基于BiLSTM神经网络的多服务器门限服务系统性能分析

  

为了满足运行速度快、时延低、性能好、公平性好等特点,提出了多服务器门限服务系统,并利用BiLSTM(Bi-direc-tional Long Short-Term Memory)神经网络对其进行预测分析,使用多服务器接入方式来降低网络时延,改善系统性能。多个服务器调度时,可以采用… …   相似文献

杨志军  黄文洁  丁洪伟 《计算机科学》2023,50(10):266-274

对经过籼粳稻杂交的水稻高光效常规育种的讨论

  

早在六十年代,C.M.Qonald 说过植物育种主要是经验的(Plant breedingapproaches as being largely empirical)(Advances in Agvonomy Vol.15.1963)。1976年,R.Riley,在国际水稻研究会… …   相似文献

杨守仁 《计算机科学》1985,(1)

面向汉维机器翻译的双语关联度优化模型

  

针对汉语—维吾尔语的统计机器翻译系统中存在的语义无关性问题,提出基于神经网络机器翻译方法的双语关联度优化模型。该模型利用注意力机制捕获词对齐信息,引入双语短语间的语义相关性和内部词汇匹配度,预测双语短语的生成概率并将其作为双语关联度,以优化统计翻译模型中的短语翻译得分。在第十一届… …   相似文献

潘一荣  李晓  杨雅婷 《计算机应用研究》2020,37(3):726-730

一种实现高效副本发布与查询的DHT覆盖网

  

在对等计算应用中,副本复制技术是提升查询命中率、提升查询速度、维护负载均衡的一种有效方法,然而它也提升了在存储空间和流量上的代价.研究如何在结构化的P2P覆盖网中,通过拓扑优化手段减少复制中的冗余流量和冗余副本.首先在网络中选择支配集节点作为超级节点,设计一个层次化的、体现节点邻… …   相似文献

李文翔  熊庆国  杨林涛 《计算机科学》2010,37(7):87-90

基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

  

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象… …   相似文献

孟冠军  杨大春  陶细佩 《计算机应用研究》2019,36(4)

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The instruction fetch unit （IFU） usually dissipates a considerable portion of total chip power. In traditional IFU architectures, as soon as… …   相似文献

孙含欣  杨鲲鹏  赵雨来  佟冬  程旭 《计算机科学技术学报》2008,23(1):141-153

基于查询语义特性的稠密文本检索模型

  

针对现有的稠密文本检索模型（dense passage retrieval,DPR）存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型（Q-DPR）。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通过检索近邻查询,快速地构… …   相似文献

赵铁柱  林伦凯  杨秋鸿 《计算机应用研究》2024,41(5)

由航空影像自动重建大范围3维地形

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目的 针对由航空影像自动生成大范围3维地形的立体模型配准问题,提出一种自动配准全部立体模型的方法,从而生成大范围3维地形。方法 首先由相邻影像构建独立的立体模型;然后根据特征匹配同名点在公共影像上的坐标对应关系,自动提取相邻模型的连接点;通过循环遍历搜索,自动配准全部立体模型,进而构建全航摄区的大范围3维地形。结果 采用两组数据进行实验,结果显示,两组数据全部3维模型的均方配准误差分别为5.20像素和2.63像素。本文方法生成的大范围地形的相对精度较高;对第2组数据的结果采用控制点进行绝对定向,并用检查点进行精度评估,结果显示全部检查点的均方平面和高程误差分别为0.326 m和0.502 m,生成的大范围地形达到了较高的绝对精度。结论 本文方法可自动化执行,仅需输入一系列有一定重叠的航空影像,即可自动生成按一定方式组织的大范围3维地形产品。该方法生成的大范围地形既可用于3维场景浏览,也可用于地形量测,但不适用于由激光扫描获取的点云数据的配准。… …   相似文献

杨阿华  李学军  谢剑薇  李东岳 《中国图象图形学报》2014,19(10):1500-1506

基于灰度共生矩阵和同步正交匹配追踪的分形图像压缩

  

针对传统分形图像压缩中存在计算复杂度高以及编码时间较长的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵纹理特征的正交化分形编码算法.首先,从特征提取和图像检索的角度建立起范围块和域块之间的相似性度量矩阵,由此将全局搜索转化为局域搜索来缩减码本;然后,定义一个新的规范块作为新的灰度描述特征,从而… …   相似文献

杨蒙蒙  张爱华 《计算机应用》2021,41(5):1445-1449

面向高光谱场景分类的空—谱模型蒸馏网络

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目的 现有场景分类方法主要面向高空间分辨率图像,但这些图像包含极为有限的光谱信息,且现有基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的方法由于卷积操作的局部性忽略了远程上下文信息的捕获。针对上述问题,提出了一种面向高光谱场景分类的空—谱模型蒸馏网络（spatial-spectral model distillation network for hyperspectral scene classification,SSMD）。方法 选择基于空—谱注意力的ViT方法（spatial-spectral vision Transformer,SSViT）探测不同类别的光谱信息,通过寻找光谱信息之间的差异性对地物进行精细分类。利用知识蒸馏将教师模型SSViT捕获的长距离依赖信息传递给学生模型VGG16（Visual Geometry Group 16）进行学习,二者协同合作,教师模型提取的光谱信息和全局信息与学生模型提取的局部信息融合,进一步提升学生分类性能并保持较低的时间代价。结果 实验在3个数据集上与10种分类方法（5种传统CNN分类方法和5种较新场景分类方法）进行了比较。综合考虑时间成本和分类精度,本文方法在不同数据集上取得了不同程度的领先。在OHID-SC（Orbita hyperspectral image scene classification dataset）、OHS-SC（Orbita hyperspectral scene classification dataset）和HSRS-SC（hyperspectral remote sensing dataset for scene classification）数据集上的精度,相比于性能第2的模型,分类精度分别提高了13.1%、2.9%和0.74%。同时在OHID-SC数据集中进行的对比实验表明提出的算法有效提高了高光谱场景分类精度。结论 提出的SSMD网络不仅有效利用高光谱数据目标光谱信息,并探索全局与局部间的特征关系,综合了传统模型和深度学习模型的优点,使分类结果更加准确。… …   相似文献

薛洁  黄鸿  蒲春宇  杨鄞铭  李远  刘英旭 《中国图象图形学报》2024,29(8):2205-2219