基于双向拟合掩码重建的多模态自监督点云表示学习

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点云自监督表示学习以无标签预训练的方式,探索三维拓扑几何空间结构关系并捕获特征表示,可应用至点云分类、分割以及物体探测等下游任务.为提升预训练模型的泛化性和鲁棒性,提出基于双向拟合掩码重建的多模态自监督点云表示学习方法,主要由3部分构成:(1)逆密度尺度指导下的“坏教师”模型通过… …   相似文献

程浩喆  祝继华  史鹏程  胡乃文  谢奕凡  李仕奇 《软件学报》2025,36(5):2094-2113

面向卷积神经网络泛化性和健壮性权衡的标签筛选方法

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虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓解这一问题,提出了标签筛选权重参数正则化方法,在模型训练过程… …   相似文献

王益民  龙显忠  李云  熊健 《软件学报》2025,36(5):2114-2129

基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型

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社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测. GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改… …   相似文献

张文跃  李旸  王素格  廖健 《软件学报》2025,36(5):2064-2078

基于深度哈希的多模态临床数据相似病例检索

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随着电子健康档案(EHR)的普及, 相似患者检索已成为支持辅助诊断和制定治疗计划等临床决策的重要任务. 然而, EHR 数据具有高维度、异构性且数量大的特点. 为了有效整合多模态临床数据并实现高效检索, 本文提出了一种基于深度哈希的多模态临床数据相似病例检索模型——MCDF. 该模型根据不同模态数据的特性, 将结构化文本数据、非结构化文本数据、图像数据分别使用多层感知机(multi-layer perceptron, MLP)模型、BioBERT、BioMedCLIP进行特征提取, 并通过自注意力机制模块进行特征融合. 利用三元组损失函数引导模型直接生成能够有效代表样本的哈希码, 通过哈希码快速比对实现样本检索, 不仅能提高检索的准确性, 还能显著提升检索效率. 本文基于公开数据集MIMIC-III, 采用归一化折扣累计收益均值(MNDCG)和均值平均精度(MAP)作为评价指标, 将MCDF模型与传统哈希方法(如spectral hashing)和先进哈希方法(如deep hashing network)进行比较. 实验结果显示, MCDF模型的表现优于所有基线模型, 验证了本文提出模型的优越性.… …   相似文献

谢明朗  袁贞明  施军平  田昕 《计算机系统应用》2025,34(5):173-184

融合自注意力机制和提示学习的个性化可解释推荐算法

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在个性化可解释推荐系统中, 用户ID是实现个性化的重要标识符. 现有的算法通常采用encoder-decoder架构来生成个性化可解释的推荐, 然而这种方法增加了算法的复杂性和计算成本, 限制了算法的精度表现. 为了解决这一问题, 本文提出了一个融合自注意力机制和提示学习的个性化… …   相似文献

吴永庆  刘霄 《计算机系统应用》2025,34(5):77-86

基于长期注意力的多维时间序列形态表征

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多维时间序列数据广泛应用于多个领域, 对其有效的表征对下游分析与挖掘任务至关重要. 传统形态元变换方法通过将单维时间序列投影到形态元空间再行融合的方式进行特征提取, 未考虑不同维度时序间的复杂的耦合关系, 同时形态元长度的限制也妨碍了序列上长程依赖关系的获取. 针对这些问题, 提… …   相似文献

朱潇凌  陈黎飞 《计算机系统应用》2025,34(5):96-106

四元数神经网络的通用近似与逼近优势

  

四元数神经网络将实值神经网络推广到了四元数代数中,其在偏振合成孔径雷达奇异点补偿、口语理解、机器人控制等任务中取得了比实值神经网络更高的精度或更快的收敛速度. 四元数神经网络的性能在实验中已得到广泛验证,但四元数神经网络的理论性质及其相较于实值神经网络的优势研究较少. 从表示能力… …   相似文献

吴锦辉;姜远 《计算机研究与发展》2025,62(5):1205-1215

OpenPlanner：一个开源的时间敏感网络流量规划器

  

时间敏感网络（time-sensitive networking, TSN）在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下,为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程,规划问题是一个NP完全问题. 目前… …   相似文献

姜旭艳;全巍;付文文;张小亮;孙志刚 《计算机研究与发展》2025,62(5):1307-1329

引入双曲正切阈值函数的平稳小波变换心电信号去噪方法

  

在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信… …   相似文献

王海勇;丁顾霏 《计算机科学》2025,(5):179-186

基于超图卷积和多角度拓扑细化的骨骼行为识别方法

  

由于人体骨架是一个天然存在的拓扑结构,因此图卷积网络(GCNs)被广泛地应用于基于骨骼的人体行为识别。然而,目前的基于GCN的方法只关注关节点对之间的低阶关系,而忽略了潜在的关节点在关节点群中的高阶关系。同时,现有的方法忽略了空间拓扑随时间的动态变化。这些不足影响了模型的表现。为… …   相似文献

黄倩;苏新凯;李畅;巫义锐 《计算机科学》2025,(5):220-226

基于自监督图网络的脑电情绪识别方法研究

  

脑电情绪识别是指通过分析人类脑电信号来识别相应情绪状态的技术,其在医疗健康、人机交互等领域有着广泛的应用。目前,脑电情绪识别往往借助机器学习或深度学习方法对标签脑电数据进行充分训练从而能够辨别不同情绪状态。然而,以往方法严重依赖于大量标签数据,而数据标注耗时耗力,并且脑电信号的个… …   相似文献

张嘉翔;潘敏;张瑞 《计算机科学》2025,(5):122-127

基于图熵理论的图数据增强研究

  

图数据增强是一种通过变换和扩充图结构和节点特征来增加训练数据多样性、提高图神经网络性能的技术。为了应对图数据增强面临的难以综合信息完整性、特征平滑性、图多样性和局部依赖关系的挑战,缓解图神经网络的过平滑和过拟合问题,提高其性能,提出了一种基于物理热力学中的熵理论的图数据增强模型(… …   相似文献

富坤;崔静远;党兴;成晓;应世聪;李建伟 《计算机科学》2025,(5):149-160

基于特征网络对比学习的图协同过滤模型研究

  

基于图协同过滤的推荐技术因能高效处理大规模交互数据而备受关注,但现实场景中的数据稀疏性问题限制了其有效性。对比学习应用于图协同过滤可以增强其在数据稀疏性上的性能,但现有方法通常通过随机抽样方式构建对比对,未能充分发掘对比学习在推荐系统中的潜力。为此,提出一种基于特征网络对比学习的… …   相似文献

吴鹏远;方伟 《计算机科学》2025,(5):139-148

动态增量式逆向云变换算法研究

  

云模型作为研究不确定性信息的工具,在不确定性人工智能和数据挖掘方面具有重要意义。其中逆向云变换算法为云模型的重要算法之一,可以实现定量数据到定性概念的转换。文中从动态增量的角度对逆向云变换算法进行研究。首先,针对现有的基于一阶绝对中心矩的经典逆向云变换算法中参数估计存在的不合理性… …   相似文献

许昌林;孔令卓 《计算机科学》2025,(5):281-290

TS³:能效优先的特定起点分类最优线程数搜索

  

最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性能、功耗和EDP（Energy-delay Product）)、并行的多线程区域、软硬件配置参数等。围绕能效优先的最优线程数搜索问题,提出了能效优先的特定起点分类最优线程数搜索算法（Energy-Efficiency-First Optimal Thread Number Search Algorithm based on Specific Starting Point Classification,简称TS³方法）”,通过设计基于程序分类的特殊起点设定方法来确定搜索起点,并采用启发式算法和二分查找方法搜索最优线程数,提升搜索效率,有效提升了能效优先目标（性能最优、功耗最优、能效EDP最优）下的最优线程数搜索精度并降低了搜索开销。在两个x86和一个ARM平台上用8个benchmark对算法有效性进行了详细实验验证,结果表明,与Baseline相比,TS³方法的性能平均提升0.29%（平台A）、0.17%（平台B）、10.77%（平台C）;功耗平均降低2.35%（平台A）、1.87%（平台B）、15.97%（平台C）;EDP平均降低6.36%（平台A）、5.07%（平台B）、46.94%（平台C）。在3个平台上,与目前经典搜索方法相比,TS³方法的性能平均提升10.16%,功耗平均降低13.45%,EDP平均降低23.77%;搜索开销平均降低86.8%。… …   相似文献

马兆阳;陈娟;周一畅;吴贤瑜;高鹏飞;阮文浩;詹昊明 《计算机科学》2025,(5):67-75

融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型

  

四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型。它在底层通过融合Seq2Seq网络架… …   相似文献

何春辉;葛斌;张翀;徐浩 《计算机科学》2025,(5):227-234

基于TVM 的变维批处理小矩阵乘法的加速及应用

  

很多实际应用中需要高效计算大量不同维度的小矩阵乘积,如基于图神经网络的图分类需要将多个邻接矩阵与节点特征矩阵相乘。针对现有方法无法跨不同硬件平台高效计算此类维度各异(简称变维)批处理小矩阵乘法的问题,基于深度学习编译器TVM,提出了一种可以跨平台的高效算法BVSM,通过为小矩阵特… …   相似文献

戴翰文;陈长波 《计算机科学》2025,(5):25-40

面向脉动阵列加速器的软硬件协同容错设计

  

近年来,随着模型推理精度的不断提高,卷积神经网络(CNN)在安全关键领域得到了广泛应用。为了满足CNN在实时性、高性能和低功耗计算方面的需求,领域专用架构的CNN加速器应运而生。其中,脉动阵列架构凭借其结构简单和高并行度等优势被广泛应用。然而,由于制程变异和设备老化等因素的影响,… …   相似文献

魏晓辉;关泽宇;王晨洋;岳恒山;吴旗 《计算机科学》2025,(5):91-100

基于梯度放大的联邦学习激励欺诈攻击与防御

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在联邦学习领域,激励机制是吸引高质量数据持有者参与联邦学习并获得更优模型的重要工具.然而,现有的联邦学习研究鲜有考虑到参与者可能滥用激励机制的情况,也就是他们可能会通过操纵上传的本地模型信息来获取更多的奖励.针对这一问题进行了深入研究.首先,明确定义联邦学习中的参与者激励欺诈攻击… …   相似文献

乐紫莹  陈珂  寿黎但  骆歆远  陈刚 《软件学报》2025,36(5):2254-2269

基于Swin Transformer的生成对抗网络水下图像增强模型

  

针对水下图像对比度低、噪声大和存在色彩偏差等问题,以生成对抗网络（GAN）为核心框架,提出一种基于Swin Transformer的生成对抗网络水下图像增强模型SwinGAN(GAN based on Swin Transformer)。首先,生成网络部分遵循编码器-瓶颈层-解码… …   相似文献

李慧;贾炳志;王晨曦;董子宇;李纪龙;仲兆满;陈艳艳 《计算机应用》2025,(5):1439-1446