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基于异构系统的多级并行稀疏张量向量乘算法

计算机学报 2024年第2期47卷 441-455页

作者：陈玥丹肖国庆阳王东金纪勇龙军李肯立中南大学大数据研究院湖南大学深圳研究院湖南大学信息科学与工程学院国家超级计算长沙中心之江实验室基础理论研究院—应用数学与机器智能研究中心

张量在许多实际应用中被用来表示大规模、多源、高维、多模态的数据.稀疏张量分解作为挖掘数据中隐藏信息的有效方法之一，已被广泛应用于机器学习、文本分析、生物医疗等研究领域中.稀疏张量向量乘(Sparse Tensor-VectorMultiplication... 详细信息

张量在许多实际应用中被用来表示大规模、多源、高维、多模态的数据.稀疏张量分解作为挖掘数据中隐藏信息的有效方法之一，已被广泛应用于机器学习、文本分析、生物医疗等研究领域中.稀疏张量向量乘(Sparse Tensor-VectorMultiplication,SpTV)是张量分解中最基础、耗时最多的运算之一.为加速大数据和人工智能相关应用的运行效率，本文提出了基于CPU-GPU异构结构的多级并行SpTV加速算法.首先，为了将SpTV运算映射到混合、多级并行的分布式CPU-GPU异构多/众核构架，本文设计了一种多维并行SpTV划分方法，采用面向节点级并行的N-1维张量划分和面向GPU线程级并行的矩阵划分，充分利用计算节点间和节点内的多级并行计算能力.其次，设计了一种基于稀疏张量纤维的压缩存储格式，压缩稀疏张量的内存占用，优化SpTV运算的计算和访存模式.最后，提出了基于多流并行的异构高效SpTV算法，进一步设计了稀疏张量的细粒度划分方法、多流并行运行机制和基于张量块排序的多流并行优化技术，实现了SpTV运算中通信开销和计算开销的相互重叠与隐藏.实验结果表明，与相关工作aeSpTV相比，所提出的SpTV算法在所有测试数据集上最高能够获得3.28倍的加速比.

关键词： CPU-GPU 异构并行计算多级并行稀疏张量张量运算

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深度不确定环境下的系统仿真方法研究

系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 444-465页

作者：王刚桥邢邗陈永强刘奕深圳大学管理学院大数据智能管理与决策研究院深圳518060 清华大学安全科学学院北京100084 北京大学工学院力学与工程科学系北京100871

复杂决策问题分析经常遭遇超出寻常认知范畴的不确定性,即所谓“深度不确定性”.此时,目标系统可能高度未知,且系统行为机理与外部环境复杂多变,仿真实施难度远超常规.如何实现深度不确定环境下的系统仿真已成为系统科学领域的重要研究... 详细信息

复杂决策问题分析经常遭遇超出寻常认知范畴的不确定性,即所谓“深度不确定性”.此时,目标系统可能高度未知,且系统行为机理与外部环境复杂多变,仿真实施难度远超常规.如何实现深度不确定环境下的系统仿真已成为系统科学领域的重要研究方向之一.对此,本文首先梳理了相关领域关于不确定性、深度不确定性的理解及认知变迁,提出深度不确定环境下系统仿真的关键特征约束,并分类阐述了现有主流不确定仿真范式的核心思想与实现路径;在此基础上,提出一种数据与模型混合驱动的动态探索性仿真范式,并在交通仿真领域进行方法实例应用,结果表明新方法能够有效提升仿真计算系统对真实系统复杂不确定变化的适应能力.

关键词：不确定深度不确定系统仿真数据与模型混合

基于大语言模型隐含语义增强的细粒度虚假新闻检测方法

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1250-1260页

作者：柯婧谢哲勇徐童陈宇豪廖祥文陈恩红中国科学技术大学大数据学院合肥230026 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 福州大学计算机与大数据学院福州350108

随着生成式人工智能技术的发展,许多领域都得到了帮助与发展,但与此同时虚假信息的构建与传播变得更加简单,虚假信息的检测也随之难度增加.先前的工作主要聚焦于语法问题、内容煽动性等方面的特点,利用深度学习模型对虚假新闻内容进行建... 详细信息

随着生成式人工智能技术的发展,许多领域都得到了帮助与发展,但与此同时虚假信息的构建与传播变得更加简单,虚假信息的检测也随之难度增加.先前的工作主要聚焦于语法问题、内容煽动性等方面的特点,利用深度学习模型对虚假新闻内容进行建模.这样的方式不仅缺乏对内容本身的判断,还无法回溯模型的判别原因.针对上述问题提出一种基于大语言模型隐含语义增强的细粒度虚假新闻检测方法.该方法充分挖掘并利用了现有的生成式大语言模型所具有的总结与推理能力,按照主干事件、细粒度次要事件和隐含信息推理的顺序进行层级式推导,逐步判别新闻的真实性.通过分解任务的方式,该方法最大程度发挥了模型的能力,提高了对虚假新闻的捕获能力,同时该方法也具有一定的可解释性,能够为检测提供判别依据.

关键词：社交媒体虚假新闻检测大语言模型事件抽取知识增强

基于温度梯度算法的核电温排水遥感影像背景温度提取方法研究

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海洋科学进展 2024年

作者：隋超朱君王庆刘子铭李国庆战超石洪源鲁东大学海岸研究所

核电快速发展所衍生出的核电温排水问题日益凸显，为了更好地评价温排水的扩散范围和温升程度，针对核电温排水监测预测数据开展背景温度提取方法研究是十分必要的。本文以秦山核电基地所在海域为例，在常用核电温排水遥感影像背景温度... 详细信息

核电快速发展所衍生出的核电温排水问题日益凸显，为了更好地评价温排水的扩散范围和温升程度，针对核电温排水监测预测数据开展背景温度提取方法研究是十分必要的。本文以秦山核电基地所在海域为例，在常用核电温排水遥感影像背景温度提取方法的基础上，提出了一种更为准确快捷的新方法——温度梯度法。该方法通过计算临界温度梯度及温度空间梯度的散度值，将二者叠置获取包含主要热源的最外层温度包络线，并以此来确定背景温度的提取范围，进而计算出背景温度。与传统方法相比,该方法利用温度梯度直接计算背景温度，计算原理清晰、物理意义明确且不需要额外数据资料，提高了背景温度提取时的准确性和便利性，可应用于滨海核电温排水遥感影像数据甚至是数值模拟数据的背景温度提取。

关键词：温排水遥感监测背景温度温度梯度法

填海工程的海湾动力地貌效应——以芝罘湾为例

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海洋通报 2024年第5期 582-594页

作者：李瑞陈宇曹印钱张帆赵勇战超王红艳许国纯王庆鲁东大学海岸研究所

港口、人工养殖以及码头建设等填海活动会导致海岸地貌和海域动力环境发生改变，从而影响其海岸带韧性。本文以围填海活动剧烈的芝罘湾为例，基于1977-2022年遥感影像与水深数据，采用空间分析和水动力数值模拟等方法，综合分析了近45... 详细信息

港口、人工养殖以及码头建设等填海活动会导致海岸地貌和海域动力环境发生改变，从而影响其海岸带韧性。本文以围填海活动剧烈的芝罘湾为例，基于1977-2022年遥感影像与水深数据，采用空间分析和水动力数值模拟等方法，综合分析了近45年来芝罘湾填海工程下海湾地貌演变与水动力变化情况，结果表明：围填海活动是芝罘湾地貌形态变化以及水动力条件改变的主要原因。（1）围填海工程导致海湾岸线整体呈现增加的趋势，岸线长度整体增加了10.67 km，岸线结构发生改变，自然岸线保有率持续降低。水深地形变化显著整体冲刷为主，近岸侵蚀严重，1995-2022年均蚀退率达5.4 cm/a。（2）围填海工程使海湾水动力条件发生改变，导致湾内流速普遍减弱，涨潮时不超过0.2 m/s，流向复杂多变，突堤附近尤为明显，海湾纳潮量呈现持续减小趋势，平均纳潮量整体减少了1.892 8×10～7m3。研究结果可为芝罘湾海洋生态环境保护与海域资源的合理开发提供科学的对策建议。

关键词：数值模拟地貌演变水动力芝罘湾

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基于机器学习的KRAS抑制剂活性预测模型研究

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中国药科大学学报 2024年第3期55卷 306-315页

作者：杜克荣丹琪卢瑞张小雅赵鸿萍中国药科大学理学院医药大数据与人工智能研究院南京211198

Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同系物(Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog,KRAS)基因是最常见的突变癌基因之一,发现KRAS抑制剂对存在该基因突变的癌症患者具有潜在的治疗作用。本研究将机器学习应用于KRAS抑制剂的定量构效关系(q... 详细信息

Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同系物(Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog,KRAS)基因是最常见的突变癌基因之一,发现KRAS抑制剂对存在该基因突变的癌症患者具有潜在的治疗作用。本研究将机器学习应用于KRAS抑制剂的定量构效关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型,从ChEMBL、BindingDB、PubChem 3个数据库中收集了1857条KRAS小分子抑制剂的IC50和SMILES(simplified molecular input line entry system),采用3种不同的特征筛选方式结合随机森林、支持向量机、极端梯度提升机3种机器学习模型,构建了9个不同的分类器。结果表明,SVM模型结合互信息筛选显示出最佳性能:AUC_(test)=0.912,ACC_(test)=0.859,F1_(test)=0.890,并且在外部验证集上也表现出良好的预测性能(AUC_(Ext)=0.944,Recall_(Ext)=0.856,FPR_(Ext)=0.111)。该研究为使用人工智能方法在天然产物数据库中进行KRAS抑制剂筛选提供了新的技术路线。

关键词： KRAS抑制剂互信息主成分分析随机森林支持向量机极端梯度提升机

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基于Transformer的预训练语言模型在生物医学领域的应用

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厦门大学学报(自然科学版) 2024年第5期63卷 883-893页

作者：游至宇阳倩傅姿晴陈庆超李奇渊厦门大学医学院健康医疗大数据国家研究院北京大学健康医疗大数据国家研究院跨媒体通用人工智能全国重点实验室

[背景]随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理(NLP)已成为生物医学研究领域中的一项关键技术.而基于Transformer框架的预训练语言模型(T-PLMs)已被广泛应用于生物医学文本的分析，有效地推动了临床决策支持系统的发展和基因组学数... 详细信息

[背景]随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理(NLP)已成为生物医学研究领域中的一项关键技术.而基于Transformer框架的预训练语言模型(T-PLMs)已被广泛应用于生物医学文本的分析，有效地推动了临床决策支持系统的发展和基因组学数据的解读.[进展]本文聚焦于T-PLMs在生物医学领域的应用，探讨其在处理和理解生物医学文本数据方面的潜力和挑战.首先回顾NLP技术的演进，从传统的特征工程到预训练语言模型的兴起，特别是BERT等模型如何改变生物医学文本分析的范式；随后详细介绍T-PLMs的训练范式，包括预训练和微调过程，以及如何通过特定领域的预训练和Prompt工程来提升模型在生物医学任务中的性能；进而深入探讨T-PLMs在生物医学领域的多样化应用，包括文本表示和知识挖掘、临床决策支持、医学影像理解、蛋白质预测、分子表示和药物设计等，并特别归纳收集了上述多个生物医学细分领域相关的数据库资料.[展望]当前研究和应用中仍面临许多挑战，如模型可解释性、数据隐私保护、多模态数据等.基于此对未来的研究方向提出展望，以充分发挥NLP在推动生物医学研究和改善患者护理方面的潜力.

关键词：自然语言处理生物医学应用预训练语言模型多模态学习医疗文本挖掘

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缓解随机一致性的基尼指数与决策树方法

中国科学：信息科学 2024年第1期54卷 159-190页

作者：王婕婷李飞江李珏钱宇华梁吉业山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

决策树模型具有较强的可解释性,是随机森林、深度森林等机器学习方法的基础.如何选择节点的分割属性与分割值是决策树算法的关键问题,对树的泛化能力、深度、平衡程度等重要性能产生影响.传统属性选择准则的定义大多基于凹函数,使得决... 详细信息

决策树模型具有较强的可解释性,是随机森林、深度森林等机器学习方法的基础.如何选择节点的分割属性与分割值是决策树算法的关键问题,对树的泛化能力、深度、平衡程度等重要性能产生影响.传统属性选择准则的定义大多基于凹函数,使得决策树算法存在多值偏向问题,即倾向于选择取值种类多的属性作为节点分割属性.已有研究表明缓解随机一致性的评价准则能够降低分类偏差与类簇个数偏向.本文将基于标准化框架缓解基尼指数的随机一致性,以此缓解其多值偏向问题.通过人造数据集验证,标准基尼指数能够缓解基尼指数的多值偏向问题,并且选择出具有决策信息的属性.通过12个基准数据集与两个图像数据集的实验验证,基于标准基尼指数的决策树算法比现有缓解多值偏向的决策树算法具有较高的泛化性能.

关键词：基尼指数多值偏向决策树随机一致性

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基于视觉提示学习的天气退化图像恢复

计算机学报 2024年第10期47卷 2401-2416页

作者：文渊博高涛安毅生李子琦陈婷长安大学信息工程学院长安大学数据科学与人工智能研究院

尽管现有的天气退化图像恢复方法在单一天气去除任务上已经取得良好表现,但其无法适应真实场景下多变的天气类型.为此,本文提出一种基于视觉提示学习的天气退化图像恢复算法,其是预训练语言图像模型与天气退化图像恢复任务结合的新范式... 详细信息

尽管现有的天气退化图像恢复方法在单一天气去除任务上已经取得良好表现,但其无法适应真实场景下多变的天气类型.为此,本文提出一种基于视觉提示学习的天气退化图像恢复算法,其是预训练语言图像模型与天气退化图像恢复任务结合的新范式.该算法首先设计一个查询提示约束网络(Query Prompt Contrained Network,QPC-Net),其利用对比语言图像预训练模型中的文本编码器和图像编码器来根据给定的退化图像直接编码其对应真实背景的潜在描述特征.同时,该算法还包括一个示例提示引导网络(Example Prompt Guided Network,EPG-Net),其利用给定的示例图像来引导预训练扩散模型去除查询图像上对应的天气退化.相比类似设定的现有算法,本文算法在8个天气退化数据集上平均改善峰值信噪比2.11 dB,平均改善结构相似性4.74%.

关键词：计算机视觉视觉提示学习情境学习图像恢复扩散模型