服务器无感知平台性能度量研究

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服务器无感知计算是一种新兴的云计算范型,它允许开发者专注于应用逻辑的开发,而不需要负责底层复杂的任务管理.通过这种范型,开发者可以快速构建更小粒度的应用,即函数级别的应用.随着服务器无感知计算的日益流行,各大云计算厂商相继推出各自的商业服务器无感知平台.然而,这些平台的特点尚未得… …   相似文献

温金凤  陈震鹏  柳熠  刘譞哲 《软件学报》2025,36(5):1974-2005

基于分组对比学习的序贯感知技能发现

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强化学习在智能对话系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但其在复杂的、奖励稀疏的任务中学习效率较低.研究人员在强化学习中引入技能发现框架,以最大化不同技能间的差异为目标构建技能策略,提升了智能体在上述任务中的学习效率.然而,受到采样轨迹数据多样性的限制,现有的技能发现方法局限于在… …   相似文献

杨尚东  余淼盈  陈兴国  陈蕾 《软件学报》2025,36(5):2079-2093

多粒度单元格对比的文本和表格数值问答模型

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在文本和表格的数值问答任务中,模型需要在给定的文本和表格下进行数值推理.任务目标是生成一个包含多步数值计算的计算程序,并将计算程序结果作为问题的答案.为了建模文本和表格,当前工作通过模板将表格线性化为一系列单元格句子,再基于文本和单元格句子设计生成器以产生计算程序.然而,这种方法… …   相似文献

琚江舟  毛云麟  吴震  陈宇飞  戴新宇  陈家骏 《软件学报》2025,36(5):2167-2187

基于声感知的移动终端身份认证综述

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随着移动终端的普及和用户隐私数据保护需求的增强,基于移动终端的身份认证研究引起了广泛关注.近年来,移动终端的音频传感器为设计性能优良的新颖身份认证方案提供了更大的灵活性和可拓展性.在调研了大量相关科研文献的基础上,首先按照依赖凭据和感知方法的不同将基于声感知的移动终端身份认证方案… …   相似文献

周满  李向前  王骞  李琦  沈超  周雨庭 《软件学报》2025,36(5):2229-2253

基于代数关系的轻量级密码DEFAULT统计故障分析

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DEFAULT是于2021年亚洲密码学年会中提出的一种新型轻量级密码算法,适用于保护物联网中的微型芯片、微控制器和传感器等设备的信息安全.基于唯密文的基本假设,针对DEFAULT密码提出了一种基于代数关系的统计故障分析方法.该方法使用随机半字节故障模型,通过对代数关系的构造分析并… …   相似文献

李玮  秦梦洋  谷大武  连晟  温云华 《软件学报》2025,36(5):2270-2287

面向时间有序事务数据的聚簇频繁模式挖掘

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首次对时间有序事务数据中聚簇频繁模式的挖掘问题进行研究.为了解决Naive算法处理该问题时存在冗余运算的问题,提出一种改进的聚簇频繁模式挖掘算法ICFPM (improved cluster frequent pattern mining).该算法使用2种优化策略,一方面可以利用… …   相似文献

王少鹏  牛超煜 《软件学报》2025,36(5):2342-2361

结合动态缓冲池和时间递减约束的离线到在线强化学习

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离线到在线强化学习中, 虽然智能体能够通过预先收集的离线数据进行初步策略学习, 但在线微调阶段, 早期过程常常表现出不稳定性, 且微调结束后, 性能提升幅度较小. 针对这一问题, 提出了两种关键设计: 1)模拟退火的动态离线-在线缓冲池; 2)模拟退火的行为约束衰减. 第1种设计… …   相似文献

闫雷鸣  朱永昕  刘健 《计算机系统应用》2025,34(5):14-23

基于不确定性校准的烟雾语义分割

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烟雾检测在早期火灾预警当中非常重要. 现有检测算法基本是基于确定性的卷积神经网络来进行的, 然而确定性的神经网络往往会给出非常自信的预测结果, 即使它完全不知道某些区域当中是否有目标对象, 尤其是烟雾边缘区域有着更加透明的效果, 致使该区域和周围环境极易混淆, 因此检测算法对该区域并不能进行很好的判断, 进而造成大量的假阳性. 因此, 本文提出一种改进的DeepLabV3+算法, 首先, 该算法基于贝叶斯思想优化DeepLabV3+从而输出非确定性的特征编码, 以量化预测图像中不确定性的大小, 校准模型的学习过程. 其次基于预处理思想对特征编码进行预处理, 降低无关干扰特征信息量, 并且强化DeepLabV3+网络中特征融合能力, 充分利用网络提取到的多尺度特征信息. 最后将DeepLabV3+网络中上采样算子优化为CARAFE算子, 降低上采样过程中重要信息的丢失. 模型在公开的SMOKE5K数据集上取得良好的性能, MIoU指标达到了92.41%.… …   相似文献

刘志宏  杨海波  贾军营  卢鑫 《计算机系统应用》2025,34(5):31-40

多注意力融合的TransUNet医学影像分割模型

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精确识别组织器官和病变区域是医学影像分析中最重要的任务之一. 在现有的医学影像语义分割研究中, 基于U-Net结构的模型占据了主导地位. TransUNet结合了CNN和Transformer的优势, 弥补了两者在捕捉长程依赖和提取局部特征方面的不足, 但在提取和复原特征的位置时仍不够准确. 针对此问题, 提出了一种多注意力融合机制的医学影像分割模型MAF-TransUNet. 该模型首先在Transformer层之前增加一个多注意力融合模块(MAF)来增强位置信息的表达; 然后在跳跃连接中再次结合多注意模块(MAF)使位置信息能够有效地传递到解码器一侧; 最后在解码阶段使用深度卷积注意力模块(DCA)保留更多的空间信息. 实验结果显示, MAF-TransUNet相较TransUNet在Synapse多器官分割数据集和ACDC自动心脏诊断数据集上的Dice系数分别提升了3.54%和0.88%.… …   相似文献

赵亮  赵雨祺  金海波 《计算机系统应用》2025,34(5):64-76

基于半监督多维度对比学习的噪声标签图像分类

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基于深度学习的人工智能诊断模型严重依赖于高质量的详尽注释数据进行算法训练, 但受到噪声标签信息的影响. 为了增强模型的鲁棒性并防止有噪声的标签记忆, 本文提出了一种基于多维度对比学习的噪声标签图像分类方法, 该方法可以有效地融合多维度对比学习和半监督学习来对抗标签噪声. 具体来说… …   相似文献

朱定局  叶展昊  何珂仪 《计算机系统应用》2025,34(5):151-158

用于小样本PTC质量智能诊断的AoT-DCGAN和P-CNN混合深度学习模型

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气密封螺纹连接(PTC)上扣质量的智能诊断对于确保油管在高温、高压、酸性气体条件下的稳固性和密封性至关重要. 准确的诊断依赖于分析不同工况下的PTC曲线以反映上扣质量, 但在实际工业检测中获取大量有效数据面临挑战. 本文提出了一种端到端分类模型, 它结合了异步优化的二维深度卷积生成对抗网络(AoT-DCGAN)和用于PTC曲线诊断的二维卷积神经网络(P-CNN), 旨在提高小样本下的分类性能. 本文提出的方法首先利用AoT-DCGAN来识别真实样本的分布模式, 并生成合成样本. 随后利用P-CNN模型在扩增的数据集上进行训练, 实现PTC曲线的智能诊断. 同时, 本文使用了一种新颖的权重优化策略, 即异步优化(AO), 用来缓解生成器优化阶段的梯度消失问题. 本文提出的方法基于不同数据扩增比率下的召回率、特异性、F1分数、精确度和混淆矩阵进行了性能评估, 结果表明, 随着数据集规模的扩增, 模型的分类能力也在增强, 在数据集规模达到1200张时分类效果最佳. 此外, 在相同的训练集中, P-CNN模型的表现优于传统的机器学习和深度学习模型, 在AC、ATI和NDT曲线上的最佳分类准确率分别达到了95.9%、95.5%和96.7%. 最后, 研究证实在DCGAN的训练过程中使用异步优化会使损失函数更稳定地下降.… …   相似文献

李文哲  李浩然  王涛  马梓瀚  汪传磊  郭丽雪 《计算机系统应用》2025,34(5):159-172

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ObjectiveFine-grained image classification focuses on distinguishing between categories that are visually similar but semantically distinct,… …   相似文献

《中国图象图形学报》2025,30(5):1419-1432

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ObjectiveIn the industrial manufacturing domain, quality control plays a crucial role in ensuring the reliability and safety of products. As… …   相似文献

《中国图象图形学报》2025,30(5):1404-1418

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ObjectiveWith the rapid development of facial image synthesis technology, from simple image editing techniques to complex generative adversa… …   相似文献

《中国图象图形学报》2025,30(5):1334-1345

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《中国图象图形学报》2025,30(5):1286-1302

基于多视角IB的安全风险关系抽取研究

  

安全风险管理是保障安全的核心任务,传统识别安全风险的方法已经不能满足智能化发展的需求。关系抽取是安全风险识别的方法之一,研究关系抽取对安全风险管理具有重要意义。尽管现有的模型已经取得了较好的性能,但是大多数现有的关系抽取模型忽略了领域实体表征不足的问题,并且数据中存在较多不相关信… …   相似文献

李希望;曹培松;吴俞颖;郭淑明;佘维 《计算机科学》2025,52(5):330-336

大样本条件下随机性检测的误差分析及参数建议

  

在信息安全领域,随机性检测在确保密码系统的安全性中起着至关重要的作用。这些测试的稳定性和可靠性直接影响密码系统的整体安全性。检测过程中的误差问题一直是学术界和工业界关注的焦点,特别是在处理大规模样本时,误差的累积更容易导致随机性检测的可靠性降低。因此,研究如何提高随机性检测的准确性和可靠性具有重要意义。GM/T 0005-2021标准中包含了9个具有可变参数的检测项目。针对大样本二元数据的随机性检测问题,根据其特点进行分类,并进行误差量化分析。当待检二元序列比特长度为1×10⁸时,GM/T 0005-2021标准中的检测参数建议基本合理。对于Maurer通用统计检测,子序列长度取6时p值误差上界为0.001 492 8,相较于GM/T 0005-2021中建议的参数表现出更高的准确性。对于线性复杂度检测,更小的子序列长度同样会导致更小的误差。随着样本长度的增加,扩展研究了1×10⁹时的参数选择,分析了不同样本长度和参数下的误差,并给出了样本长度为1×10⁹时的检测参数建议。… …   相似文献

孙月玥;范丽敏 《计算机科学》2025,52(5):322-329

提示学习在计算机视觉中的分类、应用及展望

  

随着计算机视觉(CV)的快速发展, 人们对于提高视觉任务的性能和泛化能力的需求不断增长, 导致模型的复杂度与对各种资源的需求进一步提高. 提示学习(PL)作为一种能有效地提升模型性能和泛化能力、重用预训练模型和降低计算量的方法, 在一系列下游视觉任务中受到广泛的关注与研究. 然而… …   相似文献

刘袁缘  刘树阳  刘云娇  袁雨晨  唐厂  罗威 《自动化学报》2025,51(5):1021-1040

无人飞行器集群自主控制: 预设性能驱动的安全编队控制

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针对障碍环境下多无人机编队跟踪问题, 提出一种兼顾编队跟踪性能与安全的控制框架. 在该框架中, 首先利用性能边界可调的预设性能控制方法生成期望控制信号, 使无人机跟踪虚拟领导者的期望轨迹, 跟踪过程中满足瞬态与稳态误差约束. 进一步, 基于控制障碍函数描述无人机的安全状态集合并建… …   相似文献

方浩  赵欣悦  陈杰 《自动化学报》2025,51(5):931-941

基于质量关联虚拟变量的质量相关变量划分及故障检测

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质量相关故障检测作为数据驱动的多元统计过程监测的重要研究内容, 是保障复杂装备或工业过程安全高效运行的关键技术, 而确定或划分质量相关变量是该方法的核心环节. 现有质量相关故障检测方法通常高度依赖于质量变量, 一旦质量变量不可测, 其有效性便受到严重挑战. 为解决这一挑战, 提出… …   相似文献

刘美枝  孔祥玉  胡昌华 《自动化学报》2025,51(5):1118-1130