1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    1. 区块链系统中智能合约技术综述
    范吉立, 李晓华, 聂铁铮, 于戈
    计算机科学    2019, 46 (11): 1-10.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.190300013
    摘要 (1702)   PDF (1481KB) (3123)  
    区块链是一个全球性的去中心化分布式数据库账本。智能合约作为一段由事件驱动的、具有状态的、运行于区块链系统之上的程序,能够保管、处理区块链账本上的数字资产;运行在通用平台上的智能合约还能够实现传统应用系统的部分功能。区块链技术的发展为智能合约提供了很好的运行基础,智能合约在区块链上能够发挥重要作用。随着比特币和以太坊等区块链平台的迅速发展,智能合约具备了良好的发展契机。然而,智能合约应用还处于早期发展阶段,相关研究相对较少,实际应用中智能合约的适用场景不够丰富。文中从智能合约编程语言、实现技术、发展现状和存在的挑战、未来前景等几个方面进行研究和探讨,重点描述了不同智能合约开发语言的特性,以及相互之间的对比;以智能合约运行环境为标准进行分类,研究了各种区块链系统中智能合约的开发、部署和运行机制,并探讨了不同类型智能合约平台的应用范围,对不同区块链系统在智能合约开发、社区支持以及相应的生态系统等方面进行了全面的比较;然后,介绍智能合约的研究现状和面临的挑战,从安全性、可扩展性、可维护性等方面进行深入分析;最后,分析了区块链和智能合约技术的发展趋势,探讨了未来的应用场景。
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    2. FPGA应用于高性能计算的研究现状和未来挑战
    贾迅, 钱磊, 邬贵明, 吴东, 谢向辉
    计算机科学    2019, 46 (11): 11-19.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.191100500C
    摘要 (386)   PDF (1580KB) (1373)  
    提升计算能效并满足新兴应用的性能需求是目前超级计算系统面临的两大挑战。FPGA(Field-Programmable Gate Array)低功耗和可重构的特性为应对上述挑战提供了可能。现有研究通过分析FPGA上计算核心的实际性能,探索了FPGA应用于高性能计算的可行性,但其性能分析未考虑卷积神经网络的计算核心且缺乏高性能处理器作为参照。文中针对当前高性能计算领域主要的计算核心(包括广度优先搜索、稀疏矩阵向量乘、Stencil、Smith-Waterman和卷积神经网络),总结了FPGA上各计算核心的实现和性能优化,并将其与SW26010众核处理器进行了对比;同时探讨了FPGA应用于高性能计算时存在的若干问题。分析表明,当前FPGA的能效最高为SW26010的63倍;FPGA上新兴应用(如图计算和深度学习)的性能最高为SW26010的26倍。未来,降低FPGA与主机的通信开销,提升其可编程性并完善基于FPGA的科学计算软件库,可有效推动FPGA在高性能计算方面的应用。
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    3. 数据资产相关概念综述
    叶雅珍, 刘国华, 朱扬勇
    计算机科学    2019, 46 (11): 20-24.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.190800019
    摘要 (422)   PDF (1228KB) (1006)  
    在不同的信息技术、经济和社会发展背景下,不同领域人士对“网络空间中的内容”有不同认识,从而产生了信息资产、数字资产、数据资产等不同的名词术语。由于“资源、资产、资本、经济”等术语紧密关联,因此衍生出一系列概念:信息资源、信息资本和信息经济,数字资源、数字资本和数字经济,数据资源、数据资本和数据经济等。文中综述了这些概念的内涵和发展状况,在大数据背景下,提出依据数据的物理属性、存在属性和信息属性,将相关概念统一为数据资源、数据资产、数据资本和数据经济的建议,以利于数据资源的开发利用。
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    4. 基于DNA计算的计算树逻辑模型检测方法研究进展
    韩英杰, 周清雷, 朱维军
    计算机科学    2019, 46 (11): 25-31.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.181102091
    摘要 (285)   PDF (1421KB) (625)  
    计算树逻辑(CTL)模型检测是保证系统正确性和可靠性的重要手段,但严峻的时空复杂性问题制约着CTL模型检测在工业界的应用。DNA计算的大规模并行性和DNA分子巨大的存储密度为解决CTL模型检测的时空复杂性问题提供了新思路。文中介绍了基于DNA计算的CTL模型检测的背景,并概述了基于DNA计算的CTL模型检测方法的基本原理。从检测能力的提升、自治化程度的提升和相关问题的解决这3个方面综述了方法的研究进展。在方法检测能力的提升方面,分3个层次综述了研究进展,即从只能检测单个CTL基本公式到能够检测一般公式,从只能检测带未来时间算子的CTL公式到能够检测带过去时间算子的CTL公式,从只能检测CTL公式到能够检测线性时序逻辑、投影时序逻辑和区间时序逻辑公式,表明了方法的检测能力在公式数量和种类上均有大幅提升;在方法自治化程度的提升方面,综述了从基于无记忆过滤模型的人工操作的非自治方法到基于粘贴自动机的分子自治下的自治方法的研究进展,表明基于DNA计算的CTL模型检测方法已实现高度自治化;在相关问题的解决方面,阐述了提升DNA分子特异性杂交有效性预测的效率和构建CTL公式的DNA表示等的研究进展。最后,指出了基于DNA计算的CTL模型检测在研究新方法、构建专用的DNA计算模型和扩展应用领域等方面的研究趋势。
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    5. 移动边缘计算中的计算卸载策略研究综述
    董思岐, 李海龙, 屈毓锛, 张钊, 胡磊
    计算机科学    2019, 46 (11): 32-40.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.181001872
    摘要 (422)   PDF (1756KB) (2602)  
    科技的进步使得智能移动设备越来越普及化,移动设备流量急剧增长。但智能移动设备由于自身资源及计算性能有限,在处理计算密集型和时间敏感型应用时可能会面临能力不足的情况。将移动终端需要处理的计算卸载到边缘网络中的计算节点进行计算,能有效解决此问题。基于移动边缘网络介绍了已有的计算卸载策略,从最小化延迟、最小化能耗、最大化收益这几个方面进行阐述,对比了不同侧重点的卸载策略的优缺点,并对移动边缘计算卸载策略的未来发展进行了思考与展望。
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    6. 动态无线传感网中数据查询技术的研究进展
    梁俊斌, 马方强, 蒋婵
    计算机科学    2019, 46 (11): 41-48.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.181202258
    摘要 (147)   PDF (1513KB) (274)  
    无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量通信、计算及存储能力有限的传感器节点通过自组织方式构成的网络,可以部署在恶劣环境中执行长期的监测任务。数据查询是 WSN中最基础的操作之一,主要指用户通过特定节点向网络分发查询请求,而网络中满足要求的节点再将数据返回给用户。在查询过程中,由于网络存在动态性(如:节点由于受到外力破坏而损毁、移动或睡眠,导致网络拓扑及连通性发生变化;通信链路不可靠等),使得数据传输出现延迟大、能耗高甚至数据丢失等情况,导致查询成功率低。目前有很多学者对该问题进行了研究,并取得了一定的进展,但实际应用中依然有很多问题仍待解决。为了进一步推进动态无线传感网中数据查询技术的深入研究,对近年来的典型工作进行了分析、归纳和总结,并对比了它们的优缺点;然后讨论了该领域亟需解决的关键问题,并指出了下一步的研究方向。
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    7. 弱监督学习下的目标检测算法综述
    周小龙, 陈小佳, 陈胜勇, 雷帮军
    计算机科学    2019, 46 (11): 49-57.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.181001899
    摘要 (858)   PDF (2223KB) (2435)  
    目标检测是计算机视觉领域的基本问题之一,基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法。在现有的研究中,高精度的图像标记是强监督学习目标检测能够获得良好性能的前提。然而,实际场景中背景的复杂性以及目标的多样性等因素,使得图像标注任务非常费时费力。随着深度学习的不断发展,如何通过低成本的图像标注获得良好的训练结果成为当前的研究重点。文中主要综述了基于图像级别标签的弱监督目标检测算法,首先介绍了目标检测的发展历程,主要基于强监督学习对目标检测算法进行了阐述并指出其训练数据的局限性;然后从图像分割、多示例学习以及卷积神经网络3个方面对弱监督目标检测方法进行了分析,从显著性学习、多网络协作学习等角度对多示例学习和卷积神经网络进行了详细的描述;最后通过实验对弱监督学习下的多种主流方法进行了横向比较,并且将其与当前主流的强监督目标检测算法进行了比较。实验结果表明:弱监督学习已经取得了很大的进步,卷积神经网络的应用极大地促进了弱监督目标检测算法的发展,逐步替代了传统的多示例学习方法,尤其是采用了联合算法之后在Pascal VOC 2007上的准确率有了显著提高,达到了79.3%。但是由于其性能依然低于强监督学习下的目标检测算法,因此弱监督目标检测依然有很大的发展空间。基于卷积神经网络的联合算法逐渐成为当前基于弱监督学习的目标检测的主流方法。
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    8. 深度神经网络压缩综述
    李青华, 李翠平, 张静, 陈红, 王绍卿
    计算机科学    2019, 46 (9): 1-14.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.001
    摘要 (1137)   PDF (5948KB) (2831)  
    近年来深度神经网络在目标识别、图像分类等领域取得了重大突破,然而训练和测试这些大型深度神经网络存在几点限制:1)训练和测试这些深度神经网络需要进行大量的计算(训练和测试将消耗大量的时间),需要高性能的计算设备(例如GPU)来加快训练和测试速度;2)深度神经网络模型通常包含大量的参数,需要大容量的高速内存来存储模型。上述限制阻碍了神经网络等技术的广泛应用(现阶段神经网络的训练和测试通常是在高性能服务器或者集群下面运行,在一些对实时性要求较高的移动设备(如手机)上的应用受到限制)。文中对近年来的压缩神经网络算法进行了综述,系统地介绍了深度神经网络压缩的主要方法,如裁剪方法、稀疏正则化方法、分解方法、共享参数方法、掩码加速方法、离散余弦变换方法,最后对未来深度神经网络压缩的研究方向进行了展望。
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    9. 半监督聚类综述
    秦悦, 丁世飞
    计算机科学    2019, 46 (9): 15-21.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.002
    摘要 (538)   PDF (1298KB) (2135)  
    半监督聚类是结合半监督学习与聚类分析而提出的新的学习方法,其在机器学习中得到了广泛的重视和应用。传统无监督聚类算法在划分数据时并不需要任何数据属性,但在实际应用中,存在少量带有独立类标签或成对约束的监督信息的数据样本,学者们致力于将这些为数不多的监督信息运用于聚类,以得到更优的聚类结果,从而提出了半监督聚类。文中主要介绍了半监督聚类的理论基础和算法思想,并对半监督聚类的最新研究进展进行了综述。首先,对半监督学习的研究现状和分类进行了概述,并将生成式半监督学习、半监督SVM、基于图的半监督学习和协同训练这4种分类方法进行了对比;其次,针对半监督学习的聚类进行了详细的描述,并对4种典型半监督聚类算法(Cop-Kmeans算法、LCop-Kmeans算法、Seeded-Kmeans算法和SC-Kmeans算法)的算法思想进行了分析和总结,同时对这4种算法的优缺点进行了评价;然后,按照基于约束的半监督聚类和基于距离的半监督聚类两种情况,分别对半监督聚类的研究现状进行了阐述;最后,探讨了半监督聚类在生物信息学、图像分割以及计算机其他领域内的应用以及未来的研究方向。文中旨在使初学者能够快速了解半监督聚类的进展,理解典型的算法思想,并在之后的实际应用中能起到一定的指导作用。
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    10. 基于神经网络的角色运动合成研究进展
    王鑫, 孟浩浩, 姜小涛, 陈胜勇, 孙凌云
    计算机科学    2019, 46 (9): 22-27.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2019.09.003
    摘要 (394)   PDF (2828KB) (778)  
    在角色运动数据集上,运用神经网络技术进行运动合成是当前计算机图形学领域中的一项重要研究。该研究旨在通过神经网络技术生成自然、逼真度较高的角色运动。在对相关研究工作进行分析和总结的基础上,对运动模型的构建、运动交互和运动风格化等领域的研究进展进行了介绍;详细阐述了基于运动捕获数据,利用数据驱动技术、交互式控制方法和ERD,CAE,MAR等网络模型,动态地对角色进行运动建模、运动合成、交互式运动控制,同时为了合成更高质量的角色运动,对运动动画进行风格化等处理;以神经网络技术为着眼点,串联角色运动合成中的各个环节,并结合实际应用,针对当前研究工作面临的难点提出一些可继续深入探索的问题。
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