前　　言

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前言

我們高興地向讀者推出本期“優(yōu)青專(zhuān)題”，展示在國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金項(xiàng)目(“優(yōu)青基金”)資助下取得的部分成果.優(yōu)青基金是國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)從2012年起設(shè)立的一類(lèi)人才項(xiàng)目，主要支持在基礎(chǔ)研究方面已取得較好成績(jī)的青年學(xué)者自主選擇研究方向開(kāi)展創(chuàng)新研究，促進(jìn)青年科學(xué)技術(shù)人才的快速成長(zhǎng)，培養(yǎng)一批有望進(jìn)入世界科技前沿的優(yōu)秀學(xué)術(shù)骨干.截止到我們組織這期專(zhuān)題的時(shí)候，計(jì)算機(jī)學(xué)科共有3批39位(包括4位女性)青年學(xué)者得到了優(yōu)青基金資助，研究方向幾乎涉及了計(jì)算機(jī)學(xué)科所有重要研究領(lǐng)域(盡管從數(shù)量上看分布還不夠均衡).優(yōu)青基金獲得者表現(xiàn)出很高的學(xué)術(shù)素養(yǎng)，令人欣喜不已，倍感我國(guó)科技事業(yè)后繼有人.

本專(zhuān)題得到優(yōu)青基金獲得者的積極響應(yīng)和賜稿.經(jīng)過(guò)專(zhuān)家評(píng)審，我們選擇13篇文章在這里刊載.與其他專(zhuān)題有所不同，本專(zhuān)題的文章并未限定在某個(gè)特定研究領(lǐng)域，而是涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中比較寬泛的研究?jī)?nèi)容，包括互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、人工智能與模式識(shí)別、圖像處理、可靠性與容錯(cuò)、大數(shù)據(jù)和知識(shí)庫(kù)技術(shù)等，既有對(duì)具體創(chuàng)新成果的介紹，也有對(duì)重要研究方向的分析和綜述，色彩紛呈.

互聯(lián)網(wǎng)性能測(cè)量技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)分析、部署、監(jiān)控、性能評(píng)價(jià)等方面均有重要應(yīng)用.尹浩和李峰的“互聯(lián)網(wǎng)性能測(cè)量技術(shù)發(fā)展研究”一文，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)性能測(cè)量技術(shù)的發(fā)展過(guò)程進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，劃分為“所見(jiàn)即所得”測(cè)量、路徑擬合的大規(guī)模分布式測(cè)量以及大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的QoE測(cè)量3個(gè)階段，詳細(xì)介紹和分析了各階段的技術(shù)特征，指出了互聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的高速發(fā)展對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)問(wèn)題.

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)淇刂坪吐酚蛇x擇是影響網(wǎng)絡(luò)性能、能耗以及可靠性的關(guān)鍵因素.在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中引入虛擬骨干(virtual backbone)概念及其分析方法，可為網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化提供重要的理論依據(jù).無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的虛擬骨干可以抽象為圖論中的連通控制集，張昭在“無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)虛擬骨干近似算法綜述”中介紹了連通控制集及其各種變形的研究現(xiàn)狀及最新進(jìn)展，從近似算法設(shè)計(jì)與分析的角度介紹了連通控制集的構(gòu)造方法以及算法的近似度，對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)虛擬骨干構(gòu)造方法的研究進(jìn)行了分析對(duì)比和歸類(lèi)，簡(jiǎn)要分析了幾個(gè)具有挑戰(zhàn)性的理論問(wèn)題.

眾多共存的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議會(huì)造成相互干擾，影響通信效率.無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議共存技術(shù)近年來(lái)成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的一個(gè)研究熱點(diǎn).何源和鄭霄龍的“2.4 GHz無(wú)線網(wǎng)絡(luò)共存技術(shù)研究進(jìn)展”一文，回顧了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議共存技術(shù)的研究和發(fā)展?fàn)顩r，分析了共存問(wèn)題的成因和影響，介紹了一些現(xiàn)有的關(guān)鍵共存技術(shù)，包括同質(zhì)干擾的避讓、容忍和并發(fā)傳輸，異質(zhì)干擾的檢測(cè)和識(shí)別，異質(zhì)干擾環(huán)境下的共存?zhèn)鬏數(shù)?作者還展望了物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代廣泛互聯(lián)互通的前景.

隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的快速發(fā)展，無(wú)線頻譜資源日益顯得寶貴和緊缺.吳帆和鄭臻哲的“基于博弈論的頻譜動(dòng)態(tài)管理研究”，利用博弈論的思想方法研究頻譜管理問(wèn)題.文章分析了頻譜拍賣(mài)機(jī)制設(shè)計(jì)中需要考慮的重要問(wèn)題，將異質(zhì)頻譜的重分配問(wèn)題建模成組合拍賣(mài)模型，提出了高效的信道分配機(jī)制和定價(jià)策略，實(shí)現(xiàn)了防策略性和社會(huì)福利最大化.

數(shù)據(jù)中心內(nèi)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能是影響數(shù)據(jù)中心整體性能的一個(gè)重要因素.郭得科等人在“數(shù)據(jù)中心內(nèi)Incast流量的網(wǎng)內(nèi)聚合研究”中提出，為減少通信傳輸?shù)拈_(kāi)銷(xiāo)，應(yīng)盡早對(duì)MapReduce等應(yīng)用中incast和shuffle等產(chǎn)生的流量進(jìn)行聚合，而不是僅在流量的接收端進(jìn)行.作者將incast傳輸?shù)牧髁烤酆蠁?wèn)題轉(zhuǎn)化為incast最小聚合樹(shù)的構(gòu)建問(wèn)題，給出了2種近似的incast聚合樹(shù)構(gòu)造方法，力求最大化流間數(shù)據(jù)聚合的增益，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了該方法的有效性.

無(wú)限深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有反饋連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network)，是大數(shù)據(jù)分析與理解、知識(shí)抽取的有力工具，近幾年獲得了廣泛的研究和應(yīng)用.無(wú)限深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一個(gè)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)隨時(shí)間演化，由于耦合了“時(shí)間參數(shù)”，更利于提取數(shù)據(jù)的時(shí)序特征并進(jìn)行預(yù)測(cè).張蕾和章毅的文章“大數(shù)據(jù)分析的無(wú)限深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法”重點(diǎn)介紹了這種網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法，及其在語(yǔ)音識(shí)別和圖像理解中的應(yīng)用實(shí)例.

情感計(jì)算是人機(jī)交互技術(shù)中的重要研究?jī)?nèi)容，而情感識(shí)別是情感計(jì)算的基礎(chǔ).生理信號(hào)比面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、身體姿勢(shì)更難以偽裝，也能提供更豐富的信息，因此，基于生理信號(hào)的情緒識(shí)別有望達(dá)到更高的準(zhǔn)確率.趙國(guó)朕等人的文章“基于生理大數(shù)據(jù)的情緒識(shí)別研究進(jìn)展”，針對(duì)使用DEAP數(shù)據(jù)庫(kù)做情緒識(shí)別的各種方法進(jìn)行了分析和比較，介紹了情緒識(shí)別在游戲開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)未來(lái)的情緒研究給出了有價(jià)值的建議.

人類(lèi)行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究方向，有重要的應(yīng)用需求.相比于在圖像中識(shí)別靜態(tài)對(duì)象，人的行為識(shí)別需要分析感興趣的對(duì)象在圖像序列中的時(shí)空變化，因此行為表達(dá)及識(shí)別的復(fù)雜度更高.單言虎等人的文章“人的視覺(jué)行為識(shí)別研究回顧、現(xiàn)狀及展望”，通過(guò)對(duì)人的行為識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展和演化的回顧，介紹了不同時(shí)期、不同技術(shù)條件下的研究重點(diǎn)和技術(shù)特征，直至當(dāng)前大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究思路.作者還對(duì)今后行為識(shí)別的重要研究問(wèn)題和發(fā)展方向進(jìn)行了探討和展望.

視覺(jué)識(shí)別是人工智能和計(jì)算技術(shù)的重要研究領(lǐng)域，近年來(lái)發(fā)展迅速.蔣樹(shù)強(qiáng)等人的文章“面向智能交互的圖像識(shí)別技術(shù)綜述與展望”，從視覺(jué)識(shí)別、視覺(jué)描述和視覺(jué)問(wèn)答3個(gè)角度對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了綜述和分析，對(duì)面向移動(dòng)終端和機(jī)器人的視覺(jué)識(shí)別和交互應(yīng)用進(jìn)行了介紹.作者還對(duì)該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)和有待研究的重要問(wèn)題作了展望.

遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)用于檢測(cè)同一地點(diǎn)在一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的變化，有重要的應(yīng)用需求.公茂果等人的文章“合成孔徑雷達(dá)影像變化檢測(cè)研究進(jìn)展”針對(duì)SAR影像變化檢測(cè)任務(wù)，介紹了檢測(cè)步驟及已有的方法，對(duì)多種新興熱點(diǎn)算法進(jìn)行了歸納和總結(jié).作者使用兩組數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，定量比較了幾種方法的性能.最后對(duì)目前SAR影像變化檢測(cè)技術(shù)中需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容作了展望.

云計(jì)算系統(tǒng)中容錯(cuò)技術(shù)是系統(tǒng)可靠運(yùn)行的重要保障.隨著云計(jì)算技術(shù)和產(chǎn)品的逐漸普及，商業(yè)和開(kāi)源云平臺(tái)數(shù)量繁多、種類(lèi)各異，所提供的管理能力和方式也各不相同，給云計(jì)算系統(tǒng)容錯(cuò)機(jī)制的設(shè)計(jì)帶來(lái)了困難.武義涵和黃罡等人提出了“一種基于模型的云計(jì)算容錯(cuò)機(jī)制開(kāi)發(fā)方法”，將容錯(cuò)機(jī)制描述為一個(gè)自適應(yīng)回路，采用基于模型的方法，把平臺(tái)相關(guān)部分和平臺(tái)無(wú)關(guān)部分進(jìn)行分離，使得新的容錯(cuò)機(jī)制可以跨平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，提高了云計(jì)算系統(tǒng)容錯(cuò)機(jī)制開(kāi)發(fā)的效率.

隨著軟件規(guī)模及其應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，軟件可靠性和安全性問(wèn)題日益突出.空指針解引用是程序中常見(jiàn)的一類(lèi)錯(cuò)誤.段釗和田聰?shù)热说奈恼隆盎贑EGAR的C程序空指針解引用檢測(cè)”研究C語(yǔ)言程序空指針解引用檢測(cè)問(wèn)題，提出了一種基于反例制導(dǎo)抽象精化CEGAR的C程序空指針解引用檢測(cè)方法，利用線性時(shí)序邏輯描述空指針解引用問(wèn)題，通過(guò)抽象精化的方法檢測(cè)程序中是否含有空指針解引用錯(cuò)誤.為了實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)檢測(cè)，作者還研究了相應(yīng)的時(shí)序邏輯表達(dá)方法，自動(dòng)從程序中針對(duì)所有的指針變量形成時(shí)序邏輯公式.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了作者所提方法的有效性.

互聯(lián)網(wǎng)和Web上產(chǎn)生了眾多大規(guī)模知識(shí)庫(kù)，包含的知識(shí)紛繁復(fù)雜.知識(shí)庫(kù)實(shí)體對(duì)齊技術(shù)旨在構(gòu)建更大規(guī)模的統(tǒng)一知識(shí)庫(kù)，幫助機(jī)器充分理解和利用底層數(shù)據(jù).莊嚴(yán)和李國(guó)良等人的文章“知識(shí)庫(kù)實(shí)體對(duì)齊技術(shù)綜述”介紹了知識(shí)庫(kù)實(shí)體對(duì)齊問(wèn)題的背景和基本概念，從對(duì)齊算法、特征匹配技術(shù)和分區(qū)索引技術(shù)3個(gè)方面分析和總結(jié)了多種知識(shí)庫(kù)實(shí)體對(duì)齊技術(shù)，對(duì)未來(lái)重點(diǎn)的研究?jī)?nèi)容和發(fā)展方向進(jìn)行了探討和展望.

由于組稿時(shí)間比較倉(cāng)促，我們不能保證這些文章代表了優(yōu)青基金獲得者的最高水平；同時(shí)，因?yàn)榫幷邔W(xué)術(shù)水平有限，紕漏在所難免.但是我們?nèi)匀幌Ｍㄟ^(guò)這次努力，為計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的研究人員、開(kāi)發(fā)人員和研究生提供一些有益的啟發(fā)和參考.我們衷心感謝《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》編委會(huì)和編輯部提供了這次寶貴機(jī)會(huì)，感謝編輯部工作人員做了大量聯(lián)系和送審工作，感謝各位作者和審稿專(zhuān)家的辛勤工作和大力支持！

劉克(國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)信息科學(xué)部)劉志勇(中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所)