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面向高动态应急场景的通导一体化网络快速部署方法 被引量：1
1
作者 徐连明 朱文迪 +2 位作者 王莉 刘振宇 张雨豪 《通信学报》 北大核心 2025年第5期1-14,共14页
针对应急现场人员移动和障碍物遮挡引发的网络通信速率与定位精度下降的问题,聚焦无人机动态应急网络部署,设计了通导耦合的伴随质量指标,提出了面向通导一体化网络的非视距规避-虚拟力算法。具体来说,设计了基于通信需求与定位需求梯... 针对应急现场人员移动和障碍物遮挡引发的网络通信速率与定位精度下降的问题,聚焦无人机动态应急网络部署,设计了通导耦合的伴随质量指标,提出了面向通导一体化网络的非视距规避-虚拟力算法。具体来说,设计了基于通信需求与定位需求梯度方向的虚拟引力建模方法,实现加权通导需求驱动的无人机位置动态调整。在此基础上,为了规避山体等障碍物遮挡导致的强衰落非视距链路,设计了非视距链路规避的虚拟引力建模方法,通过消除强衰落链路提升应急网络服务质量。所提非视距规避-虚拟力算法有效提升了动态场景下用户的通导效用与服务覆盖率,并支持无人机动态部署方案的亚秒级快速输出。 展开更多
关键词 应急通信 无人机网络动态部署 通导一体化
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老年骨质疏松椎体压缩性骨折真实世界研究数智化平台的构建及应用
2
作者 温冰涛 谭磊 +1 位作者 王尊亮 刘凡 《中华骨质疏松和骨矿盐疾病杂志》 北大核心 2025年第2期238-246,共9页
目的探讨真实世界研究数智化平台在老年骨质疏松椎体压缩性骨折(osteoporotic vertebral compression fractures,OVCF)专病中的应用价值。方法依据临床管理及研究的需要构建包含EDC电子数据采集、ePRO电子患者报告结局、eHealth康复训... 目的探讨真实世界研究数智化平台在老年骨质疏松椎体压缩性骨折(osteoporotic vertebral compression fractures,OVCF)专病中的应用价值。方法依据临床管理及研究的需要构建包含EDC电子数据采集、ePRO电子患者报告结局、eHealth康复训练与健康宣教、eQuality数据质控、eInsight数据洞察分析5个核心模块的真实世界研究数智化平台,依托该平台建立综合健康管理路径对老年骨质疏松症患者进行健康管理,建立数据自动核查体系保证数据收集质量,同时利用数据洞察分析工具筛选出再骨折的危险因素并建立可靠的再骨折预测模型。结果构建的研究型数据库连续入组302例OVCF老年患者,采用智能信息化手段完成了部分老年骨质疏松症患者的长期管理,获得了质量较高的骨质疏松症患者数据并实行了科学研究的目的。1年内发生再骨折的住院率为24.17%(73/302),病死率为5.62%(17/302),明显改善了患者术后康复水平。结论通过真实世界研究数智化平台的构建可以实现OVCF老年患者的院后长期管理,获得高质量的真实世界数据,实现了科研与临床、治疗与康复的紧密结合。为老年OVCF治疗领域提供预后评价体系、综合管理体系提供了理论依据和数据支持。 展开更多
关键词 骨质疏松椎体压缩性骨折 真实世界研究 数智化平台
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自适应多阈值图像分割算法
3
作者 龙建武 李继豪 曾谁飞 《通信学报》 北大核心 2025年第8期241-255,共15页
针对当前大部分多阈值分割方法存在最优阈值组合定位难、阈值增多导致计算复杂度指数增长的问题,提出了一种自适应多阈值图像分割算法。首先,通过双边滤波对直方图进行平滑处理,采用谷底筛选策略有效压缩阈值搜索空间;接着,基于动态规... 针对当前大部分多阈值分割方法存在最优阈值组合定位难、阈值增多导致计算复杂度指数增长的问题,提出了一种自适应多阈值图像分割算法。首先,通过双边滤波对直方图进行平滑处理,采用谷底筛选策略有效压缩阈值搜索空间;接着,基于动态规划算法,将多阈值搜索问题转化为矩阵极值搜索问题,并结合四边形不等式特性,使用分治策略搜索代价矩阵最大值,进一步提高搜索效率;此外,构建基于直方图谷底特征的目标函数,自动确定最佳分割类数,同时将RGB这3个通道直方图各自得到的最佳分割类数进行合并,以获得最佳阈值进而完成彩色图像分割问题;最后,在BSDS500与MSRC数据集上进行系统性实验,验证其在处理不同场景时的有效性与适用性。 展开更多
关键词 多阈值分割 矩阵搜索 动态规划 分治策略
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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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分布式无证书网络身份系统的关键技术研究构想和成果展望
5
作者 张小松 曹晟 +4 位作者 陆天波 杨坤 桂勋 谢国涛 牛伟纳 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期1-10,共10页
随着万物互联的持续演进与深化,工业互联网、能源互联网、车联网等数字业务规模不断扩大。同时,各类软硬件设备与系统逐渐呈现智能化和复杂化,中心化身份认证方法面临的性能问题和安全威胁日益突出,适用于分布式无证书网络身份认证的技... 随着万物互联的持续演进与深化,工业互联网、能源互联网、车联网等数字业务规模不断扩大。同时,各类软硬件设备与系统逐渐呈现智能化和复杂化,中心化身份认证方法面临的性能问题和安全威胁日益突出,适用于分布式无证书网络身份认证的技术和平台缺失。为有效应对分布式网络身份认证的严峻挑战,研究分布式无证书身份认证基础理论体系和应用模式,包括认证架构、密钥管理、硬件增强、并行执行、集成应用等。本研究针对分布式无证书网络身份认证的3个科学问题:密钥系统安全高效管理、海量接入硬件加速认证、智能合约并行优化运行;围绕5大课题研究方向:高性能无证书的网络身份认证技术与架构、无证书的分布式密钥管理、高并行分布式终端接入硬件增强、多层级并行化智能合约虚拟机、分布式大规模物联网身份认证应用与验证;重点突破10类关键技术:高性能分布式身份标识与共识技术,无证书身份认证协议族与网络架构技术,基于智能合约的无证书密钥自动化管理技术,可持续抗攻击的分布式密钥生成、分发及回收技术,内生安全的高性能硬件层级构建技术,异构终端跨域安全接入一体化硬件加速技术,智能合约并行化协处理架构技术,智能合约虚拟机优化调度技术,轻量无证书公钥标识框架技术,基于国密的物联网标识身份管理技术;研发5种主要系统/工具:设备数字身份全流程管理系统、密钥全生命周期管理系统、硬件增强的高性能终端并发接入系统、基于国产芯片的智能合约协处理器系统、大规模分布式数字身份系统应用检测评估工具。面向能源物联网、车联网等典型工业互联网业务的分布式无证书环境下网络身份认证场景,构建具备基于国密和物联网标识认证的终端设备可信身份、安全接入、安全管控等功能的分布式大规模物联网身份认证应用平台。建立分布式无证书环境下网络身份标识、共识、集成、应用全过程的关键技术体系。研究成果从数字身份安全层面保障国家数字经济高质量安全发展,支撑中国网络空间安全与治理重大战略实施,有效鉴别对中国关键信息基础设施的访问与入侵,对于提升国家网络安全和信息化有重要意义。 展开更多
关键词 网络空间安全 区块链 无证书 密钥管理 硬件增强 并行处理 身份认证
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满足地理不可区分性的偏好感知多对多任务分配算法
6
作者 张朋飞 翟睿辰 +3 位作者 程祥 张治坤 刘西蒙 王杰 《电子学报》 北大核心 2025年第3期878-894,共17页
为空间众包中的工人分配任务是后续收集位置相关数据的重要前提.为了应对可能的位置隐私泄露问题,研究者往往结合地理不可区分性进行保护.现有满足地理不可区分性的任务分配方法通常针对一对一场景,其研究目标一般集中在最小化平均旅行... 为空间众包中的工人分配任务是后续收集位置相关数据的重要前提.为了应对可能的位置隐私泄露问题,研究者往往结合地理不可区分性进行保护.现有满足地理不可区分性的任务分配方法通常针对一对一场景,其研究目标一般集中在最小化平均旅行距离,而不是最大化任务分配数量;同时,它们假设工人能分配去执行任意的任务.此外,这些研究往往结合平面拉普拉斯机制实现地理不可区分性.上述机制的随机性和无界性会导致工人上传的位置数据包含过量噪音,进而降低任务分配的效用,导致工人平均旅行距离较大或者任务无法完全分配.为解决以上问题,本文提出满足地理不可区分性的偏好感知多对多任务分配算法MONITOR(Many-to-many task allOcation under geo-iNdIsTinguishability for spatial crOwdsouRcing).该算法主要思想是对工人的偏好任务进行分组加噪并上传工人真实位置到模糊偏好任务位置之间的距离以代替直接上传工人的模糊位置.在MONITOR中,为了收集任务分配必需的工人到任务的距离信息,设计了基于分组的模糊距离收集方法 GroCol(Group-based obfuscated distance Collection);同时为了提高任务分配的效用,设计了参数无关的模糊距离比较方法 ParCom(Parameter-free obfuscated distance Comparison).此外,本文进一步从理论上分析了MONITOR的隐私、效用和复杂度.在2个真实数据集和1个模拟数据集上的实验结果表明MONITOR取得与非隐私任务分配类似的任务分配数量,且较基准方法的旅行距离降低了20%以上. 展开更多
关键词 空间众包 任务分配 隐私保护 地理不可区分性 平均旅行距离
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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
7
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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基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法
8
作者 张朋飞 朱伊波 +5 位作者 程祥 张治坤 刘西蒙 孙笠 方贤进 张吉 《软件学报》 北大核心 2025年第7期3405-3428,共24页
为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了... 为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了感知数据中的异常值对本地差分隐私下真值发现精度的影响.这些异常值往往具有极大的取值范围,导致注入数据中的噪音量较大.而且在现实世界中,工人出于对隐私泄露的担心,移动群智感知服务器无法在无隐私保护的情况下预先处理数据.为解决以上问题,提出基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法NATURE.该算法的核心思想是考虑数据中蕴含的噪音类型来自适应剪枝掉不需要的工人的所有值或者某些任务值.在NATURE中,为便于剪枝,在形式化约束优化问题的基础上,设计基于优化问题的噪音感知的权重和重要性估计方法;为进行剪枝,在证明最优剪枝问题是NP-hard的基础上,设计具有多项式时间复杂度的效用感知的自适应剪枝方法.进一步从理论上分析NATURE的隐私、效用和复杂度.在两个真实数据集和一个合成数据集上的实验结果表明,相较于对比算法,NATURE在求得噪音“真值”的精度上至少提高20%. 展开更多
关键词 移动群智感知 真值发现 隐私保护 本地差分隐私 自适应剪枝
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本地差分隐私下基于混合分布的真值发现算法
9
作者 张朋飞 安建隆 +4 位作者 程祥 张治坤 孙笠 张吉 朱伊波 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1896-1910,共15页
移动群智感知是收集数据的重要手段之一,其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题,现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方法... 移动群智感知是收集数据的重要手段之一,其中一个基本的问题就是如何从众多质量不同的感知数据中发现“真值”。为解决真值发现过程中可能存在的隐私泄露问题,现有方法通常结合本地差分隐私技术来对工人提交数据进行保护。然而这些方法往往没有充分考虑到数据中存在的表示工人质量的高斯噪音对噪音“真值”的准确度带来的负面影响。此外,直接采用拉普拉斯机制进行隐私保护会由于拉普拉斯分布的随机性和无界性导致大量噪音注入。为解决上述问题,该文提出一种基于混合分布的本地差分隐私真值发现算法(MOON)。该算法结合了工人质量的高斯噪音和隐私保护的拉普拉斯噪音,通过优化混合噪音模型,设计求解算法以提高“真值”精度。理论分析表明,MOON在保证隐私保护的同时,具有较低的计算和通信复杂度。在两个真实数据集上实验结果表明,相对于最新成果,在增加较少计算开销的前提下,MOON在求得的“真值”精度上提高了20%。 展开更多
关键词 移动群智感知 真值发现 隐私保护 本地差分隐私
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面向异步混合流水车间排产的混合禁忌搜索遗传优化算法 被引量：1
10
作者 王思彤 林荣恒 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期271-279,共9页
相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目... 相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目标,提出了一种混合禁忌搜索遗传优化算法。该算法根据排产问题中所有工件具有相同生产工艺、工件数量多、各阶段并行机不同速的特点,采用了基于首阶段工件顺序的单层编码、考虑机器选择三层优先级的解码方法、多种遗传算子和禁忌搜索算子,具有更加优秀的搜索性能,在保证解质量的基础上提高了算法的收敛速度。最后,通过40个算例和实际应用案例评估算法性能,并将其与其他算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法在求解中规模算例、大规模算例和加工车间案例时表现优秀,排产结果的完工时间平均缩短了10.71%,算法达到最优解所需的迭代次数减少了25.72%,运行时间缩短了10.79%。 展开更多
关键词 排产优化 改进遗传算法 禁忌搜索 混合流水车间调度 异步并行机
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基于扩散模型的传像束光纤图像质量优化
11
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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多源认知知识融合的情感支持对话模型 被引量：1
12
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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基于丰度协调技术的企业ESG指标预测模型
13
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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高动态无人机场景下多路径传输调度算法
14
作者 何波 张龙 +4 位作者 王敬宇 戚琦 张陆游 廖建新 费爱国 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第3期371-379,共9页
针对无人机多路径网络中传输要求,致力于解决路径参数差异导致的队头阻塞等问题,基于多路径快速UDP网络连接协议提出一种基于深度强化学习的多路径调度算法UAV-Path。综合考虑高动态无人机通信场景下时变且差异的多种路径参数,构建满足... 针对无人机多路径网络中传输要求,致力于解决路径参数差异导致的队头阻塞等问题,基于多路径快速UDP网络连接协议提出一种基于深度强化学习的多路径调度算法UAV-Path。综合考虑高动态无人机通信场景下时变且差异的多种路径参数,构建满足马尔可夫决策过程的深度强化学习模型,通过智能体与环境的交互学习最优多路径调度决策策略。真实环境测试结果表明,所提算法在传输吞吐量和延时方面优于传统启发式算法和统计算法。 展开更多
关键词 无人机通信 多路径调度 非对称多路径网络 MPQUIC协议 深度强化学习
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云数据中心中面向资源感知与高能效的虚拟机部署研究
15
作者 刘轩 王辰龑 +3 位作者 刘征 胡丙萌 韦洁瑶 程渤 《北京师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期317-323,共7页
针对云数据中心虚拟化部署的资源负载均衡与能耗优化协同难题,提出了一种在资源负载均衡与能耗最小化之间实现平衡的高效方法.分别通过建立融合多维资源利用均衡度的负载均衡模型以及反映系统不同运行状态下能量损失的能耗模型,构建了... 针对云数据中心虚拟化部署的资源负载均衡与能耗优化协同难题,提出了一种在资源负载均衡与能耗最小化之间实现平衡的高效方法.分别通过建立融合多维资源利用均衡度的负载均衡模型以及反映系统不同运行状态下能量损失的能耗模型,构建了具有资源约束的双目标优化函数;设计了改进型混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm,HSSA),并用它最小化双目标优化函数.基于云模拟仿真平台的试验表明,在200节点规模的异构云环境中:相较蚁群系统(ant colony system,ACS)算法,其性能提升45.28%;相较首次适应递减(first fit decreasing,FFD)算法与遗传算法(genetic algorithm,GA),其性能分别提升58.06%和8.38%. 展开更多
关键词 虚拟机部署 云计算 资源调度 多目标优化 演化计算
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面向复合异常的分布式数据库异常诊断方法
16
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：4
17
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：3
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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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基于影响力剪枝的图神经网络快速计算图精简 被引量：1
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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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NDN区块链网络拓扑结构性能分析及优化模型 被引量：4
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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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