浙江大学软件学院

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发文作者：张亶黄启春张启飞方红光程学林更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理医药卫生更多>>
发文主题：区块链知识图谱软件工程神经网络电子商务更多>>
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所获基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划浙江省教育厅科研计划宁波市自然科学基金更多>>
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面向电子商务社交知识图谱高效增量预训练的双向模仿蒸馏
《软件学报》2025年第3期1218-1239,共22页朱渝珊 张文 王晓珂 李志宇 陈名杨 姚祯 陈辉 陈华钧 
国家自然科学基金(62306276,U23B2055,U19B2027,91846204);浙江省自然科学基金(LQ23F020017);宁波市自然科学基金(2023J291)。
知识图谱(knowledge graph,KG)预训练模型有助于电子商务应用中各种下游任务,然而,对于具有高动态性的大规模电商社交知识图谱来说,预训练模型需要及时更新以感知由用户交互引起的节点特征变化.提出一种针对电商社交知识图谱预训练模型...
关键词：知识图谱 知识图谱预训练 增量学习 知识蒸馏 
Figma2Code:面向Figma设计稿的自动代码生成方法
《计算机辅助设计与图形学学报》2025年第2期321-329,共9页朱琳 封颖超杰 朱航 王斯加 朱闽峰 喻晨昊 张钰荟 许达兴 赵德明 冯玉君 陈为 
国家自然科学基金重点项目(62132017)。
设计类创作工具已被广泛用于提高用户界面的设计效率,然而,根据设计稿开发代码是一件耗时费力的工作.针对现有的设计稿自动转代码的方案面临的代码可用性和复现结果准确性等问题,基于Figma设计工具提出一种自动代码生成方法——Figma2Co...
关键词：设计稿转代码 逆向工程 用户界面 深度学习 
基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法
《自动化学报》2025年第2期445-456,共12页王辉 黄宇廷 夏玉婷 范自柱 罗国亮 杨辉 
国家自然科学基金(61991401,U2034211,61991404);江西省自然科学基金(20224BAB212014,20232ABC03A04);CAD&CG国家重点实验室开放课题(A2334)资助。
基于深度神经网络(Deep neutral networks,DNN)的分类方法因缺乏可解释性,导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任,极大限制了其应用.现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性,多模态数据的可解释性方面仍存在挑战.为解决...
关键词：可解释性 视觉属性 多模态融合 决策树 图像分类 
LazyStore:基于混合存储架构的写优化键值存储系统
《软件学报》2025年第2期805-829,共25页杜云箫 陈珂 寿黎但 江大伟 骆歆远 陈刚 
国家重点研发计划(2022YFB2703100);浙江省“尖兵”计划(2024C01021)。
基于日志合并树(LSM-tree)的键值(key-value)存储由于其出色的读写性能而被广泛用于许多应用中.大多数现有的日志合并树采用多层结构来存储数据.尽管多层数据结构可以很好地服务于适度的写密集型应用,但这种结构并不十分适合高写密集型...
关键词：键值存储 日志合并树 非易失性内存 
基于密度的多度量空间数据聚类算法
《软件学报》2025年第2期851-873,共23页朱轶凡 罗程阳 马瑞遥 陈璐 毛玉仁 高云君 
国家重点研发计划(2021YFC3300303);国家自然科学基金(62025206,61972338,62102351);杭州市人工智能重大科技创新项目(2022AIZD0116)。
具有噪声的基于密度的数据聚类(DBSCAN)算法是数据挖掘领域中的经典方法之一,其不仅能发现数据中潜藏的复杂关系,还能过滤其中的数据噪声,从而获得高质量的数据聚类.然而,现有的基于密度的数据聚类算法仅支持单模态(类型)数据的聚类,难...
关键词：多度量空间 多度量图 基于密度的数据聚类 数据挖掘 多模态数据 
面向平面扫描图像的用户定制意图理解智能体
《中国图象图形学报》2025年第1期198-211,共14页冯弋珂 励雪巍 刘鹏伟 郭丰俊 龙腾 李玺 
国家自然科学基金项目(62441602);国家自然科学基金项目(U20A20222);国家杰出青年科学基金项目(62225605);浙江省重点研发计划资助(2023C03196);INTSIG合作研究项目。
目的移动端应用中对平面扫描图像的用户意图理解是常见的现实需求,传统方法主要是利用大量用户历史行为数据进行建模,预测用户对新图像的意图,但该应用场景面临着定制化问题、交互次数少等挑战,限制了传统方法的效果。而近几年出现的智...
关键词：用户意图理解 智能体 小样本增量学习 显著性检测 交互式分割 
基于CDoubleGAN的电网时序暂态数据生成
《计算机工程与设计》2025年第1期159-165,共7页张启飞 陈润泽 张亶 叶瑞涛 梁秀波 
国家电网有限公司总部科技基金项目(5100-202155426A-0-0-00)。
为解决电力系统人工智能应用中样本数量不足的问题,对时序数据生成方法进行研究,提出一种CDoubleGAN模型。结合编解码器和两对生成器-鉴别器,采用ARFNN替代RNN解决Lipschitz连续性问题,实现使用Wasserstein距离对目标函数的稳定优化。...
关键词：人工智能 深度学习 电力系统 暂态稳定 数据生成 编解码器 生成对抗网络 时序数据 
人工智能历史发展中的人机对弈与生成式模型热点
《浙江经济》2024年第11期9-12,共4页项晓岚 张圣宇 吴飞 
后大模型时代,要把握人工智能技术属性和社会属性高度融合统一特征,从通用目的技术视角出发,推动人工智能发挥基座能力,点燃经济增长新引擎从博弈对抗到内容生成在专业领域进行博弈对抗是检验人工智能能力大小的标杆。人工智能从其诞生...
关键词：人工智能 人机协作 生成式模型 图形界面 人机博弈 顶级专家 交互手段 高度融合 
手术机器人界面布局设计研究
《机械设计》2024年第11期205-211,共7页李迪嘉 孙博文 李赛赛 刘小龙 刘心仪 宋博文 
教育部产学合作协同育人项目(231005055093137);北京市高等教育学会面上课题(MS2022224);河北省军民融合发展研究课题(HB23JMRH019);教育部首批新文科研究与改革实践项目(2021160005)
为使手术机器人界面主从操作模式与医疗知识框架相吻合,提升信息处理效率并降低认知负担,实现人机高效协同,以手术机器人界面为研究对象,通过专家访谈获取信息设计需求要素,运用多维尺度分析和层次分析等方法探讨信息要素关联性与权重...
关键词：交互设计 手术机器人 界面布局 眼动追踪 多维尺度分析 布局搜索算法 
基于互信息最大化的文档相关性模型
《计算机工程与设计》2024年第9期2712-2718,共7页陆敏锋 张启飞 卢成浪 吴菁 
教育部人文社科研究青年基金项目(21YJCZH096);杭州市哲学社会科学规划课题基金项目(M22JC067)。
针对传统的文档相关性识别方法在训练过程中文档信息提取不充分的问题,提出一种互信息最大化框架下的深度学习方法。涉及一个无监督学习过程,使用全局和局部互信息学习文档表示,最大化神经网络的输入表示和输出表示之间的互信息,提取更...
关键词：互信息 文档表示 文档相关性 最大化 无监督学习 残差网络 全局特征 
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