摘要：异常检测旨在识别偏离预期行为模式的数据.虽然半监督异常检测方法可以充分利用有限的标签数据作为先验知识来提高检测准确性,但是收集到的标记异常(即已知异常)很难覆盖所有类型的异常并且在现实场景中往往存在着一些新型的异常(即未知异常),这些异常可能与已知异常表现出不同的特性,因此难以被现有的半监督异常检测方法识别.针对该问题,提出了一种基于半监督学习的未知异常检测(semi-supervised unknown anomaly detection,SSUAD)方法,旨在同时识别已知异常和未知异常.该方法利用闭集分类器对已知异常和正常分类,利用未知异常检测器检测未知异常.此外,还考虑了异常场景中异常和正常极端不平衡的情况,设计了有效的数据增强方法来扩充异常样本的数量.在UNSW-NB15和KDDCUP99数据集以及一个真实数据集SQB上进行了实验,实验结果表明,相较于现有的异常检测方法,SSUAD在异常检测性能指标AUC-ROC(area under receiver operating characteristic curve)和AUC-PR(area under precision-recall curve)上都有明显的提升.证明了SSUAD的有效性和合理性.

摘要：21世纪西方有关中国近现代美术史的研究呈现出多样化、专题性的特点。学界重新反思中国绘画里传统和现代性艺术表达的关系。“西化”和“传统”开始被平等视为中国美术走向现代化的可能性路径。西方学界近年来在亚洲的整体视角下考察中国现代艺术发展的特殊路径及与其他亚洲国家的互相影响,并较为关注女性主题。

摘要：混合事务与分析处理数据库系统(HTAP)因其在一套系统上可以同时处理混合负载而逐渐获得大众认可.为了不影响在线事务处理(OLTP)业务的写入性能,HTAP数据库系统往往会通过维护数据多版本或额外副本的方式来支持在线分析处理(OLAP)任务,从而引入了TP/AP端版本的数据一致性问题.同时,HTAP数据库系统面临资源隔离下实现高效数据共享的核心挑战,且数据共享模型的设计综合权衡了业务对性能和数据新鲜度之间的要求.因此,为了系统地阐释现有HTAP数据库系统数据共享模型及优化策略,首先根据TP生成版本与AP查询版本的差异,通过一致性模型定义数据共享模型,将HTAP数据共享的一致性模型分为3类,分别为线性一致性,顺序一致性与会话一致性.然后,梳理数据共享模型的全流程,即从数据版本标识号分配,数据版本同步,数据版本追踪3个核心问题出发,给出不同一致性模型的实现方法.进一步,以典型的HTAP数据库系统为例对具体实现进行深入的阐释.最后,针对数据共享过程中涉及的版本同步、追踪、回收等模块的优化策略进行归纳和分析,并展望数据共享模型的优化方向,指出数据同步范围自适应,数据同步周期自调优和顺序一致性的新鲜度阈值约束控制是提高HTAP数据库系统性能和新鲜度的可能手段.

摘要：乾隆皇帝对书画的嗜尚,不仅体现在藏品上随处可见的钤印,亦见于其所题就的大量御诗与考据跋文。然今人论及乾隆的题跋行为,往往容易产生其乃随性而为且无规律可循的刻板印象,实则并非如此。本文将依托史料与墨迹,围绕内容类别、画面形式、参与人群、书写手段等展开探讨,分析乾隆皇帝进行书画题跋活动的主要方式。

摘要：人机协同评价结合人的主观判断和机器的数据处理能力,可创造出更高效、准确和个性化的教育评价体系,从而推动决策优化、增强教育效果和提升服务质量。生成式人工智能具备智能交互、上下文语义理解能力,是人机“协同”理念落地的重要手段。基于此,文章构建了一个生成式人工智能支持的人机协同评价实践模式,包括确立了以协同论为支撑的人机协同评价模型,设计人机协同评价系统,形成确定评价指标体系、评价文本预处理、设定评价提示语、输出评价反馈和综合分析的人机协同评价实践路径,并进一步将实践路径转化为可供教育评价者操作的人机协同评价支架。在此基础上,文章以上海市H大学开展的基于问题解决的主观作业评价活动为例,解释了如何应用生成式人工智能支持人机协同评价。研究发现,人机协同评价与教师评价结果一致性高,但教育评价者仍需持续发展人机协同能力与批判性思维,以促进人机协同评价的发展。

摘要：人机物融合泛在计算的新场景和新模式,需要新型的操作系统,即泛在操作系统.存储管理作为泛在操作系统的一项核心功能,设计轻量化、高性能和动态可适配的存储系统是推进泛在操作系统发展的必要举措.然而,对于“端(终端设备)-边(边缘端)-云(云端)”泛在场景中普遍存在的结构化数据,传统存储解决方案存在I/O放大严重、系统体量过大和软件栈冗余等问题,难以满足泛在应用的需求.为此,本文从系统全栈的角度进行原创性探索,提出原生表存储系统.本文首先回顾了计算机系统的发展历史;之后分析泛在计算时代的新需求,总结出泛在操作系统的基本形态,并介绍最新研究成果;然后剖析了现有结构化存储方案在“端-边-云”场景下面临的挑战;进一步提出面向泛在操作系统的原生表存储系统,并从端侧和边/云侧两个场景深入分析其架构优势.最后,总结全文并展望未来发展趋势.

摘要：学术诚信观既是研究生学术研究的核心品质,也是高校诚信教育的目标和科研风气养成的基础。近代新儒家学者张君劢以扬弃传统儒家诚信思想为伟业,以书院诚信教育为依托,以诚信制度建设为方向,以中西方诚信文化互融互生为方法,提出“四大力戒”的学术诚信主张,建构了“立诚为本”的诚信观。通过考察其诚信观的本质意蕴,鉴古知今,以提高研究生学术诚信品质、塑成内在学术诚信人格、完善学术诚信制度顶层设计、推动高校学术诚信教育、加强中西方经验互融互生为培育路径,旨在重塑当代研究生的学术诚信观,凸显学术诚信、学术争鸣、学术“真”问题研究的本质意蕴,以改善研究生的学术风气和提升学术研究品质。

摘要：随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如能源、计算单元和存储单元等)受限的边缘设备上执行深度神经网络低能耗、低开销的优势.然而,之前的关于随机计算的工作都仅仅设计一组模型配置并在固定的硬件配置上实现,忽略了实际应用场景中硬件资源(如电池电量)的动态改变,这导致了低硬件效率和短电池使用时间.为了节省电池供电的边缘设备的能源,动态电压和频率调节技术被广泛用于硬件重配置以延长电池的使用时间.针对基于随机计算的深度神经网络,创新性地提出了一个运行时可重配置框架,即RR-SC,这个框架首次尝试将硬件和软件的重配置相结合以满足任务的时间约束并最大限度节省能源.RR-SC利用强化学习技术可以一次性生成多组模型配置,同时满足不同硬件配置(即不同的电压/频率等级)下的准确率要求.RR-SC得到的解具有最好的准确率和硬件效率权衡.同时,多个模型配置运行时在同一个主干网络上进行切换,从而实现轻量级的软件重配置.实验结果表明,RRSC可以在110 ms内进行模型配置的轻量级切换,以保证在不同硬件级别上所需的实时约束.同时,它最高可以实现7.6倍的模型推理次数提升,仅造成1%的准确率损失.

摘要：随着影响议程在学术领域的兴起,非学术影响评价作为一种新的实践,正成为世界各国科研评价改革的重心。2018年澳大利亚在“科研卓越评估”(ERA)基础上,引入“社会互动与影响力评价”(EI),形成“学术影响”与“非学术影响”并举的“双科研评价机制”。前者立足于发挥知识生产创新的核心功能,实现重大原始创新突破;在此基础上后者致力于促进科研成果转化和应用,二者联合构建出科研内在质量和外在效益相得益彰的创新型制度设计。相较于其他国家的单一制度设计,澳大利亚统筹多重制度的运作逻辑,以谋求科技创新和学术研究的突破性变革,重拾了历史上因政治因素而被搁置的非学术影响评价,构筑出科研发展的战略合力,但同时也面临功能定位、要素构造、实践指向等方面的争议。值我国开展有组织科研之际,上述经验思路对如何深化高校科研体制机制改革和建设可以提供反思和镜鉴。

摘要：高等教育作为人才第一资源、研究第一平台、创新第一动力的重要结合点,是推动新质生产力快速发展的重要力量。融合创新作为数智技术赋能高教新质发展的新战略,具有理论创新、思维创新、研究范式创新和实践创新的复合属性。本文首先提出要将融合创新研究和融合创新教育作为跨学科研究的新境界和数智赋能教育创新的新范式,接着深入探讨两者的内涵要素、逻辑机理和实施路径,最后提出以融合创新研究和融合创新教育培养融合创新人才、构建基于团队科学的融合创新文化、改进高等教育融合创新治理体系等促进我国高等教育融合创新发展的策略与建议。