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1901.
三维流场的流线深度特征学习与特征聚类
流场可视化指将流体运动的数据转换为视觉形式,以便更好地理解和分析流场的流动.利用流线来实现流场可视化,是当前最为热门的方法.文中提出了一种学习、聚类三维流场流线特性的方法.首先设计了一种基于卷积的自编码器来提取流线特征.该方法中的自编码器由编码器和解码器组成,其中编码器用卷积层降… …
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三维点云上采样方法研究综述
随着深度相机、激光雷达等三维扫描设备的普及,用点云表示三维数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了计算机视觉研究领域的极大兴趣.其中,点云上采样任务是一项重要的点云数据处理工作,其结果的好坏关系着下游多种任务的优劣,因此一些研究人员从多个角度深入探索并先后提出了多种点… …
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2024,51(7):167-196
1903.
基于特征手性的数据无关模型评估方法
模型评估是评判卷积神经网络模型性能的重要手段,多用于卷积神经网络模型的设计、对比和应用过程.然而,现有的模型评估方法大多需要使用测试数据运行模型得到相关评估指标,当测试数据因隐私、版权与保密等原因无法获取时难以发挥作用.为了解决此问题,提出了一种数据无关的卷积神经网络模型评估方法… …
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2024,51(7):337-344
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一种约束增强的RDFS本体的模式验证方法
约束增强的RDFS(RDFS(c))本体克服了RDFS描述约束能力欠缺的缺点,然而约束机制的引入给本体验证问题带来了挑战.文中提出了一种面向RDFS(c)本体的、支持可判定性推断的模式验证方法.该方法对约束之间的依赖关系进行解析.首先,将RDFS(c)模式转化为一阶谓词逻辑表达式… …
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2024,51(7):362-372
1905.
基于混合阶相似性的多视图聚类:一个广义的视角
多视图聚类已经被广泛研究,它能够采用可用的多源信息来实现更好的聚类性能.然而,大多数之前的工作仍存在两个不足:(1)它们通常关注多视图属性特征的场景,很少留意到多视图属性图数据;(2)它们主要尝试发现一致的结构或多个视图之间的关系,而忽略了多视图观测之间潜在的高阶相关性.为了解决… …
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2024,47(7):1453-1468
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最小负载受限k-中位问题的近似方案
摘 要 给定度量空间中的用户集合C和带有最小负载τ:F-(0,|C|]的设施集合F以及正整数k,最小负载受限k-中位问题的一个可行解(H,σ)由满足|H|≤k的开设设施集合H⊆F和满足|σ-1(f)|≥τ(f)∀f∈H的映射σ:C→H组成.(H,σ)的费用为 ∑c∈Cδ(c,σ(… …
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2024,47(7):1595-1614
1907.
多智能体深度强化学习研究进展
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)在近年受到广泛的关注,并在各种领域取得显著的成功.由于现实环境通常包括多个与环境交互的智能体,多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MAD… …
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2024,47(7):1547-1567
1908.
一种基于HTTP/3传输特性的加密视频识别方法
视频流量逐渐在网络中占据主导地位,且视频平台大多对其进行加密传输.虽然加密传输视频可以有效保护用户隐私,但是也增加了监管有害视频传播的难度.现有的加密视频识别方法基于TCP(Transmission Control Protocol)传输协议头部信息和HTTP/1.1(Hyper… …
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2024,47(7):1640-1664
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锁闭保护:基于程序行为分析的非预期执行攻击阻断
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1910.
基于投票和以太坊智能合约的云数据审计方案
确保云数据的完整性是亟待解决的安全挑战,受到广泛应用的区块链技术为应对该安全挑战提供了良好的解决方案.当前结合区块链和智能合约技术,并由矿工参与审计验证工作的方案存在审计效率低、通信开销大和数据拥有者(DO)审计负担重等不足.针对上述问题,提出一种基于投票和以太坊智能合约的云数据… …
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2024,44(7):2093-2101
1911.
基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链修改方法
区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征.现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断.针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法.首先,把变色龙哈希的陷门再分配给身份节点,从而将发起修改者与… …
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基于深度学习的患者麻醉复苏过程中的头部运动幅度分类方法
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1913.
基于暗知识保护的模型窃取防御技术DKP
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1914.
结合多标签共现关系的深度哈希胸部X光影像检索
为使哈希检索模型兼具强判别力和小量化误差,现有方法通常需要优化多个损失函数,导致模型训练存在困难.通过最大化连续哈希码与对应正交化二值码之间相似性,尽管只需优化单个损失函数就能实现这一目标,然而在多标签图像检索任务中,这类方法忽视了标签间的语义相关性,导致检索性能下降.本文提出一… …
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2024,(7):1679-1685
1915.
多通道图神经网络的层次化融合模型用于增强会话的推荐
基于会话的推荐系统(SBR)旨在根据用户历史的行为去预测下一个最有可能点击的项目.一方面由于会话推荐序列较短,可用的信息比较少,另一方面会话推荐多为匿名用户,没有丰富的用户信息,导致无法获得用户历史的交互行为或者用户的偏好,这为SBR带来了挑战.现有基于SBR研究方法大都是将会话… …
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2024,(7):1599-1607
1916.
采用同态加密的联邦学习中极端类不平衡问题解决方法
联邦学习是一种新兴的用于隐私保护的分布式机器学习框架.然而,在联邦学习模式下训练的模型通常比在标准集中式学习模式下训练的模型性能差,特别是在训练数据类不平衡的情况下.为了在保护客户隐私的同时解决联邦学习中的类别不平衡问题,提出了一种采用同态加密的整体数据分布评估方法.针对联邦学习… …
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基于BERT-GAT表示学习的问答社区最佳回答者推荐
在问答社区中,每天都会出现大量新的问题,为新问题推荐合适的回答者有助于加快问题的解决并促进社区发展.然而,目前最佳回答者推荐大多基于用户历史回复记录或文本匹配进行推荐,而用户是否回答某一问题与多方因素有关,特别是问题与用户擅长的知识领域是否匹配有关.因此,本文根据用户回答文本构建… …
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2024,(7):1656-1662
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可判别性标签语义指导的域适应检索
从不同领域准确检索相似的对象,域适应检索解决了信息检索中的域偏移问题.然而,现有的方法仍然存在两个问题:a)忽略了类结构差异造成的域偏移(跨域和域内不同类的距离较近);b)忽略了特征与标签之间的语义差异.为了解决上述两个问题,本文提出了一种高效的可判别性标签语义指导学习(DLSG… …
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一种面向事件事实性预测的平行语料库构建方法研究
事件事实性预测(Event Factuality Prediction, EFP)是将事实性评价(Factuality Assessment)问题建模为句子级别回归任务,判定句子中事件提及(event mention)的事实程度.EFP是自然语言处理中重要且具有挑战性的任务.与英… …
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2024,(7):1537-1544
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