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目的 模式识别中,通常使用大量标注数据和有效的机器学习算法训练分类器应对不确定性问题。然而,这一过程缺乏知识表征和可解释性。认知心理学和实验心理学的研究表明,人类往往不使用代价如此巨大的机制,而是使用表征、归纳、推理、解释和约束传播等与符号主义人工智能方法类似的手段来应对物体识别中的不确定性并提供可解释性。因此本文旨在从传统的符号计算出发,利用骨架拓扑结构表征提供一种可解释性的思路。方法 以骨架树为基本手段来形成物体拓扑结构特征和几何特征的形式化表征,并基于泛化框架对少量同类表征进行知识抽取来形成关于物体类别的知识概括显式化表征。结果 在形成物体类别的概括表征实验中,通过路径重建直观展示了同类属物体上得到的最一般表征的几何物理意义。在可解释性验证实验中,通过跨数据的拓扑应用展示了新测试样本相对于概括表征的特定差异,表明该表征具有良好的可解释性。最后在形状补全的不确定性推理实验中,不仅可以得到识别结论,而且清晰展示了识别背后做出的判断依据,进一步验证了该表征的可解释性。结论 实验表明一般化的形式表征能够应对尺寸、颜色和形状等不确定性问题,本文方法避免了基于纹理特征所带来的不确定性,适用于任意基于基元的表征方式,具有更好的鲁棒性、普适性和可解释性,计算代价更小。 相似文献
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随着多核设备的普及,主流软件系统的构建模式已经由单线程串行转为多线程的并行方式.然而,由于并行程序的不确定性,使得调试并行程序错误要比串行程序的错误困难很多.因此,如何高效地调试并行程序错误成为了亟待解决的问题.对并行错误调试技术做了全面的研究与分析.在此基础上,进一步讨论了不同调试技术的优劣,也对并行调试技术可能的发展方向进行展望. 相似文献
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数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统. 随着实时数据分析需求增长, OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍, 业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统. 这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外, 还需要满足实时分析对数据新鲜度的要求. 因此, 对数据库系统的设计与实现提出了新的挑战. 近年来, 在工业界和学术界涌现了一批架构多样、技术各异的原型和产品. 综述HTAP数据库的背景和发展现状, 并且从存储和计算的角度对现阶段的HTAP数据库进行分类. 在此基础上, 按照从下往上的顺序分别总结HTAP系统在存储和计算方面采用的关键技术. 在此框架下介绍各类系统的设计思想、优劣势以及适用的场景. 此外, 结合HTAP数据库的评测基准和指标, 分析各类HTAP数据库的设计与其呈现出的性能与数据新鲜度的关联. 最后, 结合云计算、人工智能和新硬件技术为HTAP数据库的未来研究和发展提供思路. 相似文献
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近几十年来,计算机硬件性能和软件规模技术已不同以往,其承载了人类社会生活生产的方方面面.计算机技术的飞速发展,也带来了人们对程序安全问题的关注.由于市面上存在着较多的遗留软件,这些软件无人维护且缺乏源代码支持,其安全性令人担忧,而二进制分析技术被用来解决该类软件问题.二进制分析技术根据其检测方式不同可分为:基于静态的二进制代码分析技术、基于动态的二进制代码分析技术和动静态混合的二进制代码分析技术.本文调研了近年来的二进制代码安全分析领域上相关研究,分别详细阐述了这3类技术中的主要方法,并对其关键技术进行详细介绍. 相似文献
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传统的显示设备在受限的物理空间内难以向用户呈现大量画面和复杂内容,而AR头戴式显示设备通过将三维的可视化内容悬浮显示在用户眼前,在不占用额外物理空间的条件下可增强真实世界的画面显示,呈现形式更为丰富的内容。设计AR虚拟空间与真实电脑画面虚实融合的桌面增强显示系统。通过基于二维码识别的空间定位技术将真实电脑画面映射至虚拟空间内,实现交互空间的统一,同时构建窗口布局计算模型使得系统可以根据用户自定义参数自动生成窗口并设置其布局。在此基础上,利用蓝牙通信、网络传输、操作系统底层映射和结合视线检测的语音识别等技术支持手势、键鼠和语音的多模态交互方式,设计鼠标移动策略以扩展鼠标在三维空间下的多种操作模式。实验结果表明,与隔空手势交互、鼠标交互等传统交互方式相比,该系统在处理常见电脑任务时平均耗时节省10%~30%,具有较高的交互效率,且在跨窗口连续移动和瞬间跳转时能够正确显示鼠标位置。 相似文献
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在环境动态变化和系统状态无法预知的情况下,如何同时满足功能性和非功能性需求是一个极具挑战的问题。传统的方法是利用请求调度策略对We b服务请求进行优化,以解决应用的超负荷问题,但这种方法并不能完全满足QoS复杂性和灵活性的需要。基于系统管理员设置的自适应方法在很大程度上依赖于管理员的主观判断和实践经验,很多情况下人为的预估结果与实际效果存在较大差距。针对上述问题,提出了一个基于用户体验的动态QoS优化方法。该方法使用一个用户体验计算模块动态计算系统响应时间的期望值,一个外层反馈控制器动态调整虚拟资源的个数,并结合一个内层反馈控制器来动态调整各个虚拟资源处理的负载比例关系,从而实现了系统的动态QoS优化。通过与简单规则调节动态QoS的方法进行对比实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对文本蕴涵问题提出一种动态交互网络(dynamic interactive network,DIN)进行识别。不同于已有交互模型,DIN将两句词向量投射到二维矩阵空间中进行交互,然后利用输出矩阵为同时处理上下文信息和控制信息流动的GRU编码器生成动态权重。前者通过更高阶形式的信息交互挖掘深层逻辑片段,后者通过改变交互信息与上下文信息的结合模式帮助编码器有效区分两者的重要性差异。模型在SNLI测试集上获得了88.0%的识别准确度,超过已有的最佳模型,且使用的训练参数仅为它的一半。 相似文献
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《计算机应用与软件》2018,(1)
代码混淆作为一种保留语义的代码变换技术,在解释性语言和脚本语言的源代码保护中得到了广泛应用。随着软件项目越来越复杂,一个项目由多种语言共同编写,传统的代码混淆技术主要针对局部逻辑混淆,无法对不同类型的代码进行全局混淆,当一个子系统的代码混淆后,可能导致整个软件系统无法组装运行。设计跨语言的代码元素及其关联关系的描述规则,以统一的方式描述同一项目中不同类型的代码元素以及它们之间的关联关系,将相互关联的代码对应起来。提出跨语言的项目级代码混淆方法,实现对不同类型代码的全局混淆以及代码关联关系的自动化维护,并在真实的基于Struts2框架的源代码项目中进行混淆实验,说明所提方法及技术的可行性和有效性。 相似文献
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从运行日志挖掘业务流程模型的流程挖掘方法研究方兴未艾,然而,复杂多变的运行环境使流程日志也不可避免地呈现出多样性.传统的流程挖掘算法各有其适用对象,因此,如何挑选适合多样性流程日志的流程挖掘算法成为了一项挑战.提出一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法 So Fi(survival of fittest integrator).该方法基于领域知识对日志进行分类,使用多种现有的挖掘算法对每一类子日志产生一组流程模型作为遗传算法的初始种群,借助遗传算法的优化能力,从中整合得到高质量的业务流程模型.针对模拟日志和某通信公司真实日志的实验结果表明:相对于任何单一的挖掘算法,So Fi产生的流程模型具有更高的综合质量,即重现度、精确度、通用性和简单性. 相似文献