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1801.
时序知识图谱表示与推理的研究进展与趋势
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知识图谱作为近年来人工智能领域的一大热点研究方向,已应用于现实中多个领域.但是随着知识图谱应用场景日益多样化,人们逐渐发现不随着时间改变而更新的静态知识图谱不能完全适应知识高频更新的场景.为此,研究者们提出时序知识图谱的概念,一种包含时间信息的知识图谱.对现有所有时序知识图谱表示… …
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1802.
面向小样本的恶意软件检测综述
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恶意软件检测是网络空间安全研究中的热点问题,例如Windows恶意软件检测和安卓恶意软件检测等.随着机器学习和深度学习的发展,一些在图像识别、自然语言处理领域的杰出算法被应用到恶意软件检测,这些算法在大量数据下表现出了优异的学习性能.但是,恶意软件检测中有一些具有挑战性的问题仍然… …
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1803.
面向金融风险预测的时序图神经网络综述
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金融风险预测在金融市场监管和金融投资中扮演重要角色,近年来已成为人工智能和金融科技领域的热门研究主题.由于金融事件的实体之间存在复杂的投资、供应等关系,现有的金融风险预测研究常利用各种静态和动态的图结构来建模金融实体间的关系,并通过卷积图神经网络等方法将相关的图结构信息嵌入金融实… …
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2024,35(8):3897-3922
1804.
深度学习框架测试研究综述
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随着大数据和计算能力的快速发展,深度学习技术取得巨大突破,并迅速成为一个具有众多实际应用场景和活跃研究课题的领域.为了满足日益增长的深度学习任务开发需求,深度学习框架应运而生.深度学习框架作为连接应用场景和硬件平台的中间部件,向上支撑深度学习应用的开发,帮助用户快速构造不同的深度… …
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2024,35(8):3752-3784
1805.
基于强化和模仿学习的多智能体寻路干扰者鉴别通信机制
现有的基于通信学习的多智能体路径规划(multi-agent path finding, MAPF)方法大多可扩展性较差或者聚合了过多冗余信息,导致通信低效。为解决以上问题,提出干扰者鉴别通信机制(DIC),通过判断视场(field of view, FOV)中央智能体的决策是否… …
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2024,41(8):2474-2480
1806.
融合多情感的语音驱动虚拟说话人生成方法
虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而,现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感,限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题,提出一种基于Transformer的生成对抗网络(generative… …
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2024,41(8):2546-2553
1807.
基于服务更新的异构任务卸载方法
边缘计算将存储和计算资源下沉到网络边缘,用户可将时延敏感型和计算密集型应用程序的任务卸载到边缘服务器执行,从而降低时延和能耗。已有的任务卸载研究通常忽略卸载任务的异构性,且默认边缘服务器缓存的服务能够长期满足用户的服务需求。然而,不同的任务需要不同的服务提供执行环境,且边缘服务器… …
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1808.
基于强化学习选择策略的路径覆盖测试数据生成算法
面向路径覆盖的测试是软件测试的重要方法之一。如何快速生成高质量测试数据使其满足路径覆盖要求,一直是研究热点问题。为解决现有智能优化方法运行时间长、探索过程不稳定以及生成测试用例冗余的问题,提出一种基于强化学习思想的选择策略,用于以路径覆盖为准则的测试数据生成中。通过将可执行路径定… …
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2024,41(8):2467-2473
1809.
基于Transformer交互指导的医患对话联合信息抽取方法
针对电子病历构建过程中难以捕捉信息抽取任务之间的关联性和医患对话上下文信息的问题,提出了一种基于Transformer交互指导的联合信息抽取方法,称为CT-JIE(collaborative Transformer for joint information extraction… …
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2024,41(8):2315-2321
1810.
基于区块链的工业物联网隐私保护协作学习系统
为了在保护数据隐私的前提下,充分利用异构的工业物联网节点数据训练高精度模型,提出了一种基于区块链的隐私保护两阶段协作学习系统。首先,使用分组联邦学习框架,根据参与节点的算力将其划分为不同组,每组通过联邦学习训练一个适合其算力的全局模型;其次,引入分割学习,使节点能够与移动边缘计算… …
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