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随着云计算飞速发展, 以Docker为代表的容器技术逐渐被重视. 目前, 3种常见的容器编排工具有Kubernetes、Docker Swarm和Rancher. 然而, 现有的容器编排工具在所有工作节点的总容量超标时, 将会有响应时间长和资源占用较多等问题. 因此, 本文设计L… …   相似文献
9422.
属性级情感三元组抽取（aspect sentiment triplet extraction,ASTE）任务主要是从句子中检测出属性词及其对应的评价词和情感倾向,然而当抽取多词属性词和评价词时,无法准确地抽取出全部的单词;当面对重复的属性词和评价词时,以往的研究很难学习到\"属性… …   相似文献
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源码漏洞检测作为重要的研究课题,其传统方法在面对规模庞大、脆弱性多样化的代码时,存在人工参与度高、未知漏洞检测能力弱等诸多问题。针对以上问题,基于开放源代码的语法语义信息,提出了改进差分进化算法的源码漏洞检测模型冷启动优化方法。运用源码切片技术、启发式优化算法及神经网络模型,解决… …   相似文献
9424.
《小型微型计算机系统》2023,44(7):1367-1374
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深度强化学习算法在奖励稀疏的环境下,难以通过与环境的交互学习到最优策略,因此需要构建内在奖励指导策略进行探索更新.然而,这样仍存在一些问题:1)状态分类存在的统计失准问题会造成奖励值大小被误判,使智能体(agent)学习到错误行为;2)由于预测网络识别状态信息的能力较强,内在奖励… …   相似文献
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复杂多变的战场环境要求后装保障能够根据战场环境变化, 预见性地做出决策. 为此, 提出基于强化学习的动态调度方法. 为准确描述保障调度问题, 提出支持抢占调度、重分配及重部署决策的马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)模型, 模型中综合考量了… …   相似文献
曾斌  樊旭  李厚朴 《自动化学报》2023,49(7):1519-1529
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在许多实际的优化问题中,为了进行适应度评估,其物理实验或数值仿真代价高昂,这给大多数现有的多 目标进化算法(EAs)带来了巨大挑战.因此,文中提出了一种基于克里金模型辅助的改进参考点引导进化的优化算法,用于解决昂贵的超多 目标优化问题.具体而言,根据种群的空间分布特征,借助关联点… …   相似文献
9430.
  
针对带容量约束车辆路径问题(CVRP)中交通拥堵、资源供给、客户需求等不确定性因素的影响容易导致单一最优解不可行或非最优的问题,提出一种多模态差分进化(MDE)算法,以同时求解得到目标值相近的多个备选车辆路径方案.首先结合CVRP的特点,构建高效的解个体编解码策略,并基于修复机制… …   相似文献
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雾天户外获取的交通图像质量差,使用现有算法会错误估计大气光值和透射率,产生天空区域颜色失真和光晕现象,为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征,利用明暗区域检测模型划分天空和非天空区域,分别估算相应的大气光值以消除颜色失真;同时使用多尺度… …   相似文献
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伪装目标分割(COS)的目标是从背景中分离出隐藏的目标对象.近年来,基于卷积神经网络(CNN)的伪装目标检测(COD)发展迅速,然而仍存在无法从前/背景高度相似的场景中准确地检测出完整目标对象的问题.针对上述问题,提出一种基于通道注意力(CA)和边缘融合的COS方法CANet(N… …   相似文献
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针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法.首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立运行基本SOS算法,当某一种群连续若干… …   相似文献
程美英  钱乾  熊伟清 《计算机应用》2023,43(7):2237-2247
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针对现有的基于异构图神经网络的短文本分类方法未充分利用节点之间的有效信息,以及存在的过拟合问题,文中提出基于门控双层异构图注意力网络的半监督短文本分类方法(Semi-Supervised Short Text Classification with Gated Double-La… …   相似文献
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针对远距离或遮挡场景中形状缺失的弱感知目标的检测精确率低下的问题,提出一种基于点云补全和多分辨Transformer的弱感知目标检测方法(WP-CMT).首先,考虑到目标检测网络中的下采样卷积操作会导致部分关键信息的丢失,选取具有反卷积上采样结构的部分感知聚合(Part-A2)方… …   相似文献
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现有的生成对抗网络(GAN)和差分隐私相结合的方法大多采用梯度扰动的方法实现隐私保护,即在优化过程中利用梯度裁剪技术来约束优化器对单个数据的敏感性,并对裁剪后的梯度添加随机噪声以达到保护模型的目的.然而大多数方法在训练时裁剪阈值固定,而阈值过大或过小均会影响模型的性能.针对该问题… …   相似文献
陈少权  蔡剑平  孙岚 《计算机应用》2023,43(7):2065-2072
9440.
  
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