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81.
针对现有的方法通常面临全局感受野和高效计算之间难以有效平衡以及重建图像细节不清晰的问题, 提出了基于CNN-Mamba的属性引导网络(CMANet). 首先, 模型在进行重建时, 引入了属性信息并且考虑了这些属性之间的相互关系, 帮助模型提高整个重建过程的可靠性和精确度. 其次,… …   相似文献
82.
基于学习的多视图立体匹配算法目前成果显著, 但是仍然存在的卷积感受野受限以及忽略图像频率信息导致在低纹理、重复和非兰伯曲面匹配性能不足的问题, 针对以上问题提出了上下文增强与图像频率引导的多视图立体匹配网络 CAF-MVSNet. 首先, 在特征提取阶段, 将上下文增强模块融合到… …   相似文献
83.
为了解决现有反射消除算法在处理复杂场景时导致的图像质量下降问题, 本文提出了一种具有颜色感知的双通道反射消除算法. 首先, 设计了背景颜色生成器, 以准确预测图像的背景颜色信息, 为基础反射消除网络提供背景支持, 生成初步的反射消除结果. 接着, 提出了双通道反射消除网络, 对初… …   相似文献
84.
岩心图像作为地质、油气等行业中极为重要的数字图像资源, 对于科学研究和工程实践至关重要, 其安全性常通过添加数字水印的方式来保障. 在数字化的进程中, 岩心图像在存储、传输和网页发布等情况下常会进行JPEG压缩. 然而, 现存基于深度学习的图像数字水印算法在应对JPEG压缩时, … …   相似文献
85.
目前, 大多数多模态可解释假新闻检测方法忽视了对解释数据和跨模态特征的进一步研究利用, 导致可解释假新闻检测方法, 虽然对模型的决策做出了解释, 但是模型检测性能并没有优于先进的多模态检测方法. 针对这些问题, 提出了一种迭代的可解释多模态假新闻检测框架. 该方法由主模型和解释模… …   相似文献
86.
联邦学习是一种分布式机器学习技术, 允许参与方在本地训练模型并上传更新至中央服务器, 由中央服务器聚合更新来生成更优的全局模型, 从而保障数据隐私和解决数据孤岛问题. 然而, 梯度聚合过程依赖中央服务器, 这可能导致单点故障, 且中央服务器也是潜在的恶意攻击者. 因此, 联邦学习… …   相似文献
87.
随着信息技术的发展, 诸如借助翻译工具的回译式抄袭行为越发复杂隐蔽, 对抄袭检测方法提出了更高的要求. 为此, 提出一种基于提示工程(prompt engineering)的抄袭检测方法. 该方法通过设计提示词, 引导大语言模型(large language model, LLM… …   相似文献
88.
针对现行即插即用图像修复方法无法处理弱光图像增强等盲图像修复任务中图像退化模型难以精确建模的问题, 本文构造了一种将即插即用分裂算法与引导扩散模型相结合的求解方案. 该方案巧妙地避免了直接求解由复杂退化模型导致的复杂数据子问题, 转而使用真实退化图像来解决数据子问题, 并利用数据… …   相似文献
89.
  
群共识决策指在面对多个备选方案时,一组个体通过集体协商,调整不同个体的意见,以确保在达成共识的前提下解决问题的过程。以空气质量评估为例探索群共识模型。首先,采用直觉模糊数来对个体评价进行表示,同时提出新型映射函数来将实数转化为直觉模糊数。其次,提出调整个体与整体相对跨度的方法来达… …   相似文献
90.
  
基于红外/可见光融合的方法能够有效改善道路交通、安防监控等开放场景下的目标检测的效果。现有方法较少针对红外/可见光差异性设计特征交互机制,使得检测的精度和鲁棒性受限。因此,设计了一种基于双流结构的红外/可见光图像融合网络,充分考虑了不同模态图像间的差异,通过提取和融合不同模态图像的多层次特征信息,实现开放环境下目标的精准识别。针对可见光图像质量容易受到环境光照变化影响的问题,设计了轻量化的图像光照感知模块,通过权重分配函数动态调整红外/可见光的融合权重,提高了融合算法的适应性和准确性。同时,设计了无参数的3D注意力模块,以自动识别网络所提取特征的通道和空间重要性,并根据模态间的重要性不同分配不同的融合权重,其能够在不增加网络参数量的前提下提高网络融合的效果。此外,构建了一套近红外/可见光数据集（NRS）,为开放场景的目标识别任务提供了更多源的数据。最后,在自主构建的数据集NRS和公开数据集M3FD上对模型进行了一系列测试。结果表明,所提方法检测精度分别达到93.5%,92.2%(mAP.50),能够为开放场景中的目标精准探测识别提供支撑。… …   相似文献
91.
  
在软件定义网络(SDN)中,统计流基数信息对于流量工程、流量重路由和攻击检测等很多应用都具有重要作用。现有的研究工作主要分为在单交换机上部署测量结构和多交换机协同测量两类。然而,这两类方案都无法实现全网流量覆盖,并且多交换机协同测量通常采用每个交换机独立测量再合并的方式,容易导致… …   相似文献
92.
  
异构服务器平台为大型系统提供了强大的计算能力,但也带来了系统复杂性和能耗管理方面的挑战。针对异构服务器系统中的依赖任务,深入探讨了基于数据流分割的能耗感知调度问题。首先,对系统环境、依赖任务及数据流传输模式进行了建模,并将能耗感知调度问题表述为一个约束优化问题,以最小化任务的调度… …   相似文献
93.
  
近年来,高级可持续威胁(APT)攻击频发。数据源图包含丰富的上下文信息,反映了进程的执行过程,具有检测APT攻击的潜力,因此基于数据源图的入侵检测系统(PIDS)备受关注。PIDS通过捕获系统日志生成数据源图来识别恶意行为。PIDS主要面临3个挑战：高效性、通用性和实时性,特别是… …   相似文献
94.
  
作为机器学习领域的研究新方向,多无源域适应旨在将多个源域模型中的知识迁移到目标域,以实现对目标域样本的准确预测。本质上,解决多无源域适应的关键在于如何量化多个源模型对目标域的贡献,并利用源模型中的多样性知识来适应目标域。为了应对上述问题,提出了一种基于源模型贡献量化(Source… …   相似文献
95.
  
多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但许多方法未能充分整合先验信息来提升学习性能,这往往导致预测性… …   相似文献
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人工智能需要大规模、多样化和高质量的数据来训练机器学习模型,而收集这些真实世界的数据可能成本高昂,并可能威胁个人隐私、引发偏见或歧视以及侵犯版权。在实践中,合成数据作为一种替代性解决方案,受到广泛关注,被越来越多地用于训练机器学习模型。从数据法学的角度,借助数据科学以及计算机科学… …   相似文献
97.
  
为了解决用户所提供的作业预计时间不准确对高性能计算平台调度系统的连锁影响,以鹤思调度系统为研究模板,提出了一种通用的两阶段多因素作业运行时间预测算法(TSMF)。TSMF融合了复杂的用户行为模式和作业上下文特征,以确保预测准确可靠,并能够无缝嵌入到大多数高性能计算平台的调度系统中… …   相似文献
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随着人脸识别技术广泛应用于公共安全、金融支付等领域,呈现攻击(Presentation Attacks, PAs)对人脸识别系统的安全性构成了威胁。呈现攻击检测技术(Presentation Attacks Detection, PAD)旨在判断输入人脸的真伪,对维护识别系统的安… …   相似文献
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随着全球信息化的高速发展,高维数据挖掘与知识发现成为了人工智能领域亟待破解的科学问题之一. 然而,由于高维数据中样本的稀疏性与特征的冗余性,传统统计学模型和机器学习方法的泛化性和可解释性遇到极大的挑战. 为此,针对高维数据与知识弱演化能力之间不平衡的科学问题,利用三支概念求解复杂… …   相似文献
100.
  
随机性对公钥加密方案的安全性至关重要,如果随机性不满足要求,那么方案就可能面临安全威胁。基于格的公钥加密方案有望成为未来主流的加密技术,但是由于格密码方案本身的复杂性和新颖性,目前对基于格的公钥加密方案的随机性失败分析缺乏系统和深入的研究。首先梳理传统公钥加密方案随机性失败的刻画… …   相似文献
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