社交网络用户隐私泄露量化评估方法

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据.针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法.基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持.在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估.     

基于粗粒度数据流架构的稀疏卷积神经网络加速

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制,稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的需求.尽管现有的领域专用加速器能够有效处理稀疏网络,它们通过算法和结构的紧耦合实现高能效,却丧失了结构的灵活性.粗粒度数据流架构通过灵活的指令调度可以实现不同的神经网络应用.基于该架构,密集卷积规则的计算特性使不同通道共享相同的一套指令执行,然而稀疏网络中存在权值稀疏,使得这些指令中存在0值相关的无效指令,而现有的指令执行方式无法自动跳过它们从而产生无效计算.同时在执行不规则的稀疏网络时,现有的指令映射方法造成了计算阵列的负载不均衡.这些问题阻碍了稀疏网络性能的提升.基于不同通道共享一套指令的前提下,根据稀疏网络的数据和指令特征增加指令控制单元实现权值数据中0值相关指令的检测和跳过,同时使用负载均衡的指令映射算法解决稀疏网络中指令执行不均衡问题.实验表明:与密集网络相比稀疏网络实现了平均1.55倍的性能提升和63.77％的能耗减少.同时比GPU(cuSparse)和Cambricon-X实现的稀疏网络分别快2.39倍(Alexnet)、2.28倍(VGG16)和 1.14倍(Alexnet)、1.23倍(VGG16).     

面向异构多核处理器的FPGA验证

随着处理器架构的发展,高性能异构多核处理器不断涌现.由于高性能异构多核处理器的设计十分复杂,为了降低设计风险,缩短验证周期,提前进行软件开发,复现硅后问题等,通常需要搭建现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的原型验证平台,并基于FPGA平台开展种类繁多,功能各异的软硬协同验证和调试工作,提出的基于同构FPGA平台对异构多核高性能处理器的FPGA调试、验证方法,有效地利用了异构多核处理器的架构特征,同构FPGA的对称特点,以层次化的方法自顶向下划分FPGA,自底向上构建FPGA平台.结合差速桥、自适应延迟调节、内嵌的虚拟逻辑分析仪(virtual logic analyzer,VLA)等技术可快速完成FPGA平台的点亮(bring-up)和部署.所提出的多核互补,核间替换模拟的调试SHELL等方法可以快速完整地对目标高性能异构多核处理器进行FPGA验证.通过该FPGA原型验证平台,成功地完成了硅前验证,软硬件协同开发和测试,硅后问题复现工作,并为下一代处理器架构设计提供了快速的硬件平台.     

基于特征融合与双模板嵌套更新的孪生网络跟踪算法

为提高全卷积孪生网络SiamFC在复杂场景下的识别和定位能力,提出一种基于多响应图融合与双模板嵌套更新的实时目标跟踪算法。使用深度ResNet-22替换AlexNet作为骨干网络以提升网络特征提取性能,建立强识别能力的骨干语义分支。在ResNet-22的浅层使用高分辨率特征,构造强定位能力的浅层位置分支,计算并融合两个分支响应。通过高置信度的双模板嵌套更新机制对两个分支的模板进行更新,以适应目标的外观和位置变化。在OTB2015和VOT2016数据集上的实验结果表明,与基于SiamFC、SiamDW等的目标跟踪算法相比,该算法在目标快速移动、遮挡等复杂场景下跟踪效果更稳定,并且运行速度达到34 frame/s,满足实时性要求。     

加强局部简便计算的点在多边形内的高效判定

点在多边形内的检测是计算几何中的一个基本问题,有着广泛的应用需求。已提 出许多方法减少要测试的多边形的边以加速。其中,均匀网格法具有很好的作用,因为各网格 中的边很少,而测试点可迅即定位于一个网格。我们曾提出一种均匀网格法,预计算各网格中 心点位于多边形内/外的属性,然后将测试点与所在网格的中心点连线,检测该连线与多边形的 边的相交情况即可。其预处理和检测的复杂度分别为 O(N)和 O( N ),N 为多边形的边数。本 文在此基础上进一步改进,预计算网格交点位于多边形内/外的属性,然后将测试点与其邻近网 格交点的连线,转换为与坐标轴平行的两条相连直线段,以提高与多边形边求交计算的便捷性。 实验结果表明,可将检测速度提高 2 倍多。     

高通量众核并行模拟加速技术研究

高通量应用的迅猛发展使得模拟速度成为大规模众核体系结构研究的瓶颈。为此,基于高通量众核结构模拟平台,提出一系列模拟加速技术。采用查找表方法加速指令译码,从事件调度算法、时间推进算法以及队列无锁化等角度优化并行离散事件模拟框架,以内存池管理方案提高内存管理效率。实验结果表明,与优化前方案相比,查找表、并行离散事件模拟和内存池3种加速方案在模拟速度上表现较优。     

基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类

用户评论往往同时包含多个方面、多种情感,如何正确判断一条评论中不同方面的情感倾向性是方面情感分析的难点.文中提出基于词嵌入与记忆网络的方面情感分类.通过在记忆网络的不同模块引入方面词向量,加强方面词的语义信息,指导注意力机制捕捉方面相关的上下文信息,提升方面情感分类效果.在SemEval 2014任务4的短文本英文评论数据集和文中标注的长文本中文新闻数据集上实验表明,文中方法分类效果较好,在记忆网络框架下引入方面词嵌入信息是有效的.     

基于SVM的多项式循环程序秩函数生成

程序终止性问题是自动程序验证领域中的一个研究热点.秩函数探测是进行终止性分析的主要方法.针对单重无条件分支的多项式循环程序,将其秩函数计算问题归结为二分类问题,从而可利用支持向量机（SVM）算法来计算程序的秩函数.与基于量词消去技术的秩函数计算方法不同,该方法能在可接受的时间范围内探测到更为复杂的秩函数.     

云计算环境中面向DAG任务的多目标调度算法

为了实现任务执行效率与执行代价的同步优化,提出了一种云计算环境中的DAG任务多目标调度优化算法。算法将多目标最优化问题以满足Pareto最优的均衡最优解集合的形式进行建模,以启发式方式对模型进行求解;同时,为了衡量多目标均衡解的质量,设计了基于hypervolume方法的评估机制,从而可以得到相互冲突目标间的均衡调度解。通过配置云环境与三种人工合成工作流和两种现实科学工作流的仿真实验测试,结果表明,比较同类单目标算法和多目标启发式算法,算法不仅求解质量更高,而且解的均衡度更好,更加符合现实云的资源使用特征与工作流调度模式。