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基于多路信息聚合协同解码的单通道语音增强
为了改善基于卷积编解码架构的单通道语音增强网络对语音声学特征提取不充分、解码特征丢失严重的问题,提出一种基于多路信息聚合协同解码的单通道语音增强网络MIACD,通过双路编码器充分提取融入了语音自监督学习(SSL)表征的幅度谱和复数谱特征,由4层Conformer分别从时间和频率维… …
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面向空气质量预测的多粒度突变拟合网络
空气质量数据作为一种典型的时空数据,具有复杂的多尺度内在特性并存在突变的问题。针对现有空气质量预测方法在处理包含大量突变数据的空气质量预测任务时表现不佳的问题,提出一种面向空气质量预测的多粒度突变拟合网络(MACFN)。首先,针对空气质量数据在时间上的周期性,对输入数据进行了多粒… …
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1123.
基于图像增强的低照度人脸检测
针对人脸检测模型在低照度环境下出现的检测性能明显降低这一问题,提出一种基于图像增强的低照度人脸检测方法。首先,采用图像增强方法对低照度图像预处理,以增强人脸的有效特征信息;其次,在模型主干网络后引入注意力机制,以提升网络对人脸区域的关注,并同时降低非均匀光照与噪声带来的负面影响;… …
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基于改进广义正交匹配追踪的低地球轨道卫星MIMO-OTFS系统的信道估计方法
针对基于多输入多输出(MIMO)技术和正交时频空间(OTFS)调制的低地球轨道卫星系统的复杂性带来的信道估计困难问题,提出一种基于改进广义正交匹配追踪(GOMP)的信道估计方法。根据单输入单输出(SISO)-OTFS系统的输入输出关系和低地球轨道卫星信道的传播特性,建立一种基于M… …
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基于β-VAE的联邦学习异常更新检测算法
利用自编码器模型检测恶意模型更新的联邦学习框架是一种优秀的投毒攻击防御框架,但现有的基于自编码器的模型存在训练困难、异常检测能力不足等问题。针对以上问题,提出了一种基于β-VAE的联邦学习异常更新检测算法:服务器端通过抑制训练样本的随机属性,生成更稳定的训练数据集,并使用该数据集… …
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室内动态场景下基于语义关联的视觉SLAM方法
针对视觉SLAM在动态场景下鲁棒性不足的问题,提出一种适用于动态场景下的视觉SLAM算法——SAD-SLAM。该算法首先使用GCNv2网络进行特征提取,以获取分布均匀的特征点集合,并加快提取速度。然后使用YOLOv8-seg语义分割网络完成场景内物体的检测,并对推理得到的物体按照… …
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2024,41(8):2528-2532
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考虑负载量均衡的自动拣货系统AGV任务分配优化
为提高AGV自动拣货系统作业效率、降低作业成本,在剖析造成系统拥堵的关键影响因素基础上,提出考虑负载量均衡的AGV任务分配双层规划模型,上层考虑总成本最小,下层通过构建多目标函数来最小化系统负载量标准差和AGV空闲率。针对传统GA求解任务分配问题效率低、易陷入局部最优等问题,提出… …
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基于分区搜索和强化学习的多模态多目标头脑风暴优化算法
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基于双向Transformer的降水临近预报模型
精准的降水临近预报对日常生活至关重要,但现行预报模型的准确度有待进一步提升。为此,提出一种新的预报模型BTPN。该模型引入双向Transformer,从时空序列的正逆方向提取特征,捕获关键信息,减少时空特征丢失;使用卷积Transformer模块结合卷积的局部编码和Transfo… …
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基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗算法
针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器仅学习到真实样本相关信息。第二阶段,构建对抗性… …
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基于神威加速计算架构的LBM多级并行计算
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复杂场景下自适应注意力机制融合实时语义分割
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实现高准确度和低计算负担是卷积神经网络(CNN)实时语义分割面临的严峻挑战。针对复杂城市街道场景目标种类众多、光照变化大等特点,该文设计了一种高效的实时语义分割自适应注意力机制融合网络(AAFNet)分别提取图像空间细节和语义信息,再经过特征融合网络(FFN)获得准确语义图像。A… …
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自适应差分变异的人工鱼群算法
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针对人工鱼群算法存在的全局搜索能力欠缺, 鲁棒性差及易陷入局部极值等不足, 提出一种自适应差分变异的人工鱼群算法(ADMAFSA). 首先, 该算法采用自适应视野和步长策略, 改善种群个体在较优区域的精细搜索能力, 提升算法的寻优精度. 其次, 在人工鱼群的随机行为中引入反向学习… …
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