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1961.
融合Dead-ends和离线监督Actor-Critic的动态治疗策略生成模型
强化学习对数学模型依赖性低,利用经验便于架构和优化模型,非常适合用于动态治疗策略学习.但现有研究仍存在以下问题:1)学习策略最优性的同时未考虑风险,导致学到的策略存在一定的风险;2)忽略了分布偏移问题,导致学到的策略与医生策略完全不同;3)忽略患者的历史观测数据和治疗史,从而不能… …
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2024,51(7):80-88
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缺失值场景下的多元时间序列异常检测算法
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2024,51(7)
1963.
基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法研究
深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用.深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务.同一场景下的RGB图像分辨率高… …
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2024,51(7):197-205
1964.
基于改进双流视觉Transformer的行为识别模型
针对现有行为识别方法中抗背景干扰能力差和准确率低等问题,提出了一种改进的双流视觉Transformer行为识别模型.该模型采用分段采样的方法来增加模型对长时序列数据的处理能力;在网络头部嵌入无参数的注意力模块,在降低动作背景干扰的同时,增强了模型的特征表示能力;在网络尾部嵌入时间… …
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2024,51(7):229-235
1965.
基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法
事件抽取是一项重要的信息抽取任务,现有的事件抽取方法大多假设一个句子中仅出现一个事件,然而,在真实的场景下,重叠事件是难以避免的.文中提出了一种基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法.该方法设计了基于token数目逐层递增和逐层递减的策略,对不同语言粒度的片段进行表示,在此… …
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2024,51(7):287-295
1966.
CCF算法大赛(CAC)启动会在京召开
2024年6月7日,CAC启动会在北京中科院计算所举行.CCF会士、前理事长、中国工程院院士,清华大学教授郑纬民担任今年的大会主席,CCF常务理事徐建昌主持了本次启动会.这次会议的召开标志着CAC筹备工作正式全面启动.CCF秘书长唐卫清在会上致辞,详细阐述了推动CAC的初衷,并对… …
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《计算机科学》
2024,51(7)
1967.
面向机器阅读理解的边界感知方法
针对现有的基于预训练语言模型的答案获取方法存在预测边界不够准确的问题,提出一种面向片段抽取式机器阅读理解(MRC)的边界感知方法.首先,在问题输入阶段引入特殊字符标记问题边界,通过增强问题语义信息的方式实现对问题边界的感知;其次,在答案预测阶段,构建答案边界回归器,实现感知的问题… …
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2024,44(7):2004-2010
1968.
脑电情感识别中多上下文向量优化的卷积递归神经网络
目前的脑电(EEG)情感识别模型忽略了不同时段情感状态的差异性,未能强化关键的情感信息.针对上述问题,提出一种多上下文向量优化的卷积递归神经网络(CR-MCV).首先构造脑电信号的特征矩阵序列,通过卷积神经网络(CNN)学习多通道脑电的空间特征;然后利用基于多头注意力的递归神经网… …
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2024,44(7):2041-2046
1969.
基于改进循环池化网络的核电装备质量文本分类模型
核电装备质量文本描述了核电装备在设计、采购、施工和调试阶段出现的质量缺陷等问题.由于不同阶段质量事件的发生频率不同,且同一装备对应不同阶段的质量文本中存在相同的关键词和相似的表述形式,针对类型数量不均衡和语义描述耦合的质量文本分类问题,提出一种融合正则反馈焦点损失函数的改进循环池… …
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2024,44(7):2034-2040
1970.
面向煤矿机电设备领域的三元组抽取方法
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2024,44(7)
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基于并行异构图和序列注意力机制的中文实体关系抽取模型
近年来,随着深度学习技术的快速发展,实体关系抽取在许多领域取得了显著的进展.然而,由于汉语具有复杂的句法结构和语义关系,面向中文的实体关系抽取任务中仍然存在着多项挑战.其中,中文文本中的重叠三元组问题是领域中的重要难题之一.针对中文文本中的重叠三元组问题,提出了一种混合神经网络实… …
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2024,44(7):2018-2025
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基于像素距离图和四维动态卷积网络的密集人群计数与定位方法
基于卷积神经网络(CNN)获得回归密度图的方法已成为人群计数与定位的主流方法,但现有方法仍存在两个问题:首先传统方法获得的密度图在人群密集区域存在粘连和重叠问题,导致网络最终人群计数和定位错误;其次,常规卷积由于其权重不变,无法实现对图像特征的自适应提取,难以处理复杂背景和人群密… …
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2024,44(7):2233-2242
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基于局部信息的服务迁移路径选择算法
随着移动边缘计算技术的高速发展,提供高质量的移动服务需要根据用户实时的移动轨迹变化多元地考虑网络通信中的影响因素来动态地规划服务迁移路径.针对现有服务迁移路径规划研究中对城市场景下用户移动轨迹预测缺失、规划迁移路径与用户移动路径相似度较低等问题,提出一种根据用户实时移动轨迹的服务… …
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2024,44(7):2168-2174
1974.
基于多层级精细特征融合的步态识别算法
随着深度学习的引入,步态识别算法取得了很大的突破,但是仍存在忽略了浅层网络提取的细节信息,以及对不限时长的步态视频时空信息难以融合的问题.为了有效利用浅层特征和融合时空特征,提出一种基于多层级精细特征融合的跨视角步态识别算法.所提算法由两个部分组成:边缘运动捕捉模块(EMCM)用… …
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2024,44(7):2250-2257
1975.
基于用户系统调用序列的二进制代码识别
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1976.
关系信息增强的少样本关系分类原型表示研究
少样本关系分类任务旨在只使用极少量样本来识别出句子中给定实体对的关系,现有工作在FewRel 1.0数据集上进行了大量研究,并没有考虑“以上都不是”(none-of-the-above, NOTA)关系的检测问题,而已有的考虑NOTA关系的工作都是在间接地计算查询样例与NOTA的… …
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《小型微型计算机系统》
2024,(7):1615-1621
1977.
双因子更新的车联网双层异步联邦学习研究
下载全文
针对车联网(IoV)中节点资源异构、拓扑结构动态变化等特点,该文建立了一个双因子更新的双层异步联邦学习(TTAFL)框架。考虑到模型版本差和车辆参与联邦学习(FL)次数对局部模型更新的影响,提出基于陈旧因子和贡献因子的模型更新方案。同时,为了避免训练过程中,车辆移动带来路侧单元切… …
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基于三幕结构思维链和语义自洽的事件驱动故事生成方法
事件驱动故事生成旨在根据有限的故事背景和事件信息生成连贯且符合事件内容的故事.然而,现有方法常因对复杂的事件关系推理不足,导致生成的故事存在语义不连贯、情节冲突等问题.为此,文中提出基于三幕结构思维链和语义自洽的事件驱动故事生成方法,在生成故事前选择类型多样的故事示例,学习不同类… …
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基于多结构深度学习的蛋白质模型细化方法
为了进一步改善AlphaFold2蛋白质结构模型的质量,本文提出了一种基于深度学习捕捉多结构之间互补信息的蛋白质模型细化方法MSDRefine.首先,MSDRefine从初始结构出发,搜索多序列比对信息并提取位置特异性打分矩阵和协方差矩阵;同时从多个结构中提取残基的LDDT、US… …
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结合实例分割与抓取筛选的堆叠目标抓取方法
为了在种类多样、位姿随机、背景散乱的堆叠场景下得到机器人抓取目标物体的最优次序与抓取位姿,本文提出一种结合实例分割与抓取筛选的堆叠目标抓取方法,包含抓取次序推理与抓取位姿检测两部分.抓取次序推理部分,首先设计基于自注意力与边界细化的实例分割网络,利用自注意力模块提升特征提取能力,… …
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2024,(7):1648-1655
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