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9821.
基于视频时空特征的行为识别方法
针对双流网络提取运动信息需要预先计算光流图,从而无法实现端到端的识别以及三维卷积网络参数量巨大的问题,提出了一种基于视频时空特征的行为识别方法。该方法能够高效提取视频中的时空信息,且无需添加任何光流计算和三维卷积操作。首先,利用基于注意力机制的运动信息提取模块捕获相邻两帧之间的运… …
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有闭解的可控人脸编辑算法
针对人脸编辑存在的编辑结果不自然、生成图像变化较大等问题,提出了一种有闭解的可控人脸编辑算法。首先,随机采样n个潜在向量来构造样本矩阵,并计算出该矩阵的前k个主成分向量;然后,利用ResNet-50得到人脸图像的5个属性,并通过支持向量机(SVM)计算出各属性的语义边界;最后,计… …
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2023,43(2):601-607
9823.
基于双分支条件生成对抗网络的非均匀图像去雾
雾天拍摄的图片存在颜色失真、细节模糊等问题,会对图片的质量造成一定影响。许多基于深度学习的方法虽然在去除合成的均匀雾霾图片上具有很好的效果,但在最新的NTIRE挑战赛中引入的真实非均匀去雾数据集上效果较差。主要原因是非均匀雾霾的分布较复杂,纹理细节在去雾过程中很容易丢失,并且该数… …
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2023,43(2):567-574
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融合全局—局部特征的多粒度关系检测模型
面向知识库问答的关系检测旨在从知识库的候选关系中选出与自然语言问题最匹配的关系路径,从而检索得到问题的正确答案。针对现有关系检测方法中存在的语义信息丢失和注意力交互不充分的问题,提出了一种融合全局—局部特征的多粒度关系检测模型。该模型首先使用双向长短期记忆网络对问题和关系进行编码… …
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9825.
基于Fork/Join的事务日志伴随模式挖掘方法
信息系统产生的大量事务日志数据蕴含着潜在的伴随模式,伴随模式是指在时空上频繁共现的一组对象.由于传统的滑动窗口算法和FP-Growth算法只能调用单一线程进行计算,随着数据规模的扩张,会导致挖掘伴随模式的时间急剧增加.为此本文提出了一种基于Fork/Join并行技术的伴随模式挖掘… …
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2023,(2):239-247
9826.
改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法
针对黏菌算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最小值的问题,提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度,引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子;考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,引入改进的人工蜂群搜索策略,提高算法跳出局部最小值的能力.利用8个… …
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9827.
多约束引导的中文对抗样本生成
深度神经网络(DNN)已经被广泛应用于图像识别和自然语言处理等各个领域。近年来的研究表明,向DNN模型输入包含微小扰动的样本后,很容易对其输出结果造成严重破坏,这样处理过的样本被称为对抗样本。但中文对抗样本生成领域一直面临着一个严重问题,攻击成功率和对抗样本的可读性难以兼得。该文… …
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2023,(2):41-52
9828.
基于知识图谱与协同过滤混合策略的在线编程评测系统题目推荐模型
在线编程评测系统(Online Judge, OJ)是一种被广泛应用于计算机编程教学与竞赛的代码测评系统。用户在规模庞大的题库中寻找适合当前学习阶段的题目时,往往会感到迷茫。如何为用户推荐合适的题目和规划学习路径,是在线编程测评系统研发中的一个重要研究课题。传统推荐算法存在可解释… …
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2023,50(2):106-114
9829.
基于稀疏连接的层次化多核K-Means算法
多核学习(Multiple Kernel Learning, MKL)的目标是寻找一个最优的一致性核函数。在层次化多核聚类算法(HMKC)中,通过从高维空间中对样本特征进行逐层提取的方式来实现最大化地保留有效信息,但是却忽略了层与层之间的信息交互。该模型中只有相邻层中对应的结点会… …
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9830.
基于层级化数据记忆池的边缘侧半监督持续学习方法
外界环境的不断变化导致基于传统深度学习方法的神经网络性能有不同程度的下降,因此持续学习技术逐渐受到了越来越多研究人员的关注。在边缘侧环境下,面向边缘智能的持续学习模型不仅需要解决灾难性遗忘问题,还需要面对资源严重受限这一巨大挑战。这一挑战主要体现在两个方面:1)难以在短时间内花费… …
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基于注意力机制和轻量级空洞卷积的混凝土路面裂缝检测
混凝土路面上的裂缝会影响结构的安全性、适用性和耐久性,裂缝检测是一个充满挑战的研究热点。文中提出了由改进的全卷积网络和深监督网络组成的裂缝检测模型,以改进的VGG-16作为主干网络,首先将低层卷积特征聚合,通过空间注意力机制再次融合到主干网络;其次,将中高层卷积特征通过轻量级空洞… …
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基于会话式机器阅读理解模型的事件抽取方法
事件抽取旨在从海量的非结构化文本中自动提取出结构化描述信息,以帮助人们快速地了解事件的最新发展动态。传统的事件抽取方法主要采用分类或者序列标注的方法,其依赖于大量的标注数据来训练模型。近年来,研究者提出了利用机器阅读理解模型来进行事件抽取的方法,通过任务转换并联合利用机器阅读理解… …
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9833.
融合循环划分的张量指令生成优化
张量编译器支持将算子的张量描述和计算调度编译为目标硬件的代码。为加速张量运算,深度学习领域专用处理器被设计为包含特殊指令的专有架构,支持多核并行、多级专用内存架构和张量计算,在硬件之上还有与硬件特性紧密相关的张量指令集。在这样复杂的架构上,张量指令的使用有着许多约束与限制,并存在… …
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近年来,三维重建作为计算机视觉的重要任务之一,得到广泛的关注和深入的研究。重点分析近年来使用深度学习重建通用对象的三维形状的研究进展。以深度学习进行三维重建环节为脉络,根据三维重建过程中数据深度特征表示方法将三维重建研究分为体素、点云、曲面网格、隐式曲面四类。再根据输入二维图像的… …
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特征增强的孪生网络高速跟踪算法
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自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络
图表示学习是在保持图中节点性质不变的前提下,获取节点的低维表示向量,为下游任务提供有效的数据支持。现有图表示学习算法大多关注于聚合邻域特征,对于挖掘其他非线性信息关注不足。针对这一问题,提出了自适应融合邻域聚合和邻域交互的图卷积网络AFAI-GCN。首先,采用双通道图卷积网络建模… …
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面向图像修复取证的U型特征金字塔网络
图像修复是一种常见的图像篡改手段,而基于深度学习的图像修复方法能生成更复杂的结构乃至新的对象,使得图像修复取证工作更具有挑战性。因此,提出一种端到端的面向图像修复取证的U型特征金字塔网络(FPN)。首先,通过自上而下的VGG16模块进行多尺度特征提取,并利用自下而上的特征金字塔架… …
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运用信任模型进行可信评估是解决分布式网络安全问题的重要手段。然而,目前大部分研究工作把研究重点放在如何收集更完整的信任证据,以及如何利用一些新手段如机器学习、区块链等评估节点信任值,很少对如何获取节点可靠的初始信任值进行研究。实际上,针对分布式网络提出的很多信任模型都依赖于历史信… …
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卫星网络路由技术现状及展望
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与地面固定通信网络不同,卫星网络的节点高度动态性、有限的星上处理能力和网络拓扑周期性变化的特点给卫星互联网的路由协议与算法设计带来了新的挑战。该文系统梳理了学术界针对卫星网络所提出的路由技术,提出了卫星路由技术未来的发展方向。首先介绍了卫星网络架构和目前在卫星通信系统上应用的主要… …
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