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. 检索式聊天机器人技术综述
    吴俣, 李舟军
    计算机科学    2021, 48 (12): 278-285.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.210900250
    摘要 (177)   PDF (2335KB) (256)  
    随着自然语言处理技术的飞速发展以及互联网上对话语料的不断积累,闲聊导向对话系统(简称聊天机器人)取得了令人瞩目的进展,受到了学术界的广泛关注,并在产业界进行了初步的尝试。当前,聊天机器人分为检索式聊天机器人和生成式聊天机器人,而检索式聊天机器人由于其生成的回复流畅且计算资源消耗小,仍然是目前工业界聊天机器人的主要实现手段。文中首先简要介绍了检索式聊天机器人的研究背景、基本架构以及组成模块,重点阐述了回复选择模块的约束要求和相关数据集;然后,针对检索式聊天机器人中最为核心的回复选择技术,进行了深入分析与详细梳理。文中将近年来经典的回复选择技术归纳为如下4类:基于统计模型的方法、基于表示的神经网络模型的方法、基于交互的神经网络模型的方法以及基于预训练技术的方法,并指出了这4类方法的优点和不足。在此基础上,分析了目前检索式聊天机器人技术研究所面临的问题,并对其未来的发展趋势进行了展望。
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    2. 集装箱码头岸桥最优调度理论研究和高效算法
    高熙, 孙未未
    计算机科学    2021, 48 (11A): 22-29.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200167
    摘要 (92)   PDF (2558KB) (178)  
    岸桥调度问题是集装箱码头中最核心的调度问题之一。现有研究成果无法在可行时间内计算出对较大规模业务的最优调度,因此现有岸桥调度算法普遍采用启发式策略,以保障在可行时间内计算出一种调度。首先从理论角度证明了完工时间下界的正确性,设计了一种最优调度构造方法,完备了岸桥调度问题的理论体系;其次,在此理论工作基础上,设计了线性时间复杂度的算法求出最优调度;最后,用实验验证了所提方法在解的质量和效率上显著优于现有方法。
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    3. 基于区块链的云存储安全研究进展
    徐堃, 付印金, 陈卫卫, 张亚男
    计算机科学    2021, 48 (11): 102-115.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.210600015
    摘要 (116)   PDF (2831KB) (270)  
    云存储使得用户能够随时随地通过网络连接按需获取廉价的在线存储服务,但因云服务提供商、第三方机构和用户的不可信以及不可避免的恶意攻击,存在诸多云存储安全漏洞。区块链拥有去中心化、持久性、匿名性和可审计性的特点,具有建立可信平台的潜力。因此,基于区块链技术的云存储安全机制研究已成为一种研究趋势。据此,首先概述云存储系统安全架构与区块链技术的安全性,然后从访问控制、完整性验证、重复数据删除和数据溯源4个方面进行文献综述与对比分析,最后对基于区块链的云存储安全进行技术挑战分析,并总结全文与展望未来。
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    4. 基于改进多目标进化算法的微服务用户请求分配策略
    朱汉卿, 马武彬, 周浩浩, 吴亚辉, 黄宏斌
    计算机科学    2021, 48 (10): 343-350.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201100009
    摘要 (166)   PDF (2643KB) (218)  
    如何对基于微服务架构的系统进行并发用户请求的分配以使得时间、成本和均衡性等目标得到优化,是面向微服务的应用系统需关注的重要问题之一。现有的基于固定规则的用户请求分配策略仅着重于负载均衡性的解决,难以处理多目标需求间的平衡。为此,文中提出以请求处理总时间、负载均衡率和通信传输总距离为多个目标的微服务用户请求分配模型,研究并发用户请求在部署于不同资源中心的多个微服务实例间的分配策略,并使用基于改进初始解生成策略、交叉算子和变异算子的多目标进化算法对该问题进行求解。在不同规模的数据集上进行多次实验,结果表明,提出的方法与常用的多目标进化算法和传统的基于固定规则的方法相比,能够更好地处理多个目标间的平衡,具有更好的求解性能。
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    5. 面向跨模态隐私保护的AI治理法律技术化框架
    雷羽潇, 段玉聪
    计算机科学    2021, 48 (9): 9-20.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201000011
    摘要 (304)   PDF (1659KB) (1717)  
    随着虚拟社区在网络用户中的普及,虚拟社区群已经成为一个小型社会,可通过用户浏览所留下的“虚拟痕迹”和发布的用户生成内容提炼出与用户相关的隐私类型资源。根据隐私类型资源自身的特性,可将其分类为数据资源、信息资源和知识资源,三者构成了用户的数据信息知识与智慧图谱(DIKW图谱)。虚拟社区中的隐私类型资源有4个流通过程,即隐私资源的感知、存储、传输和处理;4个过程分别由3个参与方(用户、AI系统和访问者)单独或合作完成,3个参与方所拥有的隐私权包括知情权、参与权、遗忘权和监督权。通过明确3个参与方在4个流通过程中的隐私权范围,结合隐私价值保护,设计了匿名保护机制/风险评估机制和监督机制,用于构建一个虚拟社区隐私保护的AI治理法律框架。
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    6. 数据科学平台:特征、技术及趋势
    朝乐门, 王锐
    计算机科学    2021, 48 (8): 1-12.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.210600033
    摘要 (340)   PDF (1952KB) (724)  
    以2015年以来的《Gartner数据科学平台魔力象限系列年度报告》为线索,分析调研35种数据科学平台产品,提出数据科学平台的定义和类型。数据科学平台相关学术研究中的主要科学问题涉及数据科学平台的设计、数据科学平台的可扩展性、基于数据湖的数据科学平台研发、数据科学平台的支持团队协作能力、数据科学平台的开放策略以及数据科学平台工程方法论。数据科学平台的主要特征包括模块化开发及集成能力、开发运维一体化、重视可扩展性、强调用户体验、重视非专业级数据科学家以及重视人机协同场景;数据科学平台的实现需要的关键技术为机器学习、流处理技术、数据规整化、容器化技术和数据可视化;数据科学平台的未来发展趋势主要体现在与人工智能的融合、对开源技术的支持、对非专业级数据科学家的重视、数据治理的集成、数据湖的引入、高级分析及应用的探索、向数据科学全流水线的转型和应用领域的多样化等;数据科学平台的研发活动应遵循以激活数据价值为中心、人在环路(human-in-the loop)的设计模式、开发运维一体化、可用性和可解释性的平衡、数据科学产品生态系统的培育、强调用户体验以及与其他业务系统的集成等设计原则。现阶段的数据科学平台研发亟待在数据偏见与公平性、鲁棒性及稳定性、隐私保护、因果分析、可信任/负责任数据科学平台等方面进行理论突破。
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    7. 人工智能模型水印研究综述
    谢宸琪, 张保稳, 易平
    计算机科学    2021, 48 (7): 9-16.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200204
    摘要 (520)   PDF (2905KB) (872)  
    近年来人工智能迅速发展,被用于语音、图像等多种领域,并取得了显著效果。然而,这些训练好的人工智能模型非常容易被复制并扩散,因此,为了保护模型的知识产权,关于模型版权保护的一系列算法或技术应运而生,其中一种就是模型水印技术。通过模型水印技术,向人工智能模型植入水印,一旦模型被窃取,可以通过验证水印来证明自己的版权所有权,维护自己的知识产权,从而达到保护模型的作用。该类技术在近年来成为了一大热点,但目前尚未形成较为统一的框架。为了更好地理解,总结了现阶段模型水印的研究成果,论述了当前主流的模型水印算法,分析了模型水印研究方向的研究进展,还复现了其中几种典型算法并进行了比较,最后提出了未来可能的研究方向。
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    8. 群智感知中的地理位置本地化差分隐私机制:现状与机遇
    王乐业
    计算机科学    2021, 48 (6): 301-305.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200223
    摘要 (199)   PDF (1838KB) (389)  
    群智感知中,如何保护用户的地理位置隐私是核心问题之一。传统地理位置隐私保护方法通常需要对攻击者的先验知识进行假设,才能保证相应的保护效果。近期,一种新型的地理位置隐私保护机制,即“本地化差分隐私”,被引入群智感知中,对用户的位置隐私进行保护。与传统方法相比,它能够在无需可信第三方的情况下,从理论上提供与攻击者先验知识无关的隐私保护效果。 通过分析现有群智感知研究中与地理位置本地化差分隐私机制相关的工作,提出将地理位置本地化差分隐私机制融入不同群智感知应用的通用流程,并总结了流程中各个技术难点的可能解决方案。同时,指出了群智感知中地理位置本地化差分隐私机制相关研究的未来机遇,期望吸引更多的科研人员关注和投入这一研究方向。
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    9. 安全关键软件术语推荐和需求分类方法
    杨志斌, 杨永强, 袁胜浩, 周勇, 薛垒, 程高辉
    计算机科学    2021, 48 (5): 32-44.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.210100105
    摘要 (166)   PDF (3149KB) (525)  
    安全关键软件需求中的相关知识大多需要手工提取,既费时又费力。近年来,人工智能技术逐渐被应用于安全关键软件设计与开发过程中,以减少工程师的手工劳动,缩短软件开发的生命周期。文中提出了一种安全关键软件术语推荐和需求分类方法,为安全关键软件需求规约提供了基础。首先,基于词性规则和依存句法规则对候选术语进行提取,通过术语相似度计算和聚类方法对候选术语进行聚类,将聚类结果推荐给工程师;其次,基于特征提取方法和分类方法将安全关键软件需求自动分为功能、安全性、可靠性等需求;最后,在AADL(Architecture Analysis and Design Language)开源建模环境OSATE中实现了原型工具TRRC4SCSTool,并基于工业界案例需求、安全分析与认证标准等构建实验数据集进行了实验验证,证明了所提方法的有效性。
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    10. 约束进化算法及其应用研究综述
    李笠, 李广鹏, 常亮, 古天龙
    计算机科学    2021, 48 (4): 1-13.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200600151
    摘要 (550)   PDF (1765KB) (1284)  
    约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向。约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效。首先对约束优化问题进行定义;然后详细分析了目前主流的约束进化算法,同时,基于不同的约束处理机制,将这些机制分为约束和目标分离法、惩罚函数法、多目标优化法、混合法和其他算法,并对这些方法进行了详细的分析和总结;接着指出约束进化算法亟待解决的问题,并明确指出未来需要进一步研究的方向;最后对约束进化算法在工程优化、电子和通信工程、机械设计、环境资源配置、科研领域和管理分配等方面的应用进行了介绍。
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