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9151.

如今,科学研究已从计算科学时代进入数据科学时代. 从海量数据中发现规律和突破科学发展瓶颈是数据科学范式的主要目标. 与此同时,高性能计算机(HPC)也越来越重视智能算力,在传统高性能计算方法的基础上融合人工智能算法(HPC+AI),更有利于在数据科学时代解决实际问题,并能充分发挥高性能计算机的智能算力. 不过,在国产HPC系统——特别是面向由新一代国产异构众核处理器sw26010pro构建的HPC系统——上支撑HPC+AI领域应用,则面临着诸多挑战. 提出了一种面向国产异构众核处理器的数据流计算系统swFLOWpro,支持使用TensorFlow接口构建数据流程序,实现对用户透明的众核加速,并实现了面向全处理器视角的两级并行策略. 经测试,系统针对典型核心计算,单核组众核加速比最高可达545倍、典型模型众核加速比最高可达346倍,全片6核组并行执行ResNet50模型训练,对比单核组加速比达到4.96倍,并行效率82.6%. 实验表明,swFLOWpro能够支持以深度学习为代表的数据流程序在国产异构众核处理器上的高效运行.

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9152.

近年来,随着物联网(Internet of things, IoT)设备的大规模部署,针对物联网设备的恶意代码也不断出现,物联网安全面临来自恶意代码的巨大威胁,亟需对物联网恶意代码检测技术进行综合研究. 随着人工智能(artificial intelligence, AI)在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了举世瞩目的成就,物联网安全领域也出现了许多基于人工智能的恶意代码检测工作. 通过跟进相关研究成果,从物联网环境和设备的特性出发,提出了基于该领域研究主要动机的分类方法,从面向物联网设备限制缓解的恶意代码检测和面向性能提升的物联网恶意代码检测2方面分析该领域的研究发展现状. 该分类方法涵盖了物联网恶意代码检测的相关研究,充分体现了物联网设备独有的特性以及当前该领域研究存在的不足. 最后通过总结现有研究,深入讨论了目前基于人工智能的恶意代码检测研究中存在的问题,为该领域未来的研究提出了结合大模型实现物联网恶意代码检测,提高检测模型安全性以及结合零信任架构3个可能的发展方向.

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9153.
针对计算、能量和内存资源受限的矿山物联网设备和大量时延敏感型计算任务需求的智慧矿山场景,该文提出一种能量收集(EH)辅助的矿山物联网智能计算卸载方法。通过采用移动边缘计算(MEC)技术协助矿山物联网设备任务计算,同时利用能量收集技术为能量受限的矿山物联网设备供电。基于Q-lear… …   相似文献
9154.
探地雷达(GPR)是一种基于电磁波的地下无损探测技术,广泛应用于市政工程、交通、军事等领域。在数据采集过程中,由于发射天线和接收天线之间的耦合、起伏地面的散射以及地下随机媒质的复杂性等原因,采集得到的GPR B-scan回波中通常存在杂波,杂波严重影响了地下目标的检测和特征提取。… …   相似文献
9155.
为解决当前基于生成对抗网络的深度学习网络模型在面对较复杂的特征时存在伪影、纹理细节退化等现象, 造成视觉上的欠缺问题, 提出了连贯语义注意力机制与生成对抗网络相结合的图像修复改进算法. 首先, 生成器使用两阶段修复方法, 用门控卷积替代生成对抗网络的普通卷积, 引入残差块解决梯度… …   相似文献
9156.
  
目的 海马体内嗅皮层的像素体积较小,这些特征给医学影像的分割任务带来很大挑战。综合海马体的形态特点以及医生的分割流程,提出一种新的海马体分割方法,以实现在临床医学影像处理中对海马体的精确分割,辅助阿尔兹海默症的早期诊断。方法 提出一个基于自注意力机制与空间注意力机制的U型网络模型SA-TF-UNet (hippocampus segmentation network based on Transformer and spatial attention mechanisms)。该网络为端到端的预测网络,输入任意大小的3维MRI (magnetic resonance imaging)影像,输出类别标签。SA-TF-UNet采用编码器—解码器结构,编码器采用纯Transformer模块,不包含卷积模块。多头自注意力机制为Transformer模块中的特征提取器,自注意力模块基于全局信息建模,并提取特征。因此,使用Transformer提取特征符合医生分割海马体的基本思路。解码器采用简单的卷积模块进行上采样。使用AG (attention gate)模块作为跳跃连接的方式,自动增加前景的权重,代替了传统网络中的直接连接。为了验证AG的有效性,分别做了只在单层加入AG的实验,与在4层网络中全部加入AG的实验结果进行对比。为了进一步探讨AG模块中门控信号的来源,设计了两个SA-TF-UNet的变体,它们的网络结构中AG门控信号分别为比AG中的特征图深两层的Transformer模块输出和深3层的Transformer模块输出。结果 为了验证SA-TF-UNet在临床数据集中分割海马体的有效性,在由阿尔兹海默症患者的MRI影像组成的脑MRI数据集上进行实验。4层网络全部加入AG,且AG的门控信号是由比AG特征图更深一层的Transformer模块输出的SA-TF-UNet模型分割效果最好。SA-TF-UNet对于左海马体、右海马体的分割Dice系数分别为0.900 1与0.909 1,相较于对比的语义分割网络有显著提升,Dice系数提升分别为2.82%与3.43%。结论 加入空间注意力机制的以纯Transformer模块为编码器的分割网络有效提升了脑部MRI海马体的分割精度。… …   相似文献
9157.
  
目的 由于室内点云场景中物体的密集性、复杂性以及多遮挡等带来的数据不完整和多噪声问题,极大地限制了室内点云场景的重建工作,无法保证场景重建的准确度。为了更好地从无序点云中恢复出完整的场景,提出了一种基于语义分割的室内场景重建方法。方法 通过体素滤波对原始数据进行下采样,计算场景三维尺度不变特征变换(3D scale-invariant feature transform,3D SIFT)特征点,融合下采样结果与场景特征点从而获得优化的场景下采样结果;利用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)对融合采样后的场景提取平面特征,将该特征输入PointNet网络中进行训练,确保共面的点具有相同的局部特征,从而得到每个点在数据集中各个类别的置信度,在此基础上,提出了一种基于投影的区域生长优化方法,聚合语义分割结果中同一物体的点,获得更精细的分割结果;将场景物体的分割结果划分为内环境元素或外环境元素,分别采用模型匹配的方法、平面拟合的方法从而实现场景的重建。结果 在S3DIS (Stanford large-scale 3D indoor space dataset)数据集上进行实验,本文融合采样算法对后续方法的效率和效果有着不同程度的提高,采样后平面提取算法的运行时间仅为采样前的15%;而语义分割方法在全局准确率(overall accuracy,OA)和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)两个方面比PointNet网络分别提高了2.3%和4.2%。结论 本文方法能够在保留关键点的同时提高计算效率,在分割准确率方面也有着明显提升,同时可以得到高质量的重建结果。… …   相似文献
9158.
  
针对源代码迁移模型存在的迁移代码语义一致性问题,在词符注意力机制的基础上引入了语句注意力机制,提出了一种基于层次注意力机制的源代码迁移模型HPGN(hierarchical pointer-generator network),设计了状态传递机制。HPGN在迁移过程中,语句注意力… …   相似文献
9159.
  
年龄信息作为人类生物特征识别的重要组成部分,在社会保障和数字娱乐等领域具有广泛的应用前景。人脸年龄合成技术由于其广泛的应用价值,受到了越来越多学者的重视,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着深度学习的快速发展,基于生成对抗网络的人脸年龄合成技术已成为研究热点。尽管基于生… …   相似文献
9160.
  
针对人群计数任务中存在的场景遮挡问题和人群分布不均问题,本文提出了一种双任务交互下的四段监督人群计数网络(Four stage supervised network, F2SNet).首先,通过优化早期分布来监督早阶段的特征,提升浅层网络对前背景的甄别能力,同时避免了训练过程中的… …   相似文献
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