检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

大语言模型推理中的存储优化技术综述

计算机研究与发展 2025年第3期62卷 545-562页

作者：葛旭冉欧洋王博赵宇吴利舟王子聪陈志广肖侬国防科技大学计算机学院长沙410073 中山大学计算机学院广州510006 爱丁堡大学信息学院爱丁堡EH89AB

近年来,大语言模型在多个领域展现出卓越的性能,显著改变了人类的生活方式.然而,随着模型规模的不断增长和用户对长上下文推理需求的增加,大语言模型推理系统在存储方面面临诸多问题.首先,庞大的模型参数和键值缓存导致GPU显存资源不足... 详细信息

近年来,大语言模型在多个领域展现出卓越的性能,显著改变了人类的生活方式.然而,随着模型规模的不断增长和用户对长上下文推理需求的增加,大语言模型推理系统在存储方面面临诸多问题.首先,庞大的模型参数和键值缓存导致GPU显存资源不足;其次,分布式大语言模型推理系统难以充分利用GPU集群的存储资源,存在资源过度配置和存储容错的问题.因此,从显存优化、异构存储和分布式存储3方面入手,归纳总结了现有研究在解决GPU显存容量不足和资源利用率低下方面的努力.基于显存优化的大语言模型推理系统通过高效的键值缓存管理、压缩以及注意力算子优化,提高了GPU显存利用率,降低了显存占用.基于异构存储的大语言模型推理系统利用多种类别的存储资源扩展存储容量,通过张量放置策略、异步数据传输以及智能显存分配与预取技术,降低了异构存储带来的I/O开销.基于分布式存储的大语言模型推理系统通过批处理、多级调度、冗余复制等策略,优化了多机存储和计算资源的利用,提高了大语言模型推理任务的执行效率和容错能力.最后,总结了现有研究,并对未来的研究方向进行了展望.

关键词：大语言模型推理系统显存管理异构存储分布式存储故障恢复无服务大语言模型推理

基于强化学习的无人机通信感知一体化能耗优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子科技大学学报 2025年第1期54卷 23-28,51页

作者：李新民张徐浩刘易阳曹辉张晓强成都大学计算机学院成都610100 西南科技大学信息工程学院绵阳621000

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户... 详细信息

通信感知一体化技术与灵活可控无人机通信技术结合将成为6G无线通信网络“万物智联”的潜在技术。针对无人机通信感知一体化系统中无人机能量受限问题,提出了一种基于强化学习的无人机功率分配和轨迹设计的联合优化算法。该算法在用户通信速率和目标感知波束图增益约束下,通过构建与无人机能耗、发射波束和通信速率相关的线性加权奖励函数,以实现智能化的无人机功率分配和轨迹设计,从而最小化无人机通信感知一体化系统的能耗。仿真结果表明,该方案相较于基准方案降低了12.36%~21.08%的无人机能耗,并拥有更优的收敛性能。

关键词：通信感知一体化无人机强化学习能耗优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

状态转换图制导的ARP错误检测方法

软件学报 2025年第2期36卷 469-487页

作者：林高毅崔展齐陈翔郑丽伟北京信息科技大学计算机学院北京100101 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发... 详细信息

Android应用开发人员需要在保持应用频繁更新的同时快速检测出应用中Android运行时权限(Android runtime permission,ARP)错误.现有的Android应用自动化测试工具通常未考虑ARP机制,无法有效测试Android应用内的权限相关行为.为帮助开发人员快速检测出应用中ARP错误,提出状态转换图制导的Android应用运行时权限错误检测方法.首先,对被测应用APK文件进行权限误用分析,插桩APK文件中可能导致ARP错误的API,并对APK文件重新签名;然后,安装插桩后的APK文件,动态探索应用以生成其状态转换图(state transition graph,STG);最后,使用STG制导自动化测试,快速检测出应用中ARP错误.基于所提出方法实现原型工具RPBDroid,并与ARP错误动态检测工具SetDroid、PermDroid和传统自动化测试工具APE进行对比实验.实验结果表明,RPBDroid成功检测出17个应用中的15个ARP错误,比APE、SetDroid、PermDroid分别多14、12和14个.此外,相比于测试工具SetDroid、PermDroid和APE,RPBDroid检测ARP错误的平均用时分别减少86.42%、86.72%和86.70%.

关键词： Android应用 Android运行时权限错误权限误用自动化测试工具状态转换图

基于异常检测和AUV辅助的水下传感器网络可靠节能路由协议

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2025年第1期46卷 222-238页

作者：李冲杜秀娟王丽娟田晓静王志刚青海师范大学计算机学院青海省物联网重点实验室青海西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008 华北科技学院计算机学院河北廊坊065201

近年来,自治式潜水器(AUV)的快速发展,极大地扩展了水下传感器网络(UWSN)的应用。针对在移动场景下那些邻居节点少或与邻居节点的距离远的异常节点在传输数据时容易失败的问题,在改进局部离群因子(LOF)检测算法的基础上提出一种基于异... 详细信息

近年来,自治式潜水器(AUV)的快速发展,极大地扩展了水下传感器网络(UWSN)的应用。针对在移动场景下那些邻居节点少或与邻居节点的距离远的异常节点在传输数据时容易失败的问题,在改进局部离群因子(LOF)检测算法的基础上提出一种基于异常检测和AUV辅助的可靠节能路由(RERA)协议。RERA协议提出了适用于UWSN的异常节点筛选机制,筛选出的异常节点只转发时延敏感数据,对于时延不敏感的数据使用AUV辅助传输。此外,优化了遗传算法,设计了高效的AUV路径规划算法。同时,为了避免无序的数据传输导致的冲突,引入一种AUV辅助传输调度规则。仿真实验验证了优化遗传算法的性能和AUV的辅助性能,并与现有的协议进行了比较。结果表明,RERA协议在AUV覆盖率、AUV航行时间、数据交付率、能耗等方面均表现出较优的性能。

关键词：水下传感器网络路由协议自治式潜水器异常节点路径规划

基于线性回归的多维数据半监督维数约减方法探究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

遵义师范学院学报 2025年第1期27卷 88-91,96页

作者：林敏龚让声闽南科技学院计算机信息学院福建泉州362000 厦门华天涉外职业技术学院福建厦门361102

多维数据约减时,并未考虑数据本身的结构,无法较好地保留原始数据结构,影响数据维数约减效果,为此,研究基于线性回归的多维数据半监督维数约减方法。利用正交增量子空间类标传播算法,将有类标多维数据样本标记无类标多维数据样本通过线... 详细信息

多维数据约减时,并未考虑数据本身的结构,无法较好地保留原始数据结构,影响数据维数约减效果,为此,研究基于线性回归的多维数据半监督维数约减方法。利用正交增量子空间类标传播算法,将有类标多维数据样本标记无类标多维数据样本通过线性回归,建立样本稀疏表示正则项;结合稀疏表示正则项,设计半监督维数约减目标函数,获取最大广义特征值相应的特征向量,构建多维数据的投影矩阵,将多维数据投影成低维数据,完成半监督维数约简。实验结果表明,在不同多维数据维数时,该方法约减维数的最低轮廓系数在0.839左右,轮廓系数较高,不同网络攻击时,安全性较高。

关键词：增量子空间多维数据半监督维数约减线性回归目标函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粗集与聚类投票机制的光谱双星特征分析

光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 463-468页

作者：王琦杨海峰蔡江辉运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠... 详细信息

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠性比较低。提出一种基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析与评估方法,采用多次聚类和投票思想,给出每条光谱属于相应类别的梯度可靠性。该方法包含两个部分:(1)采用不同思想的聚类算法,将光谱双星数据集进行重构,将每种聚类算法标签采用匈牙利算法将聚类标签对齐作为光谱属性,从而重构数据集。(2)利用投票机制,得票数反映聚类结果的一致程度,获得每条光谱的类别,定义粗集示踪每类光谱特征,采用上/下近似集给出每条光谱所归类别的可靠性。选择郭守敬望远镜(LAMOST)DR10发布光谱双星集作为分析对象,采用基于划分的K-means、基于模型的GMM(Gaussian mixture model)、谱聚类(spectral clustering)和层次聚类(agglomerative clustering)四种聚类算法重构光谱数据集,选择得票数下界μ为2,通过投票得到1、0.75、0.5为可靠性梯度的聚类结果。其中大约1/3的样本可靠性为1,说明这批样本的四种聚类结果完全一致;对每类光谱和投票数的信噪比进行统计分析,投票数低的样本的信噪比相对较低,是它们被不同的聚类算法划分到不同类别的原因之一;对可靠性为1的6类光谱样本进行了物理成因的分析,其中以双星、河内星云+目标恒星两种为主,聚类标签的差异可能由于两种成分流量差异或拼接、定标等数据处理所导致。也有可能由于光谱质量较低导致pipeline误判的因素,其天区位置分布与低质量数据分布特征的研究基本一致。

关键词：光谱双星光谱分析聚类算法郭守敬望远镜(LAMOST)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

头姿鲁棒的双一致性约束半监督表情识别

中国图象图形学报 2025年第2期30卷 435-450页

作者：王宇键何军张建勋孙仁浩刘学亮重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 数据空间研究院合肥230088 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

目的现有表情识别方法聚焦提升模型的整体识别准确率,对方法的头部姿态鲁棒性研究不充分。在实际应用中,人的头部姿态往往变化多样,影响表情识别效果,因此研究头部姿态对表情识别的影响,并提升模型在该方面的鲁棒性显得尤为重要。为此,... 详细信息

目的现有表情识别方法聚焦提升模型的整体识别准确率,对方法的头部姿态鲁棒性研究不充分。在实际应用中,人的头部姿态往往变化多样,影响表情识别效果,因此研究头部姿态对表情识别的影响,并提升模型在该方面的鲁棒性显得尤为重要。为此,在深入分析头部姿态对表情识别影响的基础上,提出一种能够基于无标签非正脸表情数据提升模型头部姿态鲁棒性的半监督表情识别方法。方法首先按头部姿态对典型表情识别数据集AffectNet重新划分,构建了AffectNet-Yaw数据集,支持在不同角度上进行模型精度测试,提升了模型对比公平性。其次,提出一种基于双一致性约束的半监督表情识别方法(dual-consistency semi-supervised learning for facial expression recognition,DCSSL),利用空间一致性模块对翻转前后人脸图像的类别激活一致性进行空间约束,使模型训练时更关注面部表情关键区域特征;利用语义一致性模块通过非对称数据增强和自学式学习方法不断地筛选高质量非正脸数据用于模型优化。在无需对非正脸表情数据人工标注的情况下,方法直接从有标签正脸数据和无标签非正脸数据中学习。最后,联合优化了交叉熵损失、空间一致性约束损失和语义一致性约束损失函数,以确保有监督学习和半监督学习之间的平衡。结果实验结果表明,头部姿态对自然场景表情识别有显著影响;提出AffectNet-Yaw具有更均衡的头部姿态分布,有效促进了对这种影响的全面评估;DCSSL方法结合空间一致性和语义一致性约束充分利用无标签非正脸表情数据,显著提高了模型在头部姿态变化下的鲁棒性,较MA-NET(multi-scale and local attention network)和EfficientFace全监督方法,平均表情识别精度分别提升了5.40%和17.01%。结论本文提出的双一致性半监督方法能充分利用正脸和非正脸数据,显著提升了模型在头部姿态变化下的表情识别精度;新数据集有效支撑了对头部姿态对表情识别影响的全面评估。

关键词：表情识别(FER) 头部姿态双一致性约束半监督学习 AffectNet 图像识别

基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2025年第3期31卷 903-912页

作者：杜港佟强侯凌燕杨大利梁旭北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题,提出一种基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,缩短了执行时间,其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先,对Franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导,并计算出Frank... 详细信息

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题,提出一种基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,缩短了执行时间,其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先,对Franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导,并计算出Franklin矩的7×7模板;然后,提出基于Canny-Franklin矩的亚像素边缘检测算法,即先对图像进行Canny边缘检测粗定位,再将粗定位边缘像素与矩模板进行卷积,并利用推导出的相关公式计算出亚像素边缘值。实验结果表明,该算法可以实现对图像边缘的亚像素定位,且在定位精度上相对Zernike矩方法具有一定的优势;经过对实际定位销钉的检测,该算法的定位结果满足实际情况,结果与Canny-Zernike矩方法结果非常接近,但算法运行时间仅为Canny-Zernike矩算法的66%,传统Zernike矩算法的50%,从而证明了所提算法在图像亚像素边缘定位中具有一定的优势。

关键词：亚像素边缘检测 Franklin矩视觉测量

基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 567-578页

作者：龙墨澜康海燕北京信息科技大学计算机学院北京100192

针对工业互联网中不断增加的恶意软件数量和种类,传统恶意代码检测方法存在准确率低、时间开销大、数据预处理过程复杂等问题,结合神经网络在图像分类方向的成熟应用,提出一种基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法。通过可视化... 详细信息

针对工业互联网中不断增加的恶意软件数量和种类,传统恶意代码检测方法存在准确率低、时间开销大、数据预处理过程复杂等问题,结合神经网络在图像分类方向的成熟应用,提出一种基于代码可视化的工业互联网恶意代码检测方法。通过可视化算法将恶意代码原始文件转化为彩色图像,采用改进GoogLenet检测并识别恶意代码家族;用数据增强扩充原始样本集,并提出适用于多分类任务的带权Focal loss损失函数,通过样本期望体积调整不同恶意代码家族在模型训练过程中的权重参数,缓解模型过拟合的影响。最后在Malimg和Leopard Mobile两个数据集上的实验表明,彩色恶意代码图像在准确性方面优于恶意代码灰度图,该方法在Malimg和Leopard Mobile数据集的准确率分别达到98.26%和97.19%,验证了该方法的优越性。

关键词：恶意代码分类代码可视化深度学习数据增强带权损失函数