HDF+:一种新的RGB-D显著性目标检测网络模型

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用于显著性目标检测的HDFNet模型在其编码阶段和解码阶段均缺乏有效的特征信息表示能力,分别由于其编码阶段仅把RGB特征和Depth特征进行简单相加,且解码阶段在多次上采样中缺乏有效监督,从而导致检测精度有待进一步提升.本文提出了一种新的RGB-D显著性目标检测模型HDF+.首先… …   相似文献

吴映霓;闫河;姜彬;蔡朝安 《小型微型计算机系统》2025,46(7):1645-1651

融合评论与评分的个性化推荐方法

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现有的基于评论与评分的方法通常使用相同的模型分别对用户和项目进行建模,但其局限在浅层特征层面,如果能够充分挖掘用户个性化偏好与项目深层特征,则会促进模型学习两种表示之间更深层次的关系从而提升预测结果.因此,本文提出一种融合评论与评分的个性化推荐方法,用于深度挖掘用户偏好与项目特征… …   相似文献

杜文娜;王乐;陈泽华 《小型微型计算机系统》2025,46(7):1562-1570

一种基于雾计算的多服务器协同任务处理方法

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本文针对船舶制造过程中由于任务量增加,服务器之间共同对任务处理时计算资源无法满足任务处理需要和任务处理过程效率低的问题,提出了一种多服务器协同的物联网任务处理方法.该方法首先建立了雾计算系统下任务卸载模型,对任务卸载过程中影响任务处理相关因素和问题进行分析.通过分析任务处理过程中… …   相似文献

马跃;鞠成恩;王广义;尹震宇;张飞青;毕志颖 《小型微型计算机系统》2025,46(7):1745-1751

多标签情感计算中的TSK模糊系统与域适应方法研究

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情感计算作为人机交互领域的一个重要学科分支,是实现和谐、自然的人机交互体验的关键保障.如何利用便于获得的生理信号进行准确的情绪识别已成为其中的热门话题.广泛使用的情绪模型通常从愉悦维、唤醒维、支配维等多个维度描述情绪,但现有情绪识别方法大多将不同维度分别考虑,忽略维度间的相关性关… …   相似文献

何欣润;李毅轩;傅中正;伍冬睿;黄剑 《自动化学报》2025,(7):1546-1561

多尺度稀疏图引导的视觉图神经网络

  

近年来,视觉图神经网络（ViG）在计算机视觉领域引起了研究人员的广泛关注,其中构图是ViG的重要建模方式。目前流行的K近邻（KNN）构图方法尺度单一、具有二次计算复杂度并且难以建模图像的局部和多尺度信息。为了解决该问题,提出一种尺度稀疏图的构筑方法——MSSG(Multi-Sca… …   相似文献

张子墨;赵雪专 《计算机应用》2025,45(7):2188-2194

基于大语言模型的实体关系抽取综述

  

实体关系抽取任务旨在从非结构化文本中识别实体对及其相互关系,是众多自然语言处理下游任务应用的基础。随着大数据和深度学习技术的发展,实体关系抽取的研究取得了显著进展。近年来,将大语言模型应用于实体关系抽取任务已成为新的研究趋势。大语言模型具备自动特征提取和强大的泛化能力,能够显著提… …   相似文献

夏江镧;李艳玲;葛凤培 《计算机科学与探索》2025,(7):1681-1698

语义可感知的灰盒编译器模糊测试

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模糊测试技术在软件质量保障、软件安全测试等领域起到重要作用.然而,在面对编译器这样输入语义复杂的系统时,现有的模糊测试工具由于其变异策略中缺乏对语义的感知能力,导致生成的程序难以通过编译器前端检查.提出了一种语义可感知的灰盒模糊测试方法,旨在提高模糊测试工具在编译器测试领域的效能… …   相似文献

欧先飞  蒋炎岩  许畅 《软件学报》2025,36(7):2947-2963

基于大语言模型的可信多模态推荐算法

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序列推荐的核心在于从用户的交互序列中挖掘其偏好和行为模式. 现有研究已经认识到单一模态交互数据存在不足,因此借助大量多模态数据（如商品评价、主页图片等）来丰富交互信息,提升推荐系统的性能. 然而,这些多模态数据中常常夹杂着不可避免的噪声,可能会限制用户个性化偏好的探索. 尽管可以… …   相似文献

闫萌;徐偲;黄海槟;赵伟;管子玉 《计算机研究与发展》2025,62(7):1611-1621

因果解耦表征学习综述

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人工智能若想从根本上理解我们周围的世界,关键在于它能否学会从所观察到的低级感官数据中识别并解开隐藏的潜在可解释因素.解耦表征学习正是为了从数据中提取出这些独立且可解释的潜在变量,而因果解耦表征学习则更进一步强调了这些潜在变量之间的因果关系,从而更真实地模拟现实世界的复杂性.鉴于因… …   相似文献

黄贝贝  刘进锋 《计算机系统应用》2025,34(7):1-13

基于改进YOLOv9的黄瓜病害识别

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为解决黄瓜病害种类繁多且症状相似导致的识别困难问题,本文提出一种改进的YOLOv9黄瓜病害识别模型BiFEL-YOLOv9,以提高自然背景下黄瓜病害的检测精度.首先在关键网络层引入加权双向特征金字塔网络模块(bidirectional feature pyramid networ… …   相似文献

邵佳慧  姚百蔚  田宏 《计算机系统应用》2025,34(7):208-214

支持高效数据所有权共享的动态云存储审计方案

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云存储审计技术的出现为存储在云中的数据提供了可靠的安全保障,数据拥有者可以轻易地验证存储在云中数据的完整性.然而,云服务器中可能存储着海量的数据,目前的云存储审计方案在进行数据完整性验证以及数据所有权变更时均需花费大量的计算开销.为了缓解该问题并提高云存储审计方案的实用性,提出一… …   相似文献

殷新春  王经纬  宁建廷 《软件学报》2025,36(7):3306-3320

面向智能体路径规划算法的动态随机测试方法

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智能体路径规划算法旨在规划某个智能体的行为轨迹,使其在不碰到障碍物的情况下安全且高效地从起始点到达目标点.目前智能体路径规划算法已经被广泛应用到各种重要的物理信息系统中,因此在实际投入使用前对算法进行测试,以评估其性能是否满足需求就非常重要.然而,作为路径规划算法的输入,任务空间… …   相似文献

张逍怡  李幸  刘洋  郑征  孙昌爱 《软件学报》2025,36(7):3109-3133

面向大语言模型安全部署的可信评估体系

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近年来,大语言模型（large language model,LLM）（以下简称“大模型”）的流行在众多领域带来了重大影响,特别是它们的开放式生态系统,如应用程序接口、开源模型和插件. 然而,尽管大模型已经广泛部署,对其潜在风险进行深入讨论与分析的研究仍然普遍缺乏. 在这种情况下… …   相似文献

叶文涛;胡家齐;王皓波;陈刚;赵俊博 《计算机研究与发展》2025,62(7):1668-1684

基于聚类模型的C-RAN组网规划方法研究

  

随着5G通信网络的快速部署,其在信息化社会建设中的重要性日益凸显。5G异构化网络技术和集中式C-RAN组网方式的应用,虽然带来了高效的小区边缘协同处理和成本节约,但也引发了前传网络体量过大和传输线路建设成本增加的问题。为解决这一问题,提出一种基于聚类算法和启发式算法的基站工程规划… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

集成式PU学习方法PUEVD及其在软件源码漏洞检测中的应用

  

基于人工智能的漏洞检测方法相比于传统漏洞检测方法减少了对专家经验的依赖并提升了检测效率。通常漏洞检测模型的训练过程需要大量有标记的样本,然而在实际应用中,有标记的漏洞样本的收集较为困难。因此,在仅有少量有标记漏洞样本的条件下,如何有效地利用大量的未标记源码样本以提高漏洞检测模型的… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

基于样式权重调制技术的少样本火焰图像增强

  

少样本图像生成技术仅依靠稀缺有限的目标样本,就能够生成以假乱真和多样化的图像,这可以为下游的目标识别任务构建可靠的数据集。这项工作提出了一种基于权重调制的少样本生成模型,在仅输入3张目标图像的条件下,便能获得与目标样本具有相同内容且特征呈现多样化的图像。具体来说,对生成器中的编码… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

基于改进PPYOLOE-R的遥感图像舰船目标检测

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遥感图像背景复杂,处于遥感图像中的舰船目标与港口背景语义信息较为相似,并且部分舰船目标尺寸小且密集排列,现有深度学习目标检测算法易出现漏检、误检、精度不理想等问题。针对此问题,提出一种改进PPYOLOE-R的遥感图像舰船目标检测算法,以PPYOLOE-R为基线,在颈部网络引入置换… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

融合情感词典和图对比学习的中文零样本立场检测

  

零样本立场检测的主要目的是在标注数据有限或没有标注数据的情况下识别作者对特定目标或主题的态度,目前已有的零样本立场检测主要是基于注意力机制或引入外部情感信息,该类方法忽略了原始文本中隐藏的情感信息和实体之间的语义关系。针对这一问题,提出了一个融合情感词典和图对比学习的零样本立场检测模型(EL-CL),利用思维链诱导的方法来挖掘原始文本中的情感信息,用于辅助构建新的输入文本,在对输入文本聚类生成原型图的训练过程中引入情感词典来增强原型图的文本向量中的情感信息。同时,采用自监督的图对比学习方法,对含有情感特征的向量进行数据增强,以提高模型对未知样本的推理能力。在NLPCC2016中文微博立场检测数据集上基于5个目标进行实验,结果显示,所提模型在多分类评价指标macro-F₁上比基线模型提升了10%,证明了所提模型在零样本环境下具有良好的立场检测能力。… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

基于空间权重和层间相关性的可解释浅层类激活映射算法研究

  

卷积神经网络在计算机视觉领域具有重要作用,然而其黑盒特性使人们理解其决策理由变得困难,严重阻碍了其在某些安全领域的应用。传统的类激活映射(Class Activation Mapping,CAM)算法通常受限于深层神经元的可解释性,对浅层神经元的解释能力较弱且存在较多噪声。为了应… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

FB-TimesNet:基于TimesNet改进的多模态情绪识别方法

  

针对情感识别领域信息来源模态单一、抗干扰性差、计算成本高、时间特征关注度小等局限性,提出了一种基于Times-Net改进的面部表情和身体姿态的混合情绪识别方法FB-TimesNet。首先,对视频帧的人体关键点坐标进行提取,分别以面部关键点坐标相对于自然状态下的变化值,以及身体姿态… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)