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8841.
基于结构重参数化的太阳斑点图像弱监督去模糊方法
针对云南天文台拍摄的模糊太阳斑点图像使用有监督学习模型进行重建时容易产生伪像、训练时间长、重建结果过分依赖参考图像等问题,提出一种基于结构重参数化与多分支模块相结合的弱监督去模糊方法重建太阳斑点图。首先,结合单尺度与多尺度网络设计去模糊模型,在模型中构造多分支模块提取不同尺度的特… …
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MySQL缓冲区自适应管理仿真研究
由于MySQL使用配置参数的方式调节线性预读的阈值以及冷热LRU算法的冷热比例,导致缓冲区存在性能瓶颈。针对以上问题,提出一种缓冲区自适应管理的方法,该方法通过遗憾最小化的强化在线学习技术设计了自适应阈值调整算法以及自适应冷热缓存替换算法。首先,对MySQL中的预读算法以及冷热缓… …
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8843.
考虑乘客信任程度的营运车辆合乘线路规划
车辆合乘是解决交通拥堵的有效方法,然而乘客对车辆合乘行为缺乏信任是影响合乘发展的难题。针对这一问题,通过引入信任度权重和用户偏好来衡量合乘的信任水平,以车辆的总行驶距离最短以及总信任度值最高为目标函数,同时考虑了车辆搭载容量约束、车辆行驶距离约束、乘客需求响应约束以及车辆站点服务… …
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2023,40(4):996-999
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基于图神经网络的程序脆弱性指数评估方法
软错误会导致隐性偏差,严重影响计算机系统的可靠性。计算程序脆弱性指数是防护隐性偏差的先决条件。针对传统方法中程序语义提取不足,无法全面反映错误传播机理的问题,提出了一种基于图注意力网络的程序脆弱性指数评估方法EpicGNN。将脆弱性指数预测的任务转换为图神经网络的图回归任务,应用… …
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8845.
边缘计算中拥塞感知的接入网络与副本联合选择策略
针对边缘计算中服务副本选择过程中多用户资源争用导致的服务质量降低的难题,提出了一种网络接入点选择和服务副本选择联合优化方法。首先,依据用户所在位置,贪心地为每条用户请求选择合适的网络接入点,以避免大量用户同时选择同一个基站而造成网络拥塞。其次,网络中存在多个服务副本,在服务副本选… …
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基于串行编码校验的深度哈希图像检索
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现有基于深度学习的哈希图像检索方法通常使用全连接作为哈希编码层,并行输出每一位哈希编码,这种方法将哈希编码都视为图像的信息编码,忽略了编码过程中哈希码各个比特位之间的关联性与整段编码的冗余性,导致网络编码性能受限.因此,本文基于编码校验的原理,提出了串行哈希编码的深度哈希方法——… …
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8847.
用于智能垃圾分选的轻量级检测算法
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为实现垃圾分选自动化,确保垃圾正确分类,提出了一种基于YOLOv4的轻量级垃圾检测算法.算法对YOLOv4中的主干网络CSPDarknet53,使用层级调整后的MobileNetV3网络进行替换,使得网络架构更适用于YOLOv4网络,并提升网络的检测速度;同时结合Ghost模块和… …
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基于网络安全芯片的DDoS攻击识别IP核设计
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分布式拒绝攻击(distributed denial of service, DDoS)作为一种传统的网络攻击方式,依旧对网络安全存在着较大的威胁.本文研究基于高性能网络安全芯片SoC+IP的构建模式,针对网络层DDoS攻击,提出了一种从硬件层面实现的DDoS攻击识别方法.根据硬… …
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8849.
双裁切近端策略优化算法
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近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)是一种稳定的深度强化学习算法,该算法的关键点之一是使用裁切后的代理目标限制更新步长.实验发现当使用经验最优的裁切系数时, KL散度(Kullback-Leibler divergence)无法被确立… …
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8850.
融合XGBoost与FM的混合式学习成绩分类预测
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综合考虑混合式学习成绩分类预测中数据存在不平衡性和稀疏性的特点,提出了一种SMOTE-XGBoostFM混合式学习成绩分类预测模型.首先通过SMOTE采样均衡数据集;针对数据稀疏性问题,使用XGBoost对采样后的数据进行特征交叉,然后对所生成树的叶子节点进行独热编码,以生成高阶… …
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时空渐进式学习的视频显著性目标检测
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视频显著性目标检测需要同时结合空间信息和时间信息,连续地定位视频序列中与运动相关的显著性目标,其核心问题在于如何高效地刻画运动目标的时空特征.现有的视频显著性目标检测算法大多使用光流,ConvLSTM以及3D卷积等提取时域特征,缺乏对时间信息的连续学习能力.为此,设计了一种鲁棒的… …
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姿态驱动的局部特征对齐的行人重识别
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针对行人重识别研究中的遮挡问题,本文提出了一种姿态驱动的局部特征对齐的行人重识别方法.网络主要包括姿态编码器和行人部件对齐模块.其中,姿态编码器通过重构姿态估计热力图抑制遮挡区域骨骼关键点置信度,引导网络提取行人可见部位的特征.行人部件对齐模块依据姿态编码器输出的关键点置信图,提… …
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共识图学习驱动的自监督集成聚类
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目的 随着实际应用场景中海量数据采集技术的发展和数据标注成本的不断增加,自监督学习成为海量数据分析的一个重要策略。然而,如何从海量数据中抽取有用的监督信息,并该监督信息下开展有效的学习仍然是制约该方向发展的研究难点。为此,提出了一个基于共识图学习的自监督集成聚类框架。方法 框架主… …
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多尺度特征融合与加性注意力指导脑肿瘤MR图像分割
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目的 U-Net是医学图像分割领域中应用最为广泛的基础分割网络,然而U-Net及其各种增强网络在跳跃连接时仅利用相同尺度特征,忽略了具有互补信息的多尺度特征对当前尺度特征的指导作用。同时,跳跃连接时编码器特征和解码器特征所处的网络深度不同,二者直接串联会产生语义特征差距。针对这两… …
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随着大数据的普及和算力的提升,深度学习已成为一个热门研究领域,但其强大的性能过分依赖网络结构和参数设置。 因此,如何在提高模型性能的同时降低模型的复杂度,关键在于模型优化。为了更加精简地描述优化问题,本文以有监督深度学习作为切入点,对其提升拟合能力和泛化能力的优化方法进行归纳分析… …
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视觉Transformer预训练模型的胸腔X线影像多标签分类
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目的 基于计算机的胸腔X线影像疾病检测和分类目前存在误诊率高,准确率低的问题。本文在视觉Transformer(vision Transformer,ViT)预训练模型的基础上,通过迁移学习方法,实现胸腔X线影像辅助诊断,提高诊断准确率和效率。方法 选用带有卷积神经网络(conv… …
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