SMap:基于语义的关系数据库模式与OWL本体间映射方法

伴随语义网的发展,语义网本体数量激增.然而万维网上绝大多数的数据仍存储在关系数据库中.建立关系数据库模式与语义网本体间的映射是一种实现两者之间互操作性的有效途径.因此,提出了一种基于语义的关系数据库模式与OWL本体间的映射方法SMap,包含简单映射发现和复杂映射学习两个阶段.在简单映射发现阶段,首先通过逆向工程规则将关系数据库模式和本体中的元素对应地分为不同类别,再为每个元素构建虚拟文档并计算它们之间的相似度,其中针对不同类别的元素设计了不同的虚拟文档抽取方案.在复杂映射学习阶段,基于已发现的简单映射以及重叠的数据库记录和本体实例,自动化地生成训练事实数据,然后运用归纳逻辑编程算法学习出多种类型的基于Horn规则的复杂映射.真实数据集上的实验结果表明,SMap在简单映射发现和复杂映射学习上均明显优于现有的关系数据库模式与本体间映射方法.     

半配对半监督场景下的低分辨率人脸识别

实际环境(如监控)中常遇到大量低分辨率人脸图像需要识别.对低分辨率人脸的识别相对高分辨率更难,因其含有相对有限的判别信息.为此,通过在人脸识别(系统)构建阶段引入与低分辨率人脸相配对的高分辨率人脸,以提高识别性能成为最近研究的焦点之一.但这些研究仍存在以下不足:1)均要求高、低分辨率人脸样本间的全配对;2)识别系统构建时未利用给出的类信息,导致系统性能受限.事实上常常面对的应用场景是仅能获取部分配对和部分标号的高、低分辨率人脸样本集,即所谓的半配对半监督场景,对此提出一种用于低分辨率人脸识别的半配对半监督算法,以弥补现有相关研究的不足.在Yale和AR人脸数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法

目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.     

VPM:列存储系统中基于带值路径的物化技术

物化是列存储数据仓库查询中必不可少的操作,物化策略和物化技术直接影响到查询执行的性能,因此设计一种适应于列存储系统的物化策略和相关技术尤为重要.针对延迟物化可能重复读取数据块的缺陷,提出了基于带值路径的物化技术,简称VPM.首先,定义了一个描述物理执行中间结果的结构——传递块,该结构将用于重构的位置信息与实际列值相分离.在此基础上,对于给定的物理查询树,根据其操作节点是否需要某一列的值进行路径标记,生成自扫描节点或抽值节点到最终需要这些节点的引用列的祖先节点之间的路径,即带值路径.将起始节点引用列的列值保存在传递块的列值区中,并在向查询树的上层操作节点传输过程中不断对其过滤.对带值路径中的其他列仅保存其位置信息.在查询执行时,除了路径起始节点要从磁盘读取数据外,其他节点直接从传递块中获得相应的列值,有效地减少了查询处理过程的I/O开销,提高了查询的执行性能.最后在DWMS上使用TPC-H中针对数据仓库的基准数据集SSBM进行实验,验证了基于带值路径物化技术的有效性.     

SQL语言的形式语义

对SQL查询的形式语义的研究有助于形式地证明两条SQL语句是否等价,从而消除了自然语言的二义性。SQL标准对SQL的语义规则进行了定义,但是并没有很好地处理不完全信息问题。文中以中介逻辑谓词演算系统MFM为基础,构造一个形式的三值谓词演算模型EPMC,然后通过语法转化规则把SQL查询转化为EPMC,从而完整地定义了SQL查询的形式语义。     

Hybrid-Fixing:上下文一致性错误的正确修复

在普适计算中,上下文持续快速变化,上下文感知应用根据上下文变化自动调整自身的行为以作出适应.然而,由于不可预测和控制的环境噪声以及环境动态变化等诸多因素的影响,环境上下文会发生一致性错误,从而导致应用表现异常甚至失效.为了解决这些问题,上下文一致性错误需要被自动并正确地修复,现基于已有工作提出了一项新的修复技术hybrid-fixing,它结合了对一致性约束的静态分析和修复动作的动态产生,即使一致性约束内部存在复杂依赖关系,也能确保所生成的修复用例必然正确.实验结果表明,这项修复技术大幅提高了一致性约束内部存在复杂依赖关系下一致性错误修复的成功率,并只花费了很小的时间开销.     

一种C／S环境下异型数据库进行数据交换的解决方案及实现

异型数据库之间的数据交换已经成为信息系统建设中的一个重要课题,它的实现有利于数据库的升级和节约开发投资。本文结合能源分析评价预测系统（ＥＡＥＡＳ）的开发,介绍了异型数据库之间进行数据交换过程中的问题,并给出具体解决方案及其实现过程。     

基于模板的软件缺陷修复推荐方法

软件中长期累积的历史遗留问题导致软件产品的规模和复杂性逐渐增大．为了有效提高软件缺陷修复的效率,本文针对源代码文件中的修复前代码版本和修复后代码版本之间的差异,根据预定义的细粒度更改操作提取缺陷修复模板,并基于此修复模板提出了一种缺陷修复推荐方法．结果表明,模板的覆盖范围可达67.11%,并且5位参评者评估其有效,认为此修复模板适用于软件缺陷并且能够解决部分缺陷问题．     

自动驾驶系统中视觉感知模块的安全测试

近年来,基于深度学习的视觉感知技术的发展极大地促进了车联网领域中自动驾驶的繁荣,然而自动驾驶系统的安全问题频出引发了人们对自动驾驶未来的担忧.由于深度学习系统的行为缺乏可解释性,测试基于深度学习的自动驾驶系统的安全性极具挑战.目前,已有针对自动驾驶场景的安全性测试工作被提出,但这些方法在测试场景生成、安全问题检测和安全问题解释等方面仍存在不足之处.针对基于视觉感知的自动驾驶系统,设计开发了一种场景驱动的、可解释性强的、运行高效的安全性测试系统.提出了一种能够平衡真实性与丰富度的场景描述方法,并利用实时渲染引擎生成可以用于驾驶系统安全性测试的场景;设计了一种高效的针对非线性系统的场景搜索算法,其可以针对不同的待测试系统动态调整搜索方案;同时,还设计了一个故障分析器,自动化分析定位待测试系统的安全性缺陷成因.复现了现有基于实时渲染引擎的动态自动驾驶测试系统,并同时使用本系统和复现系统对CILRS系统和CIL系统进行安全测试,实验结果表明相同时间下该工作的安全问题发现率是复现的场景驱动的动态测试方法的1.4倍.进一步的实验表明：可以分别为具有代表性的深度学习自动驾驶系统CIL和CILRS,从...