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多视图聚类算法旨在通过挖掘不同视图的一致性和互补性信息对数据聚类,其中基于图学习的多视图聚类算法因能更好地考虑数据的几何结构而受到广泛的关注。然而,现有的基于图学习的聚类算法通常难以同时考虑多视图数据的潜在高阶相关信息和完整性,导致对缺失多视图数据的聚类性能受限。针对该问题,提出… …   相似文献
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随着工业互联网、关键信息基础设施安全保护等国家战略推进,工业智能控制器逐步向云边协同开放架构演进,云边协同场景下设备扁平互联、安全边界模糊,因此产生的跨域攻击能够突破云边端各层级异构平台及其边界,并通过不稳定的物理连通性跨异构环境实施攻击。针对上述跨域攻击的复杂交互特性与可行性的… …   相似文献
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Kubernetes是一种开源的容器管理技术,通过灵活的应用程序编程接口（API）和工具,实现对容器化应用程序的动态扩展,是目前主流的容器管理技术之一。针对基于Kubernetes容器云平台在国产环境下的设计与适配过程,总结容器技术在当前自主创新产业背景下的一些可行性设计方案与解… …   相似文献
吕依濛 《计算机应用》2025,(S1):158-162
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针对光照不充足、图片像素低和行人姿势不断变换等问题,综述遮挡条件下行人重识别特征学习的方法。首先,对比不同行人重识别数据集的特点,并介绍数据集的评价标准;其次,从特征学习的角度总结常用的有遮挡的行人重识别数据集及遮挡处理方法,并详细比较5种特征学习方法的特点与区别;再次,从基准模… …   相似文献
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虚拟装配（VA）技术是虚拟现实（VR）的一种应用技术,主要用于工业产品的装配设计、装配流程验证和装配训练等流程。随着虚拟现实技术的不断升级以及我国工业制造业的进步,VA技术在工业产品的生产制造阶段愈加重要。针对VA技术近十年的发展状况,首先,从VA技术的应用现状和研究热点等方面进… …   相似文献
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目前在高校C语言编程课程中,使用客观评价的题目难度考验学生的学习情况是非常重要的手段。目前大部分难度评估方法都针对特有科目和特有题型,而对中文编程题目的难度评估存在不足。因此,提出一种融合题目文本和知识点标签的基于BERT(Bidirectional Encoder Repres… …   相似文献
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针对术前直肠癌全程新辅助治疗（TNT）疗效预测中的信息利用率低和预测精度不足的问题,提出一种基于影像组学的直肠癌疗效预测方法。首先,从多模态磁共振成像（MRI）图像中提取多个感兴趣区域（ROI）的影像组学特征,并对它们进行多模态融合;其次,采用T检验等方法进行特征筛选与降维处理;… …   相似文献
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通过烤房中的烟叶实时烘烤图像准确预测烘烤温度和湿度是智能烤房设计的关键。利用烟叶烘烤图像的空间域特征进行温湿度预测取得了一定的效果,然而仍存在烟叶纹理细节提取不够充分以及频率域特征未能有效融合等问题,因此,提出一种基于图像空频域全局与局部特征融合网络（SFGLN）的烟叶烘烤温湿度… …   相似文献
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人工智能技术的快速发展彻底改变了工业故障诊断领域,大幅提高了故障检测的准确性和效率。而带式输送机作为煤炭物流运输的重要一环,仍然依赖于传统的故障诊断方法,主要依靠专家经验和固定规则,在处理复杂系统和大量数据时显得力不从心。为弥补传统方法在带式输送机故障诊断中的不足,提出一种结合深… …   相似文献
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非侵入式负荷监测（NILM）通过分析电力总线数据估计单个负荷的功率波形,是电力系统能耗管理的关键技术之一。随着用户对设备能耗管理需求的增加,NILM的准确性成为研究的重点之一,但它容易受到功率类型、功率水平和负荷变化的影响。单一NILM模型面对不同类型的负荷时准确性差异较大,使用… …   相似文献
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作为海上油气生产平台动设备的关键零部件,轴承的性能与动设备的工作状态强相关。针对动设备轴承故障诊断中单类型特征表征不全面、模型优化效率低、模型易陷入局部最优值和变转速工况故障诊断应用较少的问题,提出一种基于Tent混沌映射差分进化灰狼优化和支持向量机（TDEGWO-SVM）的滚动… …   相似文献
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实际生产环境中拍摄的仪表图像,其背景复杂、光照不均匀以及仪表尺度不一致等问题容易导致图像模糊,进而影响读数精度。因此,提出一种融合Ghost和注意力机制的指针式仪表识别方法。首先,通过Ghost模块有效促进特征重用,以减少网络中的冗余计算;其次,采用CBAM(Convolutio… …   相似文献
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交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统（DAS）的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。首先,引入空间到深度卷积（SPD-Conv）对特征… …   相似文献
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当前,产业界在开放、动态且复杂的算网环境下配置、调度、训练和部署人工智能（AI）能力上遇到了技术瓶颈;同时,用户对于AI、算力和网络一体化运营服务的需求也在不断增加。因此,研究面向复杂任务和场景的体系化AI操作系统（HAI OS）,设计端到端协作的HAI OS多智能体系统技术框架… …   相似文献
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随着低轨（LEO）卫星通信技术的进步,LEO卫星星座通信系统进入高速发展阶段。这些系统可以有效地弥补地面蜂窝网的覆盖盲区,作为地面蜂窝网的补充对实现全球互联具有重要意义。针对LEO卫星通信领域中重要的卫星广播调度问题（SBSP）,深入分析并构建一个整数规划模型,并设计用于求解该模… …   相似文献
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首先,介绍Posit浮点格式及相关研究现状;其次,设计并实现一组Posit浮点运算指令,包含7条算术运算指令、3条比较指令和14条格式转换指令;最后,实现一个能全流水执行的Posit浮点部件,并评估它的实现性。该部件支持Posit(32,2)、Posit(32,3)和Posit(… …   相似文献
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在桥梁预应力施工数据分类算法的领域中,实时准确地进行数据分类对提高生产效率以及排除安全隐患尤为重要。针对传统的桥梁预应力施工数据分类模型的分类不准确问题,构建一种基于自注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络混合模型,以结合自注意力机制和LSTM模型高效准确分类的优点。首先,引入时… …   相似文献
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法律判决预测（LJP）是法律人工智能的关键,旨在从案件中辨别法律依据,并辅助决策的制定。目前的相关研究存在可解释性差的问题,特别是在少样本场景下,预测效果普遍不佳,而传统的神经网络难以处理冗长的法律文本。因此,提出一种基于提示增强的少样本LJP方法。所提方法使用互信息与左右信息熵… …   相似文献
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为了解决复杂工业场景中边缘设备部署和小目标检测的漏检问题,提出一种轻量化的多尺度特征校准小目标检测网络（LMFC-Net）。首先,针对由于网络层数加深导致的浅层特征信息丢失及空间特征错位问题,提出多尺度特征校准的特征金字塔网络（MSFC-FPN）,利用深层特征校准浅层特征,在降低参数量的同时,提高模型对密集小目标的检测能力;其次,提出一种轻量化的共享参数卷积检测头（LSPC-Head）,显著提升特征表达能力,并有效降低模型的参数和计算量;最后,通过通道剪枝和特征蒸馏降低计算和内存开销,并提升检测精度,使它适用于资源受限设备。实验结果表明,在FactorySafeDet数据集上,与YOLOv8n相比,LMFC-Net的参数量和计算量分别降低了76.7%和24.7%,召回率和平均精度均值(mAP50)分别提高了5.9和2.7个百分点。此外,在VisDrone2019、CrowdHuman和PCB公开数据集上,LMFC-Net具有良好的泛化性。与其他单阶段目标检测模型相比,LMFC-Net具有更小的模型参数量、计算量和更优的检测效果。… …   相似文献
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针对一般目标检测器在高空视角下的无人机（UAV）小目标检测任务中,由于目标尺度差异较大并且存在遮挡而导致检测器检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv5s的UAV视角下的小目标检测算法SCD-YOLO（Small object CoordConv Dynamic head-YOLO）。首先,增加小目标检测层,删去大尺度检测层,即进行删大增小操作,在使网络获得更强的小目标特征学习能力的同时精简了网络结构,从而极大地降低了网络复杂度;然后,将骨干网络和颈部网络中的普通卷积替换为协调坐标卷积CoordConv,从而更好地感知特征图中的目标位置信息;最后,为应对网络在下采样过程中带来的特征丢失的问题,替换原模型的检测头,使用一种自注意力检测头Dy-Head（Dynamic Head）,通过它带有的尺度、空间、任务感知的注意力提升了算法的特征表达能力。实验结果表明,在公开的VisDrone2019数据集上,与YOLOv5s检测算法相比,所提算法在mAP0.5上提高了33.5%,在模型参数量上减少了54.3%。… …   相似文献
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