目錄

大語言模型發(fā)展與應(yīng)用專題

針對(duì)大語言模型的偏見性研究綜述

摘 要：偏見現(xiàn)象普遍存在于人類社會(huì)，并通常以自然語言為載體呈現(xiàn)。傳統(tǒng)的偏見研究主要針對(duì)靜態(tài)詞嵌入模型展開，但隨著自然語言處理技術(shù)的不斷演進(jìn)，研究對(duì)象逐漸轉(zhuǎn)向上下文處理能力更強(qiáng)的預(yù)訓(xùn)練模型。而作為預(yù)訓(xùn)練模型的進(jìn)一步發(fā)展，盡管大型語言模型憑借驚...

大語言模型領(lǐng)域意圖的精準(zhǔn)性增強(qiáng)方法

摘 要：目前通用大語言模型（如GPT）在專業(yè)領(lǐng)域問答應(yīng)用中存在不穩(wěn)定性和不真實(shí)性。針對(duì)這一現(xiàn)象，提出了一種在通用大語言模型上耦合領(lǐng)域知識(shí)的意圖識(shí)別精準(zhǔn)性增強(qiáng)方法（EIRDK），其中引入了三個(gè)具體策略：a）通過領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)對(duì)GPT輸出結(jié)果進(jìn)行打...

融合大語言模型的三級(jí)聯(lián)合提示隱式情感分析方法

摘 要：隱式情感分析作為情感分析任務(wù)的挑戰(zhàn)性分支，面臨著缺乏明確情感特征、文本語義復(fù)雜等問題。受到思維鏈（chain of thought，CoT）的啟發(fā)，提出了一種融合大語言模型的三級(jí)聯(lián)合提示隱式情感分析方法（three-level jo...

基于醫(yī)療臨床數(shù)據(jù)的兩階段專業(yè)級(jí)大語言模型微調(diào)

摘 要：通用大語言模型（large language model，LLM）缺乏對(duì)專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)理解的深度和廣度，對(duì)專業(yè)領(lǐng)域問題回答的準(zhǔn)確度不夠，常常產(chǎn)生幻覺，阻礙了大語言模型的商業(yè)應(yīng)用落地。因此，基于專業(yè)領(lǐng)域特有數(shù)據(jù)提高大型語言模型的專業(yè)性成...

區(qū)塊鏈技術(shù)

基于聯(lián)盟鏈微電網(wǎng)交易的改進(jìn)Raft共識(shí)算法

摘 要：針對(duì)聯(lián)盟鏈微電網(wǎng)交易場(chǎng)景的高吞吐量與抵御拜占庭節(jié)點(diǎn)攻擊的需求，提出了一種基于Raft的多領(lǐng)導(dǎo)者拜占庭容錯(cuò)共識(shí)算法MLB-Raft（multi-leader Byzantine fault tolerance-Raft）。首先使用可驗(yàn)...

編碼區(qū)塊鏈中存儲(chǔ)分配的分布式學(xué)習(xí)協(xié)議

摘 要：編碼區(qū)塊鏈利用糾錯(cuò)碼技術(shù)，將區(qū)塊分為多個(gè)編碼片段并分布式存儲(chǔ)于節(jié)點(diǎn)中。其主要目的在于減少參與者或節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)需求，實(shí)現(xiàn)高效的存儲(chǔ)和容錯(cuò)能力。然而，節(jié)點(diǎn)隨機(jī)存儲(chǔ)任意數(shù)量的編碼片段，導(dǎo)致編碼片段分布不均勻，從而增加節(jié)點(diǎn)嘗試解碼區(qū)塊時(shí)的通信...

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專題

AGCFN:基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)模型

摘 要：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)方法面臨以下兩個(gè)挑戰(zhàn)。一是如何有效利用多層網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)內(nèi)容信息，二是如何有效利用多層網(wǎng)絡(luò)的層間關(guān)系。因此，提出多層網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)模型AGCFN（autoencoder-enhanced graph con...

基于時(shí)空位置關(guān)注圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流預(yù)測(cè)方法

摘 要：針對(duì)現(xiàn)有交通流預(yù)測(cè)方法存在難以構(gòu)建空間和時(shí)間依賴關(guān)系的問題，提出了新的利用時(shí)空位置注意力的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-PAGNN）方法。首先，該圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含有位置關(guān)注機(jī)制，由此能夠更好地對(duì)城市道路網(wǎng)絡(luò)中交通節(jié)點(diǎn)的空間依賴關(guān)系進(jìn)行有效捕捉；...

算法研究探討

基于多視圖證據(jù)融合的社交水軍檢測(cè)

摘 要：為克服單視圖水軍檢測(cè)方法在處理復(fù)雜多樣的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)所存在的局限性，并解決現(xiàn)有多視圖融合方法未能充分考慮視圖間質(zhì)量差異導(dǎo)致的信息丟失和噪聲干擾等問題，提出一種基于多視圖證據(jù)融合（multi-view evidence fusion...

利用集成剪枝和多目標(biāo)優(yōu)化算法的隨機(jī)森林可解釋增強(qiáng)模型

摘 要：隨機(jī)森林模型是廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的經(jīng)典黑盒模型，而黑盒模型的結(jié)構(gòu)特征導(dǎo)致模型可解釋性弱，需要借助可解釋技術(shù)優(yōu)化隨機(jī)森林的可解釋性，從而促進(jìn)其在可靠性要求較高場(chǎng)景的應(yīng)用與發(fā)展。研究構(gòu)建了基于集成剪枝和多目標(biāo)優(yōu)化算法的規(guī)則提取模型，集成...

基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的深度半監(jiān)督聚類模型

摘 要：深度半監(jiān)督聚類旨在利用少量的監(jiān)督信息達(dá)到更好的聚類效果。然而，由于標(biāo)注成本昂貴，監(jiān)督信息的數(shù)量往往是有限的。因此，在監(jiān)督信息有限的情況下，如何選擇對(duì)聚類最有價(jià)值的監(jiān)督信息變得至關(guān)重要。針對(duì)以上問題，提出了基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的深度半監(jiān)督聚類...

應(yīng)對(duì)顯著變化的動(dòng)態(tài)社區(qū)檢測(cè)方法

摘 要：現(xiàn)實(shí)中的網(wǎng)絡(luò)總是不斷變化，網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和連接關(guān)系也在隨著時(shí)間推移而不斷演變，在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)社區(qū)的變化一直是個(gè)重要課題。當(dāng)這種變化較為顯著時(shí)，將導(dǎo)致社區(qū)檢測(cè)算法難以有效利用前一個(gè)網(wǎng)絡(luò)快照中有價(jià)值的信息，從而導(dǎo)致下一個(gè)時(shí)間步的負(fù)遷移。為解...

基于統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)的高效用項(xiàng)集挖掘算法

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)高效用項(xiàng)集挖掘算法在具有不同類型標(biāo)簽事務(wù)中報(bào)告假陽性高效用項(xiàng)集的問題，提出兩個(gè)基于統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)的高效用項(xiàng)集挖掘算法——FHUI和PHUI算法。這兩個(gè)算法首先找到所有待檢驗(yàn)高效用項(xiàng)集并依據(jù)項(xiàng)集長(zhǎng)度進(jìn)行分組；然后，F(xiàn)HUI算法...

基于屬性隱私的統(tǒng)計(jì)查詢定價(jià)模型

摘 要：現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)查詢定價(jià)模型沒有考慮查詢結(jié)果揭露數(shù)據(jù)集敏感屬性的問題，難以通過相應(yīng)地補(bǔ)償數(shù)據(jù)提供方激勵(lì)共享，對(duì)此提出一種基于屬性隱私的定價(jià)模型。首先，基于提出的寬松近似Wasserstein機(jī)制（RAWM）計(jì)算查詢敏感度，直接計(jì)算輸出分布對(duì)...

基于統(tǒng)計(jì)推理的不一致數(shù)據(jù)清洗方法

摘 要：不一致數(shù)據(jù)修復(fù)是數(shù)據(jù)清洗領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，現(xiàn)有方法大多是基于完整性約束規(guī)則的，采用最小代價(jià)原則進(jìn)行修復(fù)，然而，代價(jià)最小的修復(fù)方案通常是不正確的，導(dǎo)致現(xiàn)有修復(fù)方法的準(zhǔn)確率較低。針對(duì)現(xiàn)有方法準(zhǔn)確率較低的問題，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)推理...

融合背景知識(shí)和常識(shí)感知的對(duì)話生成

摘 要：基于背景對(duì)話的關(guān)鍵問題之一是知識(shí)抽取，但由于有些會(huì)話的信息量不足，特別是在一些對(duì)話信息較少的情況下，選擇恰當(dāng)?shù)闹R(shí)變得尤為困難，且目前的生成方式缺乏動(dòng)態(tài)選取背景知識(shí)的能力。針對(duì)這些問題，提出了KIF模型，引入知識(shí)增強(qiáng)庫(kù)和知識(shí)向量并提...

考慮多交互關(guān)系與情感傾向的微博用戶可信度評(píng)估算法

摘 要：探究綜合考慮多交互關(guān)系與情感傾向因素的微博用戶可信度評(píng)估方法。首先基于用戶間交互關(guān)系的類型和頻率，得到用戶交互度與參與度；然后根據(jù)情感詞典計(jì)算用戶間評(píng)論、回復(fù)等文本內(nèi)容的情感得分，并據(jù)此判斷用戶情感傾向；其次以PageRank算法為...

基于點(diǎn)線特征融合的實(shí)時(shí)視慣SLAM算法

摘 要：為了在光照不足和低紋理場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的高精度實(shí)時(shí)定位和建圖，提出了一種基于視覺點(diǎn)線特征以及IMU特征融合的實(shí)時(shí)SLAM算法。首先通過跳躍路由策略和自適應(yīng)閾值策略改進(jìn)了EDlines算法，提高了線特征提取的質(zhì)量，從而提高了特征跟...

基于TSACO及動(dòng)態(tài)避障策略的無人機(jī)路徑規(guī)劃

摘 要：為了提高無人機(jī)路徑規(guī)劃中的避障效率，首先針對(duì)全局規(guī)劃，提出一種改進(jìn)蟻群算法TSACO（turning-sensitive ant colony optimization）。該算法利用A算法進(jìn)行非均勻分配初始信息素，通過在概率函數(shù)中引...

基于分區(qū)個(gè)體排名的非線性種群縮減的人工蜂群算法

摘 要：針對(duì)人工蜂群算法（ABC）探索性強(qiáng)而開發(fā)性弱，從而導(dǎo)致收斂速度慢的問題，提出了一種基于分區(qū)個(gè)體排名的非線性種群縮減策略（UPSR-CIR）。首先，該策略設(shè)計(jì)長(zhǎng)尾非線性種群規(guī)模縮減函數(shù)，在前期保持大種群充分探索，中期快速縮減使得后期保...

基于改進(jìn)堆優(yōu)化算法求解電動(dòng)汽車并網(wǎng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度

摘 要：針對(duì)堆優(yōu)化算法HBO處理含電動(dòng)汽車的動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題時(shí)存在收斂慢和精度低等問題，提出一種改進(jìn)的堆優(yōu)化算法RDHBO。首先，在RDHBO中引入了最優(yōu)成員區(qū)域搜索和雙種群交互策略。前者引導(dǎo)最優(yōu)成員移動(dòng)到更有希望的區(qū)域，提升了算法的收斂精...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)下淺充淺放充電策略AGV調(diào)度研究

摘 要：針對(duì)自動(dòng)化集裝箱碼頭自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）調(diào)度中的充電問題，考慮淺充淺放充電策略構(gòu)建了混合整數(shù)優(yōu)化模型。該模型以最小化AGV最終完工時(shí)間為目標(biāo)，在考慮AGV電池電量變化以及AGV不同狀態(tài)耗電差異的約束下，利用AGV空閑時(shí)間和一個(gè)作業(yè)循...

標(biāo)簽噪聲下結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)與鄰域樣本分析的故障診斷方法

摘 要：當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法依賴于標(biāo)注完備的訓(xùn)練樣本，當(dāng)數(shù)據(jù)集中存在噪聲標(biāo)簽時(shí)，模型會(huì)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)過擬合，影響泛化能力。為實(shí)現(xiàn)模型在采用標(biāo)簽噪聲進(jìn)行訓(xùn)練的情況下對(duì)設(shè)備運(yùn)行工況的精確識(shí)別，提出一種結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)與鄰域樣本分析的故障診斷方...

系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)

基于Hopf振蕩器的Spiking-CPG六足機(jī)器人步態(tài)運(yùn)動(dòng)控制

摘 要：中樞模式發(fā)生器（central pattern generator，CPG）在六足機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)步態(tài)控制中起著至關(guān)重要的作用。為能夠更高效、更低能耗地控制六足機(jī)器人的步態(tài)運(yùn)動(dòng)，提出了一種Spiking-CPG（SCPG）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為六...

PreNTT：面向zk-SNARK的數(shù)論變換計(jì)算并行加速方法

摘 要：簡(jiǎn)潔非交互式零知識(shí)證明（zk-SNARK）由于具備證明驗(yàn)證過程簡(jiǎn)捷快速的優(yōu)點(diǎn)，已在加密貨幣等眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但其證明生成過程所需計(jì)算仍復(fù)雜耗時(shí)，影響了進(jìn)一步的應(yīng)用拓展。針對(duì)zk-SNARK證明生成過程中的主要計(jì)算瓶頸——數(shù)論變...

基于分區(qū)再訓(xùn)練的RRAM陣列多缺陷容忍算法

摘 要：針對(duì)RRAM單元制造工藝不完善造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矩陣向量乘法計(jì)算錯(cuò)誤問題，根據(jù)RRAM陣列多缺陷特性進(jìn)行建模，提出了多缺陷容忍算法。首先根據(jù)RRAM陣列常見的轉(zhuǎn)變?nèi)毕莺驼尺B缺陷對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算準(zhǔn)確度的影響，對(duì)兩種缺陷統(tǒng)一建模；然后對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

基于中文文本相似度評(píng)估的情感勒索話語檢測(cè)系統(tǒng)

摘 要：情感勒索是通過情感壓力迫使周圍人聽從自己要求的交流方式，容易導(dǎo)致對(duì)方的負(fù)面情緒甚至心理問題從而影響交流效果。為了檢測(cè)日常交流場(chǎng)景下的情感勒索話語進(jìn)而改善交流效果，開發(fā)了基于中文文本相似度評(píng)估的情感勒索話語檢測(cè)系統(tǒng)。首先，基于Susa...

融合信息擾動(dòng)與特征解耦的單樣本語音轉(zhuǎn)換

摘 要：?jiǎn)螛颖菊Z音轉(zhuǎn)換的特性是利用單條目標(biāo)說話人的語音樣本即可實(shí)現(xiàn)身份的轉(zhuǎn)換，但由于聲學(xué)特征呈現(xiàn)復(fù)雜的相互作用和動(dòng)態(tài)變化，現(xiàn)有方法難以充分將單樣本語音中的說話人音色與其他聲學(xué)特征解耦，導(dǎo)致轉(zhuǎn)換音頻在聽覺上仍與源說話人的音色特征相似，存在說話...

基于改進(jìn)MH算法的室內(nèi)空間自動(dòng)布局

摘 要：為了生成文博展廳、城市閱讀空間、商場(chǎng)等具備公共服務(wù)職能的空間布局，提出了一種面向室內(nèi)空間的自動(dòng)布局方法。該方法首先針對(duì)多種布局的表達(dá)需求，將布局信息記錄在層次化圖結(jié)構(gòu)中；再按照?qǐng)D結(jié)構(gòu)填充適當(dāng)?shù)牟季謱?duì)象作為初始狀態(tài)；利用能量函數(shù)和移動(dòng)...

軟件技術(shù)研究

基于路徑預(yù)取的樹型索引查詢優(yōu)化

摘 要：在樹型內(nèi)存索引的研究過程中，由于傳統(tǒng)的片上預(yù)取不能適應(yīng)索引的局部性，導(dǎo)致訪存成為該類型內(nèi)存索引的性能瓶頸。提出了一種基于軟件層面的路徑預(yù)取算法，使用預(yù)取加速內(nèi)存索引的訪問，并使得該算法可以快速部署到現(xiàn)實(shí)機(jī)器上。該算法基于對(duì)樹型索引訪...

復(fù)雜事件處理中多聚合查詢共享方法

摘 要：復(fù)雜事件處理技術(shù)是在持續(xù)不斷的流數(shù)據(jù)中檢測(cè)滿足特定事件序列或?qū)ζヅ涞氖录M(jìn)行統(tǒng)計(jì)的一種流數(shù)據(jù)處理技術(shù)。在處理帶有Kleene操作符的事件趨勢(shì)聚合查詢時(shí)，需緩存中間結(jié)果來實(shí)現(xiàn)不定數(shù)量事件序列的匹配，故對(duì)查詢系統(tǒng)的資源需求較大。利用多個(gè)...

基于字段感知的文本協(xié)議灰盒模糊測(cè)試方法

摘 要：基于變異的灰盒協(xié)議模糊測(cè)試方法使用便捷、可擴(kuò)展性好，但缺乏協(xié)議報(bào)文格式信息，只能對(duì)報(bào)文整體進(jìn)行變異以產(chǎn)生測(cè)試用例，導(dǎo)致生成的大部分測(cè)試報(bào)文會(huì)被被測(cè)協(xié)議實(shí)現(xiàn)直接拒絕，嚴(yán)重影響測(cè)試效率。針對(duì)這一問題，提出了基于字段感知的文本協(xié)議模糊測(cè)試...

有狀態(tài)協(xié)議模糊測(cè)試的種子調(diào)度算法

摘 要：為了探索有狀態(tài)協(xié)議的程序漏洞，AFL-NET提出了有狀態(tài)協(xié)議模糊測(cè)試。在有狀態(tài)協(xié)議模糊測(cè)試中，種子的選擇對(duì)路徑的探索有著重大的貢獻(xiàn)。然而，目前的有狀態(tài)協(xié)議模糊測(cè)試往往重復(fù)執(zhí)行幾個(gè)相同的種子，導(dǎo)致不能很好地探索更多的路徑。為了緩解該問...

網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)

基于均勻線性陣列的超大規(guī)模MIMO混合場(chǎng)信道估計(jì)算法

摘 要：超大規(guī)模MIMO（extremely large-scale massive MIMO，XL-MIMO）是未來6G通信的關(guān)鍵技術(shù)之一?，F(xiàn)有的XL-MIMO混合場(chǎng)信道模型大多對(duì)均勻線性陣列和單天線用戶之間信道建模，且采用散射體最后一跳...

多RIS輔助車載通信信號(hào)優(yōu)化及部署規(guī)劃

摘 要：針對(duì)勻變速運(yùn)動(dòng)的汽車產(chǎn)生的多普勒擴(kuò)展和時(shí)延擴(kuò)展以及接收信噪比的問題，提出了一種多智能超表面（RIS）輔助勻變速移動(dòng)物體通信的方案。與傳統(tǒng)信道估計(jì)不同的是，使用了信道增益的方法和優(yōu)化RIS相位以及多目標(biāo)優(yōu)化來讓移動(dòng)物體能達(dá)到最大接收瞬...

基于子網(wǎng)融合的多智能體系統(tǒng)自組網(wǎng)連通性恢復(fù)方法

摘 要：在受損的多智能體自組網(wǎng)中，在維持現(xiàn)有連通結(jié)構(gòu)的前提下快速恢復(fù)全連通極具挑戰(zhàn)性。為此，提出一種基于子網(wǎng)融合的多智能體系統(tǒng)自組網(wǎng)連通性恢復(fù)方法。首先，該方法設(shè)計(jì)基于網(wǎng)絡(luò)故障探測(cè)的子網(wǎng)劃分算法來確定系統(tǒng)中的故障節(jié)點(diǎn)以及子網(wǎng)割裂情況。其次，...

信息安全技術(shù)

NDP-FD6：一種IPv6網(wǎng)絡(luò)NDP洪泛行為多分類檢測(cè)框架

摘 要：當(dāng)前NDP洪泛行為檢測(cè)研究主要集中于RA和NS洪泛行為的檢測(cè)，對(duì)于NDP協(xié)議中其他報(bào)文洪泛行為的檢測(cè)能力不足。此外，傳統(tǒng)閾值規(guī)則檢測(cè)方法存在動(dòng)態(tài)性差、準(zhǔn)確率低的問題，而基于人工智能的檢測(cè)方法大多只能進(jìn)行二分類檢測(cè)，缺乏多分類檢測(cè)能力...

理想格上強(qiáng)指定驗(yàn)證者的可截取簽名方案

摘 要：現(xiàn)存的大多數(shù)可截取簽名方案具有公開驗(yàn)證性，但在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致簽名者的隱私泄露。為提高安全性，并使簽名方案具有抗量子性，基于理想格上的ring-SIS問題，結(jié)合強(qiáng)指定驗(yàn)證者簽名方案，提出一種新型的可截取簽名方案。該方案采用均勻采...

車聯(lián)網(wǎng)中基于閾值的邊緣輔助身份認(rèn)證方案

摘 要：車聯(lián)網(wǎng)中的身份認(rèn)證方案是解決車聯(lián)網(wǎng)許多安全和隱私問題的有效途徑之一。然而，現(xiàn)有認(rèn)證方案多數(shù)沒有關(guān)注單點(diǎn)故障問題或者存在信息泄露。針對(duì)上述問題，提出了一種車聯(lián)網(wǎng)中基于閾值的邊緣輔助身份認(rèn)證方案。該方案在保護(hù)車輛真實(shí)身份信息的前提下，由...

基于SM9聚合簽名局部可驗(yàn)證算法

摘 要：針對(duì)目前SM9簽名方案生成的n條消息的簽名占用較大存儲(chǔ)空間的問題，提出了一種基于SM9算法的聚合簽名方案。該方案使得驗(yàn)證多條簽名的時(shí)間開銷相較于原SM9方案有所降低，空間開銷約為原SM9方案的66.7%。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)目前聚合簽名...

圖形圖像技術(shù)

面向三維流管可視化的各向異性屏幕空間環(huán)境光遮蔽算法

摘 要：屏幕空間環(huán)境光遮蔽（AO）算法是一種流行的全局光照技術(shù)，此類技術(shù)可用于輔助復(fù)雜3D流管場(chǎng)景的可視化，以便于更好地理解場(chǎng)景分布特點(diǎn)。對(duì)此提出一種屏幕空間各向異性AO方法來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜三維流管場(chǎng)景可視化。其基本思想是利用三維流管的特性設(shè)計(jì)兩...

基于同模型匹配點(diǎn)聚集的圖像多匹配模型估計(jì)算法

摘 要：寬基線或大視角圖像間多匹配模型的估計(jì)是圖像處理中一項(xiàng)非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù)?，F(xiàn)有算法雖然能較好估計(jì)圖像間的多匹配模型及其內(nèi)點(diǎn)集，但是其結(jié)果容易出現(xiàn)匹配對(duì)錯(cuò)誤分配的問題。為了精確估計(jì)圖像間的多匹配模型從而分配匹配對(duì)，提出一種基于同模型匹配...

NFP-AST:自然特征保留的任意風(fēng)格遷移模型

摘 要：親和特征提取和自然融合是實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移的關(guān)鍵。為此，提出一個(gè)新的自然特征保留的任意風(fēng)格遷移模型NFP-AST。通過可逆殘差網(wǎng)絡(luò)在前向和后向推理中對(duì)特征二分處理，保證了提取特征親和性，減少因提取過程造成的圖像重建誤差。在自適應(yīng)空間重構(gòu)模...

殘差修正的加權(quán)多項(xiàng)式回歸色彩特征化算法

摘 要：在數(shù)字印刷領(lǐng)域，精確再現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖像的顏色是高質(zhì)量印刷的前提，其中色彩特征化是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)多項(xiàng)式回歸模型由于高階項(xiàng)會(huì)放大特征化樣本集中的奇異值，導(dǎo)致模型振蕩從而影響色彩特征化的準(zhǔn)確性?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的色彩特征化算法精度較高，但算法復(fù)雜...

多類別形態(tài)的未隸定青銅器銘文細(xì)粒度識(shí)別

摘 要：未隸定銘文的識(shí)別主要依靠傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)提供單一的全局特征，卻忽略了部位識(shí)別和特征學(xué)習(xí)的關(guān)系，導(dǎo)致模型難以充分表達(dá)復(fù)雜形態(tài)的文字構(gòu)造，進(jìn)而產(chǎn)生識(shí)別誤差。針對(duì)上述問題，提出了一種姿態(tài)對(duì)齊的多部位特征細(xì)粒度識(shí)別模型（MP-CNN）。在第一個(gè)...

信息集萃

下期要目

面向社會(huì)媒體的立場(chǎng)檢測(cè)研究綜述 對(duì)LoRa網(wǎng)絡(luò)的攻擊與防御技術(shù)綜述 基于多維信譽(yù)模型的區(qū)塊鏈跨鏈節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)估方法 區(qū)塊鏈動(dòng)態(tài)分片自適應(yīng)模型 改進(jìn)的超額抵押高吞吐量多路徑支付方案 基于端到端深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解有能力約束的車輛路徑問題 改進(jìn)JPS...