在上海人工智能大講堂上，蔣昌俊從如何解決網絡交易的高並發、高時效、高辨識三個特性角度，介紹了我國首個互聯網交易風控體系建立的全過程。蔣昌俊表示，核心思想即“以不變應萬變”。
首先是網絡交易的高並發性。“我們現在看到網絡交易系統有多用戶並發訪問、多業務並發操作、多進程並發處理等特點，可以概括為網絡並發系統行為，”蔣昌俊表示。而並行計算機是基於順序計算的經典計算機模型方法，像搭積木一樣搭成並行實時的過程，難以分析網絡並發的系統行為，需要構建全新的並發系統行為理論。
蔣昌俊談到，通過對並發系統行為的一些性質，包括行為相關性，一致相關，受控相關等的分析，即可為後續並發調度和行為認證建立理論依據。
蔣昌俊為網絡並發系統的行為分析奠定了理論基礎，填補了經典的喬姆斯基層級體系所不能刻畫系統並發行為及其能級的空白。具體而言，他提出並發語言識別器的PN機模型與並發語言產生器的矢量文法，創立網絡並發系統的PN機理論，構建了刻畫並發系統行為能力的層級譜系，闡明了並發系統交互協同中的行為相關性關係。
同時，互聯網交易流量巨大，且瞬時突增。對此，蔣昌俊提出“以靜制動”策略，即以靜態業務橫切分解，制導動態數據的實時並發計算。在此基礎上，再對數據流業務網絡進行解耦，分解成最小不可分解的子網，以提高實施並發性。另外，在優化並發系統的計算環境方面，通過建立一系列雙匹配的BM算法，以及時間約束下的一些調度算法等，通過動態優化配置，進而實現“高時效”。
蔣昌俊發現了網絡並發系統數據傳輸容量的性能界限，提出非均衡網絡流量優化計算方法，採用計算任務全局導向的樹型編碼模式，突破了原有網絡計算方法局部傳遞負載所導致的平衡過程長、效率低、算法收斂速度較慢等瓶頸，實現互聯網大規模、非均衡、短時突發等的流量計算。
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