区块链测试基准综述

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作者 张孝 秦春玲 +3 位作者 王文收 刘昊 陈晋川 杜小勇 《软件学报》 北大核心 2025年第7期3151-3183,共33页

近年来,区块链技术已经广泛应用到数据要素流通、金融、物流、政务以及司法等领域.随之也出现了若干区块链测试基准,以评测不同区块链系统的性能.然而,现有区块链测试基准内容差异较大,缺少统一的区块链测试基准框架来规范基准的内容,... 近年来,区块链技术已经广泛应用到数据要素流通、金融、物流、政务以及司法等领域.随之也出现了若干区块链测试基准,以评测不同区块链系统的性能.然而,现有区块链测试基准内容差异较大,缺少统一的区块链测试基准框架来规范基准的内容,也缺失统一的指标体系来明确区块链系统在性能和安全性方面应具备的能力.从数据库发展历程来看,统一的、可重复的、公平的测试基准规范可以更好地引导行业发展.区块链本身也是一种特殊的分布式数据库管理系统,应该借鉴数据库技术在发展过程中积累的宝贵经验.参考数据库测试基准的内容,针对区块链系统所特有的去中心化、不可篡改、可信等特点,提出一个区块链测试基准参考框架UFBCB.该参考框架定义了区块链测试基准的5个核心要素:应用模型、数据模型、负载、指标和执行规则,并阐明5个要素相互之间的关系,为区块链性能评测提供了一个统一的参考标准.提出一个全面衡量区块链系统各项关键能力的测试指标体系,包含性能、能耗、扩展性和安全性这4个方面的指标,基本覆盖了已有的区块链测试指标.在此基础上,将UFBCB框架与现有区块链测试基准进行详尽的对比分析,指出目前区块链测试基准存在的普遍问题.最后,对区块链测试基准未来的发展方向进行了讨论. 展开更多

关键词 区块链 测试基准 性能评估 可扩展性 安全性

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基于深度学习的遥感图像水体提取综述 被引量：6

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作者 温泉 李璐 +3 位作者 熊立 杜磊 刘庆杰 温奇 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期57-71,共15页

对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地... 对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地物的阴影以及水体自身泥沙含量、盐碱浓度等理化特性变化的影响,难以在不同时空尺度环境下保持鲁棒性。随着海量多源、多分辨率的遥感图像的快速获取,深度学习算法在水体提取方面的优势逐渐凸显并被国内外学者广泛关注。得益于深度神经网络模型强大的学习能力和灵活的卷积结构设计方案,研究人员陆续提出了各种模型和学习策略用以提高水体提取的鲁棒性和精度,但目前缺少对该类研究进展的全面综述和问题剖析。因此,文章对近年来国内外发表的相关研究成果进行总结,重点归纳不同算法在遥感图像水体提取方面的优缺点及存在的问题,并对基于深度学习的遥感图像水体提取方法研究的发展提出了建议和展望。 展开更多

关键词 水体提取 遥感图像 多模态数据 学习算法 深度学习

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Light-HGNN:用于圈层内容推荐的轻量同质超图神经网络 被引量：2

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作者 李挺 金福生 +3 位作者 李荣华 王国仁 段焕中 路彦雄 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期877-888,共12页

图神经网络和超图神经网络(hypergraph neural network,HGNN)已经成为协同过滤推荐领域的研究热点.然而实际场景中用户和项目的交互非常复杂,导致用户之间存在高阶的复杂关系,而普通图结构只能表达简单的成对关系,对网络结构的堆叠容易... 图神经网络和超图神经网络(hypergraph neural network,HGNN)已经成为协同过滤推荐领域的研究热点.然而实际场景中用户和项目的交互非常复杂,导致用户之间存在高阶的复杂关系,而普通图结构只能表达简单的成对关系,对网络结构的堆叠容易导致中间层表征的过度平滑,在稀疏场景下的用户建模、用户相似性发现与挖掘方面能力较弱;同时,异质超图神经网络的复杂结构使得模型的训练效率较低.在以微信“搜一搜”等内容平台为代表的高度稀疏数据场景中,对于基于用户所属群体画像的圈层内容推荐任务,现有模型推荐效果差、用户表示的可解释性弱.因此,针对该类任务,提出了一个新的轻量同质超图神经网络模型,该模型包含用户交互数据至超图的转化、卷积生成用户表征序列、用户表征计算过滤.模型首先将用户-项目交互数据转化为只含用户节点的同质超图并计算得到用户表征解耦序列初始值,随后根据超图拉普拉斯过滤矩阵进行信息传播与序列值的迭代生成,通过不使用激活层的卷积方法简化模型结构,并根据提出的均值差JK注意力机制为每个序列值生成权重矩阵.最终,通过对解耦序列加权求和、过滤实现对用户表示的编码,并在真实数据集上进行实验验证了所提模型的相对更优效果. 展开更多

关键词 同质超图 超图神经网络 个性化推荐 圈层内容推荐 推荐算法

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融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法

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作者 罗威 刘钰 +1 位作者 黄强 武志昊 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期979-988,共10页

现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型... 现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型的并行计算能力,提出一种融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法(GMMSR)。通过路网卷积和轨迹图卷积,建模路段之间和轨迹之间的关联性,采用在隐空间对齐路网和轨迹表示的方式,建模轨迹与路段之间的关联性。利用轻量级循环单元实现模型更高效的并行计算。在北京市某区域轨迹路网数据集上的实验结果表明,所提模型较已有基准模型在精度上实现大幅度提升,在效率上相当或更好。 展开更多

关键词 地图匹配 轨迹和路网关联性 图神经网络 轻量级循环单元

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基于多编码器多解码器的大规模维汉神经网络机器翻译模型 被引量：7

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作者 张金超 艾山.吾买尔 +1 位作者 买合木提.买买提 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期20-27,共8页

为提升维汉机器翻译模型的翻译能力,该文提出使用多编码器多解码器的结构,搭建大规模的维汉神经网络机器翻译模型。相比于单编码器单解码器的浅层的小模型,多编码器多解码器模型具有多个编码器,可以对源语言进行多层次、多视角的压缩表... 为提升维汉机器翻译模型的翻译能力,该文提出使用多编码器多解码器的结构,搭建大规模的维汉神经网络机器翻译模型。相比于单编码器单解码器的浅层的小模型,多编码器多解码器模型具有多个编码器,可以对源语言进行多层次、多视角的压缩表示;同时具有多个解码器,可以增强目标语言的生成能力。实验证明,在大规模的训练数据上,使用该方法搭建的大规模维汉神经网络机器翻译模型,译文质量可以大幅度地超过基于短语的统计机器翻译模型和基本的神经网络翻译模型。该文还针对维汉翻译源端语言和目标端语言的翻译单元粒度进行了实验,发现维吾尔语端使用字节对编码单元、汉语端使用字单元,可以消除对汉语分词器的依赖,做到和双端都使用字节对编码单元可比的效果。 展开更多

关键词 维汉机器翻译 神经网络 多编码器多解码器

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手机定位人口数据在应急救援中的应用 被引量：2

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作者 高娜 陈文凯 卢海波 《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第1期177-182,200,共7页

随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用。以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内... 随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用。以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内人口数量,并进行差异性对比。研究结果表明:差异性最大的是旅游景区、其次是县城和乡镇;在人口年度变化上,旅游景区的人口在7、8月份达到高峰,乡镇人口高值区出现在2月份,县城人口年度差异无明显规律。 展开更多

关键词 手机定位 人口数据 九寨沟地震 差异性

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基于融合策略的机器翻译自动评价方法 被引量：6

7

作者 马青松 张金超 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期11-19,共9页

机器翻译自动评价发展至今,各种自动评价方法不断涌现。不同的自动评价方法从不同的角度评价机器译文的质量。该文提出了基于融合策略的自动评价方法,该方法可以融合多个自动评价方法,多角度地综合评价机器译文质量。该文主要在以下几... 机器翻译自动评价发展至今,各种自动评价方法不断涌现。不同的自动评价方法从不同的角度评价机器译文的质量。该文提出了基于融合策略的自动评价方法,该方法可以融合多个自动评价方法,多角度地综合评价机器译文质量。该文主要在以下几个方面探索进行:(1)对比分别使用相对排序(RR)和直接评估(DA)两种人工评价方法指导训练融合自动评价方法,实验表明使用可靠性高的DA形成的融合自动评价方法(Blend)性能更好;(2)对比Blend分别使用支持向量机(SVM)和全连接神经网络(FFNN)机器学习算法,实验表明在当前数据集上,使用SVM效果更好;(3)进而在SVM基础上,探索使用不同的评价方法对Blend的影响,为Blend寻找在性能和效率上的平衡;(4)把Blend推广应用到其他语言对上,说明它的稳定性及通用性。在WMT16评测数据上的实验,以及参加WMT17评测的结果均表明,Blend与人工评价的一致性达到领先水平。 展开更多

关键词 机器翻译自动评价 融合 直接评估

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基于多任务预训练的AMR文本生成研究 被引量：2

8

作者 徐东钦 李军辉 +1 位作者 朱慕华 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期3036-3050,共15页

抽象语义表示(abstract meaning representation,简称AMR)文本生成的任务是给定AMR图,生成与其语义一致的文本.相关工作表明,人工标注语料的规模大小直接影响了AMR文本生成的性能.为了降低对人工标注语料的依赖,提出了基于多任务预训练... 抽象语义表示(abstract meaning representation,简称AMR)文本生成的任务是给定AMR图,生成与其语义一致的文本.相关工作表明,人工标注语料的规模大小直接影响了AMR文本生成的性能.为了降低对人工标注语料的依赖,提出了基于多任务预训练的AMR文本生成方法.特别地,基于大规模自动标注AMR语料,提出与AMR文本生成任务相关的3个预训练任务,分别是AMR降噪自编码、句子降噪自编码以及AMR文本生成任务本身.此外,基于预训练模型,在朴素微调方法的基础上,进一步提出了基于多任务训练的微调方法,使得最终模型不仅适用于AMR文本生成,同时还适用于预训练任务.基于两个AMR标准数据集的实验结果表明:使用0.39M自动标注数据,提出的预训练方法能够大幅度提高AMR文本生成的性能,在AMR2.0和AMR3.0上分别提高了12.27和7.57个BLEU值,性能分别达到40.30和38.97.其中,在AMR2.0上的性能为目前报告的最优值,在AMR3.0上的性能为目前为止首次报告的性能. 展开更多

关键词 AMR AMR文本生成 多任务预训练 序列到序列模型

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基于层级注意力机制的互联网用户信用评估框架 被引量：1

9

作者 陈彦敏 王皓 +2 位作者 马建辉 杜东舫 赵洪科 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1755-1768,共14页

随着互联网的发展,基于用户信用的在线服务产品也越来越多地应用到各个领域.在这些信用数据中,除了传统的信贷数据,还包含用户网上消费数据等,因此如何利用这些数据来评估用户的信用等级是一个亟待解决的重要问题.之前的方法主要是基于... 随着互联网的发展,基于用户信用的在线服务产品也越来越多地应用到各个领域.在这些信用数据中,除了传统的信贷数据,还包含用户网上消费数据等,因此如何利用这些数据来评估用户的信用等级是一个亟待解决的重要问题.之前的方法主要是基于信贷领域属性的研究,缺乏在互联网领域的研究,并且这些方法很少考虑用户的不同属性对其信用的不同的重要程度.因此,为了解决这些问题,提出一个基于层级注意力机制用户信用评估模型框架(HAM-UCE),模型首先构建用户信用画像,然后利用层级注意力机制在多个注意力层逐步获取更重要的用户属性特征,实现对用户信用等级的评估.实验结果表明该方法能够有效地实现对用户信用进行等级评估,能够比基准算法取得更好的性能. 展开更多

关键词 注意力机制 层级神经网络 用户信用评估 信用等级 特征提取

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车载街景采集系统的设计与实现 被引量：2

10

作者 宁永强 段敏燕 余重玲 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第2期49-53,共5页

随着街景数据的广泛应用,移动街景采集设备已经成为当前的一个热点研究领域。腾讯地图新一代车载街景采集系统针对现有设备操作繁琐、供电不稳、同步精度低等主要问题,提出系统改进方法,分别做了全景平台自动升降电动推杆实现,车载多设... 随着街景数据的广泛应用,移动街景采集设备已经成为当前的一个热点研究领域。腾讯地图新一代车载街景采集系统针对现有设备操作繁琐、供电不稳、同步精度低等主要问题,提出系统改进方法,分别做了全景平台自动升降电动推杆实现,车载多设备电源自主设计集成,相机、激光雷达和惯导之间的精确时间同步。该文就该系统的总体设计、关键技术及工程实现等进行了详细论述。 展开更多

关键词 街景 数据采集 自动升降 时间同步 集成电源

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互联网街景安全保密信息处理平台设计与实现 被引量：1

11

作者 宁永强 段敏燕 余重玲 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第3期76-81,共6页

针对安全保密信息处理效果不自然、效率低下是当前互联网街景发展的瓶颈等问题,该文提出平台化设计与实现解决方案。基于我国首个获得国家测绘行政主管单位认可的互联网街景服务安全保密信息处理平台,文章重点论述其在涉密和非涉密两类... 针对安全保密信息处理效果不自然、效率低下是当前互联网街景发展的瓶颈等问题,该文提出平台化设计与实现解决方案。基于我国首个获得国家测绘行政主管单位认可的互联网街景服务安全保密信息处理平台,文章重点论述其在涉密和非涉密两类安全保密信息处理上所运用的关联拓扑、图像识别和差异化处理核心技术,为行业发展提供借鉴。 展开更多

关键词 互联网 街景 安全保密信息 处理平台 图像识别

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图嵌入算法的分布式优化与实现 被引量：2

12

作者 张文涛 苑斌 +1 位作者 张智鹏 崔斌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期636-649,共14页

随着人工智能时代的到来,图嵌入技术被越来越多地用来挖掘图中的信息.然而,现实生活中的图通常很大,因此,分布式图嵌入技术得到了广泛的关注.分布式图嵌入算法面临着两大难点:(1)图嵌入算法多种多样,没有一个通用的框架能够描述大部分... 随着人工智能时代的到来,图嵌入技术被越来越多地用来挖掘图中的信息.然而,现实生活中的图通常很大,因此,分布式图嵌入技术得到了广泛的关注.分布式图嵌入算法面临着两大难点:(1)图嵌入算法多种多样,没有一个通用的框架能够描述大部分的算法;(2)现在的分布式图嵌入算法扩展性不足,当处理大图时性能较低.针对以上两个挑战,首先提出一个通用的分布式图嵌入框架,具体地,将图嵌入算法中的采样流程和训练流程进行解耦,使得框架能够较好地表达多种不同的算法;其次,提出一种基于参数服务器的模型切分嵌入策略,具体地,将模型分别切分到计算节点和参数服务器上,同时使用数据洗牌的操作保证计算节点之间没有模型交互,从而减少了分布式计算中的通信开销.基于参数服务器实现了一种原型系统,并且用充分的实验证明了在不损失精度的前提下,基于模型切分的策略能够比基线系统取得更好的性能. 展开更多

关键词 分布式机器学习 图嵌入 网络优化

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