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1041.
基于时序注意力与交互动态图卷积的交通流预测
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交通流预测是智能交通管理和缓解拥堵的重要任务.传统预测方法主要依赖统计方法,难以捕捉交通流中复杂的时空相关性.近年来,图神经网络(GNN)作为一种强有力的工具,在建模和预测交通流方面取得了显著进展.然而,现有的基于GNN的方法在捕捉交通流的动态时空相关性及其隐性交互关系上存在一定… …
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对抗环境下一种带时间窗的多机器人巡逻任务规划策略
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为解决现有多机器人协同巡逻策略在对抗环境下决策反应时间长以及仅限于单机器人-入侵者对抗的问题,提出一种结合全局规划与在线决策的新巡逻策略。针对机器人续航限制,构建带时间窗的多机器人任务规划模型,设计改进的softmax回归人工鱼群算法优化全局规划。在周界巡逻过程中,设计两种运动模… …
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基于句法依存增强和方面语义聚焦的方面级情感分析
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现有的方面级情感分析研究大多采用基于依存树的图神经网络来构建模型,但忽略了原始依存树包含的大量无关依赖关系且缺乏针对特定方面语义的特征提取。为此,提出了一种基于句法依存增强和方面语义聚焦的双通道图卷积网络模型(SADGCN)来提升情感分析的预测精度。该模型主要由句法增强模块与语义… …
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2025,42(9)
1044.
基于少类增强和远距离连通的不平衡节点分类
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图数据在现实应用中普遍存在类不平衡分布问题,现有的生成式方法通过提出对应的生成策略来合成少类节点以增强原始类不平衡图。但这些方法主要关注数量补偿,在根据少类数量对其进行补偿时,某些节点可能会显著降低其他类的性能。为此,从数量和拓扑两个角度来考虑少类生成方法以应对图上的不平衡问题,… …
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2025,42(9)
1045.
基于累积分布表的离散高斯采样器硬件设计
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基于格的密码学被广泛认为是抵御量子计算攻击的有效方法,因此成为后量子密码学的一个重要研究方向。离散高斯采样器在格密码系统中用于引入噪声,对保证系统安全至关重要。提出了一种基于累积分布表(CDT)方法的离散高斯采样器的电路架构,并实现了噪声生成加速器。设计采用流水线架构,可以在每个… …
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2025,42(9)
1046.
高效且平衡的多方PSI协议
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随着应用场景的多样化和私有数据共享规模的扩大,多方隐私集合交集计算(private set intersection,PSI)成为协同数据处理中的一个研究热点。然而,现有的多方PSI协议大多存在着参与方之间开销不平衡的问题,这不仅影响参与方之间的公平性,还影响协议的总体效率。针对… …
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《计算机应用研究》
2025,42(9)
1047.
一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法
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针对云计算任务调度中用户与云服务提供商利益冲突加剧、多目标权衡困难的问题,基于用户与云服务提供商的偏好建立任务调度模型,并提出一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法(TSASA)用于求解该模型。在第一阶段,利用偏好感知距离策略完成种群的聚集,当种群质心方差达到预定义的阈值时… …
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2025,42(9)
1048.
基于有序代理与双置信筛选的半监督有序分类方法
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针对当前半监督方法应用在有序分类任务中存在的类别顺序关系建模不足及伪标签噪声问题,提出一种结合有序代理与双置信筛选的半监督分类框架(OPMatch)。首先在分类交叉熵损失基础上引入有序单峰约束项,通过约束类别分布呈现单峰特性,增强模型对误分类代价的敏感性;其次在特征空间的单位超球… …
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2025,42(9)
1049.
针对边缘纹理保留的多模态医学图像融合算法
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针对多模态医学图像融合过程中细节纹理信息丢失、结构不清晰等问题,提出一种结合掩码技术的无监督端到端的融合网络ETPFusion。该网络引入边缘纹理保留模块,在特征编码阶段能够保留更多的纹理细节信息。其次,为在特征解码阶段捕获特征图的不同位置的依赖关系,引入双层卷积模块。同时,考虑… …
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2025,42(9)
1050.
一种基于行列式点过程的代理模型辅助多目标进化算法
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为了提高用于更新代理模型的解集的多样性和收敛性以提高代理模型准确度,提出一种基于行列式点过程(determinantal point process,DPP)的代理模型辅助多目标进化算法(surrogate-assisted evolutionary algorithm,SAEA… …
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1051.
基于时序图神经网络的社会团体发现
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在一些社会事件中,发现引起事件的社会团体对这些事件的治理具有重要的意义。针对现有社会团体发现任务中忽略团体对人物特征节点影响以及时间因素对团体发现影响的问题,提出了基于团体的节点表示模型G-GCN(group graph convolutional network),在对人物节点… …
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2025,42(9)
1052.
基于信息融合的智能网联汽车安全交互决策
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在开放交通场景, 智能网联汽车仍然存在安全可信性弱、交互属性不足等关键瓶颈问题. 随着人工智能(AI)的发展和深度学习的突破, AI模型在自动驾驶领域取得显著成果, 可以应用于自动驾驶中的场景理解和推理. 本文对基于信息融合的智能网联汽车安全交互决策研究进行综述, 首先梳理开放场… …
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1053.
视觉注意力和域特征融合的人脸活体检测方法
人脸活体检测是人脸识别技术安全落地的有力保障.但活体攻击方式的不断变换,给现有检测方法带来了极大的挑战.为应对层出不穷的未知场景和攻击方式,提出一种基于视觉注意力和域特征融合的双流人脸活体检测模型.首先,提出基于视觉注意力的特征提取模块,增强模型提取基于全局信息的内容特征的能力.… …
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基于时空注意力的多粒度链路预测算法
社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系,在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值.然而,现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势,且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系.针对以上问题,提出基于时空注意力的多粒度链路预测算法,该算法能… …
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高精度滑动窗口模型下的图流三角形近似计数算法
近年来,图流分析在研究领域和工业领域都变得愈发重要.图流是从数据源持续高速到达的边序列,这些边组成了一个不断变化的动态图.在图流上可以进行多种不同的分析,而三角形计数是其中最基础的操作之一.由于图流数据规模大,更新速度高,在图流上进行精确三角形计数效率较低,而且并不必要.因为大部… …
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2025,36(9):4349-4372
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RISC-V系统软件及软硬协同技术专题前言
<正>RISC-V技术的发展,一方面为操作系统、编译器等系统软件在设计实现、测试验证、安全可信等方向带来了新机遇和新挑战;另一方面,也推动了软硬协同设计、优化等技术的进一步创新与发展.近年来, RISC-V相关技术已逐渐成为国内外学者的关注点和研究热点.为此,组织了本专题与中国软件大会RISC-V系统软件及软硬协同技术论坛,探讨并交流最近一年以来,国内学者在相关研究中取得的新成果,旨在进一步推动国内RISC-V相关的技术发展和生态建设,促进学术交流.… …
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引入局部特征对齐和原型修正的少样本图像分类模型
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少样本学习是目前机器学习领域研究的热点问题.其目标是学习一个具有良好泛化能力的模型,在面对新类别时,该模型能够利用少量的标注图像来掌握新类别的概念.本文针对现有少样本模型仅单独使用全局特征或单独使用局部特征导致的信息未能充分利用问题,以及未考虑噪声影响导致样本服从不同分布假设问题… …
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缓存替换是Spark内存优化的一个研究热点和难点。然而;应用程序特征的多样性、内存资源的有限性以及缓存替换的不确定性对实现高系统执行性能构成了挑战。低效的缓存替换策略可能会导致不同的性能问题;如应用程序执行时间长;资源利用率低等。基于此;提出一种面向Spark大数据处理框架的弹性… …
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面向超级计算系统的节点故障异常预测方法
随着超级计算系统的规模不断扩大,其计算节点发生故障和异常的概率也随之上升,严重影响了计算系统的运行稳定性。传统的故障应对方法多采用事后响应和补救措施,只能一定程度地挽回损失,而对故障和异常进行事前预测则能够提供更多的反应和处理时间,因此逐渐成为故障响应方法的研究热点之一。对此,提… …
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目的 图表示学习在社交网络、生物信息及推荐系统等领域应用广泛。无监督图对比学习因其无需大量标注数据即可获取高质量节点表示而备受关注,但现有方法普遍存在增强策略单一、对比粒度粗放等问题,影响嵌入表示质量。针对上述问题,提出一种结合局部—全局图增强技术与多重神经网络协同建模的多维度图… …
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