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471.

针对在线持续学习于图像分类中既要适应新数据,又要减轻灾难性遗忘这一问题,基于重放的方法在减轻在线持续学习的灾难性遗忘方面展现出了优良性能。然而,此类方法中的大多数模型往往更倾向于学习与对象无关的解决方案,这些方案难以泛化且易于遗忘,因此,学习最能够代表类别的特征对于解决灾难性遗忘… … 相似文献

472.

针对在自动驾驶复杂环境下多智能体强化学习算法决策缺乏人类表现出的智能性和奖励函数设计难度大的问题,提出基于BC-MAAC算法的高速入口匝道合并类人决策方案。将行为克隆思想与多智能体注意力动作—评价算法相融合,提出BC-MAAC算法,并且从Highway-env平台收集的多智能体专… … 相似文献

473.

针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络.首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信息以及高频运动相关信息,以便于网络有针对性地处理曝… … 相似文献

474.

针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络.首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信息以及高频运动相关信息,以便于网络有针对性地处理曝… … 相似文献

475.

弱监督视频异常检测(WS-VAD)对智能安防领域具有重要意义.而目前WS-VAD任务面临以下问题:现有方法更关注对视频片段本身的判别,而忽略了片段之间的局部和全局时间依赖性;在损失函数设置上忽略了异常事件的时序结构;异常视频中存在大量正常片段噪声,干扰训练的收敛.因此,提出一种基… … 相似文献

476.

针对现有的基于对比学习的序列推荐模型只考虑了项目和项目或者序列和序列这一个层级的表示学习,而没有办法学习到精细的、易于区分的用户与项目表示的问题,提出一种基于多层次图对比学习的序列推荐(MLGCL-SR)模型.首先,根据用户点击项目的顺序构建项目转移图,并对它进行嵌入表示;其次,… … 相似文献

477.

区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性.然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题,而且,这些方法无法对新的合约漏洞进行检测.针对上述… … 相似文献

478.

网络微突发流量是数据中心网络中常见的流量类型,其在极短的时间内迅速增长,对网络性能造成严重影响,且难以检测.目前的测量方法无法兼顾细粒度检测和低资源开销传输,文中基于概要数据结构(sketch)设计了一种轻量级细粒度的网络微突发流量测量方法.首先基于可编程交换机的架构特性,实时测… … 相似文献

479.

一、征集范围通过验收1年以上的CCF产学合作基金项目,由同时符合以下条件的CCF产学合作基金合作伙伴推荐:1、合作伙伴年度合作基金资助项目不少于8个,且年度基金资助规模不少于200万元.2、合作伙伴已具有规范的优秀项目申请、评审、推荐机制.二、评选流程1)由基金合作伙伴与立项项目… … 相似文献

480.

现有的时间序列对比学习方法存在增强样本构造方式过于依赖人工经验、泛化能力不足、正样本的定义方式不够通用、对比度量方式存在粗粒度表征等问题,使得整体的时序表示效果较差.为此,提出了一种融合时频特征的多粒度时间序列对比学习方法(Temporal-Spectral Deep Contr… … 相似文献

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