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随机梯度下降（SGD）算法因其性能优异而引起了机器学习和深度学习等领域研究人员的广泛关注。然而;SGD使用单样本随机梯度近似样本全梯度导致算法在迭代过程中引入了额外的方差;使得算法的收敛曲线震荡甚至发散;导致其收敛速率缓慢。因此;有效减小方差成为当前关键挑战。提出了一种基于小批量… …   相似文献
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多元时间序列（MTS）作为众多领域智能化技术的关键数据依据;其随时间推移记录了系统中多个变量的状态变化。聚类技术作为一个数据挖掘核心工具可以将数据按照其结构相似性划分为不同的簇;通过识别数据的结构和内在关系挖掘系统发展规律和变量相关关系。面对多元时间序列数据结构的复杂性、变量之间… …   相似文献
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朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作被提出来缓解这一问题,加权朴素贝叶斯分类器便是其中之一。在对边… …   相似文献
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移动边缘计算因具有通信成本低、服务响应快等优势,已经成为适应智能物联网应用需求的重要计算模式。在实际应用场景中,一方面,单一设备能够获取到的数据通常有限;另一方面,边缘计算环境通常是动态多变的。针对以上问题,主要对边缘联邦持续学习展开研究,将脉冲神经网络(SNN)创新性地引入到边… …   相似文献
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自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影响深度图的精度。针对上述问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔的自… …   相似文献
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随着虚拟现实(Virtual Reality, VR)、增强现实(Augmented Reality, AR)、区块链、人工智能(Artificial Intelligence, AI)等多种技术的发展,元宇宙逐渐被应用于游戏、教育、医疗、商业等许多领域。三维重建技术作为元宇宙的… …   相似文献
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现有的半监督声音事件检测方法直接使用强标签合成样本、弱标签真实样本和无标签真实样本进行训练,以缓解标签样本量不足的问题。然而,合成和真实数据域之间存在不可避免的分布差异,这种差异会干扰模型梯度优化方向,从而限制模型的泛化能力。针对这一问题,基于元学习(Meta Learning)… …   相似文献
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量子计算是基于量子力学的全新计算模式,具有远超经典计算的强大并行计算能力。混合量子卷积神经网络结合了量子计算和经典卷积神经网络的双重优势,逐渐成为量子机器学习领域的研究热点之一。当前,恶意代码规模依然呈高速增长态势,检测模型越来越复杂,参数量越来越大,迫切需要一种高效轻量型的检测… …   相似文献
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近年来,家用电动汽车激增,电动出租车需要与家用电动汽车竞争使用公共充电桩,降低了其充电效率。为此,提出了一种面向电动出租车的充电桩租借模式,通过租借分布广泛的公共充电桩作为临时专用充电桩来满足出租车的充电需求。该模式能降低充电桩建设成本,为电动出租车提供优先充电服务,缓解电动出租… …   相似文献
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端到端时延作为网络切片重要的性能指标,在切片部署中因受到网络拓扑、流量模型和调度策略等影响,很难通过建模方式进行准确预测。为了解决上述问题,提出基于异构图神经网络的网络切片时延预测(Heterogeneous Graph Neural Network-Based Network … …   相似文献
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观点分析对于社交媒体这一关键的网络舆论阵地有着重要的现实意义。该文基于非参数模型的文本聚类技术,将社交媒体文本根据用户主张的观点汇总,直观呈现用户群体所持有的不同立场。针对社交媒体文本长度短、数量多、情感丰富等特点,该文提出使用情感分布增强(Sentiment Distribut… …   相似文献
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近年来,立场检测任务受到越来越多的关注,但相关标注数据在范围和规模上都有限,不能有效支撑基于神经网络的立场检测。为此,该文探索在零样本/少样本场景下生成式语言模型在立场检测任务上的能力。首先,构建了一个全新的面向立场检测的数据集,包含5个主题,共2 500个人工标注样例;然后,在… …   相似文献
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多模态情感分析作为情感分析中的一个新兴的研究领域,旨在利用多模态信号识别情感。已有的研究方法在缓解不同模态的分布差异和模型的鲁棒性方面存在不足。为了解决以上问题,该文提出了一种基于二元模态表示学习与融合网络(Bimodal Representation Learning and … …   相似文献
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国际专利分类法(International Patent Classification, IPC)是专利文献分类和检索的国际标准;中国图书馆分类法(Chinese library classification, CLC)是我国图书期刊的大型综合性分类法。自动准确地建立IPC类目和… …   相似文献
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少数民族古籍是我国古籍文献的重要组成部分,是中华文明不可或缺的文明成果。但受制于语言文字识读的限制,参与民族古籍整理、挖掘和开发利用的研究团队规模小,技术力量不足,民族古籍文献的利用和普及传播力度不够。基于此,该文提出民族古籍隔行对照标注策略,旨在一定程度上解决文字识读困难,鼓励更多跨学科研究者参与民族古籍文献的研究,提高民族古籍开发效率。该文以藏文古文献为例,探索隔行标注策略,在人工标注一定规模语料的前提下,提出了基于多任务学习的隔行对照标注策略。该方法有效提升了隔行数据标注速度,减少了人工标注的工作量,有利于构建大规模的隔行对照数据库。实验结果表明,经过10 000条标注语料训练后,该模型在分词行和标注行上分别取得70.9%和63.2%的F1值,在翻译行上取得18.7%的BLEU值。基于隔行对照标注策略的方法显著地提升了民族古文献的研究范围和深度,避免了民族语本身带来的限制,为挖掘和弘扬中华民族传统文化贡献力量。… …   相似文献
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大多数实体关系联合抽取方法关注实体对在句子内反映的关系,忽略了长文本情景下存在的关系类型分布不均衡等问题。该文面向房地产拍卖公告,基于实体关系抽取思想,针对房地产拍卖公告实体长度较长、关系复杂的情况,设计了一种关系补充抽取机制,并结合全局指针网络和二部图匹配算法,最终形成了一个新的关系抽取模型LRCM,增强了模型对长实体和关系重叠三元组的抽取能力,减小了关系类型分布不均衡对关系抽取性能的影响。实验结果显示,该文方法优于其他主流的实体关系抽取方法,在构建的房地产拍卖数据集和WebNLG数据集上,F1值分别达到了86.0%和92.7%。… …   相似文献
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信息传播预测旨在预测信息在用户网络中的演化趋势,对舆情管控、市场营销、定向广告等应用具有重要意义。传统的信息传播预测方法依赖于特定的传播模型,这些模型的预测性能和通用性较差。近年来,深度学习技术迅速发展,得益于其对序列、网络、文本等数据强大的表征能力,基于深度学习的信息传播预测研… …   相似文献
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目的 目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法 本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄雾或者均质浓雾的局部区域组成,通过分别解决单幅非均质雾图中… …   相似文献
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目的 利用深度学习开展变化检测是遥感智能解译热点研究方向之一。针对基于Transformer变化检测模型结构复杂、参数过多、训练耗时的问题,设计了一种融合特征交互和融合的轻量级变化检测网络（feature interaction and fusion lightweight ne… …   相似文献
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