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221.
为充分挖掘专家历史事故根原因分析经验, 提升事故根原因分析的准确性与全面性, 减少化工安全事故发生, 本文提出一种基于历史事故报告与根原因指标体系关联挖掘的分析方法. 通过构建事故报告与指标体系的关联矩阵, 采用预训练模型对事故文本和指标项文本进行表征, 基于注意力机制融合二级和… …   相似文献
222.
基于视觉的人体动作质量评价利用计算机视觉相关技术自动分析个体运动完成情况, 并为其提供相应的动作质量评价结果. 这已成为运动科学和人工智能交叉领域的一个热点研究问题, 在竞技体育、运动员选材、健身锻炼、运动康复等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值. 本文将从数据获取及标注… …   相似文献
223.
具有噪声的基于密度的数据聚类(DBSCAN)算法是数据挖掘领域中的经典方法之一,其不仅能发现数据中潜藏的复杂关系,还能过滤其中的数据噪声,从而获得高质量的数据聚类.然而,现有的基于密度的数据聚类算法仅支持单模态(类型)数据的聚类,难以应对多模态(类型)数据并存的应用场景.随着信息… …   相似文献
224.
移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训练一个全局模型,保护用户隐私,有效减轻数据频繁传输负担.但是… …   相似文献
225.
可编程交换机的网络流量测量技术凭借其特性可以处理高速网络流量,在灵活性、实时性等方面均有巨大的优势.然而,由于需要使用复杂的P4语言配置交换机的内部逻辑,测量任务部署复杂且易错.此外,测量准确度往往受限于交换机内部可用的测量资源.详细研究基于意图的网络及网络流量测量技术,提出一种… …   相似文献
226.
  
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性. SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性. 针对上述问题,提出一种改进SS… …   相似文献
227.
  
基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度. 针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED. 该算法能… …   相似文献
228.
  
TRSM（triangular matrix equation solver）是线性方程组求解的常用算法,是各种科学计算库和数学软件的核心算法,广泛应用于科学计算、工程计算、机器学习等领域. 小规模非规则TRSM算法限定解决问题范围,是高效处理较小规模、非规则数据输入的算法. 随… …   相似文献
229.
  
知识库问答旨在从知识库中检索相关信息用于模型推理,最终返回准确的答案. 近年来随着深度学习和大语言模型的发展,基于信息检索的知识库问答研究成为焦点,涌现出许多新颖方法. 从模型方法、数据集等不同方面对基于信息检索的知识库问答研究进行梳理总结. 首先对知识库问答的研究意义和相关定义… …   相似文献
230.
  
量子计算的发展对经典密码体制造成了极大的安全威胁。后量子密码算法在理论上可以抵抗量子攻击,因此成为现阶段研究的热点。根据困难性假设分类,首先介绍基于格、编码、多变量、哈希函数等的后量子密码算法的研究现状,分析其技术特点和优劣,同时结合NIST后量子密码标准化成果,介绍不同技术路线… …   相似文献
231.
  
多元时间序列预测具有广阔的应用领域,如电力预测、天气预测等。最新的模型虽然都取得了相对不错的结果,但仍然面临以下挑战：1)如何充分考虑多元序列不同变量之间的相关性,作出更加精准的预测;2)建模不同变量之间的相关性通常需要巨大的时间和空间代价。目前的方法主要分为变量独立方法和变量混… …   相似文献
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随着定位技术和传感器的高速发展,用户移动轨迹数据日渐丰富,但大多分散在不同平台上。为了全面利用这些数据并准确反映用户的真实行为,对轨迹用户匹配的研究变得至关重要。该任务旨在从海量签到轨迹数据中精准关联用户身份。近年来,研究者们尝试运用循环神经网络、注意力机制等方法深入挖掘轨迹数据… …   相似文献
233.
  
随着大数据技术、云计算、计算机技术和网络技术的迅猛发展,互联网数据呈爆炸性增长,海量数据的高效存储成为当前互联网技术亟待解决的问题。然而,传统的多副本冗余机制导致了巨大的存储成本,引起了研究者们对新型存储解决方案的关注。在这一背景下,提出了一种基于擦除编码和副本复制的分布式混合存… …   相似文献
234.
  
时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖掘数据的时空信息。为解决这一问题,提出了一种多粒度多尺度深度… …   相似文献
235.
  
现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类方法(MLF… …   相似文献
236.
  
随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及。在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点。深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池供电的移动设备的能效管理提出了更高要求。当今移动设备中异构处… …   相似文献
237.
  
遥感变化检测在军事和民用领域都发挥着至关重要的作用。然而,由于变化检测图像对的数据采集存在巨大的时空差距,因此存在大量伪变化。现有的变化检测方法基于双流孪生网络学习物体特征,然后通过一系列专有网络进行伪变化消除。然而,这种相互独立的去噪方式缺乏捕捉图像对之间相互依存关系的能力,而… …   相似文献
238.
  
动作识别是计算机视觉领域中的前沿探索,得益于图卷积网络（GCN）处理非欧几里德数据的优势,该方法已成为从骨架数据中提取特征的主流方法。针对目前GCN忽视跨序列信息、对运动轨迹相似度高的模糊样本难以区分等问题,提出一种结合对比学习的图拓扑对比细化方法（graph topology … …   相似文献
239.
  
边缘计算允许物联网设备卸载任务到边云环境中执行,以满足任务对资源的需求.由于边云环境的高度随机性和动态性,启发式算法和基于Q表格的强化学习算法难以实现异构任务的高效卸载决策,所以提出了一个新颖的竞争和双深度Q网络(novel dueling and double deep Q n… …   相似文献
240.
  
与传统网络不同,超网络具有复杂的高阶元组关系,而现有大多数超网络表示学习方法不能很好地捕获复杂的高阶元组关系。针对上述问题,为了更好地捕获复杂的高阶元组关系,提出了基于双端权重约束的异质超网络表示学习方法。首先,该方法提出一个超边多源随机游走融合算法,将超边融入到基于超路径的随机… …   相似文献
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