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1.
内存虚拟化作为虚拟化技术的核心组成部分,直接影响虚拟机的整体性能.目前,主流的内存虚拟化方法在两维地址翻译开销与页表同步开销之间面临权衡.传统的影子页表模型通过一套由软件维护的页表,实现了与原生(Native)环境相当的地址翻译性能.然而,由于影子页表的同步依赖于基于写保护的机制… …   相似文献
2.
随着海量数据的涌现和智能应用需求的日益增长, 保障数据安全成为提高数据质量、实现数据价值的重要举措. 其中, 云边端架构是高效处理和优化数据的新兴技术, 联邦学习(FL)作为一个高效的去中心化的机器学习范式, 能够为数据提供隐私保护, 近年来引起了学术界及工业界的广泛关注. 然而… …   相似文献
3.
针对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的结构不易确定、参数学习过程复杂等问题, 提出一种增量构造式随机循环神经网络(incremental-construction random RNN, IRRNN), 实现了RNN结构的增量构造与参数的… …   相似文献
李文艺  代伟  南静  刘从虎 《软件学报》2025,36(9):4073-4093
4.
大语言模型(large language model, LLM)随着不断发展, 在开放领域取得了出色的表现. 然而, 由于缺乏专业知识, LLM在垂直领域问答任务上效果较差. 这一问题引发了研究者的广泛关注. 现有研究通过“检索-问答”的方式, 将领域知识注入大语言模型, 以增强… …   相似文献
5.
智能合约是运行在以太坊区块链上的脚本, 能够处理复杂的业务逻辑. 大多数的智能合约采用Solidity语言开发. 近年来智能合约的安全问题日益突出, 为此提出了一种采用时序逻辑程序设计语言(MSVL)与命题投影时序逻辑(PPTL)的智能合约形式化验证方法, 开发了SOL2M转换器… …   相似文献
6.
图像级标注下的弱监督语义分割方法通常采用卷积神经网络(CNN)生成类激活图以精确定位目标位置, 其面临的主要挑战在于CNN对全局信息感知能力的不足导致前景区域过小的问题. 近年来, 基于Transformer的弱监督语义分割方法利用自注意力机制捕捉全局依赖关系, 解决了CNN的固有缺陷. 然而, Transformer生成的初始类激活图会在目标区域周围引入大量背景噪声, 此时直接对初始类激活图进行使用并不能取得令人满意的效果. 通过综合利用Transformer生成的类与块间注意力(class-to-patch attention)以及区域块间注意力(patch-to-patch attention)对初始类激活图进行联合优化, 同时, 由于原始的类与块间注意力存在误差, 对此设计一种语义调制策略, 利用区域块间注意力的语义上下文信息对类与块间注意力进行调制, 修正其误差, 最终得到能够准确覆盖较多目标区域的类激活图. 在此基础上, 构建一种新颖的基于Transformer的弱监督语义分割模型. 所提方法在PASCAL VOC 2012验证集和测试集上mIoU值分别达到72.7%和71.9%, MS COCO 2014验证集上mIoU为42.3%, 取得了目前较为先进的弱监督语义分割结果.… …   相似文献
李军侠  苏京峰  崔滢  刘青山 《软件学报》2025,36(9):4375-4389
7.
软件缺陷(bug)分派是将bug报告与适合解决该bug的开发人员进行匹配的过程, 能够使bug得到及时修复. 目前的bug分派研究大多集中于bug报告的文本分类, 但根据帕累托法则, 用以分类的bug报告存在数据分布不均衡现象, 容易对非活跃开发者产生较差的分派效果; 此外, 现… …   相似文献
谢生龙  李青山  歹杰  崔笛 《软件学报》2025,36(9):4037-4056
8.
自然场景文本检测的主流方法大多使用复杂且层数较多的网络来提升检测精度, 需要较大的计算量和存储空间, 难以部署到计算资源有限的嵌入式设备上. 知识蒸馏可通过引入与教师网络相关的软目标信息, 辅助训练轻量级的学生网络, 实现模型压缩. 然而, 现有的知识蒸馏方法主要为图像分类任务而设计, 提取教师网络输出的软化概率分布作为知识, 其携带的信息量与类别数目高度相关, 当应用于文本检测的二分类任务时会存在信息量不足的问题. 为此, 针对场景文本检测问题, 定义一种新的信息熵知识, 并以此为基础提出基于掩码信息熵迁移的知识蒸馏方法(mask entropy transfer, MaskET). MaskET在传统蒸馏方法的基础上引入信息熵知识, 以增加迁移到学生网络的信息量; 同时, 为了消除图像中背景信息的干扰, MaskET通过添加掩码的方法, 仅提取文本区域的信息熵知识. 在ICDAR 2013、ICDAR 2015、TD500、TD-TR、Total-Text和CASIA-10K这6个公开标准数据集上的实验表明, MaskET方法优于基线模型和其他知识蒸馏方法. 例如, MaskET在CASIA-10K 数据集上将基于MobileNetV3的DBNet的F1得分从65.3%提高到67.2%.… …   相似文献
陈建炜  沈英龙  杨帆  赖永炫 《软件学报》2025,36(9):4188-4207
9.
内存一致性模型定义了并行程序在多核系统中的访存序约束, 是软硬件共同遵守的架构规范. 同地址顺序一致性是内存一致性模型的经典公理之一, 它规定了多核系统中对于相同地址的所有访存操作遵循顺序一致性, 被广泛应用于X86/TSO, Power, ARM等经典架构的内存一致性模型中, … …   相似文献
徐学政  杨德亨  王璐  王涛  黄安文  李琼 《软件学报》2025,36(9):3919-3936
10.
高性能算法库可以通过向量化的方式高效地利用单指令多数据(SIMD)硬件的能力,从而提升其在CPU上的执行性能.其中,向量化的实现需要使用目标 SIMD 硬件的特定编程方法,而不同SIMD扩展的编程模型和编程方法均存在较大差异.为了避免优化算法在不同平台上的重复实现,提高算法库的可… …   相似文献
11.
分布式追踪数据作为一种重要的可观测性数据, 对性能分析、故障诊断、系统理解等运维任务起着至关重要的作用. 由于系统规模和复杂性的快速增加, 追踪数据的规模愈发庞大, 对存储提出了更高的要求. 为了降低追踪数据的存储成本, 数据压缩成为一种至关重要的方式. 现有的压缩方法无法充分利… …   相似文献
王尚  张晨曦  彭鑫 《软件学报》2025,36(9):4287-4312
12.
因果关系发现旨在从观测数据中发现变量间的因果关系, 是帮助我们理解自然界、社会和技术系统中各种现象和变化的重要方法. 一种主流的因果发现方法是基于约束的算法, 这类算法通过检验变量间的条件独立性关系来确定变量之间的因果结构. 然而, 现实世界的数据收集往往受资源或技术的限制, 面临样本量有限, 节点方差大等挑战. 在这些场景下, 条件独立性检验的正确率受到极大影响, 导致学到的因果图中部分变量的因果边被错误地删除, 影响了算法输出的准确性. 为此, 提出一种增强的条件独立性检验的方法, 该方法的核心在于尽可能减少无关外部噪声对于待测试变量的干扰, 从而提高条件独立性检验结果的准确性. 基于该增强的条件独立性检验方法, 提出一种基于启发式搜索的结构学习算法, 该算法在初始结构图的基础上, 迭代搜索被误删的因果边, 基于增强的条件独立性检验并结合得分优化的思想, 重构因果结构. 实验结果显示, 相较于现有方法, 所提算法在仿真数据、贝叶斯网络数据以及真实数据上的F1值和结构汉明距离(SHD)均有显著提升, 证明在有限样本和因果结构中存在高方差节点的条件下更准确地揭示观测数据中潜在的真实因果结构的能力.… …   相似文献
13.
社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系, 在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值. 然而, 现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势, 且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系. 针对以上问题, 提出基于时空注意力的多粒度链路预测算… …   相似文献
14.
近年来, 图流分析在研究领域和工业领域都变得愈发重要. 图流是从数据源持续高速到达的边序列, 这些边组成了一个不断变化的动态图. 在图流上可以进行多种不同的分析, 而三角形计数是其中最基础的操作之一. 由于图流数据规模大, 更新速度高, 在图流上进行精确三角形计数效率较低, 而且… …   相似文献
苟向阳  邹磊  于旭 《软件学报》2025,36(9):4351-4374
15.
人脸活体检测是人脸识别技术安全落地的有力保障. 但活体攻击方式的不断变换, 给现有检测方法带来了极大的挑战. 为应对层出不穷的未知场景和攻击方式, 提出一种基于视觉注意力和域特征融合的双流人脸活体检测模型. 首先, 提出基于视觉注意力的特征提取模块, 增强模型提取基于全局信息的内… …   相似文献
朱建秋  华阳  宋晓宁 《软件学报》2025,36(9):4390-4404
16.
武延军  谢涛  侯锐  张科  宋威  邢明杰 《软件学报》2025,36(9):3917-3918
17.
跨域推荐(cross-domain recommendation, CDR)通过将密集评分辅助域中的用户-项目评分模式迁移到稀疏评分目标域中的评分数据集, 以缓解冷启动现象, 近年来得到广泛研究. 多数CDR算法所采用的基于单域推荐的聚类方法未有效利用重叠信息, 无法充分适应跨域推荐, 导致聚类结果不准确. 在跨域推荐中, 图卷积网络方法(graph convolution network, GCN)可充分利用节点间的关联, 提高推荐的准确性. 然而, 基于GCN的跨域推荐往往使用静态图学习节点嵌入, 忽视了用户的偏好会随推荐场景发生变化的情况, 导致模型在面对不同的推荐任务时表现不佳, 无法有效缓解数据稀疏性. 基于此, 提出一种利用伪重叠判定机制的多层循环GCN跨域推荐模型. 首先, 在社区聚类算法Louvain的基础上充分运用重叠数据, 设计一个伪重叠判定机制, 据此挖掘用户的信任关系以及相似用户社区, 从而提高聚类算法在跨域推荐中的适应能力及其准确性. 其次, 提出一个包含嵌入学习模块和图学习模块的多层循环GCN, 学习动态的域共享特征、域特有特征以及动态图结构, 并通过两模块的循环增强, 获取最新用户偏好, 从而缓解数据稀疏问题. 最后, 采用多层感知器(multi-layer perceptron, MLP)对用户-项目交互建模, 得到预测评分, 通过与12种相关模型在4组数据域上的对比结果发现, 所提方法是高效的, 在MRR、NDCG、HR指标上分别平均提高5.47%、3.44%、2.38%.… …   相似文献
18.
工业界现用的访问权限控制技术愈来愈难以应对广域互联网场景下部署的分布式系统的访问控制问题, 特别是跨多个信任域部署的大型信息系统在地理分布上不断分散化, 造成防护弱点不断增加. 基于共识的访问控制策略共享技术能够使跨信任域部署的访问控制节点安全快速地达成一致决策. 首先提出面向多… …   相似文献
19.
常识知识通常不在自然语言中明确表述, 而是隐含在人类的认知中, 为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一. 前期, 课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG), 包含了26 606个常识事件三元组, 覆盖了因果、时序、条件等多种常见的… …   相似文献
黄俏娟  曹存根  王亚  王石 《软件学报》2025,36(9):4154-4187
20.
高质量的训练数据对于预训练语言模型(PLM)至关重要, 但许多专业领域的数据因隐私问题而无法集中收集用于模型训练. 借助联邦学习, 可以在保护数据隐私的前提下完成模型训练. 然而, 联邦学习的客户端通常资源有限, 无法完成预训练语言模型的训练. 针对这一问题进行深入研究. 首先,… …   相似文献
王鑫澳  陈珂  寿黎但  骆歆远  陈刚 《软件学报》2025,36(9):4111-4134
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