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341.
  
多特征模态融合时存在噪声的叠加,而为减小模态间的差异采用的级联方式的结构也未充分利用模态间的特征信息,因此设计一种跨模态双流交替交互网络(DAINet)方法.首先,构建双流交替增强(DAE)模块,以交互双分支形式融合模态特征,并通过学习模态数据的映射关系,以红外-可见光-红外(I… …   相似文献
342.
  
多特征模态融合时存在噪声的叠加,而为减小模态间的差异采用的级联方式的结构也未充分利用模态间的特征信息,因此设计一种跨模态双流交替交互网络(DAINet)方法.首先,构建双流交替增强(DAE)模块,以交互双分支形式融合模态特征,并通过学习模态数据的映射关系,以红外-可见光-红外(I… …   相似文献
343.
考虑到软件需求文本区别于其他普通文本的独特领域信息外, 还包含一些重要的上下文关系以及固有的二义性问题, 本文提出了一个图卷积与BERT融合的软件需求自动分类模型——BERT-FGCN (BERT-FusionGCN), 将图卷积网络(GCN)用于软件需求分类领域, 利用GCN对邻居节点信息进行信息传播和特征聚合的优势, 捕捉需求语句中单词或句子之间的上下文关系, 以进一步提高需求分类的结果. 首先构建需求文本的文本共现图和依存句法图, 将两种图进行融合来捕获句子的结构信息, 利用GCN对建模后的需求语句的图结构进行卷积得到图向量, 最后将图向量与BERT特征提取后得到的向量进行融合, 以此来对软件需求文本自动分类. 在PROMISE数据集上进行实验, BERT-FGCN在二分类上的F1分数达到95%, 多分类任务的F1分数提高2%.… …   相似文献
344.
针对道路损伤检测面临的多尺度目标、复杂的目标结构、样本分布不均及难易样本对边界框回归的影响等问题, 本研究提出了一种基于改进YOLOv8的道路损伤检测算法. 该方法通过引入动态蛇形卷积 (dynamic snake convolution, DSConv) 替代原有C2f (faster implementation of CSP bottleneck with 2 convolutions) 模块中的部分Conv, 以自适应聚焦于细小而曲折的局部特征, 增强对几何结构的感知. 在每个检测头前引入高效多尺度注意力 (efficient multi-scale attention, EMA) 模块, 实现跨维度交互, 捕获像素级别关系, 提升对复杂全局特征的泛化能力. 同时, 增设小目标检测层以提高小目标检测精度. 最后, 提出Flex-PIoUv2策略, 通过线性区间映射和尺寸适应性惩罚因子, 有效缓解样本分布不均和锚框膨胀问题. 实验结果表明, 该改进模型在RDD2022数据集上的F1分数、平均精度均值 (mAP50、mAP50-95) 分别提高了1.5百分点、2.1百分点和1.2百分点. 此外, 在GRDDC2020和China road damage数据集上的验证结果显示, 该算法具有良好的泛化性.… …   相似文献
345.
随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽, 大规模图像检索的需求与日俱增. 哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率, 并成为近年来一个研究热点. 现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题, 即多总结5–10年前的研究成果, 且较少总结哈希学习… …   相似文献
346.
随着网络的蓬勃发展, 用户隐私正面临着前所未有的挑战. 人们开发出多种匿名通信系统来保护隐私, 第2代洋葱路由Tor (the second-generation onion router)是目前最为广泛使用的匿名通信系统. 然而, 卓越的匿名性也使之成为不法分子犯罪的温床, 如… …   相似文献
347.
大语言模型的兴起对自然语言处理领域产生了深远影响. 随着计算资源的增长和模型规模的扩大, 大语言模型在自然语言处理中的应用潜力日益显现. 然而, 广泛使用的低秩适应微调方法在面对模型规模增大时, 遇到了微调效率和存储成本等方面的挑战. 为了解决这一问题, 本文提出了一种基于奇异值… …   相似文献
348.
针对网约车运营中经济、环境和社会效益这3方面存在的相互制衡关系, 提出了一种平衡经济、环境和社会效益三重底线的多目标调度问题模型以及基于动态解空间规划的求解算法. 问题模型首次将传统出租车服务与共享出行模式整合, 全面覆盖4种不同的司机与乘客互动情景, 旨在通过优化策略实现3方面… …   相似文献
349.
  

深度学习和物联网的融合发展有力地促进了AIoT生态的繁荣. 一方面AIoT设备为深度学习提供了海量数据资源,另一方面深度学习使得AIoT设备更加智能化. 为保护用户数据隐私和克服单个AIoT设备的资源瓶颈,联邦学习和协同推理成为了深度学习在AIoT应用场景中广泛应用的重要支撑. 联邦学习能在保护隐私的前提下有效利用用户的数据资源来训练深度学习模型,协同推理能借助多个设备的计算资源来提升推理的性能. 引入了面向AIoT的协同智能的基本概念,围绕实现高效、安全的知识传递与算力供给,总结了近十年来联邦学习和协同推理算法以及架构和隐私安全3个方面的相关技术进展,介绍了联邦学习和协同推理在AIoT应用场景中的内在联系. 从设备共用、模型共用、隐私安全机制协同和激励机制协同等方面展望了面向AIoT的协同智能的未来发展.

… …   相似文献
350.
  
针对现有的知识图谱补全方法捕获知识图谱结构信息能力不足的问题,提出了一种基于双子图和注意力机制以获取全局结构信息完成知识图谱自动补全的模型。该模型首先分别构建以实体和关系为中心的双子图,来分别捕获实体邻域信息和关系结构的潜在有用信息,并将双子图形成的信息输入到编码器中以更好地更新… …   相似文献
351.
针对农村偏远地区通信不畅的临时突发性问题,该文提出一种自适应的多无人机(UAV)辅助通感一体化(ISAC)机制,在地面用户和感测目标呈簇状随机分布的情况下,通过合理调度多无人机实现覆盖式通信保障,为无人机使能的通感一体系统提供了一种新的解决思路和方案。该文主要研究了无人机空间部署… …   相似文献
352.
在复杂的海洋环境中,目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重,导致目标跟踪效果较差,而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中,提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法。首先基于浅海波导中目标散射特性基本理论,推… …   相似文献
353.
非完备、高动态有源干扰对抗作战环境下,现阶段针对库内多类型单一有源干扰样本所优化训练的静态模型,在面对库外类型多样、参数多变、组合方式多元的复合干扰时,模型无法快速更新且难以应对测试样本数非均衡问题。针对此问题,该文提出一种基于零记忆增量学习的雷达复合有源干扰识别方法。首先,利用… …   相似文献
354.
  

对中国计算机大会（CNCC 2024）论坛《“人工智能+”赋能新质生产力：新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新” “质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经济发展和科学研究范式变革,推动人类社会迈向“人工智能+”时代. 最后,结合中国“2030教育强国、科技强国、人才强国”的战略目标,对人工智能与新质发展力的融合发展提出若干未来展望.

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355.
针对现有基于Conformer语音识别模型对时频特征提取能力不足、模型结构冗余和参数量较大的问题,该文提出一个基于非对称卷积和门控前馈神经网络的语音识别模型ACGFN。首先,采用不同感受野大小的非对称卷积对语音序列的时频特征进行多尺度融合下采样,在增强模型提取时频特征的能力的同时… …   相似文献
《中文信息学报》2025,39(1):167-174
356.
藏文语料库的质量是影响藏文信息处理的重要因素。通过分析藏文音节拼写规则,该文构建了针对藏文规则音节和非规则音节拼写检查的音节规则库和非规则音节字典(包括未登录词音译、本体藏文和梵音转写),并基于此提出基于规则的藏文音节纠正算法。该算法利用音节规则库和非规则音节字典对识别后的藏文音节进行拼写检查,通过规则音节构件组合规则来实现藏文音节纠正。实验结果表明,该文提出的藏文规则音节和非规则音节拼写检查算法的F1值达到100%,而规则音节纠正算法的宏平均准确率达到80.43%。… …   相似文献
357.

随着边缘计算、传感、人工智能和通信技术的迅猛发展,车辆正经历前所未有的深刻变革. 提出了一种适用于自动驾驶时代的全新计算范式——车计算. 在这一新型范式下,车辆的数据层与控制层被分离,车辆系统转向开放的计算平台,构建了支持多方协作的数据共享结构,从而打破了传统车辆系统的封闭局限,使车辆从单一的交通工具演变为支持丰富的高级应用和第三方服务的多功能移动计算平台. 全面阐述了车计算范式的核心理念,深入分析了车辆软件与计算架构的革命性演进,提供了具有应用前景的车计算实例,并介绍了在该范式支持下具有颠覆潜力的新型商业模式. 此外,深入探讨了车计算的五大核心功能：计算、通信、能源管理、传感和数据存储,以及相关的前沿技术. 最后,总结了车计算领域的关键技术挑战和广阔的机遇,期望能够激发学术界和工业界对这一创新领域的深入研究与高度关注.

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358.

图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中. 然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性. 基于此,提出一种融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法. 一方面,该方法提出2种不同视角下的3种对比学习,在视图级视角下,通过对原始图添加随机噪声构建扰动增强视图,利用奇异值分解（singular value decomposition）重组构建SVD增强视图,对这2个增强视图进行视图级对比学习;在节点视角下,利用节点间的语义信息分别进行候选节点和候选结构邻居对比学习,并将3种对比学习辅助任务和推荐任务进行多任务学习优化,以提高节点嵌入的质量,从而提升模型的泛化能力. 另一方面,在图卷积网络学习用户和项目的节点嵌入时,采用层注意力机制的方式聚合最终的节点嵌入,提高模型的高阶连通性,以缓解过度平滑问题. 在 4 个公开数据集LastFM, Gowalla, Ifashion, Yelp上与10个经典模型进行对比,结果表明该方法在Recall, Precision, NDCG这3个指标上分别平均提升3.12%, 3.22%, 4.06%,这说明所提方法是有效的.

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359.
针对一类不确定非线性系统, 提出一种保证系统状态满足预设边界性能函数的新型性能驱动控制(Performance-driven control, PDC)方法. 不同于传统预设性能控制(Prescribed performance control, PPC) 方法中对误差与边界性能… …   相似文献
360.
具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用, 旨在基于机器与物理世界的交互, 创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体. 当前, 机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用. 已有的具身智能文献更多从技术和方法分类的角度入手, 本文以具身智能… …   相似文献
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