私相关参数来对压缩的模型梯度执行自适应高斯差分隐私操作.此外,本文对CUAG-PFL进行了严格的隐私分析.为了验证CUAG-PFL在隐私、效用、通信效率以及个性化四个方面的优势,本文在CIFAR-10和CIFAR-100两个真实联邦数据集上进行了大量实验模拟、对比和分析,结果表明CUAG-PFL能够提高参与方本地数据隐私性、通信效率和模型效用,同时解决了数据非独立同分布的问题.特别地,即使在隐私预算仅为0.92且上行通信量减少68.6%时,CUAG-PFL因隐私保护和梯度压缩所引起的模型效用损失仅为1.66%.

关键词：自适应高斯差分隐私隐私-效用权衡动态层级压缩通信高效个性化联邦学习隐私计算

基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 393-402页

作者：孙明龙欧阳纯萍刘永彬任林南华大学计算机学院衡阳421200

现有的多模态融合策略大多将不同模态特征进行简单拼接,忽略了针对单个模态固有特点的个性化融合需求。同时,在情绪识别阶段,独立地看待单个话语的情绪而不考虑其在前后话语语境下的情绪状态,可能导致情绪识别错误。为了解决上述问题,... 详细信息

现有的多模态融合策略大多将不同模态特征进行简单拼接,忽略了针对单个模态固有特点的个性化融合需求。同时,在情绪识别阶段,独立地看待单个话语的情绪而不考虑其在前后话语语境下的情绪状态,可能导致情绪识别错误。为了解决上述问题,提出一种基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别方法,通过分层融合策略,采用层次递进的方式,依次融合不同的模态特征,以便减少单个模态的噪声干扰并解决不同模态间表达不一致的问题。该方法还充分利用融合后模态的上下文信息,综合考虑单个话语在上下文语境中的情绪表示,以便提升情绪识别的效果。在二分类情绪识别任务中,该方法的准确率比SOTA模型提升1.54%。在多分类情绪识别任务中,该方法的F1值比SOTA模型提升2.79%。

关键词：分层融合噪声干扰上下文信息嵌入

车联网中基于多智能体强化学习的边缘服务器选址策略

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第7期55卷 2567-2577页

作者：李闯纪剑桥胡志刚周舟湖南工商大学计算机学院湖南长沙410205 中南大学计算机学院湖南长沙410075 长沙学院计算机科学与工程学院湖南长沙410022

为解决车联网环境下边缘服务器选址难的问题,提出一种基于多智能体强化学习的边缘服务器部署策略(记为CKM-MAPPO),重点优化边缘服务器间的负载均衡,同时最小化边缘服务器的时延和能耗。首先,使用Canopy和K-means算法确定边缘服务器部署... 详细信息

为解决车联网环境下边缘服务器选址难的问题,提出一种基于多智能体强化学习的边缘服务器部署策略(记为CKM-MAPPO),重点优化边缘服务器间的负载均衡,同时最小化边缘服务器的时延和能耗。首先,使用Canopy和K-means算法确定边缘服务器部署的数量和初始位置;然后,基于多智能体强化学习算法确定边缘服务器的最优部署位置;最后,通过一系列实验评估所提出算法的准确性和有效性。研究结果表明:与基准算法相比,本文提出的方法的负载均衡度提升了26.5%,时延和能耗分别降低了12.4%和17.9%。

关键词：边缘计算服务器部署车联网负载均衡强化学习

求解能耗成本平衡的分布式阻塞流水线调度群体迭代贪婪算法

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 1147-1155页

作者：韩雪王玉亭韩玉艳李俊青聊城大学计算机学院山东聊城252000 山东师范大学计算机学院山东济南250000

在经典分布式流水车间调度问题基础上,本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP),以均衡各工厂能耗成本为优化目标,提出了基于群体优化的迭代贪婪算法(PEIG).该算法针对零缓... 详细信息

在经典分布式流水车间调度问题基础上,本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP),以均衡各工厂能耗成本为优化目标,提出了基于群体优化的迭代贪婪算法(PEIG).该算法针对零缓冲区和多工厂生产模式,设计了问题特性的启发式方法;针对迭代贪婪算法(IGA)的优势和不足,提出了基于群体的局部搜索策略、多邻域搜索结构和增强的跨工厂破坏重构方法,以进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力.通过270个测试算例的数值仿真,以及与最新4种代表算法的统计比较,本文验证了所提PEIG算法的优越性,能为中大规模的DBFSP SDST提供更优的调度方案.

关键词：分布式阻塞流水调度能耗成本群体局部搜索策略迭代贪婪算法

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基于深度学习的二维人体姿态估计:现状及展望

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计算机学报 2024年第1期47卷 231-250页

作者：李佳宁王东凯张史梁北京大学计算机学院北京100871

二维人体姿态估计旨在从摄像机拍摄的图像中识别并定位每个行人的人体关键点.作为行人分析和理解领域的基础任务之一,人体姿态估计能够为多个下游任务和应用提供支持.近年来,随着深度学习技术的进步,人体姿态估计的研究迎来快速发展.基... 详细信息

二维人体姿态估计旨在从摄像机拍摄的图像中识别并定位每个行人的人体关键点.作为行人分析和理解领域的基础任务之一,人体姿态估计能够为多个下游任务和应用提供支持.近年来,随着深度学习技术的进步,人体姿态估计的研究迎来快速发展.基于图像包含的行人数量,人体姿态估计可以分为单人姿态估计和多人姿态估计两大类.本文首先介绍人体姿态估计的研究背景、问题定义、任务难点以及当前方法中的关键点表示方法.在此基础上,本文进一步总结和介绍了具有代表性的单人姿态估计和多人姿态估计方法.单人姿态估计方法包括回归法和检测法,主要关注于网络结构设计、热力图编解码、多任务学习等.对于多人姿态估计,本文分别介绍了基于热力图预测的方法和基于向量场回归的方法.随后,本文总结了当前常用的代表性数据集和性能度量方法,总结了代表性方法在几个常用数据集上的性能,对它们的预测错误的场景进行了详细分析和对比.最终,本文分析了现有二维人体姿态估计算法仍未有效解决的难题,对未来研究进行了展望.

关键词：单人姿态估计多人姿态估计深度学习自顶向下自底向上向量场回归