基于表示增强的RippleNet模型改进研究

  

随着互联网信息量的激增,推荐系统在解决信息过载问题中扮演着关键角色。针对现有推荐系统模型在实体和关系表示中的不足,提出了一种基于表示增强的RippleNet模型(Representation Enhanced RippleNet,RE-RippleNet)。一方面,传统模型在实体… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

基于语义增强的装备事件抽取方法

  

信息时代下,装备领域的数据量急剧增长,使得论证人员难以高效地从中获取关键信息,进而支持相应的数据分析和论证工作。针对装备领域事件抽取事件论元边界模糊的问题,提出了一种基于语义增强的装备事件抽取方法。该方法利用装备领域的专业术语和词汇信息,构建领域词向量,并设计能够兼容和整合不同粒… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

基于微分方程的失联潜水器轨迹预测模型算法研究

  

深海探测潜水器在故障失联后会面临严峻考验,及时预测其所在位置并展开救援极为重要。然而,受洋流、海水盐度、海底地形等多种不确定因素影响,精确预测潜水器位置非常困难。针对此问题,传统的单个因素分别分析方法存在巨大缺陷,难以准确描述复杂海洋环境下的潜水器运动模式。对深海环境中的不确定因… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

从挖掘双粒度概念特征的角度实现知识图谱概念认知

  

现有的自然语言理解方法是基于信息检索和匹配的,不像人类那样具有认知能力。为了模拟人类对概念的认知能力,知识图谱概念认知的主要任务是从属性有无和属性值两个粒度挖掘概念特征,即概念的频繁属性和属性值,使机器能够区分或认知概念。首先,提出了一种从知识图谱中的概念相关信息中挖掘双粒度概念… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

一种面向多目标跟踪的电路模块可靠性计算方法

  

在电路可靠性的计算过程中,实现对多目标轨迹的有效跟踪,是有针对性地实施电路高可靠设计的关键措施之一。选择了在电路可靠性精确评估中已得到有效验证的PTM方法用作多目标跟踪的建模工具,以保证计算的精度;分析了电路的结构和PTM方法的计算原理,在考虑输入信号故障的情况下,提出了一种二进… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

基于深度学习的混凝土缺陷检测方法综述

  

基于深度学习的混凝土缺陷检测通过提供结构状况的初始评估,可有效降低基础设施运营风险以及节约维护成本。文中归纳了近年来混凝土缺陷检测技术的研究进展,对相关研究的已有成果进行分析,讨论对比了各类检测方法的差异及优缺点。对可用于混凝土缺陷检测的图像数据集进行了梳理与介绍,再从实际应用出… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

第52卷第6A期目录

  

  相似文献

《计算机科学》2025,52(6A)

SW39000处理器上顺序任务流多从核辅助并行构图算法

下载全文  

顺序任务流（sequential task flow,STF）将对共享数据的访问表示为任务之间的依赖关系,STF运行时系统通过任务构造、依赖分析和任务依赖图（task dependence graph,TDG）生成、任务调度实现异步并行,这3个环节的开销直接影响并行程序的性能. … …   相似文献

傅游;贾淑慧;陈莉;花嵘;杜云龙;高希然 《计算机研究与发展》2025,62(6):1455-1468

SparseMode：用于高效SpMV向量化代码生成的稀疏编译框架

下载全文  

稀疏矩阵向量乘法（sparse matrix-vector multiplication,SpMV）是数值计算中的核心操作,广泛应用于科学计算、工程模拟以及机器学习中. SpMV的性能优化主要受限于不规则的稀疏模式,传统的优化通常依赖手动设计存储格式、计算策略和内存访问模式. 现… …   相似文献

王昊天;丁岩;何贤浩;肖国庆;阳王东 《计算机研究与发展》2025,62(6):1443-1454

基于改进U-Net的遥感影像农作物提取

下载全文  

我国作为一个人口众多的农业大国, 农作物的种植面积在预测我国的粮食产量和确保粮食安全方面起着至关重要的作用. 但是传统图像分割技术在提取遥感影像中地物信息时耗时费力, 且未必能达到好的效果, 为解决此类问题, 本文用深度学习方法研究对高清遥感影像中的多种农作物进行精细化分类提取,… …   相似文献

周林  武黎黎  李响 《计算机系统应用》2025,34(6):89-96

基于EFRE-SAC的无人机自主避障策略

下载全文  

在无人机自主避障任务中, 传统强化学习算法往往面临状态空间高维、信息稀疏以及探索效率低下等挑战. 现有的SAC (soft Actor-Critic)算法虽然具备较强的稳定性和样本效率, 但在复杂环境下的表现仍显不足. 为此, 本文提出了一种基于注意力机制SE和随机网络蒸馏RND… …   相似文献

刘萌月  时宏伟 《计算机系统应用》2025,34(6):53-61

ResMobileNet: 面向云和云影分割的主次残差双支路网络

下载全文  

云和云影分割是遥感图像处理的关键任务, 传统深度学习方法常面临漏检、误检和细节丢失等问题. 为解决这些挑战, 本文提出了一种结合ResNet34和MobileNetV3的双支路架构. 首先, MobileNetV3作为次残差支路, 进行初步特征提取, 这一步旨在减少在处理简单特征时的计算负担和参数量. 然后, 将初步特征送入主残差支路ResNet34中进行深层特征提取. 为避免最大池化操作带来的信息丢失, 设计了多尺度条带卷积池化模块(multi-scale strip convolutional pooling module, MS-SCPM), 通过多种池化和条形卷积提取特征, 保留重要细节. 为融合多尺度信息并有效检测小目标, 引入了注意力动态金字塔多尺度特征提取模块(attention-based dynamic pyramid multi-scale feature extraction module, ADPMFEM), 灵活捕捉关键特征并抑制冗余信息. 解码器部分采用了注意力特征感知重组模块(content-aware reassembly of features with attention, CWA), 通过特征图权重优化上采样过程, 改善边缘恢复效果, 提升分割精度. 最后, 在像素分类之前引入可变形卷积进一步优化分割效果. 实验结果表明, 所提模型在Biome 8、HRC-WHU和SPARCS数据集上表现优异, MIoU (mean intersection over union)分别提升至79.19%、90.41%和77.89%, 优于现有技术. 该成果可应用于遥感领域中的云和云影图像分析, 如环境监测、灾害评估和农业监控等领域, 提升数据处理精度和效率.… …   相似文献

陆楠  朱亚楠  王键翔  闫飞一  付瑞 《计算机系统应用》2025,34(6):62-78

融合双域特征的CBCT-CT生成对抗网络

下载全文  

锥形束计算机断层扫描(cone beam computed tomography, CBCT)因其与现代直线加速器系统的集成而被广泛用于图像引导放射治疗. 然而, 由于其图像质量不如CT, 这给实现最佳治疗计划带来了重大挑战. 本研究提出一个名为DDFGAN (dual-doma… …   相似文献

王兴凡  李曙 《计算机系统应用》2025,34(6):33-40

智能教育领域的知识追踪模型综述

下载全文  

知识追踪技术可以对学生题目作答序列等数据进行分析, 从而准确预测学生的知识点掌握状况, 以帮助教育管理者更精确地对学生进行教学干预, 提升学生的学习效果. 随着时间的推移, 知识追踪技术已经成为实现智能教育目标的重要辅助手段, 并在智能教育领域得到了广泛应用. 本综述主要研究智能… …   相似文献

赵娅  托晋宽  单可欣  贾迪 《计算机系统应用》2025,34(6):1-11

基于大语言模型的长方法分解

下载全文  

长方法及其他类型的代码坏味阻碍了软件应用程序达到最佳的可读性、可重用性和可维护性。因此,人们对长方法的自动检测和分解进行了广泛的研究。虽然这些方法极大地促进了分解,但其解决方案往往与最优方案存在很大差异。为此,我们调研公开真实长方法数据集中的可自动化部分,探讨了长方法的分解情况,… …   相似文献

徐子懋  姜艳杰  张宇霞  刘辉 《软件学报》2025,36(6):2501-2514

大语言模型在代码优化任务中的能力探究及改进方法

下载全文  

代码优化任务作为自动化代码审查的关键环节,有助于提高开发效率和代码质量.随着大语言模型在软件工程领域中展现出远胜于传统小规模预训练模型的性能,本研究旨在探讨两类模型在自动代码优化任务的表现,以评估大语言模型的综合优势.通过使用传统代码质量评估指标(e.g., BLEU, CodeBLEU, Edit Progress)对四种主流大语言模型和四种代表性小规模预训练模型在代码优化任务的表现进行评估,发现大语言模型在审查前代码优化子任务的优化质量劣于小规模预训练模型.由于现有代码质量评估指标难以解释上述现象,本研究提出基于Unidiff的代码优化评估指标,量化优化过程中的变更操作,以解释劣势原因并揭示模型执行变更操作的倾向性:(1)审查前代码优化任务难度较大,模型执行正确变更操作的准确度极低,且大语言模型比小规模预训练模型表现更为“激进”,即倾向于执行更多的代码变更操作,导致其表现不佳;(2)相比小规模预训练模型,大语言模型在代码优化任务倾向于执行更多插入(ADD)和修改(MODIFY)变更操作且ADD变更操作平均插入的代码行数较多,进一步证明其“激进”性.为缓解大语言模型在审查前优化任务中的劣势,本研究基于大语言模型和集成学习提出LLM-Voter方法,包含Inference-based(基于模型推理)和Confidence-based(基于置信度选择)两种子方案,旨在集成不同基模型的优势以提升代码优化质量.在此基础上,进一步引入优化判定机制,以增强模型的决策稳定性与可靠性.实验证明:基于置信度选择的LLM-Voter方法能够在大幅提高EM (Exact Match)值的同时获得优于所有基模型的优化质量,从而有效缓解大语言模型的劣势.… …   相似文献

王志鹏  何铁科  赵若愚  郑滔 《软件学报》2025,36(6):2477-2500

基于大语言模型的模糊测试研究综述

下载全文  

模糊测试是一种自动化的软件测试方法,通过向目标软件系统输入大量自动生成的测试数据,以发现系统潜在的安全漏洞、软件缺陷或异常行为.然而,传统模糊测试技术受限于自动化程度低、测试效率低、代码覆盖率低等因素,无法应对现代的大型软件系统.近年来,大语言模型的迅猛发展不仅为自然语言处理领域… …   相似文献

李岩  杨文章  张翼  薛吟兴 《软件学报》2025,36(6):2404-2431

基于多维特征融合的文献研究领域关联程度量化方法

下载全文  

传统文献特征提取方法通常依赖于单一维度的领域特征, 难以准确预测细化的文献研究领域关联程度. 细化的关联程度预测要求提取极高精度的领域关联特征, 但在多维度提取过程中很容易出现过平滑问题, 进而导致错误的领域关联程度预测, 使得量化精度较低. 为解决上述问题, 本文提出了一种基于多维特征融合的文献研究领域关联程度量化方法. 首先, 在传统Doc2Vec模型提取文献语义内容特征的基础上, 构建多个关联维度图并赋予相应权重, 以提高结构关联特征的全面性. 其次, 在图学习模块中引入多通道传播策略和自适应聚合机制, 通过优化节点关联特征的聚合方式, 缓解了传统GCN的过平滑问题, 从而实现不同文献间精确的研究领域关联. 最后, 通过构建覆盖学者多维关联特征向量空间的最小n维球模型, 定量评估跨领域学者科研能力. 在大规模真实文献数据集上的实验结果表明, 该方法的带误差容限准确率(tolerance-aware accuracy, TAA)达到0.68, 比Doc2Vec、GCN和Sentence-BERT模型分别高出0.67、0.08和0.02, 且在不同的图神经网络模型中性能波动较小, 证明了所提方法在精度和稳定性方面均优于近年主流的基线模型.… …   相似文献

韩进  王志  石进 《计算机系统应用》2025,34(6):146-157

动态信息网中持续扩展k-truss社区序列查找算法

下载全文  

动态信息网(DIN)包含了真实世界中随时间推移不断发生变化的对象以及对象间的联系, 常常被刻画为一系列静态无向图快照. 社区, 由信息网中一些内部联系紧密的对象组成. 动态信息网中常常存在这样的社区: 在一段时间内, 随着时间的推移, 社区成员规模不断扩大, 并且社区内部成员间始… …   相似文献

王芯蕊  姚越  于东晓  高宏  成秀珍 《软件学报》2025,36(6):2900-2926

浮点时序数据压缩综述

下载全文  

物联网技术的发展产生了海量的浮点时序数据, 这给数据存储和传输带来了巨大挑战. 为此, 浮点时序数据压缩变得至关重要, 其按数据可逆性分为有损压缩和无损压缩. 有损压缩方法通过舍弃部分数据信息以实现较好的压缩率, 适用于对精确性要求较低的应用. 无损压缩方法在减小数据大小的同时保… …   相似文献

朱明辉  李政  李瑞远  陈超  郑宇 《软件学报》2025,36(6):2844-2874