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2221.
融合多特征的骨签释文实体识别
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构建适用于汉长安城骨签释文的命名实体识别模型, 用来解决由于汉长安城骨签释文关键内容缺失, 而导致无法对部分骨签释文进行分类的问题. 本文将汉长安城骨签释文原始文本作为数据集, 采用BIOE (begin, inside, outside, end)标注方法对释文实体进行数据标注… …
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基于同态加密的跨链交易数据隐私保护
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为了解决区块链跨链交易数据隐私问题,本文提出了一种基于同态加密的隐私保护方案.该方案改进了同态加密算法以支持浮点数运算,同时保留了原算法加法同态特性,并支持任意次数的加法运算,以实现对跨链交易金额的隐私保护.为了防止同态加密的私钥管理不当或丢失对交易安全性构成威胁,引入了基于Sh… …
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《计算机系统应用》
2024,33(9):105-113
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基于全局上下文注意力特征融合金字塔网络的遥感目标检测
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遥感目标检测往往具有图像尺度变化大、目标微小、密集排列和宽高比过大的特性, 给高精度定向目标检测造成困难. 本文提出了一种全局上下文注意力特征融合金字塔网络. 首先, 本文设计了一种三重注意力特征融合模块, 它能够更好地融合语义和尺度不一致的特征. 然后引入层内调节方法改进并提出… …
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基于对比学习及背景挖掘的少样本语义分割
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少样本语义分割是在具有少量标注样本的查询图像的条件下,对潜在对象类别进行分割的计算机视觉任务.然而,现有方法仍然存在两个问题,这对它们构成了挑战.首先是原型偏差问题,这导致原型具有较少的前景目标信息,难以模拟真实的类别统计信息.另一个是特征破坏问题,这意味着模型只关注当前类别而不… …
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《计算机系统应用》
2024,33(9):261-268
2225.
基于多重互信息约束的高表现力语音转换
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随着语音转换在人机交互领域的广泛应用,对于获取高表现力语音的需求日益显著.当前语音转换主要通过解耦声学特征实现,侧重对内容和音色特征的解耦,很少考虑语音中混合的情感特性,导致转换音频情感表现力不足.为解决上述问题,本文提出一种基于多重互信息约束的高表现力语音转换模型(MMIC-E… …
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2024,33(9):216-225
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基于多标签语义分割的硬笔字笔画提取
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汉字作为中华文化的载体,因其复杂的结构区别于其他文字.笔画作为汉字的基本单元,在硬笔字评价中起到至关重要的作用.正确提取笔画,是硬笔字评价的首要步骤.现有的笔画提取方法多数是基于规则的,由于汉字的复杂性,这些规则通常无法顾及所有特征,且在评价时无法根据笔顺等信息与模板字笔画匹配.… …
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2024,33(9):174-182
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面向电力系统暂态稳定性的联邦学习拜占庭节点检测
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针对分布式智能电网各电力系统区域联合进行暂态稳定性判定和可能遇到的网络攻击问题, 提出了一种基于联邦学习的分布式电力系统暂态稳定判别算法及拜占庭节点检测算法. 联邦学习框架中, 各区域电网独立采用神经网络进行判稳, 中央服务器综合训练梯度并反馈更新. 为了提高该联邦学习框架的安全… …
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2024,33(9):235-244
2228.
联合CPD面向复杂场景的自适应激光SLAM算法
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激光点云匹配是影响激光SLAM系统精度和效率的关键因素. 传统激光SLAM算法无法区分场景结构, 且在非结构化场景下由于特征提取不佳而出现性能退化. 为此, 提出一种联合CPD (coherent point drift)面向复杂场景的自适应激光SLAM算法CPD-LOAM. 该… …
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2024,33(9):164-173
2229.
基于样本信息熵辅助的深度强化学习抗干扰策略
针对深度强化学习驱动的智能化干扰,提出了一种基于样本信息熵辅助的通信抗干扰策略。首先,基于神经网络对抗干扰策略网络和熵预测网络进行设计;接着,利用短时傅里叶变换对接收信号处理所形成的频谱瀑布图作为样本,对抗干扰策略网络和信息熵预测网络进行训练;之后,利用信息熵预测网络对抗干扰策略… …
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在进行多变量长时间序列预测时,仅利用时域分析通常无法充分捕捉长时间序列依赖,而这会导致信息利用率不足、预测精度不够高.因此,结合频域时域分析,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频率敏感双分支多变量长时间序列预测(FSDformer)方法.首先,通过DFT实现时间和频率的相互转… …
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面向SQLite的多密钥页级别加密系统
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基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测
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2024,44(9):2952-2957
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面向学生课堂情感计算的自适应混合网络
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面向手术导航3D/2D配准的无监督跨域迁移网络
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基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法
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