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当前人工智能的学习模式主要以数据驱动为主要手段,以深度神经网络为主流的机器学习算法取得了显著进展。但是这种数据驱动的人工智能手段依然面临数据获取成本高、可解释性弱、鲁棒性不强等不足。该文认为在现有机器学习算法中引入先验假设、逻辑规则和方程公式等知识,建立数据和知识双轮驱动的人工智… …   相似文献
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针对目前逆渲染监督学习方法难以获得标签、泛化能力差的问题,提出了一种基于IFC(inter-frame coherence)的自监督训练方法。由于逆渲染问题的不适定性,引入额外的反照率一致性损失和交叉渲染损失强化自监督网络,其主要思想是对连续光照变化的图像序列执行IFC约束。即通… …   相似文献
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联邦学习致力于保证用户隐私与数据安全条件下,有效地解决医疗领域数据孤岛的问题,是一个极巨潜力的发展方向.然而,现存的联邦学习在医疗领域的应用中存在两大难点:高额的通信开销与不平衡数据导致的性能下降.基于此,设计一种应用在图像分割领域的联邦蒸馏优化算法.在算法中,首先设计本地教师模… …   相似文献
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研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要… …   相似文献
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文本分类广泛应用于文档检索、网络搜索等领域,其中文本的向量化表示对于分类性能的提高具有重要的影响。在将变长文本表示成定长向量时,传统的段落向量化算法Doc2Vec忽视了该算法每轮训练的次数与段落长度高度相关的问题,以及长段落包含短段落信息的情况,限制了分类模型准确率的进一步提升。… …   相似文献
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模式识别技术已经广泛应用于海上目标检测,其中二分类的模式识别算法在处理该问题时会面临类别非均衡的困境。传统方法一般通过添加人工仿真目标回波扩充目标数据集,检测结果容易受到仿真精度的影响,且增加算法的复杂度。该文提出一种基于多分类思想的多特征海上小目标智能检测方法,先对海杂波数据与… …   相似文献
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为解决传统的物联网(IoT)通信设备功耗大、需要人工定期维护、频繁更换电池等问题,该文提出一种基于电磁波能量收集的无源WiFi物联网散射通信方法。该方法基于低功耗微处理器实现WiFi反向散射通信,同时利用自身收集的电磁波能量实现系统自供电,具有功耗低、无需电池、体积小、成本低、免… …   相似文献
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To carry out the system design and technology development for emergency communications, and greatly improve our ability of risk prevention a… …   相似文献
《通信学报》2023,44(7):38-50
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传统卫星测控通常采用加密认证安全机制,存在身份假冒、欺骗等安全问题,该文提出一种基于射频指纹的卫星测控地面站身份识别方法,并设计了一种面向星载平台的轻量化卷积神经网络。该网络首先使用IQ方向上的卷积层提取IQ信号相关特征,将2维数据降成了1维,再使用时序方向上的多层卷积提取信号的… …   相似文献
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近来无源反向散射通信技术作为绿色物联网的关键技术,引起了广泛的关注。在无源反向散射通信系统中,收发节点与反射节点的振荡器差异、相对运动以及环境变化,导致接收端和发送端存在载波频率偏移(CFO)。CFO对信号检测和系统性能有重要影响,而当前多数无源反向散射通信系统研究忽略了CFO。… …   相似文献
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提出一种基于卷积神经网络的Transformer模型来解决全景分割任务,方法借鉴CNN在图像特征学习方面的先天优势,避免了Transformer被移植到视觉任务中所导致的计算量增加.基于卷积神经网络的Transformer模型由执行特征域变换的映射器和负责特征提取的提取器这两种基… …   相似文献
毛琳  任凤至  杨大伟  张汝波 《软件学报》2023,34(7):3408-3421
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