摘要:自主机器人是一类由计算机软件控制的信息物理系统，如何支持该类机器人在开放环境下的有效和协调运行，是自主机器人控制软件（controlsoftwareofautonomousrobot，简称CSAR）研究与实践面临的一项重要挑战.基于组织理论的思想，采用Structure-in-5的组织架构模式 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:作为轨道交通系统的核心子系统之一，对联锁系统进行形式化建模与分析，是保证其安全性的重要手段.形式化建模需要领域知识和形式化知识的结合，由于形式化知识难以掌握，领域专家在建模整个过程中都需要形式化专家的帮助.为了解决这个问题，针对联锁系统的故障随机性、行为实时性、构件可重用的特点，提出设计联锁领 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:软件不变量是软件的重要属性，在软件验证、软件调试和软件测试等领域有重要作用.自20世纪末以来，基于动态分析的不变量综合技术成为相关领域的一个研究热点，并且取得了一定的进展.收集了90篇相关论文对该领域进行系统总结.基于动态分析的不变量综合技术是该领域的核心问题，提出了“学习者-预言”框架统一描 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:设计模式检测是理解和维护软件系统的一项重要工作.以高效识别设计模式变体和提高设计模式识别准确率为目的，将面向对象度量与模式微结构相结合，提出一种基于堆叠泛化的设计模式检测方法.该方法应用典型的机器学习算法，分别训练度量分类器和微结构分类器，并基于两者的预测值和相关对象模型特征进一步训练，从而形 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一，跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务，其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.从3个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结：（1）按照目标领域中是否有带标签数据，可分为直推式和归纳式情感迁移方法；（2 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:近年来，随着深度学习的广泛应用，唇语识别技术也取得了快速的发展.与传统的方法不同，在基于深度学习的唇语识别模型中，通常包含使用神经网络对图像进行特征提取和特征理解两个部分.根据中文唇语识别的特点，将识别过程划分为两个阶段——图片到拼音（P2P）以及拼音到汉字（P2CC）的识别.分别设计两个不同 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:近年来，随着信息技术的发展及物联网技术的兴起，出现了越来越多的持续监控应用场景，如智能交通实时监控、疾病实时监控、智能基础设施应用等.在这些场景中，如何对参与者持续分享的数据进行隐私保护面临重大挑战.差分隐私是一种严格和可证明的隐私定义，早期差分隐私研究大都基于一个大规模、静态的数据集做一次性 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:移动社交网络（mobilesocialnetwork，简称MSN）利用移动用户之间的社交关系，通过节点间的协作式转发实现消息交付.然而，随着大数据时代的到来，MSN需要满足移动用户日益增长的对内容（如视频）的需求.由于信息中心网络（information-centricnetworking，简 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:针对AdHoc网络路由发现过程中广播路由请求分组导致的广播风暴问题，提出了一种基于节点度估计和静态博弈转发策略的AdHoc网络路由协议NGRP.NGRP考虑边界影响，采用分段函数的思想将网络场景分为中心、边和角区域，分别估算网络中节点在不同区域的节点度，避免了周期性广播Hello消息获取节点度 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:现有的密文策略基于属性加密CP-ABE（ciphertext-policyattribute-basedencryption）算法普遍在解密时存在计算量过大、计算时间过长的问题，该问题造成CP-ABE难以应用和实施.针对该问题，将计算外包引入到方案的设计之中，提出一种面向公有云的基于Spark ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:MORUS算法是Wu等人设计的认证加密算法，现已进入CAESAR竞赛的第三轮.动态立方攻击是Dinur等人2011年提出的针对迭代型序列密码的分析方法.提出了一种改进的动态立方攻击方法，优化了动态立方攻击的立方集合的选取规则，提出了优先猜测关键值并恢复相应的关键秘密信息的方法，据此给出了成功率 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:云渲染技术已被广泛应用于影视和动漫等行业.与传统的渲染农场和租赁市场模式不同，云渲染系统依托云计算基础设施提供多种软件服务进行渲染作业的方式，正逐渐成为新兴的计算模式.由于任务执行和资源操作等作业调度对于用户而言是透明的，这要求云渲染系统应具备智能化以实现计算资源优化调度和多端任务管理，并对系 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:云计算已成为大数据分析作业的主流运行支撑环境，选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战.当前研究主要考虑大数据分析框架（如Hadoop，Spark等）的多样性，采用机器学习方法进行资源供给，但样本少容易陷入局部最优解.提出了大数据环境下基于负载分类的启发式云资源供给方法RP-CH，基于云资源共享 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:容器将应用和支持软件、库文件等封装为镜像，通过发布新版本镜像实现应用升级，导致不同版本之间存在大量相同数据.镜像加载消耗大量时间，使容器启动时间从毫秒级延迟为秒级甚至是分钟级.复用不同版本之间的相同数据，有利于减少容器加载时间.当前，容器镜像采用继承和分层加载机制，有效实现了支持软件、库文件等 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:云计算和移动互联网的不断融合，促进了移动云计算的产生和发展，但是其难以满足终端应用对带宽和延迟的需求.移动边缘计算在靠近用户的网络边缘提供计算和存储能力，通过计算卸载，将终端任务迁移至边缘服务器上面执行，能够有效降低应用延迟和节约终端能耗.然而，目前针对移动边缘环境任务卸载的主要工作大多考虑单 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:近来出现诸多以非易失性存储器（non-volatilememory，简称NVM）作为存储设备的新型持久化内存文件系统，充分发掘NVM的低延迟和可按字节寻址等优点，优化文件访问的I/O栈和一致性机制，极大提升文件系统的性能.然而，现有持久化内存文件系统都没有考虑NVM写耐受度低的缺陷，极易导致N ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:Abstract:PDF全文下载地址:http://jos.org.cn/jos/article/pdf/5958 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:静态程序分析发展至今，已在多个方面取得了长足的进步，应用于软件开发的众多方面.但对现代大规模复杂软件系统（如千万行代码规模的Linux操作系统、分布式大数据处理系统Hadoop等）进行高精度的静态分析，因其极大规模数据量的计算，仍有一定难度.精度、效率和可扩展性相互制约，是静态分析技术在工业界 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:随着深度神经网络技术的快速发展、大数据的涌现和计算能力的显著提升，深度神经网络被越来越多地应用到各个安全攸关领域，例如自动驾驶、人脸识别、飞机碰撞检测等.传统的软件系统通常由开发人员手工编写代码实现其内部的决策逻辑，并依据相应的测试覆盖准则设计测试用例来测试系统代码.与传统的软件系统不同，深度 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:C程序中数组、malloc动态分配后的连续内存等顺序存储结构被大量使用，但大多数传统的数据流分析方法未能充分描述其结构及其上的操作，特别是在利用指针访问顺序存储结构时，传统的分析方法只关注了指针的指向关系，而未讨论指针可能发生偏移的数值信息，且未考虑发生偏移时可能存在越界的不安全问题，导致了对 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:Web应用测试用例生成并行化是提升Web应用测试生成效率的一个有效手段.Web应用的前后端分离、事件驱动等特性，导致传统的并行化技术难以直接应用于Web应用的测试用例自动生成中.因此，如何针对Web应用进行并行化测试用例生成，是一项具有挑战性的工作.将种群并行化计算引入到基于遗传算法的Web应 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:无冲突复制数据类型（conflict-freereplicateddatatypes，简称CRDT）是一种封装了冲突消解策略的分布式复制数据类型，它能够保证分布式系统中副本节点间的强最终一致性，即执行了相同更新操作的副本节点具有相同的状态.CRDT协议设计精巧，不易保证其正确性.旨在采用模型检 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:“如何构造高可信的软件系统”已成为学术界和工业界的研究热点.操作系统内核作为软件系统的基础组件，其安全可靠是构造高可信软件系统的重要环节.为了确保操作系统内核的安全可靠，将形式化方法引入到操作系统内核验证中，提出了一个自动化验证操作系统内核的框架.该验证框架包括：（1）分别对C语言程序和混合语 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:可信技术正在从被动可信度量向着下一代的主动可信监控方向发展，要求TPM/TCM模块有能力主动度量和干预主机系统，传统的TPM/TCM从架构和运行机制等方面都无法满足这种能力.TEE（trustedexecutionenvironment）技术提供了可信执行环境和主动访控能力，为构建下一代TPM ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:基于区块链的分布式账本集成了非对称加密体系、P2P网络、共识算法、智能合约等多种技术，保证事务记录的一致性和不可篡改性.但是，区块链技术中的账本共享机制也带来了隐私威胁，用户身份、账户地址、交易内容等信息的隐私保护成为研究的关注点.讨论了区块链系统中的隐私威胁；着重分析了地址混淆、信息隐藏、通 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:代码补全（codecompletion）是自动化软件开发的重要功能之一，是大多数现代集成开发环境和源代码编辑器的重要组件.代码补全提供即时类名、方法名和关键字等预测，辅助开发人员编写程序，直观提高软件开发效率.近年来，开源软件社区中源代码和数据规模不断扩大，人工智能技术取得了卓越进展，这对自动 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题，将恶意代码映射为无压缩的灰度图像，然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像，使用方向梯度直方图提取图像的特征，最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类，验证了该方法的有效性，并且实验结果优于近期提 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:自然场景文本检测与识别研究对于从场景中获取信息有重要意义，而深度学习技术有助于提高文本检测与识别的能力.主要对基于深度学习的自然场景文本检测与识别方法和其研究进展进行整理分类、分析和总结.首先论述自然场景文本检测与识别的相关研究背景及主要技术研究路线；然后，根据自然场景文本信息处理的不同阶段， ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记，而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记，众包环境下，多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注，学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:特征选择作为一种重要的数据预处理方法，不但能解决维数灾难问题，还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题，其中，基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明，森林优化特征选择算法具有更好的分类性能及维度缩减能力.然而，初始化阶段的随机 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:阶梯网络不仅是一种基于深度学习的特征提取器，而且能够应用于半监督学习中.深度学习在实现了复杂函数逼近的同时，也缓解了多层神经网络易陷入局部最小化的问题.传统的自编码、玻尔兹曼机等方法易忽略高维数据的低维流形结构信息，使用这些方法往往会获得无意义的特征表示，这些特征不能有效地嵌入到后续的预测或识 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:已有的路由保护方案面临下面两个问题：（1）默认路径和备份路径包含的公共边数量较高，如ECMP和LFA等；（2）为了计算两条包含公共边数量较少的路径，限制默认路径不能使用最短路径，如红绿树方案等.针对上述两个问题，首先将计算默认路径和备份路径描述为一个整数规划问题，然后提出采用启发式方法求解该问 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:低速率拒绝服务（low-ratedenialofservice，简称LDoS）攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心，导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低，具有极强的隐蔽性，很难被检测到.在分析LDoS攻击流量的基础上，通过小波变 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:有越来越多的用户选择云为其进行存储、运算、共享等数据处理工作，因此云端数据量与日俱增，其中不乏敏感数据和隐私信息.如何对用户托管于云端的数据进行授权管理，保证数据机密性、访问授权有效性等至关重要.为此，提出一种基于代理重加密（proxyre-encryption，简称PRE）的云端数据访问授权 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层（即特征表示层）.由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性，所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN，以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地，使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:Abstract:PDF全文下载地址:http://jos.org.cn/jos/article/pdf/5931 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数，以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术，是流数据分类的有效工具.主要从在线学习的角度对流数据分类算法的研究现状进行综述.具体地，首先介绍在线学习的基本框架和性能评估方法， ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:概念漂移是动态流数据挖掘中一类常见的问题，但混杂噪声或训练样本规模过小而产生的伪概念漂移会引起与真实概念漂移相似的结果，即模型在线测试性能的不稳定波动，导致二者容易混淆，发生概念漂移的误报.针对流数据中真伪概念漂移的混淆问题，提出一种基于在线性能测试的概念漂移检测方法（conceptdrift ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:近年来，深度强化学习在各种决策、规划问题中展示了强大的智能性和良好的普适性，出现了诸如AlphaGo、OpenAIFive、AlphaStar等成功案例.然而，传统深度强化学习对计算资源的重度依赖及低效的数据利用率严重限制了其在复杂现实任务中的应用.传统的基于模型的强化学习算法通过学习环境的潜 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:众筹是一个新兴的互联网金融平台，项目的发起者可以通过使用互联网，征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则，只有在特定时间内收集了足够的资金，项目的筹资才会成功进行交易.为了防止项目发起者和投资者在可能失败的项目上浪费时间和精力，动态追踪众筹项目的筹资过程以及估算 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:聚类是机器学习领域中的一个研究热点，弱监督学习是半监督学习中一个重要的研究方向，有广泛的应用场景.在对聚类与弱监督学习的研究中，提出了一种基于k个标记样本的弱监督学习框架.该框架首先用聚类及聚类置信度实现了标记样本的扩展.其次，对受限玻尔兹曼机的能量函数进行改进，提出了基于k个标记样本的受限玻 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:流形学习是当今最重要的研究方向之一.约简维度的选择影响着流形学习方法的性能.当约简维度恰好是本征维度时，更容易发现原始数据的内在性质.然而，本征维度估计仍然是流形学习的一个研究难点.在此基础上，提出了一种新的无监督方法，即基于选择聚类集成的相似流形学习（SML-SCE）算法，避免了对本征维度的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:产生式对抗网络（generativeadversarialnetworks，简称GANs）可以生成逼真的图像，因此最近被广泛研究.值得注意的是，概率图生成对抗网络（graphical-GAN）将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架，以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.提出了条件概率图生成对抗网络（ ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:基因表达数据具有高维小样本特点，包含了大量与疾病无关的基因，对该类数据进行分析的首要步骤是特征选择.常见的特征选择方法需要有类标的数据，但样本类标获取往往比较困难.针对基因表达数据的特征选择问题，提出基于谱聚类的无监督特征选择思想FSSC（featureselectionbyspectralc ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对齐生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时，不可避免地会产生各种错误数据标记，进而影响构建高质量的关系抽取模型.针对远监督关系抽取任务中的标记噪声问题，提出"最终句子对齐的标签是基于某些未知因素所生 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:哈希学习通过设计和优化目标函数，并结合数据分布，学习得到样本的哈希码表示.在现有哈希学习模型中，线性模型因其高效、便捷的特性得到广泛应用.针对线性模型在哈希学习中的参数优化问题，提出一种基于相似度驱动的线性哈希模型参数再优化方法.该方法可以在不改变现有模型各组成部分的前提下，实现模型参数的再优 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:随机优化方法已经成为处理大规模正则化和深度学习优化问题的首选方法，其收敛速率的获得通常都建立在目标函数梯度无偏估计的基础上，但对机器学习问题来说，很多现象都导致了梯度有偏情况的出现.与梯度无偏情形不同的是，著名的Nesterov加速算法NAG（Nesterovacceleratedgradie ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:为了缓解神经网络的"黑盒子"机制引起的算法可解释性低的问题，基于使用证据推理算法的置信规则库推理方法（以下简称RIMER）提出了一个规则推理网络模型.该模型通过RIMER中的置信规则和推理机制提高网络的可解释性.首先证明了基于证据推理的推理函数是可偏导的，保证了算法的可行性；然后，给出了规则推 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:自大数据蓬勃发展以来，多标签分类一直是令人关注的重要问题，在现实生活中有许多实际应用，如文本分类、图像识别、视频注释、多媒体信息检索等.传统的多标签文本分类算法将标签视为没有语义信息的符号，然而，在许多情况下，文本的标签是具有特定语义的，标签的语义信息和文档的内容信息是有对应关系的，为了建立两 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要:结合领域内知识的个性化推荐算法在近年来受到了广泛关注，许多研究工作尝试将商品之间的关系（如互补关系等）融入到推荐算法中.对于商家而言，了解商品互补的关系能够帮助他们更好地制定定价策略；对于推荐算法而言，结合商品关系的推荐也更有可能生成令人满意的结果，因此，如何挖掘商品间的互补关系是一个很有意义 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
平常需要几十块钱一本的电子书，开了VIP会员任您畅读。VIP会员均可免费使用本站在售的万余种考研考证基础类产品（电子书、题库、视频课程、全套资料等）。万种考研考证电子书、题库、视频随便看，每本不到一分钱。产品涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...半年VIP购买 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
