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面向电商联盟的区块链营销标签交易系统 被引量：1
1
作者 代炜琦 李铭 +4 位作者 赵珂轩 姜文超 周蔚林 邹德清 金海 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期269-280,共12页
大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)... 大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)缺乏合理的激励机制来打破数据孤岛导致数据不流通和共享困难;3)数据安全威胁导致隐私泄露和数据倒卖盗卖等问题.为解决这些问题,设计了一种面向电商联盟的区块链营销标签交易机制DSTS(decentralized data security transaction system),以去中心化为基础设计上层共识激励机制,结合可信执行环境完成系统各项数据交易和计算业务,从而实现了一个安全完备的数据交易生态.通过真实性验证机制确保营销标签有效性,设计共识激励机制使用户积极共享数据,利用智能合约对角色行为按照系统设计规范进行有效约束;随后通过SGX(software guard extensions)远程认证实现密钥传输和数据安全存储,实现了智能合约安全调用来保障用户隐私和数据安全;最后,通过可信计算机制和系统设计思想,实现了数据交易结果的可靠交付.为验证系统的安全性和实用性,采用某电商公司提供的35万条真实数据进行性能测试,测试结果表明系统能够同时保证安全和性能需求,其额外开销主要来自远程认证模块且在可接受范围内. 展开更多
关键词 区块链 数据交易 电商联盟 可信执行环境 共识机制
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渐进式认知引导的双域半监督人群计数 被引量：1
2
作者 余鹰 范在昌 +2 位作者 曾康利 黄晓辉 苗夺谦 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第9期2194-2207,共14页
在人群计数任务中,高昂的数据标注成本严重制约了全监督方法的广泛应用.为显著降低对标注数据的依赖,利用大量未标注数据的半监督计数方法已成为当前研究的主流方向.然而,现有半监督方法通常依赖迭代生成伪标签进行训练,其性能深受2种... 在人群计数任务中,高昂的数据标注成本严重制约了全监督方法的广泛应用.为显著降低对标注数据的依赖,利用大量未标注数据的半监督计数方法已成为当前研究的主流方向.然而,现有半监督方法通常依赖迭代生成伪标签进行训练,其性能深受2种不确定性因素的制约,其中认知不确定性来自模型自身对知识掌握的不足,易导致伪标签生成质量不稳定;任意不确定性源于数据固有的噪声和歧义,使得模型易受背景干扰和分布偏差的影响.为应对上述挑战,提出渐进式认知引导的双域半监督人群计数网络(PCDNet).该网络设计了渐进式认知引导的伪标签精炼机制,通过多粒度筛选,有效剔除低质量伪标签,缓解认知不确定性干扰;同时,提出联合频域和空间域的双域联合计数损失(dual-domain joint counting loss,DDL),强制模型在空间域和频域学习一致且鲁棒的特征表达,有效约束由数据偏差引发的任意不确定性,增强模型对复杂场景的泛化能力.在4个主流人群计数数据集上的大量实验表明,PCDNet显著优于现有半监督方法,尤其在标注数据稀缺时优势更为明显.实验结果充分验证了该方法在应对认知与任意不确定性、生成高质量伪标签以及提升模型鲁棒性和泛化性能方面的有效性,为半监督人群计数提供了更优的解决方案. 展开更多
关键词 人群计数 半监督学习 知识蒸馏 认知不确定性 双域联合损失
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基于对比学习和标签挖掘的点云分割算法 被引量：1
3
作者 黄华 卜一凡 +1 位作者 许宏丽 王晓荣 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期132-143,共12页
基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽... 基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽略了点云无序和稀疏特性,特征提取不够准确.对此,设计了基于对比学习和标签挖掘的点云分割模型CL2M(contrastive learning label mining),通过自注意力机制学习不同位置处点云更为精准的特征,并引入对比学习方法,提高了点云边界处的分割精度.在对比边界学习过程中通过深入挖掘语义空间中的标签并设计了基于标签分布的对比边界学习模块,使得高维空间点云标签分布包含更多的语义信息.CL2M充分利用标签的分布规律计算分布间的距离,可准确划分正负样本,减少了常规硬划分带来的累计错误.在2个公开数据集上进行的实验结果表明,CL2M在多个评价指标上优于既有的点云分割模型,验证了模型的有效性. 展开更多
关键词 计算机视觉 点云分割 对比学习 自注意力机制 边界挖掘
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基于信息检索的知识库问答综述 被引量：7
4
作者 田萱 吴志超 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期314-335,共22页
知识库问答旨在从知识库中检索相关信息用于模型推理,最终返回准确的答案.近年来随着深度学习和大语言模型的发展,基于信息检索的知识库问答研究成为焦点,涌现出许多新颖方法.从模型方法、数据集等不同方面对基于信息检索的知识库问答... 知识库问答旨在从知识库中检索相关信息用于模型推理,最终返回准确的答案.近年来随着深度学习和大语言模型的发展,基于信息检索的知识库问答研究成为焦点,涌现出许多新颖方法.从模型方法、数据集等不同方面对基于信息检索的知识库问答研究进行梳理总结.首先对知识库问答的研究意义和相关定义进行介绍.然后按照模型执行过程从问句解析、信息检索、模型推理、答案生成这4个阶段阐述每个阶段面临的关键问题以及典型解决方法,对每个阶段所使用到的共性网络模块进行总结.其次针对基于信息检索的知识库问答方法的不可解释性进行分析梳理.此外,对不同特点的相关数据集和不同阶段的基线模型进行了分类介绍与总结.最后对基于信息检索的知识库问答每个执行阶段以及该领域整体发展方向进行了总结和展望. 展开更多
关键词 知识库问答 信息检索 深度学习 大语言模型 阶段性问题
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基于大语言模型的重大慢病健康管理信息系统构建 被引量：1
5
作者 吴天星 曹旭东 +5 位作者 毕胜 陈亚 蔡平强 沙航宇 漆桂林 王昊奋 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第7期1653-1667,共15页
随着全球人口老龄化和生活方式的变化,慢性病(慢病)的管理和治疗变得日益重要.慢病包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等,它们通常需要长期甚至终身的健康管理,其核心在于制定和执行长期的健康计划,包括合理饮食、适量运动、定... 随着全球人口老龄化和生活方式的变化,慢性病(慢病)的管理和治疗变得日益重要.慢病包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等,它们通常需要长期甚至终身的健康管理,其核心在于制定和执行长期的健康计划,包括合理饮食、适量运动、定期检查和用药管理等.近年来,大语言模型在医疗领域取得了一定的进展,但并未关注慢病健康管理领域,因此在个性化健康管理建议方面缺乏对中国特定饮食习惯和文化背景的深入理解,在处理数字信息方面的能力有限.为解决这些问题,构建了基于大语言模型的重大慢病健康管理信息系统.其中,通过整合慢病基础知识、健康管理指导原则以及实际的健康管理计划作为领域数据,训练蜻蜓大模型作为系统的核心,用于健康相关问题的有效回答.此外,系统引入了工具增强策略,通过调用工具增强蜻蜓大模型对健康数据中数字信息的处理能力.同时,系统采用了基于不确定性知识图谱的检索增强生成技术,进一步提升蜻蜓大模型在答复慢病管理相关问题时的精确性和可信度.对基于大语言模型的重大慢病健康管理信息系统的测试实验显示,蜻蜓大模型在健康管理对话中的表现明显优于其他大语言模型,并验证了工具增强与检索增强方法的有效性. 展开更多
关键词 信息系统 大语言模型 健康管理 慢病 检索增强生成 蜻蜓
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虚实结合的行人重识别方法 被引量：1
6
作者 祁磊 任子豪 +1 位作者 刘俊汐 耿新 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期418-431,共14页
近年来,随着城市化进程的加速和社会经济的发展,公共安全问题也愈发引起人们的关注.为了保障社会稳定和公民生命财产安全,各地政府开始大力推进智能安防和智慧城市的建设.行人重识别就是构建智慧城市的核心技术之一,对安防监控和刑事调... 近年来,随着城市化进程的加速和社会经济的发展,公共安全问题也愈发引起人们的关注.为了保障社会稳定和公民生命财产安全,各地政府开始大力推进智能安防和智慧城市的建设.行人重识别就是构建智慧城市的核心技术之一,对安防监控和刑事调查申请具有重要意义.行人重识别旨在检索不同摄像头下捕捉到的特定人物.然而,由于光照、视角、遮挡和姿势等造成的类内差异,行人重识别在计算机视觉领域仍然是一项具有挑战性的任务.受限于数据和标记匮乏,已有的全监督行人重识别任务在模型层面上改进的方法效果基本达到瓶颈.引入更复杂多样且标记易获得的大型虚拟数据集来进行辅助训练,并提出了一种基于摄像头感知的非对称领域对抗学习方法,同时缓解领域间差异和多摄像头间类内差异的影响,使模型从更丰富多样的数据中学到摄像头差异无关的特征表示.此外,为了缓解虚拟数据集夹带的误导信息带来的不利影响和对抗训练中真实世界数据集的数据分布向虚拟数据集的数据分布发生偏移的问题,提出使用基于真实数据训练的辅助网络来约束主干网络的训练.实验在2个公开的数据集上进行验证,表明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 行人重识别 对抗学习 知识蒸馏 图像检索 计算机视觉
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基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询
7
作者 李松 曹文琪 +2 位作者 郝晓红 张丽平 郝忠孝 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期808-819,共12页
集合空间关键字查询在空间数据库、位置服务、智能推荐和群智感知等领域具有重要的作用.现有的集合空间关键字查询方法没有考虑要求同时带有时空约束和成本感知的问题,不能满足大部分用户在时空约束条件下的查询需求问题,已有研究成果... 集合空间关键字查询在空间数据库、位置服务、智能推荐和群智感知等领域具有重要的作用.现有的集合空间关键字查询方法没有考虑要求同时带有时空约束和成本感知的问题,不能满足大部分用户在时空约束条件下的查询需求问题,已有研究成果具有较大的局限性.为了弥补已有方法的不足,提出一种基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询TDCCA-Co SKQ.为了解决现有索引中无法同时包含关键字信息和时间信息的问题,提出了一种TDCIR-Tree索引,该索引融合了倒排文件和时间属性标签文件,可以减小查询计算的开销;为了有效地筛选出符合查询条件的集合,提出了一种TDCCA_PP算法,其中包括第1层剪枝算法、组间有序排列和第2层剪枝算法,可以提高关键字的查询效率;进一步提出了一种基于TDC成本函数的排序算法,TDC成本函数是由距离成本和时间成本组成的,其中包含代表用户偏好度的自变量系数α和β,可以增加用户的选择自由度,有效解决了现有的成本函数无法满足时空约束和成本感知的集合空间关键字查询的问题.理论研究与实验表明,所提出的方法具有较好的效率与准确性. 展开更多
关键词 集合空间关键字查询 时空约束 成本感知 倒排文件 时间属性标签文件
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面向心理健康检测的心理支持异质图模型
8
作者 刘德喜 张子靖 +4 位作者 邹志峰 万齐智 刘喜平 廖国琼 朱廷劭 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第12期3013-3027,共15页
在线心理健康论坛已经成为心理健康服务的重要载体,从海量帖子中检测出有心理健康问题的帖子是心理干预的基础.充分利用求助者的社交关系有利于判断其心理健康状态,然而,现有模型大都依赖显式的社交关系,没有关注医患(支持者和求助者)... 在线心理健康论坛已经成为心理健康服务的重要载体,从海量帖子中检测出有心理健康问题的帖子是心理干预的基础.充分利用求助者的社交关系有利于判断其心理健康状态,然而,现有模型大都依赖显式的社交关系,没有关注医患(支持者和求助者)之间基于患者经历、症状成因、自我认知以及心理支持专长所形成的心理支持关系.以自杀意念为检测对象,提出帖子-用户交互心理支持异质图(post-user psychological support heterogeneous graph,PU-PSHG)来表示在线心理健康论坛中求助者和支持者发布的帖子语义和医患关系.基于PU-PSHG提出一种图增强的自杀意念检测(graph-enhanced suicide ideation detection,GSID)模型.首先,基于心理支持关系定义用户对用户、用户对帖子的2种元路径语义,构建包含用户和帖子的PU-PSHG,并采用DeepWalk算法从PU-PSHG中学习医患关系或社群关系.然后,通过关系表征学习心理支持关系的表示,基于异质关系融合帖子语义和医患关系.最后根据帖子的表示进行自杀意念强度分类.在CLPsych2017共享任务上的实验结果表明,GSID模型与现有的方法相比具有更好的性能.在Non-green F1,All F1,All Acc指标上相比于基准模型C-GraphSAGE提高7.8%,4.8%,1.4%.消融实验发现,去除PU-PSHG中帖子与帖子的回复关系、用户对帖子的心理支持关系、用户对用户的心理支持关系,Non-green F1分别下降3.04%,3.80%,6.17%. 展开更多
关键词 在线心理健康论坛 自杀意念检测 心理支持异质图 图注意力网络 GSID模型
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基于时空多粒度兴趣建模的学习资源推荐方法
9
作者 朱海萍 王子瑜 +3 位作者 赵成成 陈妍 刘均 田锋 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第8期1884-1901,共18页
个性化学习资源推荐以提取学习者兴趣为基础,为学习者推荐感兴趣的学习资源.然而,学习者的兴趣不仅受知识点、学习资源、课程等因素影响导致其兴趣难表征,而且其会随时间推移动态变化使得学习兴趣模式难捕获.针对此,提出基于时空多粒度... 个性化学习资源推荐以提取学习者兴趣为基础,为学习者推荐感兴趣的学习资源.然而,学习者的兴趣不仅受知识点、学习资源、课程等因素影响导致其兴趣难表征,而且其会随时间推移动态变化使得学习兴趣模式难捕获.针对此,提出基于时空多粒度兴趣建模的学习资源推荐方法,其特点在于:设计并实现了一种融合学习空间和时间维度的学习兴趣表征学习架构,其中,首先提出基于异构图的学习空间及其多粒度兴趣表征,即用节点表示知识点、学习资源、课程、教师和学校等实体,边表示实体间关系,用此异构图表示学习空间,再通过图神经网络表征学习节点嵌入来表达节点上的多粒度兴趣;然后提出时间维度多粒度兴趣模式表征方法,即结合时间、学习空间和课程偏好等多维度,切分学习者历史行为序列,用于挖掘学习者近期课程内、中期跨课程和长期跨课程等不同粒度的兴趣模式,并设计多粒度兴趣自监督任务,破解时空多粒度兴趣缺少监督信号问题;最后,提出多粒度兴趣自适应融合层,将多粒度兴趣表征和兴趣模式融合,获得最终的学习者兴趣,经预测层为学习者推荐感兴趣的学习资源.实验结果表明,在MOOCCube数据集上,所提算法较最优对比算法HinCRec,在Recall@20和NDCG@20指标上分别提升了3.13%,7.45%;在MOOPer数据集上,所提算法较最优对比算法HinCRec在Recall@20和NDCG@20指标上分别提升了4.87%,7.03%. 展开更多
关键词 推荐系统 学习资源推荐 多粒度兴趣建模 图神经网络 序列建模
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生物序列比对动态规划算法的统一形式化构造与Isabelle验证
10
作者 石海鹤 蓝孙文 +3 位作者 刘日明 石海鹏 王岚 钟林辉 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期119-131,共13页
序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,... 序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,甚少涉及算法可信性的研究.从生物序列比对问题的形式化规约出发,通过深入分析问题的性质,刻画问题求解的本质特征,借助形式化方法PAR(partition andrecursion)设计了序列比对动态规划算法的统一构造框架seqAlign;展示了应用该框架构造序列数为3的多序列比对算法的过程,并使用Isabelle定理证明器对构造结果进行形式化验证;利用PAR平台生成了该算法的C++可执行程序,进一步分析了由seqAlign框架机械化构造其他类型序列比对算法的过程.通过严密的规约精化和形式验证,有效地保证了生成算法的可信性;开发的seqAlign框架提供了序列比对问题类的通用求解方案,显著提高了序列比对算法族生成的效率.研究结果在生物序列分析中序列比对问题上的成功应用,从方法学和实践上可为复杂生物信息学领域高可靠算法的构造提供参考. 展开更多
关键词 序列比对 PAR方法 形式构造 Isabelle定理证明器
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面向LoongArch边界检查访存指令的GCC优化
11
作者 舒燕君 郑翔宇 +5 位作者 徐成华 黄沛 王永琪 周凡 张展 左德承 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1136-1150,共15页
为了减少内存安全检查的开销,LoongArch指令集架构引入了边界检查访存类指令.然而,作为一种新的内存访问指令,目前GCC(GNU compiler collection)编译器不支持该类指令,LoongArch硬件能力不能得到充分利用.针对此LoongArch边界检查访存... 为了减少内存安全检查的开销,LoongArch指令集架构引入了边界检查访存类指令.然而,作为一种新的内存访问指令,目前GCC(GNU compiler collection)编译器不支持该类指令,LoongArch硬件能力不能得到充分利用.针对此LoongArch边界检查访存指令改进了GCC编译器,实现利用该类指令优化程序的内存安全检查.具体而言,完成了3个方面的工作:1)设计实现了针对边界检查访存指令的内建函数;2)改进GCC RTL(register transfer language)阶段的优化器,使其能够识别无异常处理和带异常处理2种情况的边界检查访存语义,并自动优化;3)面向LoongArch边界检查访存指令触发的边界检查异常(bound check exception,BCE),设计了新的Linux内核异常信号SIGBCE和相应的运行时库glibc(GNU C library)的信号处理函数,实现了BCE处理.通过在GCC 12.2.0和龙芯3C5000L服务器进行实验,验证了改进后的编译器不仅能正确使用新引入的边界检查访存指令,而且在某些安全函数中带来接近20%的性能提升.完善了LoongArch生态,推进了LoongArch指令集发展,对此类特定指令编译器优化工作有一定的借鉴意义. 展开更多
关键词 编译器优化 LoongArch GCC 边界检查访存 龙芯CPU 异常处理 内存安全
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芯粒互联技术综述
12
作者 王浩 王勇 +3 位作者 冯长磊 盖伟新 吴鹏 钱江 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第11期2651-2662,共12页
作为摩尔定律的“破局者”,芯粒(Chiplet)技术被业界寄予了厚望.芯粒技术能够将多个具有特定功能的“小芯粒”通过高速互联技术组合成一个“小芯粒”集成芯片,其技术核心是能够实现芯粒组合扩展的芯粒互联技术.从芯粒互联协议、互联架... 作为摩尔定律的“破局者”,芯粒(Chiplet)技术被业界寄予了厚望.芯粒技术能够将多个具有特定功能的“小芯粒”通过高速互联技术组合成一个“小芯粒”集成芯片,其技术核心是能够实现芯粒组合扩展的芯粒互联技术.从芯粒互联协议、互联架构、容错机制、典型互联芯粒、基于互联芯粒的可测性设计5个方面进行了分析与讨论.首先详细对比分析了国内外芯粒互联协议,给出了各协议的分层及功能.然后介绍了3种典型的芯粒互联架构,分析了各种架构的特点及优势.之后介绍了芯粒容错机制,介绍了互联接口容错编码、容错拓扑和容错路由等容错途径.接着给出了可编程互联芯粒、路径可编程互联芯粒以及专用互联芯粒3种设计方案.最后介绍了基于互联芯粒的可测试性设计与测试方案.以芯粒互联为主题,旨在帮助读者对芯粒互联技术进行系统性了解. 展开更多
关键词 芯粒 互联 互联芯粒 架构 容错机制 可测性设计
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前言
13
作者 钱德沛 李肯立 +2 位作者 窦勇 李华伟 刘鑫 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第6期1331-1332,共2页
近年来,生成式人工智能、大模型优化与新型计算架构的快速发展,推动高性能计算与智能计算进入协同演进的新阶段.这一趋势为复杂科学问题的求解提供了更高效的算力范式,然而,算力需求的激增与硬件能效瓶颈的凸显,使得从算法设计、架构优... 近年来,生成式人工智能、大模型优化与新型计算架构的快速发展,推动高性能计算与智能计算进入协同演进的新阶段.这一趋势为复杂科学问题的求解提供了更高效的算力范式,然而,算力需求的激增与硬件能效瓶颈的凸显,使得从算法设计、架构优化到系统协同的全链条突破成为关键挑战. 展开更多
关键词 生成式人工智能 大模型优化 新型计算架构
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云存储数据加密重删攻击与防御技术研究进展
14
作者 吴健 付印金 +4 位作者 方艳梅 刘垚 付伟 操晓春 肖侬 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第9期2283-2297,共15页
重复数据删除作为一种面向大数据的高效缩减技术,已经被广泛应用于各种云存储系统和服务中,为了兼容数据重删和加密,通常采用收敛加密.然而,这种云服务商的外包存储方式以及确定性的加密方式会导致一系列数据安全问题.目前,数据加密重... 重复数据删除作为一种面向大数据的高效缩减技术,已经被广泛应用于各种云存储系统和服务中,为了兼容数据重删和加密,通常采用收敛加密.然而,这种云服务商的外包存储方式以及确定性的加密方式会导致一系列数据安全问题.目前,数据加密重删技术已成为云存储领域的研究热点.首先介绍重复数据删除技术的概念、基础加密重删算法和云存储中数据加密重删的安全挑战.其次从攻击和防御的角度阐述当前云存储数据加密重删安全研究现状,攻击包括:蛮力攻击、频率攻击、侧信道攻击3种类型.围绕每种攻击类型,梳理对应的代表性防御方案,并总结各个方案的优势和缺陷.最后,针对当前数据加密重删防御方案存在的问题进行总结,并对未来的研究方向进行展望. 展开更多
关键词 云存储 数据重删 数据加密 攻击手段 防御措施
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基于多策略的总线拓扑感知全局布线算法
15
作者 刘耿耿 黄隽芊 +4 位作者 朱予涵 余延涛 魏凌 陈家瑞 徐宁 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第11期2676-2686,共11页
高性能的全局布线方案能够有效地满足设计规范并大幅提高详细布线过程的效率.随着芯片中通过总线传输的信号增加,总线逐渐成为影响芯片性能的关键因素.若在全局布线过程中未考虑总线拓扑结构,将会导致总线传输信息时出现耦合现象,使得... 高性能的全局布线方案能够有效地满足设计规范并大幅提高详细布线过程的效率.随着芯片中通过总线传输的信号增加,总线逐渐成为影响芯片性能的关键因素.若在全局布线过程中未考虑总线拓扑结构,将会导致总线传输信息时出现耦合现象,使得总线传输的信号产生较大的时序偏差.因此,为了优化2D全局布线中总线拓扑结构的一致性,提出了一种有效的基于多策略的总线拓扑感知全局布线算法.首先,设计了一种基于拥塞拓扑重构策略以对2端线网进行优化,从而有效提高布线空间利用率.其次,构建了一种拆线重布模型来实现对多信号位总线的拆线重布.然后,在拆线重布模型中提出了一种考虑总线拓扑结构的寻路算法,调整同一总线线网组的拓扑结构,提高了总线的拓扑结构一致性.最后,设计了一种自适应调整总线拓扑结构代价的迭代方式,进一步优化了总线拓扑结构的一致性.实验结果表明,所提算法能有效优化2D布线方案的总线拓扑结构一致性. 展开更多
关键词 超大规模集成电路 全局布线 总线布线 拓扑布线 总线拓扑
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考虑长度匹配的快速单通量量子电路布线算法
16
作者 刘耿耿 余延涛 +2 位作者 周茹平 魏榕山 徐宁 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1151-1163,共13页
由于快速单通量量子(rapid single-flux-quantum,RSFQ)电路的高频特性,对电路的版图设计构成了巨大挑战.针对RSFQ电路的高频特性带来的电路时延问题,可以在布线阶段通过使用延时元件如无源传输线来解决.因为无源传输线的时延与它的长度... 由于快速单通量量子(rapid single-flux-quantum,RSFQ)电路的高频特性,对电路的版图设计构成了巨大挑战.针对RSFQ电路的高频特性带来的电路时延问题,可以在布线阶段通过使用延时元件如无源传输线来解决.因为无源传输线的时延与它的长度近似成正比,且传输线的功耗不随着线长增加而增大,所以对于快速单通量量子电路而言长度匹配布线是一个非常重要的问题.为此,提出了一种高效的考虑长度匹配的RSFQ电路布线算法,包括3个关键策略:1)在生成初始路径时,提出了一种迂回布线的方法,在不改变初始布线空间的情况下,满足无源传输线的部分长度匹配;2)提出了一种基于区域感知的迭代资源插入策略,减少需要添加的额外资源区域;3)提出了一种考虑阻塞代价的长度匹配驱动布线策略,提高了对布线空间的资源利用.实验结果表明所提算法与现有的多端布线算法相比,布线所需的区域面积减少了8%,运行时间减少了36%,从而取得快速且高质量的布线结果. 展开更多
关键词 快速单通量量子电路 物理设计 时序匹配 长度匹配 通道布线
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基于类别对抗联合学习的跨提示自动作文评分方法
17
作者 张春云 赵洪焱 +3 位作者 邓纪芹 崔超然 董晓琳 陈竹敏 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1190-1204,共15页
自动作文评分(automated essay scoring,AES)能够有效减轻教师的作文评阅负担并为学生提供客观、及时的反馈,是自然语言处理在教育领域的一项重要应用.跨提示AES旨在学习一个可迁移的自动评分模型,使之能够有效为目标提示的作文评分.然... 自动作文评分(automated essay scoring,AES)能够有效减轻教师的作文评阅负担并为学生提供客观、及时的反馈,是自然语言处理在教育领域的一项重要应用.跨提示AES旨在学习一个可迁移的自动评分模型,使之能够有效为目标提示的作文评分.然而,现有的跨提示AES大都是面向目标提示数据可见的场景,通过将源提示和目标提示的特征分布进行对齐,学习提示不变特征表示来学习可迁移到目标提示的评分模型,但是这类方法无法应用于目标提示数据不可见的场景.面向目标提示数据不可见的场景,提出一种基于类别对抗联合学习的跨提示AES方法.一方面,通过对分类和回归联合任务进行联合建模来学习2个任务的共享特征,从而实现二者性能的相互促进;另一方面,不同于现有方法采用提示无关特征来提升模型泛化性能,针对不同提示的类别分布差异引入类别对抗策略,通过对不同提示进行类别级特征对齐,学习不同提示间的细粒度不变特征表示,从而提升模型泛化性能.将所提出方法用于自动学生评估奖(ASAP)和ASAP++数据集,分别对作文的总体评分和属性评分进行预测.实验结果表明,与6种经典方法相比,在平方卡帕(QWK)指标上取得最好的实验效果. 展开更多
关键词 自动作文评分 跨提示 类别对抗 联合建模 领域泛化
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一种基于带权有向图的印刷电路板群组布线算法
18
作者 邓新国 张鑫泓 +2 位作者 陈家瑞 刘清海 陈传东 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第8期1948-1961,共14页
布线是印刷电路板设计中的重要一环.现有的印刷电路板设计多依赖于电子设计自动化工具的处理,而传统的自动布线研究多聚焦于总线布线,没有将布线时确定的群组作为研究对象.由于未经总线分组,可能存在群组中线网较多的情况,这将导致群组... 布线是印刷电路板设计中的重要一环.现有的印刷电路板设计多依赖于电子设计自动化工具的处理,而传统的自动布线研究多聚焦于总线布线,没有将布线时确定的群组作为研究对象.由于未经总线分组,可能存在群组中线网较多的情况,这将导致群组所占据的线宽与线间距比原先总线布线中各总线组分别占据的线宽与线间距更大,从而给实际布线带来了新的挑战.为此,提出一种基于带权有向图的群组布线算法.首先构建仅含有合并边以及它们之间邻接关系的Hanan网格图.接着,利用合并边信息构建带权有向图,完成对电路板上布线资源的表示.然后,使用一种具有多线避让功能的启发式搜索算法来进行布线规划.最后,通过将布线归类为数种可能的情况分别考虑,完成详细布线并得到群组布线的最终结果.实验结果表明,所提算法在已经测试过的工业界复杂例子上均能达到100%的布通率,并且不会违反所有工业印刷电路板基准用例的设计规则约束. 展开更多
关键词 电子设计自动化 印刷电路板 群组布线 带权有向图 路径规划
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一种云平台中的异常检测轻量化模型智能构建方案
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作者 周颖杰 杨敏 +4 位作者 吴迪 刘凡兴 赵伟 邓怡然 吕建成 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第10期2481-2494,共14页
通过全面监控和分析云平台中的各类访问与操作,及时准确地发现潜在的异常行为,对保障云服务的安全高效运行具有重要意义.云平台中存在大量异常检测任务,现有方法通常需要针对性地对各个任务进行专门设计和调优,不具备对相关异常检测任... 通过全面监控和分析云平台中的各类访问与操作,及时准确地发现潜在的异常行为,对保障云服务的安全高效运行具有重要意义.云平台中存在大量异常检测任务,现有方法通常需要针对性地对各个任务进行专门设计和调优,不具备对相关异常检测任务通用的模型构建能力.同时,这一过程高度依赖机器学习相关专业知识,使得领域专家难以构建出适用于实际任务的有效模型.针对上述问题,提出了一种云平台中的异常检测轻量化模型智能构建方案.该方案相较于现有技术:1)支持不同类型的云平台异常检测任务,领域专家仅需提供任务相关基本配置信息,即可基于该方案快速自助地搭建面向目标任务的异常检测模型;2)能使专家在具备尽可能少的机器学习和深度学习知识情况下,通过特征自动构造、特征自动优化和模型超参数自动优化等实现目标异常任务的轻量化模型智能构建.基于大规模真实云场景所收集数据的案例分析和实验结果表明,所提出方案能针对相关异常检测任务快速自助地搭建模型并具备良好的检测能力. 展开更多
关键词 云平台 异常行为 异常检测 轻量化模型 智能构建
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前言
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作者 秦志光 何德彪 +1 位作者 秦臻 陈大江 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第10期2413-2415,共3页
云计算、区块链、人工智能与边缘计算等技术的协同演进,正推动网络与系统架构从集中式向分布式加速跃迁.新型分布式网络与系统凭借其多中心化与去中心化融合的信任机制、云—边—端协同的智能处理能力,以及分布式数据库与无服务器架构... 云计算、区块链、人工智能与边缘计算等技术的协同演进,正推动网络与系统架构从集中式向分布式加速跃迁.新型分布式网络与系统凭借其多中心化与去中心化融合的信任机制、云—边—端协同的智能处理能力,以及分布式数据库与无服务器架构的灵活扩展性,已成为构建未来数字基础设施的核心范式.从工业物联网的跨域协作到区块链赋能的数字钱包,从联邦学习驱动的分布式人工智能到低时延Agentic网络的实时决策,分布式技术正深刻地重塑金融、制造、医疗等关键领域的应用生态. 展开更多
关键词 云计算 区块链 分布式网络 智能处理
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