計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展最新期刊目錄

結(jié)合卷積增強(qiáng)窗口注意力的雙分支語音增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)————作者：張晨輝 ;原之安 ;錢宇華 ;

摘要：在復(fù)雜環(huán)境以及突發(fā)背景噪音條件下，語音增強(qiáng)任務(wù)具有極大的困難和挑戰(zhàn).主要原因是現(xiàn)有的語音增強(qiáng)方法未能有效捕獲語譜圖特征，尤其是局部信息.在過去的研究中，Transformer模型更專注于音頻的全局信息，而忽略了局部信息的重要性.在音頻經(jīng)過短時(shí)傅里葉變換（STFT）處理后，多數(shù)模型僅使用幅值信息，而忽略了相位信息，導(dǎo)致它們未能有效捕獲語譜圖特征，從而影響了語音增強(qiáng)的效果.基于此設(shè)計(jì)出一個(gè)帶有卷積增強(qiáng)...

GroupUCP：按需動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的細(xì)粒度緩存劃分策略————作者：張傳奇;王卅;孫凝暉;包云崗;

摘要：隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，內(nèi)存墻問題越發(fā)嚴(yán)重.在此背景下，多級(jí)緩存中的末級(jí)緩存成為了影響性能的關(guān)鍵資源.近年來各項(xiàng)研究通過拓展尺寸，以及動(dòng)態(tài)資源管理的手段優(yōu)化末級(jí)緩存.路劃分技術(shù)是緩存資源管理的主要方法，通過將緩存按路為單位劃分后分配給各個(gè)應(yīng)用使用，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能優(yōu)化.然而路劃分粒度較粗，要求緩存的所有組（set）都遵循同樣的路劃分方案.實(shí)際上，應(yīng)用在不同組可能會(huì)有不同的空間需求，路劃分技術(shù)限制了緩...

《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2023年論文高被引TOP10

摘要：<正>~

MB-HGCN：基于層次圖卷積的多行為推薦方法————作者：嚴(yán)明時(shí);陳慧臨;程志勇;韓亞洪;

摘要：基于協(xié)同過濾的單行為推薦系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常面臨嚴(yán)重的數(shù)據(jù)稀疏性問題，從而導(dǎo)致性能不理想．多行為推薦(multi-behavior recommendation，MBR)旨在利用輔助行為數(shù)據(jù)來幫助學(xué)習(xí)用戶偏好，以緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題并提高推薦精度．MBR的核心在于如何從輔助行為中學(xué)習(xí)用戶偏好(表示為向量表征)，并將這些信息用于目標(biāo)行為推薦．介紹了一種旨在利用多行為數(shù)據(jù)的新型推薦方法（hierarch...

基于容錯(cuò)學(xué)習(xí)問題的全同態(tài)加密算法和硬件優(yōu)化綜述————作者：河人華;李冰;杜一博;王穎;李曉維;韓銀和;

摘要：隨著云計(jì)算、量子計(jì)算等技術(shù)的飛速發(fā)展， 數(shù)據(jù)隱私面臨嚴(yán)峻威脅. 越來越多的用戶將數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序存儲(chǔ)在云端，但傳統(tǒng)的安全技術(shù)難以保障云計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)安全.在此背景下，引入全同態(tài)加密算法成為有效的解決方案之一.同時(shí)，基于格理論的全同態(tài)加密技術(shù)具有天然的抗量子攻擊能力，能夠在加密狀態(tài)下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行任意計(jì)算，有效為量子計(jì)算時(shí)代數(shù)據(jù)安全提供保障. 盡管全同態(tài)加密有廣闊的應(yīng)用前景， 但它存在計(jì)算和存儲(chǔ)巨額開銷...

基于梅爾譜與壓縮激勵(lì)加權(quán)量化的語音神經(jīng)編解碼方法————作者：周俊佐;易江燕;陶建華;任勇;汪濤;

摘要：目前，以SoundStream 等為代表的端到端語音神經(jīng)編解碼器在重建語音感知質(zhì)量方面展現(xiàn)了優(yōu)異性能.然而，這些方法需要大量的卷積計(jì)算，從而導(dǎo)致較長(zhǎng)的編碼時(shí)間消耗.為緩解上述問題，提出基于梅爾譜和壓 縮激勵(lì)加權(quán)量化的神經(jīng)語音編解碼方法.該方法旨在保持較高語音感知質(zhì)量的同時(shí)降低計(jì)算代價(jià)，加快運(yùn)行速度，從而減少時(shí)延.具體而言，采用梅爾譜特征作為輸入，借助梅爾譜提取過程中時(shí)域壓縮的性質(zhì)，并結(jié)合低層卷積...

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)零信任安全研究綜述————作者：王航宇;呂飛;程裕亮;呂世超;孫德剛;孫利民;

摘要：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（industrial Internet of things，IIoT）正面臨著日益嚴(yán)峻的安全威脅，傳統(tǒng)邊界型安全模型已無法應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的需求.零信任作為一種新興的安全模型，以“絕不信任，始終認(rèn)證”為核心原則，逐漸受到關(guān)注.然而，零信任在IIoT中的研究與應(yīng)用仍處于起步階段，亟需更加全面且系統(tǒng)的探索.系統(tǒng)綜述了近年來工業(yè)領(lǐng)域零信任的發(fā)展與應(yīng)用，重點(diǎn)分析其核心技術(shù)與實(shí)踐場(chǎng)景，并明確當(dāng)前研究...

面向智算中心的細(xì)粒度流量控制技術(shù)綜述————作者：許晶;王展;元國(guó)軍;馬振龍;楊帆;孫凝暉;

摘要：隨著人工智能生成內(nèi)容技術(shù)的迅猛發(fā)展和大語言模型廣泛應(yīng)用，智算中心的網(wǎng)絡(luò)面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，流量控制是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能的重要方法.綜述細(xì)粒度流量控制領(lǐng)域的關(guān)鍵問題及解決方案，重點(diǎn)梳理了自適應(yīng)負(fù)載均衡機(jī)制、主動(dòng)式擁塞控制機(jī)制和亂序包重排機(jī)制3個(gè)方面的研究進(jìn)展.自適應(yīng)負(fù)載均衡能夠有效規(guī)避網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的擁塞，主動(dòng)式擁塞控制用于預(yù)防自適應(yīng)負(fù)載均衡無法避免的最后一跳擁塞問題，而亂序包重排解決了自適應(yīng)負(fù)載均衡過程中可能引發(fā)...

ECG-QGAN：基于量子生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的心電圖生成式信息系統(tǒng)————作者：瞿治國(guó);陳韋龍;孫樂;劉文杰;張彥春;

摘要：據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)心血管疾病患病人數(shù)約達(dá)3.3億，每年因?yàn)樾难�管疾病死亡的人�?shù)占總死亡人數(shù)的40%.在這種背景下，心臟病輔助診斷系統(tǒng)的發(fā)展顯得尤為重要，但其開發(fā)受限于缺乏既不含患者隱私信息又由醫(yī)療專家標(biāo)注的大量心電圖(electrocardiogram， ECG)臨床數(shù)據(jù).作為一門新興學(xué)科，量子計(jì)算可通過利用量子疊加和糾纏特性，能夠探索更大、更復(fù)雜的狀態(tài)空間，進(jìn)而有利于生成同臨床數(shù)據(jù)一樣的高質(zhì)量和多樣化...

面向天河系統(tǒng)的回旋動(dòng)理學(xué)模擬代碼異構(gòu)性能優(yōu)化————作者：李青峰;李躍巖;欒鐘治;張文祿;龔春葉;鄭剛;康波;孟祥飛;

摘要：磁約束核聚變粒子網(wǎng)格法（particle in cell，PIC）回旋動(dòng)理學(xué)模擬代碼VirtEx具備研究聚變產(chǎn)物Alpha粒子約束及輸運(yùn)的能力，該研究是聚變能實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵. Alpha粒子回旋動(dòng)理學(xué)模擬相比電子模擬，訪存量更大、更復(fù)雜，同時(shí)包含非規(guī)則訪問和原子寫操作，對(duì)訪存性能依賴較高，在面向高計(jì)算密度特征的天河新一代超算平臺(tái)異構(gòu)處理器MT-3000進(jìn)行移植及性能優(yōu)化時(shí)具有巨大挑戰(zhàn). 考慮到異構(gòu)加速...

面向大語言模型安全部署的可信評(píng)估體系————作者：葉文濤;胡家齊;王皓波;陳剛;趙俊博;

摘要：最近，大語言模型（large language model，LLM）的流行在眾多領(lǐng)域帶來了重大影響，特別是它們的開放式生態(tài)系統(tǒng)，如應(yīng)用程序接口、開源模型和插件. 然而，盡管大模型已經(jīng)廣泛部署，對(duì)其潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入討論與分析的研究仍然普遍缺乏. 在這種情況下，針對(duì)大模型系統(tǒng)的魯棒性、一致性和可信性進(jìn)行一項(xiàng)初步但具有開創(chuàng)性的研究. 由于大模型時(shí)代的許多文獻(xiàn)都尚未實(shí)證，提出了一個(gè)自動(dòng)化的工作流，用以應(yīng)對(duì)...

基于序貫三支掩碼和注意力融合的Transformer解釋方法————作者：成曉天;丁衛(wèi)平;耿宇;黃嘉爽;鞠恒榮;郭靜;

摘要：Transformer逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的首選方案，這推動(dòng)了其可解釋性方法的發(fā)展.傳統(tǒng)解釋方法大多采用Transformer編碼器的最終層生成的擾動(dòng)掩碼生成可解釋圖，而忽略了掩碼的不確定信息和上下采樣中的信息丟失，從而造成物體區(qū)域的定位粗糙且不完整.為克服上述問題，提出基于序貫三支掩碼和注意力融合的Transformer解釋方法（SAF-Explainer），SAF-Explainer主要包含...

面向多層級(jí)區(qū)塊鏈架構(gòu)的輕量級(jí)高效驗(yàn)證資產(chǎn)跨鏈轉(zhuǎn)移方法————作者：牛翔宇;孔蘭菊;蔣亞麗;錢進(jìn);崔立真;李慶忠;

摘要：多層級(jí)區(qū)塊鏈架構(gòu)是一種將多個(gè)區(qū)塊鏈組織成樹形的架構(gòu)，其中每層的區(qū)塊鏈可以通過跨鏈技術(shù)控制和管理與其連接的下一層區(qū)塊鏈的部分功能和鏈上數(shù)據(jù).然而，這種架構(gòu)下的資產(chǎn)跨鏈轉(zhuǎn)移是一個(gè)多跳跨鏈問題，證明跨鏈交易成功執(zhí)行的證據(jù)需要沿源鏈到目標(biāo)鏈路徑進(jìn)行多跳的傳遞與驗(yàn)證，導(dǎo)致跨鏈?zhǔn)聞?wù)的執(zhí)行時(shí)延較長(zhǎng)、證據(jù)傳輸開銷與驗(yàn)證開銷較大的問題.為此，提出一種面向多層級(jí)區(qū)塊鏈架構(gòu)的輕量級(jí)高效驗(yàn)證資產(chǎn)跨鏈轉(zhuǎn)移方法，該方法引入頂...

基于混合模式路由的腦啟發(fā)片上網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)————作者：王智超;陳亮;李千鵬;陳奧新;劉昕;宋文娜;

摘要：大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)平臺(tái)的興起和發(fā)展要求片上網(wǎng)絡(luò)具備高效的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制．現(xiàn)有工作在開發(fā)高性能路由拓?fù)浼軜?gòu)和設(shè)計(jì)路由策略方面已經(jīng)做出了許多努力，但它們?nèi)匀皇芟抻趩我粋鬏斈Ｊ交驍U(kuò)展性差的問題，這導(dǎo)致神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的效率低．受人腦網(wǎng)絡(luò)小世界特性的啟發(fā)，提出了一種高效的片上網(wǎng)絡(luò)路由方案——區(qū)域廣播（region-broadcast，ReB），能夠直接支持單播、多播和廣播的混合傳輸模式．此外，部署了一種突觸連接索引...

前言————作者：舒繼武;王意潔;

摘要：<正>近年來，隨著科技和生產(chǎn)力的飛速更新，AI大模型邁入規(guī)模應(yīng)用的新階段，人工智能成為助推科技高質(zhì)量發(fā)展、賦能千行百業(yè)的重要推手.數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，已逐漸成為國(guó)家重要戰(zhàn)略資源.存儲(chǔ)作為承載數(shù)據(jù)的重要載體，已成為釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的重要基石，數(shù)據(jù)潛能的有效激發(fā)取決于數(shù)據(jù)的高效分析處理.那么，大模型及其應(yīng)用的出現(xiàn)給傳統(tǒng)的存儲(chǔ)管理帶來哪些新的挑戰(zhàn)？大模型是否會(huì)完全取代傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并在數(shù)據(jù)分析處理中取...

大語言模型推理中的存儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù)綜述————作者：葛旭冉;歐洋;王博;趙宇;吳利舟;王子聰;陳志廣;肖儂;

摘要：近年來，大語言模型在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能，顯著改變了人類的生活方式.然而，隨著模型規(guī)模的不斷增長(zhǎng)和用戶對(duì)長(zhǎng)上下文推理需求的增加，大語言模型推理系統(tǒng)在存儲(chǔ)方面面臨諸多問題.首先，龐大的模型參數(shù)和鍵值緩存導(dǎo)致GPU顯存資源不足；其次，分布式大語言模型推理系統(tǒng)難以充分利用GPU集群的存儲(chǔ)資源，存在資源過度配置和存儲(chǔ)容錯(cuò)的問題.因此，從顯存優(yōu)化、異構(gòu)存儲(chǔ)和分布式存儲(chǔ)3方面入手，歸納總結(jié)了現(xiàn)有研究在解決...

大語言模型對(duì)抗性攻擊與防御綜述————作者：臺(tái)建瑋;楊雙寧;王佳佳;李亞凱;劉奇旭;賈曉啟;

摘要：隨著自然語言處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型在文本處理、語言理解、圖像生成和代碼審計(jì)等領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，成為了當(dāng)前學(xué)術(shù)界與工業(yè)界共同關(guān)注的研究熱點(diǎn).然而，攻擊者可以通過對(duì)抗性攻擊手段引導(dǎo)大語言模型輸出錯(cuò)誤的、不合倫理的或虛假的內(nèi)容，使得大語言模型面臨的安全威脅日益嚴(yán)峻.對(duì)近年來針對(duì)大語言模型的對(duì)抗性攻擊方法和防御策略進(jìn)行總結(jié)，詳細(xì)梳理了相關(guān)研究的基本原理、實(shí)施方法與研究結(jié)論.在此基礎(chǔ)上...

ScaleFS：面向大語言模型的高性能可擴(kuò)展元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)————作者：尚碧筠;韓銀俊;肖蓉;陳正華;屠要峰;董振江;

摘要：近年來，以Chat GPT為代表的大語言模型（large language model,LLM）技術(shù)發(fā)展迅速.隨著模型參數(shù)規(guī)模的持續(xù)增長(zhǎng)，構(gòu)建和應(yīng)用大模型對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模和存儲(chǔ)訪問效率提出了更高要求，這對(duì)傳統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn).首先分析了大模型在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練和推理階段的存儲(chǔ)訪問特征，深入探討了傳統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)在大模型場(chǎng)景下面臨的主要問題和瓶頸.針對(duì)這些挑戰(zhàn)，提出并實(shí)現(xiàn)了一種高性能、可擴(kuò)展的分布...

大語言模型和知識(shí)圖譜協(xié)同的跨域異質(zhì)數(shù)據(jù)查詢框架————作者：吳文隆;尹海蓮;王寧;徐夢(mèng)飛;趙鑫喆;殷嶄祚;劉元睿;王昊奮;丁巖;李博涵;

摘要：大語言模型（large language model,LLM）技術(shù)熱潮對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求提升到了一個(gè)新的高度.在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)通常來源不同且高度相關(guān).但由于數(shù)據(jù)隱私安全問題，跨域異質(zhì)數(shù)據(jù)往往不允許集中共享，難以被LLM高效利用.鑒于此，提出了一種LLM和知識(shí)圖譜（knowledge graph,KG）協(xié)同的跨域異質(zhì)數(shù)據(jù)查詢框架，在LLM+KG的范式下給出跨域異質(zhì)數(shù)據(jù)查詢的一個(gè)治理方案.為確保LLM...

面向低磨損存內(nèi)計(jì)算的多狀態(tài)邏輯門綜合————作者：趙安寧;許諾;劉康;羅莉;潘炳征;薄子怡;譚承浩;

摘要：通過融合布爾邏輯和非易失存儲(chǔ)的功能，憶阻狀態(tài)邏輯電路可以消除計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)在存儲(chǔ)器中計(jì)算，打破傳統(tǒng)馮·諾依曼計(jì)算系統(tǒng)的“存儲(chǔ)墻”和“能耗墻”.近年來，通過構(gòu)建條件轉(zhuǎn)變到數(shù)學(xué)邏輯關(guān)系之間的映射，已經(jīng)有一系列存內(nèi)狀態(tài)邏輯門被提出，功能覆蓋IMP,NAND,NOR,NIMP等多個(gè)邏輯運(yùn)算.然而，復(fù)雜計(jì)算過程到存內(nèi)狀態(tài)邏輯實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化綜合映射方法仍處于萌芽階段，特別是缺少針對(duì)器件磨損的探討，限...

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• 奔跑的辣椒醬

  一個(gè)月多點(diǎn)返回的審稿意見，比較及時(shí)，意見也很中肯，修改再審后，因?yàn)閳D片清晰度達(dá)不到刊出要求，再次被計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展雜志退修后錄用的，總的處理時(shí)間不長(zhǎng)，有什么問題編輯部也積極回復(fù)，該雜志在各方面的認(rèn)可度都不錯(cuò)，點(diǎn)贊一個(gè)。

  2024-08-16 07:57

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