联邦遗忘学习隐私安全与算法效率研究综述

  

在数据驱动的人工智能应用迅猛发展的背景下,用户对其个人数据安全与隐私保护的需求持续提升。联邦学习作为一种分布式机器学习范式,通过共享模型参数而非原始数据来完成模型训练,缓解了用户数据的隐私泄露风险。然而,联邦学习仍难以满足用户从已训练模型中删除其个人数据的需求。为此,联邦遗忘学习… …   相似文献

唐湘云;王伟;翁彧;沈蒙;张焘;王伟;祝烈煌 《计算机学报》2025,(9):2064-2093

多特征融合的实体及多元关系联合抽取方法

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从非结构化文本中高效率、高质量地抽取实体及关系,是处理大规模信息资源的关键。近年来的关系抽取主要集中于二元关系,无法抽取多元关系中时间、地点等补充槽属性及对应实体,且输入的特征不够丰富。为了解决上述问题,该文提出一个基于注意力机制的多元关系联合抽取模型,融合字特征、词特征、实体对… …   相似文献

《中文信息学报》2025,39(9):81-90

面向文博领域的无监督阅读理解问答系统

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智能问答技术为文博领域的知识普及提供了新的媒介和手段。现有的机器阅读理解问答模型依赖大量人工标注的训练数据,而文博领域的问答训练数据需由掌握领域专业知识的人员标注,标注难度大、成本高。现有的预训练语言模型并非为机器阅读理解或问答任务专门设计,难以直接应用于构建无监督阅读理解问答系… …   相似文献

《中文信息学报》2025,39(9):126-136

一种异构系统下计算软件性能数据采集方法

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超级计算已从传统CPU 集群向异构平台快速发展,随着硬件平台的类型转换,对于计算软件程序调优及性能测评等都面临着重大挑战. 当前一些国际主流并行程序性能分析工具及软件普遍存在与国产超算异构系统处理器产品兼容性低、往往需要进行插桩及重编译代码的方式,且单节点性能数据采集准确度不高等… …   相似文献

顾蓓蓓;邱霁岩;王宁;陈健;迟学斌 《计算机研究与发展》2025,62(9):2382-2395

置信引导的多模态数据测试时适应框架

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测试时适应（test time adaptation, TTA）旨在在模型部署后的测试阶段,通过无标注或少量标注的在线微调策略来动态校正模型,以应对由于分布偏移、传感器噪声、光照变化等引发的性能退化问题,并在自动驾驶、远程医疗、视频监控等对实时性和鲁棒性要求极高的领域展现出广泛应… …   相似文献

尹小龙;詹德川;姜远 《计算机研究与发展》2025,62(9):2166-2182

机载系统软件需求的建模与分时组合验证方法

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机载系统在航空航天领域起着至关重要的作用,其突出的安全性使得软件需求的形式化验证成为一个非常重要的问题. 但是随着机载系统需求复杂度和设备数量的增加,其形式化验证中出现了状态空间爆炸的问题. 为了缓解该问题,提出了一种机载系统需求的建模与分时组合验证方法. 这种方法通过利用时间维… …   相似文献

黄益柯;阮锟;陈小红;金芝 《计算机研究与发展》2025,62(9):2362-2381

基于物理信息神经网络的冷凝塔水温自适应分解组合预测

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国有大型火力发电厂冷凝塔的水温预测对“双碳”减排有重要意义,为提高电厂运行能效,解决监测数据非实时预测方法中的原始数据波动大、预测精度低等问题,本文提出一种基于PINN-CEEMDAN-GA-BiLSTM分解组合模型的预测方法.首先,使用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMD… …   相似文献

孙通  吴萌  杨生虎  张耀明 《计算机系统应用》2025,34(9):180-191

基于线性组合酉的量子异质图注意力网络

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目前,异质图神经网络已经取得了显著的进展,但仍存在着参数量过大,计算时间长等问题.量子图神经网络通过利用量子计算的特性,能够显著优化传统图神经网络的计算性能,为解决这一问题提供了一种潜在的解决方案.然而,由于异质图中复杂的语义关系和多样的特征类型,目前基于同质图的量子图神经网络无… …   相似文献

李亚轩  高德荃 《计算机系统应用》2025,34(9):225-231

基于自适应纹理扰动最小化的图像隐写代价自动学习算法

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基于生成对抗网络(GAN)的图像隐写算法能自动学习嵌入代价函数并提升安全性,已成为隐写技术研究热点.然而,现有算法未能充分考虑相邻嵌入像素之间的相互影响以及隐写操作对图像纹理特征的破坏,限制了算法的安全性上限.为了解决上述问题,本文提出一种基于自适应纹理扰动最小化的非对称代价学习… …   相似文献

卢俊杰  张翔  王帆  邓宜洋  付章杰 《计算机系统应用》2025,34(9):120-132

N-Model: 多深度学习模型动态组合的智能系统安全弹性增强

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基于深度学习智能系统面临对抗攻击、供应链攻击等安全威胁问题日益突出,而传统智能系统采用单一模型,其防御机制是静态的、确定的模式,模型的功能存在单点脆弱性,导致智能系统缺乏安全弹性.本文提出了一种多个深度学习模型动态组合的方法 (N-Model),实现模型的多样性和随机性,通过模型… …   相似文献

程泽凯  刘高天  蒋建春  庞志伟  滕若阑  梅瑞 《计算机系统应用》2025,34(9):57-68

基于神经网络的分布式追踪数据压缩和查询方法

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分布式追踪数据作为一种重要的可观测性数据, 对性能分析、故障诊断、系统理解等运维任务起着至关重要的作用. 由于系统规模和复杂性的快速增加, 追踪数据的规模愈发庞大, 对存储提出了更高的要求. 为了降低追踪数据的存储成本, 数据压缩成为一种至关重要的方式. 现有的压缩方法无法充分利… …   相似文献

王尚  张晨曦  彭鑫 《软件学报》2025,36(9):4285-4310

增强否定的自然语言推理

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否定是自然语言中一种重要的表达方式,对文本中表达的含义发挥着关键作用.在自然语言推理中,是否包含否定能够直接影响文本之间的语义关系.然而,当前的预训练模型在处理否定句时,对语义关系判断的准确率会显著下降.因此,本文提出了一个增强预训练模型对自然语言推理中包含否定句的识别与理解的方… …   相似文献

曾碧卿  罗智康  陈威海 《计算机系统应用》2025,34(9):104-111

面向RISC-V向量扩展的高性能算法库优化方法

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高性能算法库可以通过向量化的方式高效地利用单指令多数据(SIMD)硬件的能力,从而提升其在CPU上的执行性能.其中,向量化的实现需要使用目标 SIMD 硬件的特定编程方法,而不同SIMD扩展的编程模型和编程方法均存在较大差异.为了避免优化算法在不同平台上的重复实现,提高算法库的可… …   相似文献

韩柳彤  张洪滨  邢明杰  武延军  赵琛 《软件学报》2025,36(9):3985-4005

RISC-V内存一致性模型的同地址顺序一致性定理证明

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内存一致性模型定义了并行程序在多核系统中的访存序约束, 是软硬件共同遵守的架构规范. 同地址顺序一致性是内存一致性模型的经典公理之一, 它规定了多核系统中对于相同地址的所有访存操作遵循顺序一致性, 被广泛应用于X86/TSO, Power, ARM等经典架构的内存一致性模型中, … …   相似文献

徐学政  杨德亨  王璐  王涛  黄安文  李琼 《软件学报》2025,36(9):3919-3936

基于增强条件独立性检验的鲁棒因果发现算法

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因果关系发现旨在从观测数据中发现变量间的因果关系, 是帮助我们理解自然界、社会和技术系统中各种现象和变化的重要方法. 一种主流的因果发现方法是基于约束的算法, 这类算法通过检验变量间的条件独立性关系来确定变量之间的因果结构. 然而, 现实世界的数据收集往往受资源或技术的限制, 面临样本量有限, 节点方差大等挑战. 在这些场景下, 条件独立性检验的正确率受到极大影响, 导致学到的因果图中部分变量的因果边被错误地删除, 影响了算法输出的准确性. 为此, 提出一种增强的条件独立性检验的方法, 该方法的核心在于尽可能减少无关外部噪声对于待测试变量的干扰, 从而提高条件独立性检验结果的准确性. 基于该增强的条件独立性检验方法, 提出一种基于启发式搜索的结构学习算法, 该算法在初始结构图的基础上, 迭代搜索被误删的因果边, 基于增强的条件独立性检验并结合得分优化的思想, 重构因果结构. 实验结果显示, 相较于现有方法, 所提算法在仿真数据、贝叶斯网络数据以及真实数据上的F1值和结构汉明距离(SHD)均有显著提升, 证明在有限样本和因果结构中存在高方差节点的条件下更准确地揭示观测数据中潜在的真实因果结构的能力.… …   相似文献

郝志峰  汪菲霞  陈正鸣  乔杰  蔡瑞初 《软件学报》2025,36(9):4134-4152

基于语义调制的弱监督语义分割

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图像级标注下的弱监督语义分割方法通常采用卷积神经网络(CNN)生成类激活图以精确定位目标位置, 其面临的主要挑战在于CNN对全局信息感知能力的不足导致前景区域过小的问题. 近年来, 基于Transformer的弱监督语义分割方法利用自注意力机制捕捉全局依赖关系, 解决了CNN的固有缺陷. 然而, Transformer生成的初始类激活图会在目标区域周围引入大量背景噪声, 此时直接对初始类激活图进行使用并不能取得令人满意的效果. 通过综合利用Transformer生成的类与块间注意力(class-to-patch attention)以及区域块间注意力(patch-to-patch attention)对初始类激活图进行联合优化, 同时, 由于原始的类与块间注意力存在误差, 对此设计一种语义调制策略, 利用区域块间注意力的语义上下文信息对类与块间注意力进行调制, 修正其误差, 最终得到能够准确覆盖较多目标区域的类激活图. 在此基础上, 构建一种新颖的基于Transformer的弱监督语义分割模型. 所提方法在PASCAL VOC 2012验证集和测试集上mIoU值分别达到72.7%和71.9%, MS COCO 2014验证集上mIoU为42.3%, 取得了目前较为先进的弱监督语义分割结果.… …   相似文献

李军侠  苏京峰  崔滢  刘青山 《软件学报》2025,36(9):4373-4387

基于多模态融合的软件缺陷协同分派方法

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软件缺陷(bug)分派是将bug报告与适合解决该bug的开发人员进行匹配的过程, 能够使bug得到及时修复. 目前的bug分派研究大多集中于bug报告的文本分类, 但根据帕累托法则, 用以分类的bug报告存在数据分布不均衡现象, 容易对非活跃开发者产生较差的分派效果; 此外, 现… …   相似文献

谢生龙  李青山  歹杰  崔笛 《软件学报》2025,36(9):4036-4055

基于掩码信息熵迁移的场景文本检测知识蒸馏

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自然场景文本检测的主流方法大多使用复杂且层数较多的网络来提升检测精度, 需要较大的计算量和存储空间, 难以部署到计算资源有限的嵌入式设备上. 知识蒸馏可通过引入与教师网络相关的软目标信息, 辅助训练轻量级的学生网络, 实现模型压缩. 然而, 现有的知识蒸馏方法主要为图像分类任务而设计, 提取教师网络输出的软化概率分布作为知识, 其携带的信息量与类别数目高度相关, 当应用于文本检测的二分类任务时会存在信息量不足的问题. 为此, 针对场景文本检测问题, 定义一种新的信息熵知识, 并以此为基础提出基于掩码信息熵迁移的知识蒸馏方法(mask entropy transfer, MaskET). MaskET在传统蒸馏方法的基础上引入信息熵知识, 以增加迁移到学生网络的信息量; 同时, 为了消除图像中背景信息的干扰, MaskET通过添加掩码的方法, 仅提取文本区域的信息熵知识. 在ICDAR 2013、ICDAR 2015、TD500、TD-TR、Total-Text和CASIA-10K这6个公开标准数据集上的实验表明, MaskET方法优于基线模型和其他知识蒸馏方法. 例如, MaskET在CASIA-10K 数据集上将基于MobileNetV3的DBNet的F1得分从65.3%提高到67.2%.… …   相似文献

陈建炜  沈英龙  杨帆  赖永炫 《软件学报》2025,36(9):4187-4206

相似音节增强的越汉跨语言实体消歧

  

跨语言实体消歧旨在源语言句子中找到与目标语言相对应的实体,对跨语言自然语言处理任务有重要支撑。现有跨语言实体消歧方法在资源丰富的语言上能得到较好的效果,但在资源稀缺的语言上效果不佳,其中越南语-汉语就是一对典型的低资源语言;另一方面,汉语和越南语是非同源语言,存在较大差异,导致跨… …   相似文献

李裕娟;宋燃;毛存礼;黄于欣;高盛祥;陆杉 《中文信息学报》2025,39(9):71-80

基于关系驱动多模态嵌入塑形的图像描述生成

  

记忆遗忘、错误积累和上下文依赖是基于序列的图像描述生成任务目前面临的主要挑战,为减轻其影响并考虑语义和视觉嵌入之间的上下文依赖性,该文针对图像描述生成提出一种基于关系驱动的多模态嵌入塑形方法。该方法聚焦于正则化关系三元组(主语、谓语和宾语)中涉及的多模态嵌入空间结构,对每种模态的… …   相似文献

周练;俞国瑞;张玥杰;冯瑞;张涛;张晓波 《中文信息学报》2025,39(9):160-172