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随着深度学习技术的日益精进,它在植物病害识别领域的应用研究日趋深入,而优化AlexNet模型能有效提升桑叶病害识别的性能。因此,选用AlexNet作为基础网络,针对AlexNet的主干网络和多尺度特征融合策略进行改进,并提出一个新型的网络架构——IP-AlexNet模型。首先,在… …   相似文献
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基于自注意力机制的Transformer在大多数自然语言处理（NLP）任务中表现出色,但以往的工作表明,将Transformer应用于说话人确认时竞争力不强,特别是在局部建模能力、轻量级的结构以及实时推理能力上。针对这些问题,从3个方面提出一种改进Transformer的端到端说… …   相似文献
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容器技术因具备轻量化、易于部署和高可用等优势,在边缘服务器无感知计算平台中得到了广泛使用。然而,随着应用对低延迟需求的增长,容器的冷启动所引发的高时延问题逐渐成为系统性能的瓶颈。WebAssembly(Wasm)凭借其轻量级沙箱特性和毫秒级启动能力,成为容器技术在某些场景下的重要… …   相似文献
64.
  
多模态情感分析任务旨在通过各种异构模态(如语言、视频和音频)感知和理解人类的情感,但不同模态间存在着复杂的关联。现有的大多数方法将多个模态特征直接融合,忽略了不同步的模态融合表示在情感分析中的贡献不同。针对上述问题,提出了一种基于分步协作融合表示的情感分类方法。首先,利用降噪瓶颈… …   相似文献
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在机器人领域中,安全地通过狭窄环境是机器人自主可靠地执行导航任务的关键之一。对于多种误差源导致的机器人无法安全通过狭窄环境的问题,提出了面向狭窄环境的机器人室内导航系统。该系统在导航过程中根据地图中障碍物与全局路径的几何关系标记狭窄环境,并生成合适通行位姿对;机器人出入被标记的狭… …   相似文献
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浮点数采用有限的位数来表示无限的实数进行计算,因此浮点数计算天然具有不准确性,这种不准确性可以用最大误差来度量。传统浮点数最大误差检测算法采用串行计算思维并结合经典搜索算法,当采样点数量较少时,容易将局部极大值作为全局最大值处理,从而遗漏最大误差值。如果大规模提升采样点数量,那么… …   相似文献
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计算机断层扫描（CT）和核磁共振成像（MRI）图像广泛应用于医学图像深度分割。然而,传统的分割方法受到肿瘤边界模糊及其结构复杂的影响,未能利用对抗样本提升分割模型的区分能力,使获得最好的分割效果面临挑战。针对以上问题,提出一种对抗样本嵌入注意力U型网络学习的3D医学图像分割模型。… …   相似文献
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敏感信息命名实体识别（NER）是隐私保护的关键技术之一。然而,现有的NER方法在敏感信息领域的相关数据集稀缺,且传统技术存在准确率低、可移植性差等问题。为解决这些问题,首先,从互联网中爬取并人工标注含有敏感信息的文本语料,以构建敏感信息NER数据集SenResume;其次,提出一… …   相似文献
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为解决现有时间序列模型未能充分融合局部和全局依赖的问题,提出一种融合局部和全局相关性的多变量时间序列预测方法 PatchLG(Patch-integrated Local-Global correlation method)。该方法基于3个关键部分：1）将时间序列划分为多个子序列… …   相似文献
70.
  
针对风电装备领域中实体的高度嵌套性和长文本的特性,提出一种基于差分边界增强的嵌套命名实体识别模型（DBE-NER）。首先,通过语义编码器模块获取融合实体头尾词、实体类型和相对距离的特征表示,从而提升模型对嵌套语义特征的捕捉能力;其次,设计一种高效的差分语义编码模块解决嵌套实体边界… …   相似文献
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ObjectiveWith the unprecedented and continuous advancement of international lunar exploration initiatives （e.g., the Artemis program and Cha… …   相似文献
《中国图象图形学报》2025,30(9):3012-3025
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图像色彩美学评价是评估图像是否符合用户色彩美学偏好的关键标准,在评估智能手机和相机性能方面起着重要作用.传统的图像色彩美学评价方法通常依赖于像素统计或色轮理论,仅能量化色彩特征,而基于深度学习的方法目前提取隐式的色彩特征进行最终分数回归,缺乏捕捉色彩与图像内容和语义互动的能力.为… …   相似文献
73.
小样本分割的一个关键要素是有效利用支持集中的信息.以往的方法大都通过掩码平均池化获取全局特征向量,这种方式获取的特征向量比较粗糙.设计了一种基于高层特征的自我引导模块（HSGM）来增强特征向量的质量;为了充分利用支持图像中的信息以及查询特征和支持特征间的相关性,设计了一种特征引导增强模块（FGEM）,利用高层特征来引导低层特征得到强化的查询特征.这两个模块能够有效地挖掘支持图像中的上下文信息以及支持特征与查询特征之间的潜在相关性.针对以往k-shot分割大都是对特征向量进行平均融合,设计一种类注意力机制的分割策略来融合不同样本的信息.提出的自我引导和特征引导增强的小样本分割网络在PASCAL-5i和COCO-20i两个公共数据集上与近年来部分优秀方法进行实验对比,均取得较为先进的效果.实验结果表明所提出方法对挖掘支持样本中的信息以及提高小样本分割性能有较大帮助.… …   相似文献
74.
基于有向图的邻接矩阵和距离矩阵,提出有向图顶点度集、距离谱与距离和集的定义,将基于邻接矩阵的同构判定条件推广到简单有向图的距离矩阵.在此基础上,给出两个简单有向图的同构性判据,这两个判据均可判定任意两个简单有向图是否同构;给出复杂有向图的同构性判据,该判据可判定任意两个复杂有向图… …   相似文献
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城市遥感图像具有分辨率高、背景多样、纹理复杂等特点,这对边界分割提出了挑战.当前主流的语义分割模型遇到了一些困难,包括边缘模糊、平滑角等缺陷和无法捕获远程依赖关系.为了解决这些挑战,本研究提出了一种基于UNet++的增强模型ARD-UNet++.采用7×7深度可分离卷积来减少参数… …   相似文献
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在交通流预测领域,收集数据时通常会因为传感器故障、外界干扰等因素导致数据缺失,虽然现有的数据插补工作取得了一定进展,但是仍存在直接使用原始交通流数据会导致虚假和误导性的相关性、在推测缺失数据时缺乏对全局一致性的考虑、低质量的插补数据会引入新的噪声等问题.针对上述问题,本文提出一种… …   相似文献
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多模态会话情感识别任务旨在通过分析会话中产生的多种数据类型,例如文本、音频和视觉,从而理解会话中话语所要表达的情感.因此许多基于多模态信息融合的方法被提出并且取得了不错的性能.然而这些工作往往忽略了在不同情况下,模态所展现的重要性是不同的.此外这些工作也并没有考虑到多模态数据的异… …   相似文献
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面向海量高维数据场景时,入侵检测技术仍面临数据分布不平衡、检测准确率低的问题,针对这些问题提出一种基于深度学习的入侵检测方法.首先,在数据预处理阶段,使用基于扩散模型改进的自编码器模型进行特征选择并生成高质量少数类异常流量样本,使用SMOTE-Tomek技术进一步升采样并去除噪声… …   相似文献
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在医学图像分割中,半监督学习技术解决了标注成本高的问题.然而,现有的半监督方法忽略了伪标签质量不一致和模型的约束泛化问题.因此,本文提出了冲突驱动的交叉学习框架CDCL,它无缝整合交叉监督和平均教师模型.这一框架促进了有效的知识转移,并采用两套不同的师生结构提升模型性能.同时,知… …   相似文献
80.
无人机航拍场景下的目标检测因目标尺寸小、物体间遮挡严重、尺度变化大等因素,常出现漏检与误检的问题.此外,受限于无人机平台的计算性能,实现高精度与轻量化的实时目标检测具有较大挑战.为此,本文提出了一种改进YOLOv8的轻量级目标检测算法.该算法采用轻量化的分割一切模型(segmen… …   相似文献
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