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441.
随着智能手机摄影的普及,图像数据采集变得极为便捷,但在透过透明介质例如玻璃窗进行拍摄时,玻璃反射的存在严重影响了图像质量,进而干扰下游计算机视觉任务的性能。反射消除作为计算摄像学与计算机视觉领域的重要研究问题,旨在从带反射图像中消除反射干扰以恢复清晰的背景图像。随着深度学习在计算… …   相似文献
442.
Rust作为一种新兴的安全系统级编程语言,以其创新的所有权模型和借用检查机制提供了内存安全和并发安全保证.尽管Rust的设计宗旨在于安全性,但现有研究揭示了其仍面临诸多安全挑战.形式化验证作为一种基于严格数学基础的方法,为Rust安全性提升提供了强有力保障.通过构建精准清晰的语义… …   相似文献
张卓若  常瑞  杨申毅  陈芳 《软件学报》2025,36(8):3604-3636
443.
学习型索引因其低内存占用和高查询性能的特点, 正辅助或逐步取代传统的索引结构. 然而, 数据更新导致的在线重新训练使其无法适应数据频繁更新的场景. 为了在不过多消耗内存的前提下尽量避免由于数据频繁更新导致的索引重构, 提出了一种自适应的感知更新分布学习型索引结构DRAMA. 使用… …   相似文献
郭娜  王雅琪  姜皓南  谷峪  夏秀峰 《软件学报》2025,36(8):3769-3786
444.
代码注释生成是软件工程领域的重要研究任务. 当前主流的注释生成方法训练深度学习模型以生成注释, 依靠在开放的代码注释数据集上采用BLEU等指标来进行注释质量评价, 主要反映生成注释与数据集中人工参考注释的相似性. 但由于开放注释数据集中人工参考注释的质量难以保障, 其有效性受到越… …   相似文献
445.
目的 持续测试时适应（continual test-time adaption, CTTA）旨在不使用任何源数据情况下,使源预训练模型适应持续变化的目标域。目前持续测试时适应主要依赖于自训练方法,在基于平均教师模型框架下将数据增强后样本的预测值作为伪标签,构建一致性损失函数实现模… …   相似文献
446.
<正>以大模型为代表的深度学习方法在许多静态封闭领域已经发挥重要作用,但在开放变化的动态场景中,经典训练方法仍无法有效持续适应变化,模型难以长期维持有效。面对开放环境的连续学习是人类基本能力之一,如何使深度学习模型具有连续学习能力是人工智能的重要研究方向。  相似文献
447.
动态二进制翻译(DBT)技术是一种高效的指令集仿真技术,常用于构建CPU的仿真模型.但是,该技术在仿真数字信号处理器(DSP)时面临诸多挑战.高性能DSP (例如TI的TMS320C6X系列)常采用超长指令字(VLIW)架构,而且设计了专用的硬件和指令来简化软件流水线循环的使用.… …   相似文献
448.
  
随着互联网中多模态数据的快速增长,跨模态检索技术受到了广泛关注。然而,现实中一些多模态数据存在语义信息缺失,导致模型难以准确提取出其中蕴涵的语义特征。此外,一些多模态数据还包含了与语义无关的冗余信息,干扰了模型对关键信息的提取。为此,提出了一种基于信息互补与交叉注意力(ICCA)… …   相似文献
王丹  张峰  张辉  朱杰 《计算机应用研究》2025,42(7):2032-2038
449.
  
对话情绪识别(ERC)是对话系统研究中的一项关键任务,然而,现有模型往往由于管道设计的复杂性,容易过拟合于特定数据集和对话模式,从而限制了其泛化能力。为了解决这一问题,提出一个基于大语言模型的多任务生成式重构对话情绪识别模型(M-GERC)。该模型引入说话人识别和主题预测情绪两个… …   相似文献
450.
  
可搜索加密是将数据文件加密后存储到云端,然后对密文进行检索的一种技术。动态可搜索加密允许对云端的文件进行动态更新,然而现有动态可搜索加密方案都着重解决前向和后向安全问题且大多仅支持单用户搜索,无法同时保护搜索模式和访问模式。针对上述问题,基于不经意键值对存储技术,设计了一种满足前… …   相似文献
451.
  
针对语音情绪识别领域中语音模型缺乏大量带标签的训练数据和语音模型无法持续学习的问题,提出了一种面向语音情感识别的持续特征解耦生成方法,该方法能够有效地提取数据情感信息并能较好地进行持续学习分类。构建并行选择解耦器,利用频谱选择模块和内容选择模块将语音的频谱特征和内容特征建立联系,… …   相似文献
452.
  
捆绑推荐通过提供一组预定义的商品组合来增强用户体验并提升商家销售业绩。在视频点播、音乐播放列表生成等众多服务生态系统中同样扮演着重要角色。现有的捆绑推荐方法常常依赖共享模型参数或多任务学习的方案,忽略了用户、商品及捆绑包三者之间的深层次联系,从而导致信息丢失,影响推荐系统的性能。… …   相似文献
453.
  
鉴于ROC曲线下面积(Area Under the ROC Curve,AUC)对数据分布的不敏感特性,面向AUC的对抗训练(AdAUC)近来已成为机器学习领域中抵御长尾分布下对抗攻击的有效范式之一。当前主流方法大多遵循基于平方替代损失的AUC对抗训练框架,并将成对比较形式的AU… …   相似文献
454.
  
随着网络攻击和犯罪日益猖獗,软件漏洞检测的准确性与全面性面临重大挑战。针对跨程序漏洞复杂语义难以捕获、数据流信息难以全面解析以及漏洞模式特征提取困难等问题,提出了一种基于LLVM IR与双向门控图神经网络Bi-GGNN的双向数据流分析的漏洞检测方法——BiG-BiD。该方法首先通… …   相似文献
455.
  
现有研究在多QoS(quality of service)调度问题中,由于仅依赖即时奖励反馈机制,在资源受限的场景下处理时延敏感数据和具有连续传输需求的媒体数据时,存在可扩展性差和资源浪费的问题。为此,提出了一种基于奖励回溯的DQN(reward backtracking bas… …   相似文献
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由大量异构资源构建的大规模算力集群是训练ChatGPT、Sora等大型深度神经网络（DNN）的必需品,然而训练过程中的故障率往往与训练规模正相关,集群中任一部件故障可能会导致训练任务中断,因此在大规模深度神经网络训练中实现高效容错能力变得尤为重要。对近年大规模神经网络训练的容错技… …   相似文献
457.
《中文信息学报》2025,39(7):27-43
458.
《中文信息学报》2025,39(7):162-172
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针对黑翅鸢优化算法（BKA）因缺乏种群内信息交流而导致搜索力度受限以及迁徙阶段种群跟随最优个体迁徙的盲目性而导致种群多样性下降的问题,提出融合信赖域和非线性单纯形法的黑翅鸢优化算法（TDNSBKA）。对黑翅鸢初始种群利用精英动态反向学习策略进行初始化,提高初始解的质量;在算法的攻… …   相似文献
460.
  
不平衡图像分类是计算机视觉领域的一大挑战。尽管深度学习技术已被广泛应用,但类别不平衡问题仍然显著,导致模型偏向多数类而忽视少数类。传统的数据采样方法易引入噪声或丢失关键信息,限制了模型的泛化能力。研究表明,将几何思想融入深度学习方法中是一种有效且创新的解决方案。几何思想通过优化特… …   相似文献
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