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基于反射信号特征的RFID标签和移动终端跨域互联方法 被引量:6
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作者 徐鹤 戴嫚嫚 +1 位作者 李鹏 季一木 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2023年第2期63-75,共13页
随着物联网、人工智能等技术的飞速发展,基于物联网的“人-机-物”智能感知识别技术成为当前研究的热点方向。在众多的感知识别技术中,射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)作为物联网的核心技术之一,被广泛应用在物流... 随着物联网、人工智能等技术的飞速发展,基于物联网的“人-机-物”智能感知识别技术成为当前研究的热点方向。在众多的感知识别技术中,射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)作为物联网的核心技术之一,被广泛应用在物流追踪、身份认证和室内定位等各个领域。由于目前广泛使用的个人移动设备并不支持RFID信息读取,限制了RFID技术的大范围应用。针对智能手机不能直接读取RFID标签信息的问题,提出一种利用用户预定义的基于RFID反射信号的手势特征实现面向智能手机和RFID标签之间的跨域互联方法。该方法不需要对部署的RFID系统或智能手机进行任何硬件修改,通过用户在感兴趣标签面前做出手势而产生的RFID相位特征,并与智能手机捕获到的运动传感器数据的相关时间戳进行匹配,从而实现了智能手机与RFID标签的关联配对。最后,通过实验验证了文中提出的跨域互联方法的可行性。 展开更多
关键词 RFID 反射信号 移动设备 相位 手势识别
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基于鲲鹏处理器的LU并行分解优化算法
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作者 徐鹤 周涛 +2 位作者 李鹏 秦芳芳 季一木 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期51-58,共8页
ScaLAPACK(Scalable Linear Algebra PACKage)是并行计算软件包,适用于分布式存储的MIMD(Multiple Instruction,Multiple Data)并行计算机,被广泛应用于基于线性代数运算的并行应用程序开发。然而在进行LU分解过程中,ScaLAPACK库中的例... ScaLAPACK(Scalable Linear Algebra PACKage)是并行计算软件包,适用于分布式存储的MIMD(Multiple Instruction,Multiple Data)并行计算机,被广泛应用于基于线性代数运算的并行应用程序开发。然而在进行LU分解过程中,ScaLAPACK库中的例程并不是通信最优的,没有充分利用当前的并行架构。针对上述问题,提出一种基于鲲鹏处理器的LU并行分解优化算法(Parallel LU Factorization,PLF),实现了负载均衡,适配国产鲲鹏环境。PLF对不同进程的不同分区的数据进行差异化处理,并将每个进程所拥有的部分数据分配给根进程进行计算,之后再由根进程散播回各个子进程,这有利于充分利用CPU资源,实现负载均衡。在单节点Intel 9320R处理器以及鲲鹏(Kunpeng)920处理器环境中进行测试,其中,Intel平台下使用Intel MKL(Math Kernel Library),Kunpeng平台下使用PLF算法。对比两个平台关于不同规模的方程组求解的性能发现,Kunpeng平台的求解性能有显著优势。在NUMA数进程和单线程的情况下,优化后的计算效率在小规模平均达到4.35%,相比Intel的1.38%提升了215%;中规模平均达到4.24%,相比Intel平台的1.86%提升了118%;大规模平均达到4.24%,相比Intel的1.99%提升了113%。 展开更多
关键词 SCALAPACK LU分解 并行计算 MKL
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基于BERT的多源知识库索引对齐算法 被引量:5
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作者 季一木 刘艳兰 +6 位作者 刘尚东 许正阳 胡林 刘凯航 汤淑宁 刘强 肖婉 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2021年第2期49-61,共13页
各类百科知识库是当代网民学习生活不可或缺的知识来源,但是单个知识库存在实体覆盖面低、实体信息缺失等问题;而不同知识资源和知识社区之间资源描述结构存在较大差异,阻碍了数据的共享、集成与复用。针对规模巨大的百科知识库,提出一... 各类百科知识库是当代网民学习生活不可或缺的知识来源,但是单个知识库存在实体覆盖面低、实体信息缺失等问题;而不同知识资源和知识社区之间资源描述结构存在较大差异,阻碍了数据的共享、集成与复用。针对规模巨大的百科知识库,提出一种基于Bert的多源知识库索引算法,利用Bert预训练语言模型对实体的非结构化文本建模,构建特征向量计算实体相似度,对异构知识库具有良好的通用性。在此基础上,针对实体指称与实体上下文的关键词提出两种索引构建方式,有效提高了实体对齐的效率和准确率。通过5组测试数据的验证,该算法的准确率能够达到91%~96.22%,同时召回率高达92.23%~97.33%。与此同时,该算法的索引结构在缩减率达到99􀆰94%的同时保证了98.52%的完整性。该算法可以实际应用于多源知识库的实体对齐工作。 展开更多
关键词 实体对齐 索引 BERT 知识融合
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并行计算学科发展历程 被引量:5
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作者 陈国良 张玉杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1-4,I0001,共5页
计算科学已经与传统的理论科学和实验科学并列成为第三门科学,它们相辅相成地推动着人类科技的发展和社会文明的进步。21世纪科学和经济上的关键问题研究前沿,有可能通过熟练地掌握先进的计算技术并运用计算科学得到解决。高性能计算是... 计算科学已经与传统的理论科学和实验科学并列成为第三门科学,它们相辅相成地推动着人类科技的发展和社会文明的进步。21世纪科学和经济上的关键问题研究前沿,有可能通过熟练地掌握先进的计算技术并运用计算科学得到解决。高性能计算是一个国家综合国力的体现,是支撑国家实力持续发展的关键技术之一,在国防安全、高科技发展和国民经济建设中占有重要的战略地位。经过40多年的发展,围绕并行计算机、并行算法和并行程序设计,融合并行计算机体系结构、数值和非数值的并行算法设计及并行程序设计于一体,形成了并行计算(Parallel Computing)“结构-算法-编程-应用”完整的学科体系与系统课程框架。文中回顾了作者在并行计算学科的发展方面所做的工作,并对非数值计算中的计算方法和新型的非冯诺依曼结构计算机体系结构的研究进行了介绍。 展开更多
关键词 并行计算 非数值计算 计算机体系结构 学科发展 高性能计算
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基于知识表示向量的可解释深度学习模型及其疾病预测应用
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作者 徐鹤 郑群力 +3 位作者 谢作玲 程海涛 李鹏 季一木 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第4期777-791,共15页
近年来,深度学习方法广泛应用于各种疾病预测任务,甚至在其中一些方面超过了人类专家。然而,算法的黑盒性质限制了其临床应用。对此,本文结合知识表示学习和深度学习方法构建了一种融入知识表示向量的可解释深度学习模型。该模型首先依... 近年来,深度学习方法广泛应用于各种疾病预测任务,甚至在其中一些方面超过了人类专家。然而,算法的黑盒性质限制了其临床应用。对此,本文结合知识表示学习和深度学习方法构建了一种融入知识表示向量的可解释深度学习模型。该模型首先依据体检指标正常范围构建体检指标与检测值之间的关系图,并通过基于知识表示学习的深度学习模型对人体体检指标与检测值关系图进行编码,然后将患者体检数据表示为向量,输入到构建的自注意力机制和卷积神经网络构建的分类器中来实现疾病预测。将模型应用于糖尿病预测实验中,其准确率和召回率均优于对比的机器学习方法。与表现较优的随机森林算法相比,模型的准确率和召回率分别提升了0.81%和5.21%。实验结果表明,通过可解释性方法将知识表示学习和深度学习技术融合应用于糖尿病预测,可以达到对糖尿病的早期发现与辅助诊断的目的。 展开更多
关键词 疾病预测 知识表示学习 深度学习 自注意力机制 卷积神经网络 可解释性
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ENLHS:一种基于抽样的Kafka自适应调优方法 被引量:3
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作者 谢文康 樊卫北 +2 位作者 张玉杰 徐鹤 李鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期119-126,共8页
Kafka应用在生产环境中时,除机器的硬件环境和系统平台影响其性能外,Kafka自身的配置项决定着其能否在硬件资源有限的情况下达到理想的性能,但人为修改和调优配置项的效率极差。海量数据发送到Kafka后,如果不针对实际资源环境进行调优,K... Kafka应用在生产环境中时,除机器的硬件环境和系统平台影响其性能外,Kafka自身的配置项决定着其能否在硬件资源有限的情况下达到理想的性能,但人为修改和调优配置项的效率极差。海量数据发送到Kafka后,如果不针对实际资源环境进行调优,Kafka使用默认的配置参数无法保证其在每个生产环境下的性能。因为Kafka自身的配置项非常大,传统的自适应算法在大规模生产系统中的性能较差。为了提高Kafka的自适应能力,消除系统中的复杂性,获得更好的运行性能,提出一种针对Kafka的自适应性能调优方法。该方法充分考虑了Kafka特征参数与性能的影响权值,并使用抽样的原理来提高数据集的生成效率并优化数据选取范围,提高建模的效率并降低优化方法的复杂度。实验结果显示,该算法对开源版本Kafka的吞吐率和时延进行了优化,提高了Kafka在给定的系统资源下的吞吐性能,并降低了时延。 展开更多
关键词 Kafka 消息队列 性能调优 拉丁超立方抽样 弹性网络
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基于多决策模型的百科词条质量评价方法研究--以百度百科为例 被引量:2
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作者 季一木 许正阳 +3 位作者 刘尚东 刘艳兰 肖婉 刘强 《信息资源管理学报》 CSSCI 2021年第5期38-48,59,共12页
提出一种基于多决策模型的百科词条质量评价方法,将质量评价转化为多属性决策问题,利用多分类器集成学习的模式对百科词条进行评价,结合属性权重得出质量评分与分类。在实验上,以百度百科作为数据源,进行了模型的统计分布验证与评分可... 提出一种基于多决策模型的百科词条质量评价方法,将质量评价转化为多属性决策问题,利用多分类器集成学习的模式对百科词条进行评价,结合属性权重得出质量评分与分类。在实验上,以百度百科作为数据源,进行了模型的统计分布验证与评分可信度验证,并与传统分类模型进行对比,获得了较高的准确度。实验表明,多决策模型在百科词条评价上有较高的可行性、合理性和有效性,为百科词条质量评价提出了新的解决方案。 展开更多
关键词 网络百科 质量评价 机器学习 多决策模型 网络信息评价
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面向国产处理器大数据一体机的基因压缩技术研究 被引量:2
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作者 陈国良 尧海昌 +7 位作者 陈帅 吴梦雪 方厚之 法虎 孟朝霞 刘尚东 王汝传 季一木 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2020年第5期11-26,共16页
大数据一体机作为大数据时代的基础设施,其自主安全可控显得尤为重要。基因数据因其巨大的社会价值、经济价值及军事价值,其安全是国家安全的一部分。因此,存储、分析与处理基因数据是国产处理器大数据一体机的重要应用之一。文中首先... 大数据一体机作为大数据时代的基础设施,其自主安全可控显得尤为重要。基因数据因其巨大的社会价值、经济价值及军事价值,其安全是国家安全的一部分。因此,存储、分析与处理基因数据是国产处理器大数据一体机的重要应用之一。文中首先介绍了国产处理器大数据一体机和基因序列文件主要格式,然后分为无参考序列基因压缩算法和基于参考序列基因压缩算法综述了FASTA格式基因数据压缩技术及基因压缩并行化技术的发展历程和研究现状,同时在国产处理器大数据一体机上验证了近年来优秀基因压缩算法的性能。研究面向国产处理器大数据一体机的基因压缩技术对解决基因数据安全和基因压缩技术自主可控具有很重要的意义,也为我国基因处理技术的全面国产化提供了参考。 展开更多
关键词 国产处理器 大数据一体机 基因压缩 并行计算
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一种轻量级网络模型的多尺度热红外行人检测方法
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作者 刘强 姚小良 +4 位作者 尤帅 梅超君 刘尚东 季一木 亓晋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2022年第5期74-82,共9页
现有热红外行人检测算法存在网络参数众多、计算量大和小目标检测效果不佳的问题,针对这些问题,提出了一种轻量级行人目标检测算法。首先,该算法利用轻量级网络Resnext50作为骨干网络,实现检测网络的参数削减以及初始特征提取。其次,在... 现有热红外行人检测算法存在网络参数众多、计算量大和小目标检测效果不佳的问题,针对这些问题,提出了一种轻量级行人目标检测算法。首先,该算法利用轻量级网络Resnext50作为骨干网络,实现检测网络的参数削减以及初始特征提取。其次,在模型中引入特征金字塔模块实现多尺度语义信息融合,并结合多尺度训练策略有效地提高了多尺度目标的检测效果。最后,在数据预处理部分引入图像原色填充策略,该策略有效地防止图像变换尺寸过程中出现的目标失真情况。在自建数据集和公开数据集上实验结果表明,此方法在速度和精度上均取得较好的性能,在自建数据集上mAP达到94.49%,比原SSD高出0.53%,而参数量少了近39%。 展开更多
关键词 热成像红外行人检测 轻量级网络 特征金字塔 多尺度训练
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基于动态图嵌入的车联网拓扑控制 被引量:1
10
作者 孙雁飞 尹嘉峥 +3 位作者 亓晋 胡筱旋 陈梦婷 董振江 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期133-142,共10页
针对由车联网的高度动态性和复杂性导致网络拓扑难以合理、稳定构建的问题,提出了关于车联网的范围标签图嵌入方法。首先,根据路侧单元分割车辆网络,利用驾驶员辅助系统获取实时车辆信息;其次,使用傅里叶变换、模糊推理对车辆信息预处理... 针对由车联网的高度动态性和复杂性导致网络拓扑难以合理、稳定构建的问题,提出了关于车联网的范围标签图嵌入方法。首先,根据路侧单元分割车辆网络,利用驾驶员辅助系统获取实时车辆信息;其次,使用傅里叶变换、模糊推理对车辆信息预处理,获得车辆低维特征向量,再对新加入网络的车辆节点进行冷启动处理;最后,以所提动态图嵌入方法在区域内进行拓扑控制,充分利用车辆的特征信息构建车联网,实现网络的动态更新。实验结果表明,所提图嵌入方法建立的网络拓扑相对于传统网络及对比图嵌入方法,具有更好的动态性、连通性以及稳健性。 展开更多
关键词 车联网 图嵌入 拓扑控制 复杂网络 模糊推理
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基于DPDK的高速存储I/O优化方法 被引量:2
11
作者 朱文俊 徐壮 +1 位作者 秦家佳 李鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期205-211,217,共8页
网络I/O在Redis存储过程中是限制存储性能的关键因素,而默认参数或人工参数配置会制约存储性能。针对参数配置不当导致存储吞吐性能下降及时延较高的问题,提出一种存储I/O优化方法GTS。考虑各阶段参数对存储性能的影响,在DPDK的优化原... 网络I/O在Redis存储过程中是限制存储性能的关键因素,而默认参数或人工参数配置会制约存储性能。针对参数配置不当导致存储吞吐性能下降及时延较高的问题,提出一种存储I/O优化方法GTS。考虑各阶段参数对存储性能的影响,在DPDK的优化原理基础上通过分析处理特性,采用分层模型策略实现对存储性能预测,从而寻找出最优参数调优方案。实验结果表明,与默认参数相比,GTS方法能够有效提升存储吞吐量,且在写密集下较ATH算法具有更低的时延。 展开更多
关键词 DPDK技术 性能调优 内存数据库 参数配置 ATH算法
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基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现
12
作者 季一木 杨启凡 +4 位作者 李奎 尤帅 邵思思 刘强 刘尚东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期1468-1471,共4页
针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集... 针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。 展开更多
关键词 国产处理器 增量式城市交通流数据 Spark集群 L-BFGS算法 交通流预测
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基于参与意愿的物流联盟资源优化配置模型
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作者 李梦蓉 朱华瑜 +1 位作者 亓晋 孙雁飞 《物联网学报》 2021年第1期108-116,共9页
企业通过组建物流联盟的方式协同完成大型物流任务从而降低物流成本、提高物流效率,物流联盟协同运作的稳定程度主要与企业参与联盟合作的积极性相关。因此,考虑物流联盟成员的参与意愿对物流联盟资源配置的影响,构建了基于参与意愿的... 企业通过组建物流联盟的方式协同完成大型物流任务从而降低物流成本、提高物流效率,物流联盟协同运作的稳定程度主要与企业参与联盟合作的积极性相关。因此,考虑物流联盟成员的参与意愿对物流联盟资源配置的影响,构建了基于参与意愿的资源优化配置模型,并提出了基于后悔理论的最优解排序方法求解模型,依据参与意愿指标对该方法进行验证。结果表明,所提方法排序结果的参与意愿分布得分比传统方法提高了3.5倍,可有效提升资源配置的科学性与合理性,并有助于巩固供应链协同运作模式的稳定性。 展开更多
关键词 物流联盟 资源配置 物流任务分配 最优解排序
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工业互联网的概念、体系架构及关键技术 被引量:21
14
作者 亓晋 王微 +3 位作者 陈孟玺 许斌 董振江 孙雁飞 《物联网学报》 2022年第2期38-49,共12页
工业互联网作为实现传统工业数字化转型的关键路径之一,已经引起学术界和产业界的广泛关注。工业互联网涵盖内容众多,其体系架构及关键技术也在不断演化发展,面临概念范畴不清晰、体系架构不健全、关键技术不明朗等问题。为了探讨以上问... 工业互联网作为实现传统工业数字化转型的关键路径之一,已经引起学术界和产业界的广泛关注。工业互联网涵盖内容众多,其体系架构及关键技术也在不断演化发展,面临概念范畴不清晰、体系架构不健全、关键技术不明朗等问题。为了探讨以上问题,通过梳理工业互联网与工业物联网、工业4.0/5.0、智能制造的关系阐明工业互联网的基本概念,分析工业互联网体系架构及涉及的关键技术,总结工业互联网面临的挑战并展望工业互联网领域未来的研究方向。 展开更多
关键词 工业互联网 体系架构 智能制造 工业智能
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无人驾驶中3D目标检测方法研究综述 被引量:12
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作者 季一木 陈治宇 +6 位作者 田鹏浩 吴飞 刘尚东 孙静 焦志鹏 王娜 毕强 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2019年第4期72-79,共8页
随着激光雷达、RGB摄像头等传感器在无人驾驶领域的广泛应用,2D目标检测已不能满足无人驾驶车辆感知环境的需要。在对现有3D目标检测算法文献研究的基础上,介绍了基于RGBD、激光点云与传感器融合的3D目标检测算法,并对上述三类算法的改... 随着激光雷达、RGB摄像头等传感器在无人驾驶领域的广泛应用,2D目标检测已不能满足无人驾驶车辆感知环境的需要。在对现有3D目标检测算法文献研究的基础上,介绍了基于RGBD、激光点云与传感器融合的3D目标检测算法,并对上述三类算法的改进方法进行了系统阐述。介绍了常用评判检测算法的测试数据集,展望了3D目标检测算法的研究前景。 展开更多
关键词 目标检测 激光点云 传感器融合
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HIBE-MPJ:一种基于HIBE的物联网环境下跨域通信机制研究 被引量:5
16
作者 季一木 陆毅成 +6 位作者 刘尚东 王舒 唐玟 肖小英 何亦拓 王凯瑞 吴海丰 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2020年第4期1-10,共10页
基于身份的加密方案解决了传统公钥加密体制在证书管理方面的不足,使基于身份的加密方案能适应物联网轻量级的环境。针对基于身份加密在物联网环境中的应用存在密钥托管和跨域认证等问题,提出一种分层的基于身份加密(Hierarchical Ident... 基于身份的加密方案解决了传统公钥加密体制在证书管理方面的不足,使基于身份的加密方案能适应物联网轻量级的环境。针对基于身份加密在物联网环境中的应用存在密钥托管和跨域认证等问题,提出一种分层的基于身份加密(Hierarchical Identity-Based Encryption,HIBE)的物联网环境下多私钥生成机构(Private Key Generator,PKG)联合跨域认证及通信机制HIBE-MPJ(Hierarchical Identity-Based Encryption-Multiple Private Key Generator Joint)。HIBE-MPJ使用不同信任域的PKG作为跨域认证时的信任网关,通过密钥共享解决不同信任域PKG的密钥托管问题,并建立安全的通信密钥协商机制,使得不同系统参数的两个物联网信任域内的用户节点能互相认证,并提高通信时的效率。随后对认证过程给出了正确性分析,并分析了该方案在随机预言模型下的安全性,并加以实验测试分析,实验结果表明,HIBE-MPJ具有安全性及可行性。最后通过理论证明和构建物联网环境进行实验测试,实验结果表明HIBE-MPJ模型的安全性和可行性。 展开更多
关键词 物联网 公钥加密 基于身份加密 跨域认证
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面向内存受限设备的新型卷积计算方法 被引量:3
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作者 孙雁飞 王子牛 +2 位作者 孙莹 亓晋 董振江 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2022年第5期54-61,共8页
针对卷积神经网络预测过程中内存使用量大,难以部署在内存受限设备上的问题,提出一种面向内存受限设备的新型卷积计算方法。该方法对输入矩阵中部分数据进行卷积计算,并将计算结果存储在临时内存;然后,将临时内存中的计算结果复制到输... 针对卷积神经网络预测过程中内存使用量大,难以部署在内存受限设备上的问题,提出一种面向内存受限设备的新型卷积计算方法。该方法对输入矩阵中部分数据进行卷积计算,并将计算结果存储在临时内存;然后,将临时内存中的计算结果复制到输入矩阵不再使用的内存并重复上述步骤,从而实现对输入矩阵的卷积计算;最后,对单个卷积计算和LeNet进行验证。实验结果表明,该方法计算速度较直接卷积方法更快,且相比im2col、MEC和直接卷积方法,单个卷积计算内存平均使用量分别下降89.29%、82.60%和57.15%,LeNet内存使用量分别下降89.90%、82.21%和28.07%,有效降低了卷积神经网络的内存使用量,有助于在内存受限设备上部署使用。 展开更多
关键词 深度学习 卷积计算 内存优化 数据复用 边缘设备
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