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公开(公告)号：CN110083977B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910397269.0
申请日：2019-05-14
申请人： 南京大学 , 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开一种基于深度学习的大气湍流监测方法，包括训练阶段和监测阶段两部分：训练阶段设计数据格式，开放数据接口，为不同的数据源提供接入方案；利用气象模式资料进行降尺度数值模拟计算，输出目标区高分辨率气象要素场。同时，结合多个经验指数计算湍流强度。建立基于深度学习的湍流强度模型训练器，模型训练器输入样本为卫星云图、对应时空的高分辨率气象要素场以及湍流强度场，模型训练器输出为模型参数。监测阶段根据训练阶段中模型训练器得到的模型参数，建立基于深度学习的湍流强度推理器。推理器可以根据卫星云图与高分辨率气象要素场实时评估大气湍流强度，达到大气湍流监测的目的。
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公开(公告)号：CN110188272B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201910445656.7
申请日：2019-05-27
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种基于用户背景的社区问答网站标签推荐方法。综合考虑了待推荐问题文本信息和用户背景信息及两者的关联性，将标签推荐问题建模为一个基于深度学习的多分类预测问题。方法的核心是深度神经网络模型PcTagger，通过动态建模用户背景信息，解决了已有个性化标签推荐方法中存在的用户背景静态建模难以匹配不同推荐任务的不足。模型主要包括：1)基于循环神经网络和注意力机制的文本特征建模；2)基于用户历史提问记录的用户背景影响动态建模；3)融合文本特征和用户背景影响的标签推荐。在真实数据集上的实验结果显示，与已有的同类标签推荐方法相比，本方法能够显著提高预测精度。
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公开(公告)号：CN108228832B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810007309.1
申请日：2018-01-04
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于距离矩阵的时间序列数据补全方法，其挖掘并利用时间序列数据内在的高阶时间关联关系，以时间序列数据中相似的数据点来补全缺失数据；该方法具体包括：针对时间序列数据，基于某种距离度量函数建模出该时间序列的距离矩阵D，其中位于第i行，第j列的矩阵元素Dij为时间序列中第i个数据点和第j个数据点间的距离；基于得到的距离矩阵D，在原始时间序列中寻找与带缺失分段距离最近的k个分段；利用计算得到的k个近邻分段，补全带缺失分段数据。本方法在真实的时间序列数据缺失场景中，能取得了较好补全效果，同时本方法的可解释性较强，背后的物理含义较为清晰，因此能在本方法的基础上进行较多扩展，从而有效运用于各类真实场景中。
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公开(公告)号：CN107169323B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710328770.2
申请日：2017-05-11
申请人： 南京大学
摘要： 本发明提供了一种基于布局簇图的安卓软件重打包检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1.1、动态执行安卓应用，收集用户界面信息，包括安卓应用运行时的布局、用户触发交互行为后的布局的变化与跳转；1.2、通过获得的应用布局所包含的用户界面信息构造布局簇图，并将布局簇图作为应用的软件胎记；1.3、通过比较布局簇图的相似度来判断应用之间是否重打包。本发明的软件重打包检测方法提供了动态执行安卓应用的策略，提高了对代码混淆与加这两类反检测方式的抵抗性，提高了安卓应用重打包检测的精确性。
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公开(公告)号：CN105843785B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610165913.8
申请日：2016-03-22
申请人： 南京大学 , 国电南京自动化股份有限公司
摘要： 本发明公开一种内嵌组织管理层次的数据自定义计算报表生成方法。本方法包括以下步骤：步骤一，注册报表信息：包括注册报表源信息，报表计算规则信息，报表组织结构层次信息。注册报表源信息是指注册报表的组成基本项信息；报表计算规则信息是指将报表组成的基本项生成类似公式一类的计算规则信息；报表组织结构层次信息是指利用企业组织结构所生成的一类导出公式信息。步骤二，采集数据：提供报表组成基本项对应的生成报表所需要的源数据值；步骤三，生成报表：根据注册报表信息和源数据值，计算生成数据报表。
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公开(公告)号：CN109190370A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810711378.0
申请日：2018-07-02
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F21/56
摘要： 一种基于控件区域分布特征的安卓界面相似度计算方法，包括一个描述安卓运行时应用界面信息的模型-控件区域分布树以及界面相似度的计算步骤：首先获取应用界面布局的视图层次信息，该信息可由已有的第三方工具获得；然后遍历视图层次中的每个控件的矩形区域信息，并将这些矩形区域构建为一棵R树；将构建出来的R树作为控件区域分布树，通过比较空间区域分布树的相似度来判定对应界面的相似性。该系统的特点在于：提高了对代码混淆与加这两类反检测方式的抵抗性，提高了针对混合安卓应用界面的相似度计算的精确性。
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公开(公告)号：CN104731654B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201510156071.5
申请日：2015-04-03
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F9/48
CPC分类号： Y02D10/24
摘要： 本发明公开了一种针对安卓应用的迁移重构及支持系统，所述系统包含应用重构模块和运行时支撑模块。应用重构模块通过程序分析算法，获取可以转移的计算任务和传感器功能，并通过程序插桩算法，在字节码层次改写这个安卓应用，使得这个应用具有计算任务和传感器功能转移的能力，同时用户也可以在插桩时选择自己希望转移的计算任务；运行时支撑模块被部署到移动设备以及服务器上，使得实际运行时通过应用重构模块处理的安卓应用能够真正地进行计算任务和传感器功能的转移。本发明支持大部分安卓固件，学习难度小，部署成本较低，计算任务和传感器功能的转移过程简单，转移过程对用户透明。可以实现一定程度的降低能耗，提高性能，延伸传感能力的效果。
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公开(公告)号：CN107169323A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710328770.2
申请日：2017-05-11
申请人： 南京大学
摘要： 本发明提供了一种基于布局簇图的安卓软件重打包检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1.1、动态执行安卓应用，收集用户界面信息，包括安卓应用运行时的布局、用户触发交互行为后的布局的变化与跳转；1.2、通过获得的应用布局所包含的用户界面信息构造布局簇图，并将布局簇图作为应用的软件胎记；1.3、通过比较布局簇图的相似度来判断应用之间是否重打包。本发明的软件重打包检测方法提供了动态执行安卓应用的策略，提高了对代码混淆与加这两类反检测方式的抵抗性，提高了安卓应用重打包检测的精确性。
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公开(公告)号：CN104008204B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410270608.6
申请日：2014-06-17
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种动态的多维情境感知电影推荐系统及其实现方法，包括系统交互界面模块、用户‑物品‑情境‑评分数据库模块以及情境感知推荐引擎模块；本发明充分考虑了情境感知推荐过程中情境的动态变化性，主要体现在情境建模，情境添加，情境权重的变化等几个方面，在原有情境感知推荐系统基础上，将情境建模中的情境静态泛化改进为动态聚类泛化，在情境选择过程中提出一种动态新增情境的算法，并根据变化的情境计算不同用户的情境权重，最终实现一个动态的多维情境感知推荐系统，为用户提供更加个性化，精度更高的推荐。
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公开(公告)号：CN106874203A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710081023.3
申请日：2017-02-15
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开一种基于缺陷报告文本主题分析的缺陷定位方法，为解决缺陷报告会给开发人员带来严重的负担，对缺陷跟踪管理系统中已经解决的缺陷报告进行文本分析，获取缺陷报告与修复代码之间的关联关系，并以此分析未解决的缺陷报告，为开发人员提供新的缺陷报告可能的待修复源代码文件列表，从而提高软件项目的维护效率。我们在监督式文本主题模型Labeled‑LDA(LLDA)的基础上提出了标签生成子串的改进模型Label to SubStrings(L2SS)。在开源项目Eclipse数据集上的实验表明，基于L2SS模型的缺陷定位方法较传统的文本主题模型具有更高的预测效果。
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