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基于对比学习与数据增强的零样本事件检测
事件检测是一项经典的自然语言处理任务。然而在实践中,获取高质量的标注数据需要耗费大量的人力,这使得现有的基于监督学习的方法在面对大量未定义的新事件类型时表现不佳。面对零样本事件检测的困境,现有方法或者需要预定义的事件类型作为启发规则,或者由于自编码器类间特征提取能力不足,无法进一… …
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基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型
现有自监督社交推荐模型大多通过人工启发式图增强和单一关系视图间对比的策略构建自监督信号,性能受到增强自监督信号质量的影响,难以自适应地抑制噪声.由此,文中提出基于自监督图掩码神经网络的社交推荐模型.首先,分别构建用户社交和物品分类的单一关系视图及高阶连通异构图,采用图掩码学习范式… …
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融合多策略的增强麻雀搜索算法及其应用
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基于改进聚类算法的交通事故多发点识别方法
道路交通事故多发点事故发生频率高且严重性突出,为提高道路通行的安全与效率,需要找到事故多发点所在位置。针对现有密度聚类算法对交通事故多发点识别时需要设置中心点个数以及容易扩大聚类范围等问题,提出一种限制簇扩展的自适应搜索密度峰值聚类算法(limit cluster expansi… …
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基于纠错反馈的FCrSK带内频分多址干扰对消算法
LoRa技术近年来在低轨卫星通信中得到广泛关注,但仍存在抗多普勒频移能力差和多址容量低的问题。为此,基于具有良好抗快时变衰落的折叠调频斜率键控调制(FCrSK)波形,设计了带内频分多址接入方式。其中每个用户采用不同初始频率信道实现多址接入,且所有用户均共享相同的频带资源。并且分析… …
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基于新评价指标自适应预测的动态多目标优化算法
现实生活中的多目标优化问题(MOP)大多为动态多目标优化问题(DMOP),此类问题的目标函数、约束条件和决策变量都可能随时间的变化而发生改变,这需要算法在环境变化后快速适应新的环境,且在保证Pareto解集多样性的同时快速收敛到新的Pareto前沿。针对此问题,提出一种基于新评价… …
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基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法
针对传统视网膜血管分割算法存在血管分割精度低和病灶区域误分割等缺点,提出一种基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法(MFEU-Net).首先,为解决梯度消失问题,设计一种改进的特征信息增强残差模块(FIE-RM)替代U-Net的卷积块;其次,为扩大感受野并提高对血管信息… …
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基于值函数迭代的持续监测无人机路径规划
使用无人机(UAV)持续监测指定区域可以起到威慑入侵破坏、及时发现异常等作用,然而固定的监测规律容易被入侵者发现,因此需要设计UAV飞行路径的随机算法.针对以上问题,提出一种基于值函数迭代(VFI)的UAV持续监测路径规划算法.首先,合理选择监测目标点的状态,并分析各监测节点的剩… …
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基于意图的多智能体深度强化学习运动规划方法
现有的多智能体运动规划任务存在缺乏有效合作方法、通信依赖要求高以及缺乏信息筛选机制等问题。针对这些问题,提出了一种基于意图的多智能体深度强化学习运动规划方法,该方法可以帮助智能体在无需显式通信的条件下无碰撞地到达目标点。首先,将意图概念引入多智能体运动规划问题,将智能体的视觉图像… …
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基于方面语义和门控过滤网络的方面级情感分析
方面级情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA)是一项细粒度的情感分析任务,旨在预测文本中特定方面的情感极性.目前,鉴于循环神经网络在序列建模方面的卓越性能以及卷积神经网络学习局部模式的出色表现,部分工作将两者相结合来挖掘情感信息,并且取… …
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为了兼容 Linux标准套接字,同时利用 RDMA提高使用套接字的程序的性能,提出在上层应用与底层 RDMA之间搭建一个中间件——Viscore Socket adaptor(简称vsocket);通过拦截 socket API,将上层应用通过套接字收发的数据流无缝转接到 RDM… …
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服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略
边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗.随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一.然而,在已有的任务卸载研究中,常常忽略不同类型的任务对服务需求的多样性以及… …
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介粒度空间中的最优粒度选择和属性约简
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基于多粒度特征融合的新型图卷积网络用于方面级情感分析
方面级情感分析是情感分析中的细粒度任务,旨在检测给定句子中方面词的情感极性.随着图卷积网络的兴起,通过依赖树构建的图卷积网络模型被广泛用于该任务,并取得了令人满意的效果.但大多数研究只获取图卷积网络最后一层输出作为分类层的输入,忽略了其他层的节点特征,且深层图卷积网络存在节点平滑… …
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在约束优化问题中,多目标方法是一种约束处理技术,但这种方法易产生高额计算成本以及难以兼顾多样性和收敛性等问题.融合多种差分进化算法的变异策略,提出了一种多变异策略融合的差分多目标进化算法,用于约束优化问题求解.该算法引入改进的贪婪变异搜索策略,构建自适应变异因子控制变异算子的贪婪… …
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针对实际场景中动态物体、场景纹理、相机曝光等诸多影响,深度图提取结果广泛存在细节模糊和丢失等问题,同时因基于深度学习的网络没有传统算法中的捆集优化策略,无法对相机累积的误差进行分摊,这些都影响着深度图的精度.因此本文提出一种融合空洞卷积的DispNet深度网络,同时加入误差分摊策… …
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可重构智能表面辅助的毫米波信道估计算法
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针对可重构智能表面(RIS)辅助的毫米波通信中信道状态信息难以获取问题,该文给RIS的部分器件配备射频链,以分开估计基站(BS)/用户(UE)到RIS之间的信道。根据该结构,提出一种低复杂度的信道估计算法。该算法首先采用解耦原子范数最小化(ANM)方法将信道的离开角和到达角的2维… …
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