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3301.
基于非线性电路的双频带脉冲波选择性超表面吸收器设计
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2024,52(6)
3302.
采用双重交换表示分离的任意说话人语音转换
在任意说话人语音转换中,训练阶段通常采用编码器对同一说话人语音进行解耦,然后用解码器进行自重构,而转换阶段的解码器是对源语音的内容信息与目标语音的个性特征进行耦合,因此解码器在转换阶段与训练阶段会存在性能失配现象,影响语音转换性能.对此提出了一种采用双重交换表示分离的语音转换方法… …
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2024,52(6):2141-2150
3303.
面向可见光无线定位的指纹推理模型校准
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《电子学报》
2024,52(6)
3304.
面向物联网的SM4轻量级优化实现
针对物联网芯片中对加密算法低面积、高吞吐率需求的增加,提出了速度优先、面积优先、面积速度权衡的3种SM4轻量级硬件实现方案.面积优先方案中,对线性函数L/L'进行优化实现,减少48位寄存器以及120比特的异或资源的使用;速度优先方案中,引入2个新的S盒,实现线性函数L/L'与查找… …
相似文献
蒲金伟
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《电子学报》
2024,52(6):1888-1895
3305.
无小环大列重QC-LDPC短码的显式构造
针对列重较大的无4环且无6环的准循环(Quasi-Cyclic,QC)低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码,本文提出了三种新的显式构造方法.新方法的指数矩阵由两个整数序列完全定义,其中第一个序列是从0开始且公差为1的等差序列,第二个序列是… …
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张国华
孙爱晶
倪孟迪
方毅
《电子学报》
2024,52(6):1862-1868
3306.
隐式信息流重组粒度与污点传播能力判别
污点分析中的隐式信息流由于其通过控制流传播污点的特性导致许多基于数据流的污点分析技术无效或分析效率低.本文提出了一种简洁有效的基于重组粒度的隐式信息流污点传播能力判别方法.通过预定义重组链构建规则,并基于程序切片和控制依赖关系给出了隐式信息重组链构建算法,在重组链各端点的信息重组… …
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2024,(6):1512-1520
3307.
基于动态切片与预训练模型的代码漏洞检测
当前大部分基于深度学习的漏洞检测模型,通常以整个文件或函数作为输入,检测粒度较粗,存在准确率低下、可扩展性差等挑战.为了应对这些挑战并提升漏洞检测技术的性能,同时针对静态切片方法在发现特定执行条件下的漏洞存在不足的问题,提出了一种基于动态切片与预训练模型的代码漏洞检测方法.通过动… …
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2024,(6):1529-1536
3308.
图文语义增强的多模态命名实体识别方法
为了解决多模态命名实体识别方法中存在的图文语义缺失、多模态表征语义不明确等问题,提出了一种图文语义增强的多模态命名实体识别方法。其中,利用多种预训练模型分别提取文本特征、字符特征、区域视觉特征、图像关键字和视觉标签,以全面描述图文数据的语义信息;采用Transformer和跨模态… …
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2024,41(6)
3309.
基于特征级损失和可学习噪声的医学图像域泛化方法
在医学图像分割任务中,域偏移问题会影响训练好的分割模型在未见域的性能,因此,提高模型泛化性对于医学图像智能模型的实际应用至关重要。表示学习是目前解决域泛化问题的主流方法之一,大多使用图像级损失和一致性损失来监督图像生成,但是对医学图像微小形态特征的偏差不够敏感,会导致生成图像边缘… …
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2024,41(6):1882-1887
3310.
大规模智慧交通信号控制中的强化学习和深度强化学习方法综述
当前在交通信号控制系统中引入智能化检测和控制已是大势所趋,特别是强化学习和深度强化学习方法在可扩展性、稳定性和可推广性等方面展现出巨大的技术优势,已成为该领域的研究热点。针对基于强化学习的交通信号控制任务进行了研究,在广泛调研交通信号控制方法研究成果的基础上,系统地梳理了强化学习… …
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2024,41(6):1618-1627
3311.
梯度隐藏的安全聚类与隐私保护联邦学习
联邦学习是一种前沿的分布式机器学习算法,它在保障用户对数据控制权的同时实现了多方协同训练。然而,现有的联邦学习算法在处理Non-IID数据、梯度信息泄露和动态用户离线等方面存在诸多问题。为了解决这些问题,基于四元数、零共享与秘密共享等技术,提出了一种梯度隐藏的安全聚类与隐私保护联… …
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2024,41(6):1851-1861
3312.
困难样本采样联合对比增强的深度图聚类
针对困难样本挖掘的图聚类算法是最近的研究热点,目前算法存在的主要问题有:对比方法和样本对加权策略缺少良好的融合机制;采样正样本时忽略了视图内部的“假阴性”样本;忽视图级信息对聚类的帮助。针对上述问题,提出困难样本采样联合对比增强的图聚类算法。首先使用自编码器学习嵌入,根据计算的伪… …
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3313.
面向简化规则的集成学习模型及规则约简策略
随着机器学习模型的广泛应用,研究者们逐渐认识到这类方法的局限之处。这些模型大多数为黑盒模型,导致其可解释性较差。为了解决这一问题,以集成学习模型为基础,提出了一种基于规则的可解释模型以及规则约简方法,包括生成优化的随机森林模型、冗余规则的发现和约简等步骤。首先,提出了一种随机森林… …
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3314.
基于空间注意力图的知识蒸馏算法
知识蒸馏算法对深度神经网络的精简具有很大的推动作用。当前基于特征的知识蒸馏算法或只关注单个部分进行改进,忽视了其他有益部分,或是对小模型应重点关注的部分提供有效指导,这使得蒸馏的效果有所欠缺。为了充分利用大模型的有益信息并处理,以提升小模型知识转换率,提出一种新型蒸馏算法。该算法… …
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3315.
基于双层解码的多轮情感对话生成模型
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基于计算物流的自动化集装箱码头AGV生产调度
针对自动化集装箱码头自动导引车(AGV)在线实时生产调度约束动态复杂和难以可视化的问题,在计算物流框架下,利用AnyLogic平台创建自动化码头水平运输计算实验模型,并针对平台中已有的经典资源分配策略,面向AGV生产调度提出两方面的改进:将运筹规划商业求解器与计算实验平台结合来求… …
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2024,41(6):1704-1713
3317.
面向动态三维迷宫的综合奖励设计
动态三维迷宫是较为困难的、具有不确定性和不完全信息的强化学习任务环境,使用常规奖励函数在此环境中训练任务,速度缓慢甚至可能无法完成。为解决利用强化学习在动态迷宫中寻找多目标的问题,提出一种基于事件触发的综合奖励方案,该方案将三维迷宫中各种行为状态表达为各种事件,再由事件驱动奖励。… …
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2024,41(6)
3318.
基于改进双档案多目标进化算法的柔性作业车间批量流混排调度
针对柔性作业车间批量流调度问题,基于快速换模技术,考虑可变子批划分柔性、子批混排加工柔性、自动换模柔性和物料运输柔性,建立以最小化完工时间和加工子批总数为目标的混排调度优化模型,并提出一种改进双档案多目标进化算法以优化目标函数。基于进化算法框架,设计了基于超体积指标和基于改进帕累… …
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2024,41(6):1669-1678
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基于深度学习的SAR弱小目标检测研究进展
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随着合成孔径雷达(SAR)技术的不断进步,大范围观测和高分辨率成像使得SAR图像中包含了大量特征微弱的小尺寸目标,通常涵盖飞机、车辆、油罐、船舶等高价值民用目标和关键军事目标,这类目标尺寸较小、特征微弱、稠密相连、形态多变,对它们进行精确的检测是当前SAR图像解译的难题.随着深度… …
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基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测
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传统的火灾检测方法大多基于目标检测技术,存在火灾样本获取难度高、人工标注成本高的问题.为解决该问题,本研究提出了一种基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测模型.为了实现无监督图像特征学习,提出了交叉输入对比学习模块.然后,引入了一个记忆原型学习正常场景图像的特征分布,通过特征重… …
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2024,33(6):28-36
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