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海量的数据和计算机强大的计算能力使深度模型在众多单模态和多模态任务上取得优异性能。当前高性能深度模型通常在静态的学习场景中训练,模型只在全部的数据集上进行一次联合训练。然而,在实际应用中,数据是不断产生的,任务以多批次的形式持续地到达,在这种环境下,深度模型面临动态的学习场景,即… … 相似文献
付浩;冯前;涂嘉航;赵涵斌;张超;杜歆;钱徽 《中国图象图形学报》2025,30(6):1690-1716
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近年来, 随着深度强化学习(DRL)方法快速发展, 其在无人机(UAV)自主导航上的应用也受到越来越广泛的关注. 然而, 面对复杂未知的环境, 现存的基于DRL的UAV自主导航算法常受限于对全局信息的依赖和特定训练环境的约束, 极大地限制了其在各种场景中的应用潜力. 为解决上述问… … 相似文献
吕茂隆;丁晨博;韩浩然;段海滨 《自动化学报》2025,51(6):1305-1319
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针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器 解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transf… … 相似文献
刘本刚;吴文江;赵丹;王裴岩;彭春杨 《小型微型计算机系统》2025,46(6):1530-1536
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目前联邦学习中通常采用加密技术(如同态加密、差分隐私)提高隐私保护能力,但这会导致高通信开销和低准确率.因此,针对如何兼顾隐私保护、加密效率和准确预测的问题,该文提出基于随机正交矩阵的数据屏蔽方法.在训练阶段,利用分块矩阵的思想高效生成随机正交矩阵,对参与方的原始数据进行扰动,由… … 相似文献
牛琬茹;黄一珉;付海燕;王湾湾;何浩;姚明;郭艳卿 《小型微型计算机系统》2025,46(6):1305-1311
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蛋白质在生物活动中发挥着关键作用;酶作为一种重要的蛋白质;因其催化功能在多个领域得到广泛应用。然而;通过生化实验验证酶的功能既费时又昂贵。传统的酶功能注释方法主要依赖于序列相似性;但在目标酶序列与已知酶差异较大时;这些方法效果不佳。近年来;科研人员初步探索了一些基于深度学习的方法… … 相似文献
周汉文;邓赵红;张炜 《计算机科学与探索》2025,19(6):1588-1597
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行人重识别旨在对没有视野重叠覆盖的视域拍摄的行人目标进行身份匹配,是计算机视觉的研究热点,在安防监控场景有重要的研究意义和广阔的应用前景。受限于标注成本过高,行人数据集规模较小,当前行人重识别模型性能还达不到应用的水平,通用行人重识别技术还任重道远。近年来,预训练大模型引发了广泛… … 相似文献
冯展祥;赖剑煌;袁藏;黄宇立;赖培杰 《中国图象图形学报》2025,30(6):1638-1660
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RISC-V因其开源和模块化设计等特性,已在嵌入式领域取得显著成功,并逐步向高性能计算（HPC）领域拓展. 面向HPC的RISC-V硬件（如Sophon SG2042多核处理器）已展现出与x86/ARM同类型产品相当的性能水平,但不完善的软件生态是阻碍其发展的最大障碍之一. 开发… … 相似文献
赖远明;李亚龙;胡瀚之;谢梦瑶;王喆;武成岗 《计算机研究与发展》2025,62(6):1469-1491
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在计算成像领域,场景重光照是一项用于调整和编辑给定图像中光照属性的技术,以呈现与指定光照条件一致且趋近于真实的重光照图像。近年来,场景重光照任务作为元宇宙与虚拟现实应用中的重要组成部分备受学术界和工业界关注,在数码摄像、曝光纠正和影视后期处理等领域都具有重要的应用价值。然而基于人… … 相似文献
杨主伦;刘烨斌;举雅琨;刘琼;李旭涛;尹亚光;杨铀;刘文予 《中国图象图形学报》2025,30(6):1543-1575
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Steiner最小树是求解超大规模集成电路布线问题的最佳连接模型。然而,现代芯片中往往存在各种障碍,如宏单元、IP块等,这些障碍使得Steiner最小树的构建更为困难。同时,考虑到X结构布线具有的良好线长优化能力以及麻雀搜索算法在求解NP难问题上展现出良好的应用前景,提出了一种基… … 相似文献
郑瀚;周茹平;刘耿耿 《计算机科学与探索》2025,(6):1494-1507
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近年来,大规模预训练视觉-语言模型在图像描述、视觉问答和图像检索等任务中展现出卓越的性能。然而,这些模型在安全性方面存在显著的脆弱性,尤其容易受到几乎不可见的对抗噪声的攻击。对抗噪声通过在输入图像中加入人眼几乎不可察觉的扰动,使得模型发生错误。这种脆弱性在实际应用中带来了深度学习… … 相似文献
张家明;桑基韬;于剑 《计算机学报》2025,(6):1443-1457
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研究通信链路故障下一类高阶非匹配非线性多智能体系统的领导跟随一致性控制问题. 为处理非匹配非线性项和通信链路故障, 提出一种基于三个在线调节动态参数的补偿器. 然后, 仅使用局部补偿信息, 设计一个完全分布式控制器以保证系统的领导跟随一致性, 并以矩阵不等式的形式给出确定控制增益… … 相似文献
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兵棋推演通过控制棋子的行为来模拟真实的对抗场景, 在智能决策领域具有重大研究意义. 已有的研究大多聚焦于知识驱动的规则型智能体或数据驱动的学习型智能体. 尽管这些方法在小规模兵棋推演上取得一定的进展, 但是由于知识规则的高获取代价、弱泛化性, 以及学习算法的低稳定性、学习过程的高… … 相似文献
王彤;赵美静;徐沛;尹奇跃;焦建彬;黄凯奇 《自动化学报》2025,51(6):1205-1217
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在真实场景中, 图像往往同时遭受低分辨率、压缩失真及噪声等多种退化因素影响. 现有方法通常聚焦于单一退化类型, 难以应对复杂的复合退化情况. 为解决真实场景中普遍存在的低分辨率与JPEG压缩伪影复合退化问题, 提出一种梯度引导的联合JPEG压缩伪影去除和超分辨率重建网络. 该网络… … 相似文献
曹坪;林树冉;张淳杰;郑晓龙;赵耀 《自动化学报》2025,51(6):1261-1276
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针对尘肺病灶微小微薄以及现有深度学习方法受非因果特征影响,导致尘肺分期准确率低的问题,提出基于超像素先验的因果感知图卷积网络（SP-CPGCN）。具体来说,该网络通过对超像素而非整张胸片进行特征提取以学习局部微小特征;充分考虑节点间的空间邻近性和特征相似性构建图网络,设计分层聚合… … 相似文献
王月莹;纪国华;冯伟毅;赵涓涓;强彦;马建芬;施熠炜;杨帆 《计算机应用研究》2025,(6):1873-1879
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基于光电容积脉搏波（PPG）的情绪压力检测系统有望能够实现日常的便携监测,但由于不同个体间PPG信号差异显著,导致在对训练时未见过的个体进行压力检测时存在严重的分布外（OOD）问题。针对这一问题,提出了一种基于多任务学习的跨模态压力检测模型（CSMT）,通过引入ECG信号重建和多心血管特征预测作为辅助任务,在高维表征空间中对PPG信号的压力检测进行协同优化,从而学习到跨个体的鲁棒压力检测表征。实验结果表明,在WESAD数据集上的留一验证（leave-one-subject-out）测试中,CSMT在三分类（中性/压力/愉悦）和二分类（压力/非压力）任务上的准确率和F1值均优于现有方法,有效缓解了压力检测中的分布外泛化问题。后续的消融实验进一步验证了所提多任务跨模态学习框架在提升模型泛化能力方面的有效性。… … 相似文献
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突发事件抽取任务旨在从突发事件新闻报道中检测并提取出所蕴涵的事件类型及其事件要素,该任务为公共安全和应急响应提供了详细和结构化的信息。针对突发事件抽取领域内文本数据稀疏导致的上下文信息忽视问题,提出了一种基于上下文增强混合提示模板与位置感知注意力机制的突发事件抽取模型。首先,设计了上下文增强混合提示模板,在输入文本中添加任务相关的提示,以提升模型对任务的理解和推理能力。进而提出了位置感知注意力机制,从前向和后向两个方向捕捉关键的语义信息,以解决传统注意力机制对称性限制的问题。在中文突发事件语料库上的实验结果显示,提出的方法在事件类型检测和事件要素抽取任务上的F1值分别达到了91.8%和82.0%。… … 相似文献
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