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在5G移动通信时代,恶意软件或行为不当的应用程序可能触发移动网络信令风暴,导致设备电量耗尽且占用过多的带宽,带来严重危害。信令风暴预测可以帮助识别和监控信令流量,及时采取措施应对信令风暴。现有的基于固定阈值预测信令风暴的方式无法准确及时地反映信令风暴的实时态势,具有一定的局限性。… …   相似文献
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在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建（SLAM）算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元（IMU）融合的SLAM算法。该算法利用多IMU融合技术从环境中提取点和线特征,这… …   相似文献
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随着大数据时代来临,各行各业存在着数据孤岛现象和数据被篡改的风险,无法保障跨行业数据溯源的完整性和可信性。针对上述问题,首先,设计一种新型的BT＿Merkle树区块存储结构,提出基于“私有链+联盟链”的双链溯源算法,从而实现跨行业数据共享;其次,利用布隆过滤器和B+树分别为离散性… …   相似文献
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针对现有基于伪影的伪造人脸检测机制难以检测伪造样本中多样的伪造痕迹问题,提出一个重建-分类学习的伪造检测框架,强调在分类过程中通过重建学习真实人脸的特征表示,以检测潜在的未知伪造人脸。首先采用掩码图像建模（MIM）进行图像像素级重建,使用Sobel滤波器强化图像中可能被篡改的关键… …   相似文献
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面部微表情特征具有局部性特点,在识别过程中易受背景区域与其他无关信息的影响,导致模型针对关键特征的提取能力较弱。针对此问题,提出一种基于重构卷积与强化坐标注意力（CA）的面部微表情识别方法。首先,在图像输入端引入细节感知模块（DAM）提取面部的边缘信息,丰富微表情的特征;其次,使… …   相似文献
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图划分在分布式处理大规模图数据中扮演着关键的角色。通过平衡节点的工作负载和通信成本,图划分算法提高了同构集群的幂律图处理效率。然而,异构集群节点的计算能力和通信能力不一致,节点处理相同工作负载的时间成本不同,且最慢的节点会成为系统瓶颈。为了解决上述问题,提出异构感知流划分（SHA… …   相似文献
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针对传统虚拟结构的无人机（UAV）分布式编队控制方法的队形变换存在的灵活性不足和遇到障碍物躲避不及时等问题,提出一种基于虚拟控制网络的UAV编队控制算法。在全局路径规划中,编队中的各UAV在队形中占据固定位置,且跟随虚拟领航者整体以菱形队形飞行;在局部路径规划中,采用人工势场法（APF）避障已知障碍物,同时通过引入锚点引力以及目标点引力改进APF,使UAV编队围绕环境中的未知静态障碍物飞行,并在避障成功后返回原路径。仿真实验结果表明,改进的人工势场法（IAPF）的路径长度小于A*算法、快速探索随机树（RRT）算法和动态窗口算法（DWA）;运行时间比快速探索随机树*（RRT*）算法、DWA和RRT算法分别节省了81.27%、48.33%和46.97%,验证了IAPF的有效性。… …   相似文献
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在人工智能技术体系中,深度学习框架具有关键地位,它们承担了算法封装、数据管理和计算资源利用的核心任务。然而,由于深度学习领域的应用场景、数据集、模型、工具集、库、系统和平台的多样性以及硬件和软件的复杂性,选择和评估一个合适的深度学习框架变得非常困难。针对这一挑战,提出一种基于综合… …   相似文献
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为了解决语音激活检测（VAD）中传统双门限算法在低信噪比（SNR）时准确率较低的问题,在近年双门限算法研究的基础上提出一种改进算法。首先,设置合适的帧长和帧移,对语音信号进行加窗分帧,并计算整条语音的短时能量和短时过零率（ZCR）;其次,利用语音信号的前置或结尾静音段的短时特性估… …   相似文献
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Transformer模型架构在序列到序列任务中可以很好地将注意力分散到整个输入上以学习长期依赖关系,然而,在语音识别中,文本输出和语音输入是单调对齐的。针对Transformer解码器无法较好地捕获局部特征以进行单调对齐的问题,提出一种改进的Transformer解码器。将Tr… …   相似文献
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设备剩余使用寿命（RUL）预测在工业维护中扮演着关键角色,它的准确性和效率对设备管理和故障预防至关重要。近年来,深度学习技术在RUL预测中展现出巨大潜力,而它的高计算成本和复杂性限制了它在资源受限环境中的应用。针对该问题,提出一种改进量化注意力机制和权重的RUL预测模型用于提升R… …   相似文献
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针对无人机（UAV）影像中道路小目标漏检和目标检测精度低、鲁棒性差等问题,设计一种基于全局特征提取的UAV道路病害检测算法GFE-RDD（Global Feature Extraction-Road Disease Detection）。将卷积神经网络（CNN）与Transformer融合的GFE-Transformer模块嵌入主干网络,提升捕获长距离依赖关系的能力以获得全局上下文信息。为了更好地检测出小目标的道路病害,提出一个融合高效双通道注意力机制（EDA）的小目标检测头。另外,采用WIoUv3（Wise-Intersection over Union vision 3）作为网络的损失函数,解决训练数据中锚框质量差异较大的问题,并提高检测的准确性。在自制的道路多病害数据集上的实验结果表明,所提算法在道路病害检测任务中的F1分数达到0.765,mAP50达到0.796,均高于DETR（DEtection TRansformer）等当前主流算法,取得了较高的检测准确率。… …   相似文献
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针对管道内部复杂环境干扰、损伤类型多样和尺度多变导致检测精度低、漏检以及错检等问题,提出一种基于改进YOLOv8的管道损伤检测算法PDD-YOLOv8。首先,通过融入可选择内核注意力机制（SKA）模块,增强对关键区域图像的特征学习与特征提取能力,并减弱复杂背景对检测结果的影响;其… …   相似文献
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隧道衬砌裂缝检测是当今隧道维护管理的关键环节之一。针对隧道衬砌部位的不同尺度、形态各异的裂缝目标,基于YOLOv8网络架构,提出聚焦裂缝边缘细节特征的隧道衬砌裂缝实例分割算法CS-YOLO(Crack Segment-YOLO)。首先,基于Sobel滤波器与3D卷积操作针对裂缝边… …   相似文献
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为提高自然环境中玉米害虫识别的准确性,开发一种基于优化YOLOv8的深度学习模型YOLOv8-LAP。该模型将大型可分离卷积核注意力（LSKA）机制引入特征融合模块空间快速金字塔池化（SPPF）,增强多尺度特征提取能力,提升检测性能。针对玉米害虫图像检测中小目标难以捕捉、背景复杂和光照变化等挑战,在主干网络中加入AFGC（Attention for Fine-Grained Categorization）层,以进一步增强图像特征提取的效果,提升模型的泛化能力和鲁棒性。为保证实时检测和模型轻量化,引入可编程梯度信息（PGI）技术,通过辅助监督优化训练过程,减少参数并加速推理。在9种常见玉米害虫的检测中,YOLOv8-LAP模型的平均精度均值(mAP0.5)达到了95.7%,相较于原始YOLOv8模型提高了4.9个百分点。此外,为验证YOLOv8-LAP模型的效果,开发一款基于PySide6的应用程序,该应用拥有用户友好的图形用户界面（GUI）,具有实时图像处理和视频分析功能,并支持静态图像、动态视频和摄像头实时目标检测。可见,YOLOv8-LAP模型在降低漏检率和误检率方面表现突出,目标定位更精准,适用于自然环境下的玉米害虫识别,并为精准施药提供技术支持。… …   相似文献
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针对抽取式机器阅读理解（MRC）任务中存在的抽取位置偏差、答案冗余和预训练语言模型样本数据不足的问题,提出一种融合动态交互和对比学习的MRC模型。首先,将预训练模型的解码层改进为交互预测层,并引入动态自注意力和动态查询机制预测答案;其次,通过TopK算法从预训练模型输出的语义向量… …   相似文献
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运输皮带系统是工业领域重要的运输装置,而该系统的正常工作保障了企业生产活动的顺利进行。目前,针对该系统的故障诊断依赖于使用大量带有标签的历史监测数据进行模型训练,进而导致构建数据集和训练的成本增加。为了解决该问题,提出一种基于小样本学习的对齐残差Mamba网络（ARMNet）模型… …   相似文献
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针对传统滚动轴承剩余使用寿命（RUL）预测方法在处理高维状态监测数据时难以提取有效退化信息和捕获不同范围时间相关性的问题,提出一种基于Pyraformer的滚动轴承RUL预测方法。首先,采用时频特征提取技术对轴承原始振动信号进行处理,以构建多重特征集;然后,基于Pyraforme… …   相似文献
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针对传统单目深度估计方法在海洋环境中存在的精度低、鲁棒性差、运行速度慢和难以部署等问题,提出一种轻量化的海洋机器人深度估计方法,命名为EDepth(EfficientDepth)。该方法旨在提升低成本海洋机器人的三维（3D）感知能力。首先,利用水下光衰减先验,通过空间转换将输入数… …   相似文献
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工业领域的异常检测对提高工业自动化和工业生产效率具有重要意义。针对现有的异常检测模型不能有效捕捉传感器数据间复杂的特征关系和异常检测精度有待提升的问题,提出一种改进的矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）。首先,考虑工业时序异常数据具有隐藏性,使用短时傅里叶变换（STFT）处理序列… …   相似文献
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