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9531.

Journal of Computer Science and Technology - Machine learning techniques have become ubiquitous both in industry and academic applications. … … 相似文献

Weingram Adam Li Yuke Qi Hao Ng Darren Dai Liuyao Lu Xiaoyi 《计算机科学技术学报》2023,38(1):166-195

9532.

基于区块链的公平可验证的多关键词密文排序检索

针对区块链环境下已有的可搜索加密方案实现结果验证和公平支付的成本过高、检索功能局限的问题,提出基于区块链的支持验证与公平支付的多关键词排序检索方案。该方案通过云服务器（CSP）存储加密索引树和执行搜索操作,并且构建了包含验证证明的查找表来辅助智能合约完成检索结果的验证以及公平支付… … 相似文献

庞晓琼王云婷陈文俊姜攀高亚楠《计算机应用》2023,43(1):130-139

9533.

整合卷积神经网络和神经过程的图像数据补全方法

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神经过程(NP)能够结合神经网络和高斯过程的优势,通过少量上下文数据估计不确定性分布函数,实现函数回归功能.现已应用于数据补全、分类等多种机器学习任务.但面对二维数据回归问题(如图像数据补全),神经过程预测准确度有限且对上下文数据的拟合存在欠缺.为此,将卷积神经网络(CNN)整合… … 相似文献

余晓晗毛绍臣王磊崔静于坤《计算机系统应用》2023,32(1):135-145

9534.

多扩展目标跟踪中基于多特征优化的传感器控制方法

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针对多扩展目标的优化跟踪问题,该文在有限集统计(FISST)理论框架下,提出一种能够综合优化多扩展目标跟踪性能的传感器控制方法。首先,该文给出加权广义最优子模式分配(WGOSPA)距离构造多扩展目标跟踪多特征估计在其统计平均周围的广义离差,进而研究提出多特征融合下的传感器控制最优… … 相似文献

陈辉魏凤旗韩崇昭《电子与信息学报》2023,45(1):191-199

9535.

基于结构误差的图卷积网络

针对图卷积网络选取交叉熵作为损失函数在小样本数据集上可能导致模型训练过拟合、模型泛化能力不强等问题,提出了基于结构误差的图卷积网络。将改进的基于结构误差的支持向量机(support vector machine, SVM)作为图卷积网络的分类器,能够降低模型过拟合的风险。在SVM… … 相似文献

吴琳许茹玉粟兴旺黄金玻王晓明《计算机应用研究》2023,40(1):155-159

9536.

基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力（SPSCAT）机制,以提高复杂背景… … 相似文献

郭子豪董乐乐曲志坚《计算机应用》2023,43(1):88-97

9537.

异构WSN中基于改进哈里斯鹰的分簇算法

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针对无线传感器网络中传统的低功耗自适应集簇分层型协议存在的节点能耗过高、网络生存周期短以及负载不均衡等问题, 本文提出了一种异构传感网络下的多目标簇头选举和基于模拟退火的哈里斯鹰路由优化算法(LEACH-MHO). 这种改进算法首先在计算节点最优阈值的基础上, 构建新的考量能耗和… … 相似文献

林新宇李明《计算机系统应用》2023,32(1):233-240

9538.

The Vibrant Field of Parallel and Distributed Computing—Scan the Special Issue in Honor of Professor Kai Hwang’s 80th Birthday

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Journal of Computer Science and Technology - 相似文献

Li Guo-Jie 《计算机科学技术学报》2023,38(1):1-2

9539.

基于强化学习的多核芯片动态功耗管理框架

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多核芯片可以为移动智能终端提供强大算力,但功耗和温度问题始终制约着其性能表现。针对这个问题,该文提出了一种基于强化学习的多核芯片动态功耗管理框架。首先,建立了一个基于GEM5的多核芯片动态电压频率调节仿真系统。然后,采用了一种考虑CMOS芯片物理特性的功耗模型构建方法以实现在线实… … 相似文献

卓成曾旭东陈宇飞孙凇昱罗国杰贺青尹勋钊《电子与信息学报》2023,45(1):24-32

9540.

面向非独立同分布数据的联邦学习数据增强方案

为了解决联邦学习节点间数据非独立同分布(non-IID)导致的模型精度不理想的问题,提出一种隐私保护的数据增强方案。首先,提出了面向联邦学习的数据增强框架,参与节点在本地生成虚拟样本并在节点间共享,有效缓解了训练过程中数据分布差异导致的模型偏移问题。其次,基于生成式对抗网络和差分… … 相似文献

汤凌韬王迪刘盛云《通信学报》2023,(1):164-176

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