面向算法选择的元学习研究综述

  

随着人工智能的快速发展,从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题,即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径,被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法,主要包括提取元特征、… …   相似文献

李庚松  刘艺  秦伟  李红梅  郑奇斌  宋明武  任小广 《计算机科学与探索》2023,(1):88-107

融合Xception特征提取和坐标注意力机制的血细胞分割

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人体血细胞的检测与分割可以辅助医生快速对人体当前健康情况做出简单判断,对诊断疾病具有重要意义.为了解决传统图像分割算法在血细胞分割任务中出现错误分割目标、无法完全分割目标等问题,提出了一种融合Xception特征提取和坐标注意力机制的血细胞分割算法XCA-Unet++.该算法在U… …   相似文献

颜玉松  尹芳洁  王彩玲 《计算机系统应用》2023,32(1):275-280

联邦学习中的隐私问题研究进展

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随着大数据、云计算等领域的蓬勃发展,重视数据安全与隐私已经成为世界性的趋势,不同团体为保护自身利益和隐私不愿贡献数据,形成了数据孤岛.联邦学习使数据不出本地就可被多方利用,为解决数据碎片化和数据隔离等问题提供了解决思路.然而越来越多研究表明,由谷歌首先提出的联邦学习算法不足以抵抗精心设计的隐私攻击,因此如何进一步加强隐私防护,保护联邦学习场景下的用户数据隐私成为一个重要问题.对近些年来联邦学习隐私攻击与防护领域取得的成果进行了系统总结.首先介绍了联邦学习的定义、特点和分类;然后分析了联邦学习场景下隐私威胁的敌手模型,并根据敌手攻击目标对隐私攻击方法进行了分类和梳理;介绍了联邦学习中的主流隐私防护技术,并比较了各技术在实际应用中的优缺点;分析并总结了6类目前联邦学习的隐私保护方案;最后指出目前联邦学习隐私保护面临的挑战,展望了未来可能的研究方向.… …   相似文献

汤凌韬  陈左宁  张鲁飞  吴东 《软件学报》2023,34(1):197-229

《软件学报》2022年审稿专家名单

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<正>《软件学报》编辑部对2022年完成审稿工作的审稿专家表示深深的谢意,诚挚感谢您们为《软件学报》发展做出的贡献。以下为2021年11月1日–2022年11月30日(含)在网上审稿系统中完成并提交了审稿意见的专家名单(按字母顺序排序)。如有遗漏,敬请谅解并告知编辑部。… …   相似文献

《软件学报》2023,(1):509-510

《软件学报》投稿指南EI北大核心CSCD

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《软件学报》是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊,所刊登的论文均经过严格的同行专家评议.《软件学报》主要面向全球华人计算机软件学者,致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的“中文国际软件学术期刊”,为全球华人同行提供学术交流平台.《软件学报》创刊于19… …   相似文献

《软件学报》2023,(1):511-511

面向目标检测的尺度增强特征金字塔网络

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基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网络的侧向连接和跨层特征融合方式进行了改进,设计具有动态感受野… …   相似文献

张轩  王晓峰  张文尉  黄煜婷  陈东方 《计算机系统应用》2023,32(1):127-134

格上基于OBDD访问结构的抗密钥滥用属性加密方案

  

为了解决属性加密中的密钥安全问题,基于环上误差学习(RLWE)和有序二元决策图(OBDD)访问结构提出了一种抗密钥滥用的密文策略属性加密方案。首先,构造了2个不同的机构来共同生成用户的私钥,降低了机构泄露密钥的风险;其次,在每个私钥中嵌入了用户的特定信息,实现了密钥的可追踪性,并… …   相似文献

韩益亮  郭凯阳  吴日铭  刘凯 《通信学报》2023,(1):75-88

面向对象软件度量阈值的确定方法: 问题、进展与挑战

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面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方法.两类方法各有利弊:无监督学习方法无需标签信息而易于实现,… …   相似文献

梅元清  郭肇强  周慧聪  李言辉  陈林  卢红敏  周毓明 《软件学报》2023,34(1):50-102

面向图像分类的深度模型可解释性研究综述

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深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这为深度学习在现实生活中的应用带来了一定的阻碍.深度模型的可… …   相似文献

杨朋波  桑基韬  张彪  冯耀功  于剑 《软件学报》2023,34(1):230-254

基于自适应梯度压缩的高效联邦学习通信机制研究

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针对物联网(IoTs)场景下,联邦学习(FL)过程中大量设备节点之间因冗余的梯度交互通信而带来的不可忽视的通信成本问题,该文提出一种阈值自适应的梯度通信压缩机制。首先,引用了一种基于边缘-联邦学习的高效通信(CE-EDFL)机制,其中边缘服务器作为中介设备执行设备端的本地模型聚合… …   相似文献

唐伦  汪智平  蒲昊  吴壮  陈前斌 《电子与信息学报》2023,45(1):227-234