中国科学技术大学软件学院
- 作品数：293 被引量：964H指数：14
- 相关作者：吴敏丁箐李兆鹏华保健余艳玮更多>>
- 相关机构：南京邮电大学计算机学院广西大学计算机与电子信息学院中国科学院深圳先进技术研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金苏州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- 基于深度学习的结直肠腺体自动分割算法研究
- 2024年
- 为实现腺体自动化分割,减轻病理学医生的工作量,帮助医生做出更加准确的临床决策,提出一种基于注意力机制和可变形卷积的适合腺体分割的深度神经网络模型(Adaptive-Gland-Segmentation-Net,AGS-Net)。该模型使用分组卷积和注意力机制使模型具有更强的表征能力,增加可变形卷积层以适应不同分化程度的腺体形状。在GlaS数据集上,加入染色标准化预处理的AGS-Net在检测结果、分割性能和形状相似性等三方面与竞争方法相比,具有很大的优势。
- 杨佐鹏丁秋阳丁偕王瑜
- 基于SharpPcap的网络流量监控系统被引量：6
- 2013年
- 为了在局域网中能够实时监视网络流量,并对流量进行分析和控制,提出了一个基于SharpPcap框架的局域网流量监控系统(SPCatcher)。通过对网络流量监视、流量分析、流量控制等子模块进行需求分析,设计了流量监控系统的框架模型,并给出了根据数据传输方向和指令响应顺序进行划分和组合的功能实现图。通过SPCatcher系统捕获网络流量并进行分析,找出网络性能降低的源头,进而可对存在滥用网络带宽行为的特定客户端进行流量控制。实现了软件系统,测试结果验证了SPCatcher系统的流量监控功能的有效性。
- 刘业田琨玮刘林峰
- 关键词：网络性能
- 一种结合用户和项目聚类的协同过滤算法被引量：2
- 2018年
- 针对协同过滤算法中评分矩阵稀疏性问题和可拓展性问题,提出一种改进的协同过滤算法,以望提高推荐效果和计算性能。该算法结合用户聚类和项目聚类,将最近邻搜索空间缩小到对应的聚类中,重新构建了相似度计算和评分预测方法。在Movie Lens数据集上的实验结果显示,改进后的算法相较于传统协同过滤算法在预测准确度上有所提高。
- 罗弦丁箐王禹
- 关键词：协同过滤聚类数据稀疏性
- 基于深度学习的网络流量异常检测被引量：10
- 2021年
- 为了解决网络流量数据的远程依赖性及数据集样本不平衡导致的长尾效应等问题,文中基于视觉Transformer提出一种网络流量异常检测模型,将多头自注意力引入残差网络,通过Feature Embedding将输入的稀疏高维度特征转化为稠密低维度特征,并加入二维相对位置编码,实现对流量数据位置全局感知,解决网络流量数据的远程依赖性。视觉Transformer模块包括编码器与解码器,编码器由N个相同的层堆叠组成,每层包括一个多头卷积自注意力层和一个二维卷积前馈网络,解码器在每层中插入一个查询自注意力的附加层,得到合成的流量特征图。同时提出深度自适应特征学习算法,通过半监督学习缓解数据分布不平衡导致的长尾效应问题,根据模型对无标签数据中尾部类别数据识别精确率高的特点,在无标签数据中挑选预测类别为尾部类别的样本加入到已标记集合,通过引入尾部类别样本缓解类别不平衡问题。使用CIC-IDS-2017网络入侵检测数据集进行实验评估。通过对比实验证明,模型的尾部样本检测准确率高于其他深度学习模型在提高检测性能的同时减少了检测时间,在网络流量异常检测领域具备实际应用价值。
- 杨月麟毕宗泽
- 关键词：异常检测注意力
- 视频实时评论的深度语义表征方法被引量：6
- 2019年
- 随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战:视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(natural language processing, NLP)技术具有很大局限性,因此亟需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针对以上挑战,在"相近时间段内的视频实时评论具有相似语义"假设的基础上,提出了一种基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的深度语义表征模型.该模型由于引入了字符级别的循环神经网络,避免了弹幕噪声对文本分词带来的影响.通过使用神经网络,使所得的语义向量能够表达弹幕的隐含语义.在此基础上,进一步设计了基于语义检索的弹幕解释框架,同时作为对语义表征结果的应用验证.最后,设计了多种对比方法,并采用不同指标对所提出的模型进行充分的验证.该模型能够精准地刻画弹幕短文本的语义,也证明了关于弹幕相关假设的合理性.
- 吴法民吕广奕刘淇何明常标何伟栋钟辉张乐
- 关键词：语义检索
- 计算机软件工程现代化的技术研究被引量：1
- 2020年
- 本文将针对计算机软件工程现代化技术进行相关研究。随着信息化时代的带来,我国的计算机技术与网络技术都迎来了新的挑战。软件工程作为计算机技术的核心,受到了广泛群众的关注。
- 李响
- 关键词：软件工程
- 基于红外目标跟踪技术的实时视频采集系统设计
- 2014年
- 在对特定人员位置识别并实时跟踪进行视频采集的应用中,基于ARM9 S3C2410处理器并搭载CCD成像单元、红外波段滤光片和两自由度云台实现了一个全自动红外目标识别系统,在采集并分析红外图像样本基础上,设计了一种快速的图像二值化算法,通过自动分割、快速搜索比对等步骤,实现了对既定红外目标的实时检测和运动跟踪,该系统简单可靠,便于嵌入各类自动化应用设备。
- 翟建芳赵振刚
- 关键词：目标跟踪红外检测视频录制
- 高阶代码消除性能比较框架的设计与实现被引量：1
- 2016年
- 函数式语言编译中,闭包变换和函数消除是广泛采用的高阶代码消除方法。为了提高函数式语言的运行效率,针对函数式语言编译阶段的高阶代码消除过程对目标代码效率的影响,设计并实现了一种函数式语言编译框架。该框架采用了菱形的架构,平行地使用了闭包变换与函数消除两种高阶代码消除方法。设计了一种具有代表性的函数式语言——FUN语言,并以FUN语言为基础,给出了比较框架的一个完整实现。通过该系统,对闭包变换与函数消除的效率影响进行对比实验,选取具有典型特征的测试例,分别从生成代码的规模和运行效率方面对闭包变换与函数消除两种方法的结果进行比较。实验结果表明,与闭包变换相比,使用函数消除方式所得的目标代码量更少,最多可减少33.76%的目标代码量;并且运行效率更高,最多可提高69.51%。
- 赵迪华保健朱洪军
- 关键词：函数式语言
- 面向任务调度优化的分布式系统信息管理框架被引量：4
- 2019年
- 近年来深度学习作为学术界与工业界共同关注的热点,取得了飞跃式的发展,在计算机视觉、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果.深度学习分训练与推理两个阶段,在实际应用中主要关注的是推理阶段.深度学习推理过程中伴随着巨大的计算量,通过分布式系统提高其计算速度也得到了越来越多的关注.然而,构建分布式深度学习推理系统面临着深度学习加速设备更新迭代快速、上层应用及计算任务复杂多样等挑战.本文设计并实现的系统信息管理框架,用于收集并处理系统中的各类信息,收集及处理的规则具有高度的可扩展性和灵活性,并提供通用的RESTful API数据访问接口,以支持分布式深度学习推理系统对各类硬件加速器的灵活兼容性以及对任务调度策略的动态调整能力.最后,本文通过一个应用实例对该框架的功能进行验证并对实验结果进行分析.
- 胡亚辉朱宗卫刘黄河王超
- 关键词：分布式系统任务调度
- Android唤醒锁检测及功耗优化机制被引量：1
- 2019年
- Android操作系统提供了唤醒锁机制用于避免系统进入休眠状态.但若存在唤醒锁的误用,将导致设备能耗的加剧并严重影响用户体验.本文分析总结了常见的唤醒锁误用类型及原因,并实现了一款安卓应用,用以检测当前系统中持有唤醒锁的进程,并根据某些策略释放误用的唤醒锁.结合具体实机测试数据,本文提出的检测机制及功耗优化方法,可有效降低功耗,提高用户体验.
- 来庆波陈博茆蕾汪福翔司俊超
- 关键词：功耗优化
