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8621.
基于多邻接图与多头注意力机制的短期交通流量预测
交通流预测在智慧城市系统中占有重要地位,是许多交通方向应用的基石.该任务的难点在于如何有效地建模交通流的时空依赖.现有方法大都使用图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)建模空间关系,使用卷积神经网络网络(Convolution Neural N… …
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基于深度多尺度卷积稀疏编码的图像去噪算法
针对图像去噪深度网络缺乏可解释性的问题,利用深度展开思想,提出了一种基于多尺度卷积稀疏编码的深度去噪网络(MSCSC-Net).首先利用多尺度卷积字典,构建了多尺度卷积稀疏编码模型,能有效地刻画图像中的多尺度结构特征,然后将多尺度卷积稀疏编码模型的传统迭代优化解展开为深度神经网络… …
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8623.
基于图像颜色随机变换的对抗样本生成方法
尽管深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)在大多数分类任务中拥有良好的表现,但在面对对抗样本(Adver-sarial Example)时显得十分脆弱,使得DNNs的安全性受到质疑.研究设计生成强攻击性的对抗样本可以帮助提升DNNs的安全性和鲁棒性.在… …
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8624.
深度强化学习驱动的智能交通信号控制策略综述
随着城市人口快速增加,私家车数量呈指数级增长,使本已不堪重负的交通系统将承受更大的压力,交通拥堵问题愈加凸显.传统交通信号控制技术难以适应复杂多变的交通情况,数据驱动的方法为基于控制的系统带来了新方向.深度强化学习方法与交通控制系统的结合在自适应交通信号控制中扮演着重要角色.首先… …
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8625.
融合多粒度抽取式特征的关键词生成
关键词是概括给定文本核心主题及关键内容的一组短语.在信息过载日益严重的今天,从给定的大量文本信息中预测出具有其中心思想的关键词至关重要.因此,关键词预测作为自然语言处理的基本任务之一,受到越来越多研究者的关注.其对应方法主要包括两类:关键词抽取和关键词生成.关键词抽取是从给定文本… …
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8626.
基于交互注意力和图卷积网络的方面级情感分析
方面级情感分析是细粒度情感分析中的一项关键任务,旨在预测一个句子中不同方面术语的情感倾向.针对目前结合图卷积网络的研究忽略方面术语本身的含义以及方面术语与上下文之间的交互的问题,文中提出了基于交互注意力和图卷积网络的模型(Interactive Attention Graph C… …
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2023,50(4):196-203
8627.
圣维南方程的3次B样条拟插值数值解
首先针对不同阶的连续可导函数,对3次B样条拟插值算子进行相应的误差估计.其次将3次B样条拟插值方法用于求解圣维南方程,利用3次B样条拟插值的一阶导数近似圣维南方程的空间导数,同时使用向前差分近似其一阶时间导数,求出其数值解.最后将所得结果与4阶龙格库塔法和蛙跳格式所得数值解进行对… …
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基于改进DQN算法的容器集群自均衡调度策略
容器云系统的资源调度策略对资源利用率和集群性能起着重要作用.现有的容器集群调度没有充分考虑节点内部和节点之间的资源占用情况,容易出现容器资源瓶颈,造成资源利用率低和服务可靠性差的问题.为了均衡容器集群的工作负载,减少容器资源瓶颈的出现,提出了一种基于DQN(Deep Q-lear… …
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基于合成图像和Xception改进模型的安卓恶意家族分类方法
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8630.
对比学习研究综述
由于传统的监督学习方法很大程度上依赖于大量的标注数据,近年来,无需外部监督信息的自监督学习方法受到了极大关注.对比学习是一种有效的自监督学习方法,它通过对比相似样本和不相似样本,使得模型能够学习到样本的重要内在特征,进而应用于下游任务,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到了越来越… …
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基于域内域间语义一致性约束的域自适应目标检测方法
在目标检测任务中,当训练集和测试集来自不同应用场景时,通常存在检测性能下降问题,这源于不同场景的数据间存在域偏移(domain shift).收集不同场景的数据费时费力,且会增加模型部署成本,降低模型使用效率.针对这一问题,本文从强化特征的语义一致性以获得更好的域无关特征的思路出… …
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在网络安全威胁日趋严峻、安全防御手段日益复杂的情况下,零信任网络能够对传统边界安全架构进行全新的评估和审视.零信任强调不要永远信任,而且要持续验证,而零信任网络不以位置标识身份,所有访问控制严格执行最小权限,所有访问过程被实时跟踪和动态评估.首先,给出了零信任网络的基本定义,指出… …
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基于高效联邦学习算法的网络入侵检测模型
为解决在入侵检测场景中引入联邦学习技术后,由于节点间存在流量数据非独立同分布(non-iid)现象而导致模型难以聚合并得到高识别率的问题,构造了一种高效联邦学习算法(H-E-Fed),并基于该算法构建了对应的入侵检测模型.首先,协调方设计针对流量数据的全局模型,并下发至入侵检测节… …
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