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701.
现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,采用先学习再融合的方式,先分别学习每个视图的共享表示与特定表示再进行融合,更细… …   相似文献
曹付元  陈晓惠 《软件学报》2025,36(3):1254-1267
702.
对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系、鲁棒性描述粒度以及鲁棒性评估序关系3个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用L2范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论.… …   相似文献
石育澄  韩亚洪 《软件学报》2025,36(3):1304-1326
703.
地物分类是遥感图像领域的重要研究方向,近年来高光谱图像和激光雷达数据联合分类的技术备受关注.现有的深度学习模型的分类性能显著依赖于标注样本的丰富度及优质程度,这在实际应用中常构成重大挑战.此外,很多模型未能有效地利用高光谱图像和激光雷达数据的信息互补性.针对上述问题,本文提出了一… …   相似文献
704.
现有基于Transformer的极限多标签文本分类模型尽管引入了标签语义,但利用标签语义来探索文本和标签之间的语义潜在关系仍存在不足。对此,该文将标签合并成序列,并使用链接策略在同一空间内联合学习文本和标签特征来捕获文本和标签的语义。然后,通过注意力机制将标签语义和文档内容相结合… …   相似文献
705.
  
<正>2021年Mark Zckerberu g将Facebook更名为Meta,并向外界介绍了元宇宙技术.自此,元宇宙受到了工业界和学术界的广泛关注,并成为热点研究问题.元宇宙是一个虚拟的数字宇宙,是真实世界的虚拟再现.三维视觉作为元宇宙的一个重要基础技术组成部分,能为构造数字宇宙提供创建虚拟场景的解决方案.然而,针对不同的元宇宙应用场景,需要不同的三维视觉技术为其创建虚拟场景.此外,随着人工智能技术的快速发展,元宇宙的基础理论架构有待进一步探索和完善,且元宇宙技术的潜在应用场景也需要进一步挖掘.… …   相似文献
706.
  
Windows域被视作内网渗透测试的重点目标,然而Windows域渗透测试的场景和方法与常规的内网渗透有很大差异。因此,当前常规的智能化路径发现研究并不适用于Windows域环境。为了增强Windows域的安全防护,提出了一种基于深度强化学习的Windows域渗透测试路径自动化生… …   相似文献
707.
  
由于Tor低门槛的搭建条件和开放的参与机制,攻击者可以通过控制大量的恶意Sybil节点对Tor网络发起Sybil攻击,从而对用户隐私造成严重的威胁。目前,针对Sybil攻击的防御方法中,一类通过识别恶意Sybil节点来进行防御,该类方法存在对节点之间相似性分析缺乏准确性、难以识别… …   相似文献
708.
  
多数图深度学习模型通过可学习权重加固定激活函数的方式提取图数据的特征信息;采用不同激活函数时对模型性能有较为显著的影响。针对上述问题;提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的全连接神经网络模型G-KAN;无需特定的激活函数和显式的节点信息传递策略;通过KA… …   相似文献
709.
  
序列推荐是对用户历史交互序列进行建模;以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性;交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项;从而影响模型捕捉稳定的序列模式;同时;交互序列中存在多样的序列信号;如趋势信号、语义信号和残差信号等;依赖单一模式进行建模无法得到精确… …   相似文献
710.
  
扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型;有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型;实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常遇到的实际应用场景;如何更好更快地实现序列到序列的文本生成一直是自然语言处… …   相似文献
711.
  
现有的异常检测方法能在特定应用场景下实现高精度检测;然而这些方法难以适用于其他应用场景;且自动化程度有限。因此;提出一种视觉基础模型(VFM)驱动的像素级图像异常检测方法SSMOD-Net(State Space Model driven-Omni Dimensional Net… …   相似文献
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将客户端聚类并在簇内进行联邦学习是缓解传统联邦学习算法在非独立同分布(Non-IID)数据场景下表现不佳的一类有效方法。这类方法大多使用客户端本地模型的参数来表征数据特性,并利用参数间的“距离”来评估相似性,从而实现客户端的聚类,但由于神经网络神经元的置换不变性,聚类效果可能会不… …   相似文献
713.
  
实时准确的气象预报关乎人民生计、环境生态以及军事决策,受到各界人士的广泛关注和重点研究。数值气象预报是当前的主流预报方法,经过长期发展,其预报精确性和可靠性不断提高,但仍然面临系统误差无法避免、历史观测数据难以利用,以及计算开销巨大等重大挑战。随着深度学习技术的快速兴起,数据驱动… …   相似文献
714.
  
现有社交网络谣言检测方法大多将社交网络中的单个帖子视为检测目标,存在因数据量不足而导致的检测冷启动问题,影响检测性能。另外,现有方法没有对海量社交网络信息中与检测无关的信息进行过滤,导致检测时延较长,性能较差。在分析谣言的传播特征时,现有方法大多侧重于谣言传播过程中的静态特征,难… …   相似文献
715.
  
针对基于深度学习的多视图立体(Multi-view Stereo,MVS)重建算法仍然存在图像特征提取不全面、代价体匹配模糊以及深度误差不断积累而导致在无纹理和重复纹理区域重建效果差的问题,提出了基于上下文引导的代价体构建和深度细化的级联MVS网络。首先,利用基于无参注意力的特征… …   相似文献
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随着元宇宙的迅猛发展,视线交互技术作为元宇宙核心交互方式受到广泛关注,视线隐私问题愈发引起人们的担忧。视线不仅可以表征凝视方向,还能用于个体身份识别,以及识别一系列敏感的软生物特征,如年龄、性别、种族等,甚至可以用于推断个体的情绪、认知状态和决策过程。因此,研究元宇宙视线交互中的… …   相似文献
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针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码路径中包含一个用于强化边缘信… …   相似文献
718.
目的 针对视网膜血管图像分割中血管特征尺度多变、毛细血管细节丰富以及视杯视盘、病变等特殊区域干扰导致的表征不精确、分割误差大以及结果不准确等问题,提出一种视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络,包括尺度特征表示、纹理特征增强和双重对比学习3个模块。方法 首先,输入视网膜图像集中… …   相似文献
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目的 弱监督时序动作定位仅利用视频级标注来定位动作实例的起止时间并识别其类别。目前基于视觉语言的方法利用文本提示信息来提升时序动作定位模型的性能。在视觉语言模型中,动作标签文本通常被封装为文本提示信息,按类型可分为手工类型提示(handcrafted prompts)和可学习类型… …   相似文献
720.
利用监控视频监测异常在社会治理中具有至关重要的地位,因此视频异常检测一直是计算机视觉领域备受关注且具有挑战性的议题。鉴于此,以深度学习的视角,对当前关键的视频异常检测方法进行了分类和综述。首先,全面介绍了视频异常的定义,包括异常的划定和类型分类;随后,分析了目前全监督、弱监督、无… …   相似文献
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