首页期刊导航|计算机研究与发展
期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
正式出版
收录年代

    神威太湖之光可靠性及可用性设计与分析

    高剑刚胡晋龚道永方燕飞...
    2696-2707页
    查看更多>>摘要：随着系统规模与集成度的快速增加,可靠性与可用性问题成为构建E级计算机系统所面临的重大挑战.针对神威太湖之光超级计算机可靠性与可用性设计与实现开展全面的分析.首先概要描述神威太湖之光超级计算机系统结构.其次,系统提出神威太湖之光超级计算机可靠性增强技术以及故障预测、主动迁移、任务局部降级等主被动容错技术,建立神威太湖之光超级计算机多层次主被动协同的容错系统.再次,根据系统故障统计信息,分析失效分布及主要失效来源,结合指数、对数正态与韦布尔3种典型寿命周期分布,对神威太湖之光系统故障间隔时间分布进行数据拟合分析.最大似然估计与K-S(Kolmogorov Smirnov)检验结果表明,对数正态分布与系统失效经验数据取得了最好的拟合度,建立神威太湖之光系统失效分布模型,并计算得出系统平均无故障时间.通过系统运行统计与实际应用测试,分析了故障预测精确度以及主动迁移、局部降低等容错技术的时间开销与容错效果.最后,在神威太湖之光超级计算机可靠性与可用性分析的基础上,提出E级计算机系统高可靠与高可用技术发展建议.

    E级计算机可靠性可用性失效故障容错累积分布函数

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    监控视频的异常检测与建模综述

    杨帆肖斌於志文
    2708-2723页
    查看更多>>摘要：随着物联网技术的不断发展,监控设备在交通干道、学校医院、商场超市、小区楼宇等公共区域进行了广泛部署.这些监控设备为人们提供了一种隐性安全保障,也产生了大量的监控视频.基于监控视频的异常检测一直是图像处理、机器视觉、深度学习等相关领域的研究热点.对视频异常进行了直观描述和异常检测概述,对出现的一些综述文章进行了分析,针对其覆盖范围不全和特征表示以及模型没有清晰划分.首先从异常检测特征表示、异常检测建模2方面对传统经典的和新兴的视频异常检测算法进行分类和描述.然后从基于距离、概率、重构3个方面将不同的算法进行比较,分析不同模型的优缺点以及每种模型的特性.并对现存算法的评估标准进行归纳并指出了新的更加准确有效的评估指标.最后,介绍了监控视频异常检测常用的数据集,汇总了不同算法在常用数据集上的检测效果,并对未来的研究在实际应用中面临的一些挑战和研究方向进行了探讨.

    监控视频异常检测深度学习时空特征异常模式检测方法

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    基于深度学习的人群计数研究综述

    余鹰朱慧琳钱进潘诚...
    2724-2747页
    查看更多>>摘要：人群计数旨在估计图像或视频中人群的数量、密度或分布,属于目标计数(object counting)领域的研究范畴,广泛应用于人群行为分析、公共安全管理之中,以便及时发现人群拥挤或异常行为,避免事故发生.鉴于人群计数系统强大的实用性,自21世纪以来,研究者对其方法及应用进行了大量广泛的研究.近年来,深度学习技术发展迅猛,很多工作发现深度学习技术可以有效地解决人群计数系统存在的一系列关键问题,例如跨场景计数、透视畸变、尺度变化等.因此,对基于深度学习的人群计数这一研究领域进行回顾、分析和展望.具体地,首先从概念、步骤、方法等维度详细介绍人群计数模型,分析基于传统方法和基于深度学习方法这2类人群计数模型的差异.然后,从计数网络结构、ground-truth生成、损失函数、评价指标这4个方面阐述基于深度学习的人群计数模型的研究现状.最后,比较分析了各种人群计数数据集的特点,并探讨和展望人群计数领域未来可能的研究方向.

    人群计数密度图估计多尺度深度学习卷积神经网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    3D物体检测的异构方法

    吕卓姚治成贾玉祥包云岗...
    2748-2759页
    查看更多>>摘要：3D物体检测是计算机视觉的一个重要研究方向,在自动驾驶等领域有着广泛的应用.现有的前沿工作采用端到端的深度学习方法,虽然达到了很好的检测效果但存在着算法复杂度高、计算量大、实时性不够等问题.经过分析发现3D物体检测中的"部分任务"并不适合使用深度学习的方法进行解决,为此提出了一种基于异构方法的3D物体检测方法,该方法在检测过程中同时使用深度学习和传统算法,将检测过程划分为多任务阶段:1)利用深度学习方法从被检测图片中获取被检测物体的mask、物体类别等信息;2)基于mask,利用快速聚类方法从雷达点云空间中筛选出目标物体的表面雷达点;3)利用物体mask、类别、雷达点云等信息计算物体朝向、边框等信息,最终实现3D物体检测.对该方法进行了系统实现,称之为HA3D(a heterogeneous approach for 3D object detection).经实验表明:在针对汽车的3D检测数据集KITTI上,该方法与代表性的基于深度学习的3D物体检测方法相比,在检测精度下降接受范围内(2.0％),速度提升了52.2％,精确率与计算时间的比值提升了49％.从综合表现上来看,方法具有明显的优势.

    深度学习自动驾驶实例分割聚类3D物体检测

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    基于深度学习的人脸属性识别方法综述

    赖心瑜陈思严严王大寒...
    2760-2782页
    查看更多>>摘要：人脸属性识别是计算机视觉和模式识别领域的热门研究课题之一,对人脸图像的分析和理解具有重要的研究意义,同时在图像检索、人脸识别、微表情识别和推荐系统等诸多领域具有广泛的实际应用价值.随着深度学习的快速发展,目前国内外学者已提出许多基于深度学习的人脸属性识别(deep learning based facial attribute recognition,DFAR)方法.首先,阐述人脸属性识别方法的总体流程.接着,按照不同的模型构建方式,分别对基于部分的与基于整体的DFAR方法进行详细地概述与讨论.具体地,对基于部分的DFAR方法按是否采用规则区域定位进行分类,而对基于整体的DFAR方法则分别从基于单任务学习、基于多任务学习的角度进行区分,并对基于多任务学习的DFAR方法根据是否采用属性分组来进一步细分.然后介绍了常用的人脸属性识别数据集与评价指标,并对比与分析了新近提出的DFAR方法的性能.最后对DFAR方法的未来研究趋势进行展望.

    人脸属性识别深度学习多标记学习单任务学习多任务学习

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    基于深度强化学习的自适应虚拟机整合方法

    余显李振宇孙胜张广兴...
    2783-2797页
    查看更多>>摘要：能耗限制的服务质量优化问题一直以来都是数据中心虚拟机资源管理所面临的巨大挑战之一.尽管现有的工作通过虚拟机整合技术一定程度上降低了能耗和提升了系统服务质量,但这些方法通常难以实现长期最优的管理目标,并且容易受到业务场景变化的影响,面临变更困难以及管理成本高等难题.针对数据中心虚拟机资源管理存在的能耗和服务质量长期最优难保证以及策略调整灵活性差的问题,提出了一种基于深度强化学习的自适应虚拟机整合方法(deep reinforcement learning-based adaptive virtual machine consolidation method,RA-VMC).该方法利用张量化状态表示、确定性动作输出、卷积神经网络和加权奖赏机制构建了从数据中心系统状态到虚拟机迁移策略的端到端决策模型;设计自动化状态生成机制和反向梯度限定机制以改进深度确定性策略梯度算法,加快虚拟机迁移决策模型的收敛速度并且保证近似最优的管理性能.基于真实虚拟机负载数据的仿真实验结果表明:与开源云平台中流行的虚拟机整合方法相比,该方法能够有效地降低能耗和提高系统的服务质量.

    数据中心虚拟机资源管理虚拟机整合强化学习深度确定性策略梯度

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    一种基于DAG的网络流量调度器

    时洋文梅费佳伟张春元...
    2798-2810页
    查看更多>>摘要：在如今的数据中心中,各种分布式任务往往会对各种不同的资源进行竞争,特别是网络资源.如果没有有效的网络调度,那么这种竞争就会降低整个数据中心的运行效率.以往的网络资源调度研究由于忽视了任务里计算与网络需求之间的具体关系,对于任务性能的提升十分有限.因此,旨在探索如何通过网络调度来缩短数据中任务的完成时间(job completion time,JCT),从而提升数据中心的整体效率.通过对基于有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的分布式任务的深度分析,发现可以在降低它们的网络占用的同时,却不影响它们的JCT.根据这个发现,提出了一个利用计算图来加速任务执行的网络调度器JIT.为了实现JIT,首先将调度问题建模成为一个整数线性规划问题(integer linear programming,ILP),然后证明了这个ILP可以通过一个等价的线性规划模型(linear programming,LP)来快速求解.此外,通过一些合理的简化,将求解时间降低到了1s.与其他调度器的比较实验结果说明了JIT可以取得1.55倍的整体加速效果,从而有效提升数据中心的工作效率.

    数据中心网络分布式任务网络调度并行计算任务完成时间有向无环图

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据

    多轮EM结构的量子差分碰撞密钥恢复攻击

    张中亚吴文玲邹剑
    2811-2818页
    查看更多>>摘要：量子算法的发展和应用对密码算法的设计和分析产生了深远的影响,其中Grover量子算法和Simon量子算法在密码安全性评估中应用较多,但作为生日碰撞攻击量子化的BHT(Brassard,Hφyer,Tapp)量子算法,还没有得到具体应用,研究BHT量子算法对密码算法的分析具有重要意义.通过对多轮EM(Even,Mansour)结构进行分析,研究了经典条件和量子条件下的碰撞搜索算法与差分密钥恢复攻击的结合,对多轮EM结构进行了差分碰撞密钥恢复攻击,并从BHT量子算法的角度进行量子化.结果 表明,经典条件下,当差分传递概率2-p≥2-n/2时,r轮EM结构的差分密钥恢复攻击时间复杂度从O(2p+n)降到O(2p+n/2),速度快了2n/2倍.量子条件下,当差分传递概率2-p＞2-n/3时,结合BHT量子算法的差分碰撞密钥恢复攻击时间复杂度要优于基于Grover量子算法的差分密钥恢复攻击,显示了BHT量子算法在具体密码分析中的有效性.

    量子计算Grover量子算法BHT量子算法差分分析EM结构

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 维普
    • 万方数据