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新工科背景下计算机网络课程思政建设实践 被引量：11
1
作者 张冬梅 程莉 +1 位作者 高占春 蒋砚军 《计算机教育》 2023年第3期56-60,共5页
针对高校计算机网络课程思政的教学实际,分析新工科背景下课程思政要解决的3个关键问题,提出“理论—方法—实践”3层建设框架,介绍计算机网络课程思政建设的具体实践方法,最后利用问卷调查法,通过最近学期的实际教学数据汇总,基于主观... 针对高校计算机网络课程思政的教学实际,分析新工科背景下课程思政要解决的3个关键问题,提出“理论—方法—实践”3层建设框架,介绍计算机网络课程思政建设的具体实践方法,最后利用问卷调查法,通过最近学期的实际教学数据汇总,基于主观评价方法对课程思政的实践效果进行分析与评价。 展开更多
关键词 计算机网络 课程思政 建设框架 分析与评价
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互联网背景下计算机相关专业的教学评价机制探索 被引量：1
2
作者 张海旸 欧中洪 《计算机教育》 2023年第10期201-205,共5页
针对通用评价机制很难适应互联网行业高速发展需要的问题,分析互联网背景下计算机相关专业对动手能力和创新能力的要求以及知识和技术更新迭代的特点,提出互联网背景下的计算机相关专业3层教学评价机制:在培养目标达成评价中关注学生自... 针对通用评价机制很难适应互联网行业高速发展需要的问题,分析互联网背景下计算机相关专业对动手能力和创新能力的要求以及知识和技术更新迭代的特点,提出互联网背景下的计算机相关专业3层教学评价机制:在培养目标达成评价中关注学生自主学习能力的达成;在毕业要求达成评价中强调学生动手实践能力的培养和评价;在课程达成评价中侧重于考核学生创新和动手能力的过程性评价。具体阐述3层教学评价过程并提出持续改进对策。 展开更多
关键词 教学评价机制 互联网 计算机 工程教育认证
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产教实融合的开放式人才创新培养研究:以“北邮-华为学院”创新合作为例
3
作者 肖寒 杨树杰 +7 位作者 关建峰 王目 周赞 马云霄 吴忠辉 季翔 张焘 许长桥 《新一代信息技术》 2023年第14期34-40,共7页
随着新一轮科技革命和产业变革的到来,人才创新培养既需要提高学生的基础理论知识,更需要培养学生适应快速变革的学习、实践能力。在这一背景下,“产教实融合,校企一体”成为高校教育改革的重要途径,围绕现行教学过程中存在的教学内容... 随着新一轮科技革命和产业变革的到来,人才创新培养既需要提高学生的基础理论知识,更需要培养学生适应快速变革的学习、实践能力。在这一背景下,“产教实融合,校企一体”成为高校教育改革的重要途径,围绕现行教学过程中存在的教学内容与企业需求脱节、教育队伍建设模式落后、教学内容与企业研发活动匹配度不高以及专业设计不匹配企业需求等问题,以“北邮-华为学院”创新合作为例,提出企业需求驱动的教学选题模式,根据具体行业应用,建设开放式教育队伍,提出产教融合的多维度研究生素质培养方案,最终实现以实践为导向的创新性专业设计,对校企合作人才培养模式进行深入探索,提高学生学以致用的能力。 展开更多
关键词 课程与教学论 产教实融合 开放式人才培养 教学改革
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无丢失网络流量管理综述
4
作者 张乙然 王尚广 任丰原 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1290-1306,共17页
近年来,无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包,避免了数据丢失与重传,极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而,链路层流量控制带来的负面效应(... 近年来,无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包,避免了数据丢失与重传,极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而,链路层流量控制带来的负面效应(拥塞扩展、死锁等)使得无丢失网络的大规模部署面临着诸多挑战.因此,引入流量管理技术来提升无丢失网络的可扩展性得到了更多关注.对应用于高性能计算领域和数据中心领域的典型无丢失网络InfiniBand和无丢失以太网的流量管理研究进展进行系统性综述,首先介绍链路层流量控制的负面影响和流量管理的目标,总结无丢失网络传统的流量管理架构.然后根据流量管理技术路线(拥塞控制、拥塞隔离、多路径负载均衡等)以及驱动的位置(发送端驱动、接收端驱动等),对InfiniBand和无丢失以太网流量管理的最新研究进展进行分类和阐述,分析对应的优势以及局限性.最后指出无丢失网络流量管理进一步研究中需要着重探索的问题,包括无丢失网络流量管理统一架构、主机内与网络联合流量管理以及面向领域应用的流量管理. 展开更多
关键词 无丢失网络 INFINIBAND 无丢失以太网 流量管理 链路层流量控制
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三维颌面对称参考平面智能构建的深度学习算法
5
作者 朱玉佳 沈华 +7 位作者 温奥楠 高梓翔 秦庆钊 单珅瑶 李文博 傅湘玲 赵一姣 王勇 《北京大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期113-120,共8页
目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数... 目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法:收集2018年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医院无显著颌面畸形临床患者400例,通过数据增强的方式获得2000例三维颌面数据用于MDGR-Net算法训练与测试,其中训练集1600例、验证集200例、内部测试集200例,MDGR-Net模型包含构造本体与镜像点云(X和Y)中关键点的特征向量,基于特征向量获取点云X和Y中关键点的对应关系,以及通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)计算旋转和平移矩阵R,t。基于MDGR-Net模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法获得MDGR-Net关联法对称参考平面。基于决定系数(coefficient of determination,R 2)指标对内部测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,并对200例内部测试集与40例外部测试集临床数据,基于MDGR-Net关联法与“真值”迭代最近点(iterative closest point,ICP)关联法构建的三维颌面对称参考平面进行角度误差评价。结果:基于200例内部测试集三维颌面数据测试MDGR-Net旋转矩阵R 2为0.91,平移矩阵R^(2)为0.98。在内部与外部测试集上,角度误差平均值分别为0.84°±0.55°、0.58°±0.43°,临床构建40例三维颌面对称参考平面仅需3 s,在正畸骨性Ⅲ类、高角、安氏Ⅲ类错牙合畸形受试者表现最佳。结论:基于点云智能配准的MDGR-Net关联法为口腔临床三维颌面对称参考平面构建提供了新的解决方案,可显著提升诊疗效率和效果,降低专家依赖性。 展开更多
关键词 颌面部 对称参考平面 成像 三维 深度学习 算法
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基于扩散模型的传像束光纤图像质量优化
6
作者 刘宝林 熊永平 +1 位作者 石岩 李晓龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期257-264,共8页
为解决现有图像质量优化算法对于传像束光纤图像存在去模糊不彻底和轮廓细节恢复效果差的挑战,提出一种基于扩散模型的方法FBIDiff(fiber bundle image quality optimization via diffusion models)。设计两阶段网络使图像信息逐步恢复... 为解决现有图像质量优化算法对于传像束光纤图像存在去模糊不彻底和轮廓细节恢复效果差的挑战,提出一种基于扩散模型的方法FBIDiff(fiber bundle image quality optimization via diffusion models)。设计两阶段网络使图像信息逐步恢复;引入扩散模型,使用残差策略学习图像轮廓信息;采用高低频分离思想,以解决图像中的轮廓等高频信息损失严重问题。实验结果表明,与现有算法相比,FBIDiff在结构相似性(structural similarity,SSIM)、学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)和图像显著性变换值(differentiable image saliency transform,DISTS)指标上分别获得2.6%、6.1%和4.1%的提升,有效解决了高频信息损失严重和去模糊不彻底等问题。 展开更多
关键词 扩散模型 传像束图像 图像质量优化 去模糊 频率分离 数据集构建 两阶段网络
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基于丰度协调技术的企业ESG指标预测模型
7
作者 李严 叶冠华 +1 位作者 李雅文 梁美玉 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期670-676,共7页
环境、社会及治理(ESG)指标是评估企业可持续发展的重要指标。现有的ESG评估体系存在覆盖范围狭窄、主观性强和时效性差等问题,因此,迫切需要研究能利用企业数据准确预测ESG指标的预测模型。针对企业数据中ESG关联特征存在信息丰度不一... 环境、社会及治理(ESG)指标是评估企业可持续发展的重要指标。现有的ESG评估体系存在覆盖范围狭窄、主观性强和时效性差等问题,因此,迫切需要研究能利用企业数据准确预测ESG指标的预测模型。针对企业数据中ESG关联特征存在信息丰度不一致的问题,提出一种基于丰度协调技术的企业ESG指标预测模型RCT(Richness Coordination Transformer),其中上游丰度协调模块通过自编码器协调异质丰度特征,从而提高下游模块的ESG指标预测性能。在真实数据集上的实验结果表明,与模型时间卷积网络(TCN)、长短期记忆(LSTM)网络、自注意力模型(Transformer)、极限梯度提升(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)相比,RCT模型在各项预测指标上均表现最优,验证了RCT模型在预测ESG指标上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 数据挖掘 深度学习 时序预测 自编码器 注意力机制 数据异质 环境、社会及治理 丰度协调技术
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多源认知知识融合的情感支持对话模型
8
作者 张伟庆 邱莉榕 张熙 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期82-90,共9页
提出了一种新颖的模型架构MDES.首先利用心理健康对话样例知识补充背景语义信息,结合情感强度计算过滤知识噪声;然后使用常识知识推断用户情感状态,并建模用户的情感状态过渡信息;最后,在公开基准数据集ESConv上进行了实验.结果表明,MDE... 提出了一种新颖的模型架构MDES.首先利用心理健康对话样例知识补充背景语义信息,结合情感强度计算过滤知识噪声;然后使用常识知识推断用户情感状态,并建模用户的情感状态过渡信息;最后,在公开基准数据集ESConv上进行了实验.结果表明,MDES已经实现了最先进的性能. 展开更多
关键词 情感支持对话 多源认知知识 知识噪声 情感状态过渡
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面向复合异常的分布式数据库异常诊断方法
9
作者 向清风 邵蓥侠 +1 位作者 徐泉清 杨传辉 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1022-1039,共18页
数据库是计算机服务中的重要基础组件,然而其运行中可能出现性能异常,影响业务服务质量.如何对数据库产生的性能异常进行诊断成为工业界与学术界的热点问题.近年来,一系列自动化的数据库异常诊断方法被相继提出,它们通过分析数据库运行... 数据库是计算机服务中的重要基础组件,然而其运行中可能出现性能异常,影响业务服务质量.如何对数据库产生的性能异常进行诊断成为工业界与学术界的热点问题.近年来,一系列自动化的数据库异常诊断方法被相继提出,它们通过分析数据库运行状态,对数据库整体的异常类型进行判断.但随着数据规模的不断扩大,分布式数据库正成为在业界中愈受欢迎的重要解决方案.在分布式数据库中,数据库整体由多个服务器节点共同组成.现有的异常诊断方法难以有效地定位节点异常,无法识别在多节点上发生的复合异常,不能感知节点间复杂的性能影响关系,欠缺有效的诊断能力.针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的复合异常诊断的方法:DistDiagnosis.该方法采用复合异常图对分布式数据库的异常状态进行建模,在表示各节点异常的同时有效地捕获节点间的相关性.DistDiagnosis提出了节点相关性感知的根因异常排序方法,根据节点对数据库整体的影响力有效地定位根因异常.在国产分布式数据库OceanBase上构建了不同场景的异常测试案例.实验结果表明,该方法优于其他先进的对比方法,异常诊断的AC@1、AC@3、AC@5最高达到0.97、0.98和0.98,在各诊断场景中相较于次优方法最多提升了5.20%、5.45%和4.46%. 展开更多
关键词 分布式数据库 异常诊断 根因分析
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面向联邦算力网络的隐私计算自适激励机制 被引量：2
10
作者 周赞 张笑燕 +4 位作者 杨树杰 李鸿婧 况晓辉 叶何亮 许长桥 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2705-2725,共21页
面对“人-机-物”超融合与万物智能互联远景的现实需求,联邦算力网络充分发挥联邦学习等分布式智能技术的数据聚合优势以及“信息高铁(低熵算力网)”的计算协同优势,高效利用网络中泛在离散部署的海量数据与算力资源,从而最大化满足多... 面对“人-机-物”超融合与万物智能互联远景的现实需求,联邦算力网络充分发挥联邦学习等分布式智能技术的数据聚合优势以及“信息高铁(低熵算力网)”的计算协同优势,高效利用网络中泛在离散部署的海量数据与算力资源,从而最大化满足多种高性能、智能化计算任务需求瓶颈.同时,为建立用户泛在协作计算过程中的全生命周期安全保障和对联邦算力网络的互信任基础,差分隐私等隐私计算技术的引入成为基础性需求之一.因此,在用户自身安全和隐私不受模型逆转、梯度泄露等新兴攻击威胁的前提下,如何对大量的个性化参与用户进行有效激励,促使其积极参与并真实共享本地数据和算力,是实现联邦算力任务实际部署的关键步骤之一.然而,当前联邦算力网络的激励机制大多主要侧重于用户数据评估与公平性等计算性能相关指标研究,缺少对用户隐私需求的关注,无法有效规约隐私噪声注入过程.边缘算力节点出于自身利益考量,往往夸大隐私预算需求,造成严重的冗余精度损失.针对这一问题,本文基于改进的斯塔克伯格主从博弈模型,提出一种面向联邦算力网络的隐私计算自适应激励方法,通过两阶段的动态博弈根据分布式计算过程中隐私注入尺度进行差异化定价激励.基于反向归纳法,参与用户之间首先进行博弈均衡获取最优的本地隐私噪声预算设置策略,随后联邦参数服务器求取最优的隐私支付策略.通过理论分析,本文所提方案能够取得纳什均衡下的最优解.此外,本文还进一步对参与用户的限制条件进行了讨论,得出了用户隐私成本需求的约束上界.在EMNIST、CIFAR等公有标准数据集上的实验结果也表明,该方法相比于基于合约理论、三方博弈等理论的现有隐私激励机制,能够显著提升分布式智能协同计算任务参与各方的平均效用,在满足用户隐私需求的同时提升计算性能,大幅减少冗余损耗. 展开更多
关键词 联邦算力网络 隐私计算 隐私定价 个性化隐私 动态博弈 算力网络
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基于“产教研思”的计算思维培养教学模式探讨 被引量：6
11
作者 韩万江 杨金翠 +2 位作者 孙鹏飞 高慧 金昕 《软件导刊》 2022年第7期79-82,共4页
大学计算机课程是计算机类专业的基础课程,核心是培养学生的计算思维,其教学效果在一定程度上将影响本科教学质量。以大学计算机课程为研究对象,提出国学筑基、产教融合、科教协同、创新激励的“产教研思”一体化培养模式,将文化素养与... 大学计算机课程是计算机类专业的基础课程,核心是培养学生的计算思维,其教学效果在一定程度上将影响本科教学质量。以大学计算机课程为研究对象,提出国学筑基、产教融合、科教协同、创新激励的“产教研思”一体化培养模式,将文化素养与专业技能有机结合,逐步完善思维模式,深度体会计算思维的本质。实践结果证明,该模式的实施在培养与提高学生的计算思维方面具有很好的促进作用。 展开更多
关键词 大学计算机 计算思维 国学智慧 教学模式 文理融合
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基于MOOC与直播的网络混合教学模式探索与实践——以软件项目管理课程为例 被引量：5
12
作者 韩万江 杨金翠 +3 位作者 张笑燕 陆天波 金昕 孙鹏飞 《软件导刊》 2020年第11期256-258,共3页
基于MOOC平台、在线直播平台、沟通群等辅助教学工具,提出基于MOOC平台和直播平台相结合的网络混合教学模式实施方案。通过课前、课中、课后等环节阐述网络教学模式课前准备、MOOC教学、直播教学、项目实践、课程思政、成绩评价等实施... 基于MOOC平台、在线直播平台、沟通群等辅助教学工具,提出基于MOOC平台和直播平台相结合的网络混合教学模式实施方案。通过课前、课中、课后等环节阐述网络教学模式课前准备、MOOC教学、直播教学、项目实践、课程思政、成绩评价等实施步骤。介绍了网络混合教学模式流程,通过此教学模式实现网络化、远程化、分层次、个性化教学。实践表明,学生到课率提高10%,成绩提高5%,达到预期教学效果,对于响应教育部"利用好网课""停课不停学"号召有很好的教学示范作用。 展开更多
关键词 混合教学模式 线上教学 网络教学 远程教学 MOOC 直播
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基于影响力剪枝的图神经网络快速计算图精简 被引量：1
13
作者 顾希之 邵蓥侠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期52-58,共7页
计算图精简是提升图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型训练速度的一种优化技术,它利用节点间存在共同邻居的特性,通过消除聚合阶段的冗余计算,来加速图神经网络模型的训练。但是,在处理大规模图数据时,已有的计算图精简技术存在... 计算图精简是提升图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型训练速度的一种优化技术,它利用节点间存在共同邻居的特性,通过消除聚合阶段的冗余计算,来加速图神经网络模型的训练。但是,在处理大规模图数据时,已有的计算图精简技术存在计算效率低的问题,影响了计算图精简技术在大规模图神经网络中的应用。文中详细分析了当前的计算图精简技术,统计了包括搜索和重构两阶段处理的时间开销,并总结了现有方法的不足。在此基础上,提出了基于影响力剪枝的图神经网络快速计算图精简算法。该算法应用影响力模型刻画各个节点对计算图精简的贡献,并基于影响力对共同邻居的搜索空间进行剪枝,极大地提升了搜索阶段的效率。此外,详细分析了算法复杂度,从理论上证明了该技术期望的加速效果。最后,为验证所提算法的有效性,将所提算法应用到两种主流的计算图精简技术上,选取常见的图神经网络模型在多个数据集上进行测试,实验结果表明所提算法在保证一定冗余计算去除量的前提下,能够显著地提升计算图精简的效率。相比基线计算图精简技术,所提技术在PPI数据集上搜索阶段的加速效果最高提升了3.4倍,全过程最高提升了1.6倍;在Reddit数据集上搜索阶段的加速效果最高提升了5.1倍,全过程最高提升了3.2倍。 展开更多
关键词 图神经网络 计算图精简 共同邻居 冗余计算 剪枝
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基于多天线NOMA的移动边缘计算网络公平计算卸载策略研究 被引量：1
14
作者 曾胜 黄小红 +1 位作者 李丹丹 于维军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2457-2468,共12页
为了解决移动边缘计算网络中不断增加的用户计算需求与有限的计算和通信资源之间的矛盾,以及在处理用户的计算任务时公平性难以得到保证等问题,本文针对基于多天线NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)的移动边缘计算网络,提出了一种... 为了解决移动边缘计算网络中不断增加的用户计算需求与有限的计算和通信资源之间的矛盾,以及在处理用户的计算任务时公平性难以得到保证等问题,本文针对基于多天线NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)的移动边缘计算网络,提出了一种保证用户公平性的计算卸载策略.通过联合优化用户的分簇、NOMA簇的解码顺序、用户的发送功率、用户的CPU处理频率和传输时间,建立了一个系统公平计算效率最大化问题.考虑到优化问题的非凸性,将其分解为两个阶段进行求解.在第一个阶段中,设计了一种有效的启发式算法来实现用户的分簇,并根据分簇的结果来确定NOMA簇的解码顺序;在第二个阶段中,提出了一种基于Dinkelbach方法和连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)方法的迭代算法来获得用户的发送功率、用户的CPU处理频率和传输时间.仿真结果表明了所提出的方案具有较好的收敛性,且与几个基线方案进行对比,能够实现更加优越的系统性能. 展开更多
关键词 移动边缘计算 多天线 非正交多址接入 公平性 计算卸载
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NDN区块链网络拓扑结构性能分析及优化模型 被引量：2
15
作者 修佳鹏 刘卉馨 +2 位作者 杨正球 张德昊 郭少勇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期46-58,共13页
为进一步提升基于命名数据网络(NDN)的区块链系统的网络层传输性能,提出一种NDN区块链网络拓扑结构性能分析及优化模型,该模型包括NDN区块链系统中区块同步时间和区块传输冗余度的计算方法、基于区块同步时间和区块传输冗余度的网络拓... 为进一步提升基于命名数据网络(NDN)的区块链系统的网络层传输性能,提出一种NDN区块链网络拓扑结构性能分析及优化模型,该模型包括NDN区块链系统中区块同步时间和区块传输冗余度的计算方法、基于区块同步时间和区块传输冗余度的网络拓扑结构评分指标体系和基于网络拓扑结构属性和评分的网络拓扑结构优化方案。利用所提模型,可以解决基于TCP/IP的区块链网络拓扑结构评价模型与NDN区块链的不适配性,并且在已知网络环境参数和NDN网络层数据同步方法的前提下,完成性能指标计算和分析,为NDN区块链的实际组网提供优化方案。实验结果表明,使用所提模型对9个节点的网络拓扑结构进行分析和优化,优化后的网络拓扑结构与原有评分最高的网络拓扑结构相比,可以在维持区块传输冗余度不变的情况下,将区块同步时间从2.95 s降低至2.37 s,降低了19.66%,同时评分由0.64提升至0.82,证明所提模型在提升NDN区块链性能上具有较好的效果。 展开更多
关键词 NDN 区块链传输性能 网络拓扑 性能分析及优化 冗余度
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面向跨模态检索的查询感知双重对比学习网络 被引量：2
16
作者 尹梦冉 梁美玉 +3 位作者 于洋 曹晓雯 杜军平 薛哲 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2120-2132,共13页
近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和... 近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和融合不能确保来自相同模态且语义相似的数据在联合特征空间下保持接近,也未考虑查询语句的语义.为了解决上述问题,提出一种面向多模态视频片段检索的查询感知跨模态双重对比学习网络(QACLN),该网络通过结合模态间和模态内的双重对比学习来获取不同模态数据的统一语义表示.具体地,提出一种查询感知的跨模态语义融合策略,根据感知到的查询语义自适应地融合视频的视觉模态特征和字幕模态特征等多模态特征,获得视频的查询感知多模态联合表示.此外,提出一种面向视频和查询语句的模态间及模态内双重对比学习机制,以增强不同模态的语义对齐和融合,从而提高不同模态数据表示的可分辨性和语义一致性.最后,采用一维卷积边界回归和跨模态语义相似度计算来完成时刻定位和视频检索.大量实验验证表明,所提出的QACLN优于基准方法. 展开更多
关键词 跨模态语义融合 跨模态检索 视频时刻定位 对比学习
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基于注意力增强元学习网络的个性化联邦学习方法 被引量：1
17
作者 高雨佳 王鹏飞 +1 位作者 刘亮 马华东 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期196-208,共13页
联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数... 联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数量和概念上的不同,造成了全局模型训练困难.为此,个性化联邦学习作为一种新的联邦学习范式被提出,它旨在通过客户端与服务器的协作来保证客户端个性化模型的有效性.直观来讲,为具有相似数据特征和分布的客户端提供更紧密的协作关系可以有利于个性化模型的构建.然而,由于客户端数据的不可见性,如何细粒度地提取客户端特征,并定义它们之间的协作关系是一个挑战.设计了一个注意力增强元学习网络(attention-enhanced meta-learning network,AMN)来解决这个问题.AMN可以利用客户基础模型参数作为输入特征,训练元学习网络为每个客户端提供一个额外的元模型,自动分析客户特征相似性.基于双层网络设计,有效地实现客户端个性与共性的权衡,提供了包含有益客户信息的融合模型.考虑到训练过程中需要同时训练元学习网络和客户本地基础网络,设计了一种交替训练策略,以端到端的方式进行训练.为了证明该方法的有效性,在2个基准数据集和8种基准方法上进行了大量实验,相较于现有表现最优的个性化联邦学习方法,该方法在2个数据集中平均分别提升了3.39%和2.45%的模型性能. 展开更多
关键词 联邦学习 注意力机制 深度学习 元学习 分布式机器学习
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云原生数据湖服务平台的设计与实现 被引量：1
18
作者 魏文定 鄂海红 +2 位作者 王曦 宋美娜 宿兴辉 《计算机技术与发展》 2024年第2期17-22,共6页
云原生数据湖已经成为数据管理和分析领域的研究热点,相关技术和应用也得到了广泛的关注和探索。数据湖部署存在着成本高、组件之间兼容性差等问题,存算不分离制约着数据湖平台延展性,缺乏完备的数据入湖体系容易引起数据湖沼泽的形成,... 云原生数据湖已经成为数据管理和分析领域的研究热点,相关技术和应用也得到了广泛的关注和探索。数据湖部署存在着成本高、组件之间兼容性差等问题,存算不分离制约着数据湖平台延展性,缺乏完备的数据入湖体系容易引起数据湖沼泽的形成,导致用户无法从中提取数据价值。该文设计并实现了云原生数据湖服务平台,平台以Kubernetes为底层构建云原生环境,结合容器技术将数据湖组件镜像化,同时设计数据湖存算分离方案来提高数据湖平台的可扩展性和可移植性,并配合监控、组装生产线将镜像容器化,实现数据湖上云操作。并建立用户入湖作业与云原生计算引擎之间的桥梁,对入湖信息进行预处理,提供多类型作业以满足多元化入湖场景,以统一catalog的方式将数据写入数据湖中。实际运行结果表明,该平台既提高了数据湖平台的灵活性和可靠性,又确保了元数据和数据资产的规范性存储。 展开更多
关键词 云原生 数据湖 大数据 生产线 数据湖上云
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深度学习框架测试研究综述 被引量：2
19
作者 马祥跃 杜晓婷 +3 位作者 采青 郑阳 胡崝 郑征 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3752-3784,共33页
随着大数据和计算能力的快速发展,深度学习技术取得巨大突破,并迅速成为一个具有众多实际应用场景和活跃研究课题的领域.为了满足日益增长的深度学习任务开发需求,深度学习框架应运而生.深度学习框架作为连接应用场景和硬件平台的中间部... 随着大数据和计算能力的快速发展,深度学习技术取得巨大突破,并迅速成为一个具有众多实际应用场景和活跃研究课题的领域.为了满足日益增长的深度学习任务开发需求,深度学习框架应运而生.深度学习框架作为连接应用场景和硬件平台的中间部件,向上支撑深度学习应用的开发,帮助用户快速构造不同的深度神经网络模型,向下深度适配各类计算硬件,满足不同算力架构和环境下的计算需求.作为人工智能领域的关键基础软件,深度学习框架中一旦存在问题,即使是一个只有几行代码的缺陷都可能导致在其基础上构造的模型发生大规模失效,严重威胁深度学习系统安全.作为以深度学习框架测试为主题的研究性综述,首先对深度学习框架发展历程和基本架构进行介绍;其次,通过对55篇与深度学习框架测试研究直接相关的学术论文进行梳理,对深度学习框架缺陷特性、测试关键技术和基于不同测试输入形式的测试方法这3个方面进行系统分析和总结;针对不同测试输入形式的特点,重点探究如何结合测试关键技术来解决研究问题;最后对深度学习框架测试尚未解决的难点问题进行总结以及对未来值得探索的研究方向进行展望.可以为深度学习框架测试研究领域的相关人员提供参考和帮助,推动深度学习框架的不断发展成熟. 展开更多
关键词 深度学习框架 测试 缺陷 实证研究
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感-通-物多目标融合应急无人机路径规划方法 被引量：2
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作者 许云鹏 谢雅琪 +3 位作者 于然 侯鲁洋 王凯亮 徐连明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1-12,共12页
为了完成多无人机应急救援场景下救灾点的需求感知(感)、数据收集(通)和物资投放(物)任务,提出了在考虑无人机能耗约束下,感-通-物多目标融合的两阶段的应急无人机路径规划求解框架。第一阶段提出基于时序图卷积网络的救灾点人数预测模... 为了完成多无人机应急救援场景下救灾点的需求感知(感)、数据收集(通)和物资投放(物)任务,提出了在考虑无人机能耗约束下,感-通-物多目标融合的两阶段的应急无人机路径规划求解框架。第一阶段提出基于时序图卷积网络的救灾点人数预测模型,并量化救灾点物资和通信需求;第二阶段提出基于贪心和禁忌搜索的多无人机路径规划算法,通过交替优化救灾点划分和单无人机路径规划来求解原优化问题。仿真结果表明,该算法在总服务收益上优于传统的无预测多无人机路径规划算法。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 时序图卷积网络 禁忌搜索
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