双通道转义融合网络实现双平面X线片重建脊柱三维模型

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治疗脊柱侧弯的关键是准确了解患者站立姿态下的脊柱三维结构,但采用CT成像无法满足站立姿态要求,且面临着辐射强、适用人群受限等问题。针对这些问题,提出了一个能从双平面X线片中重建出脊柱三维模型的卷积神经网络,称为2XR3DS-Net。通过在双通道卷积网络中引入结合了通道注意力机制的… …   相似文献

凌健航  张俊华 《计算机应用研究》2025,42(5)

有限值终态零化神经网络及其在机器人运动规划中的应用

  

针对等式约束的时变二次规划求解问题,提出一种有限值终态零化神经网络,以保证计算误差的有限时间收敛,其有限值特性易于实现;对有限值终态零化神经网络进行理论分析,并给出该神经网络的收敛时间表达式。冗余机械臂的重复运动规划问题可描述为时变二次规划问题,采用有限值终态零化神经网络作为求解… …   相似文献

汪黎明;仲国民;孙明轩;何熊熊 《计算机科学》2025,52(5):270-280

动态手语识别综述

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手语是用手势比量动作,根据手势的变化模拟形象或者音节以构成的一定意思或词语,手语是听力障碍者或无法用言语交流的人普遍采用的一种交际工具.随着计算机视觉和深度学习的不断发展,手语识别技术随之出现并不断发展,使普通人与聋哑人士交流成为可能.然而,动态手语的复杂性和变化性使得对手语的精… …   相似文献

王哲楷  冯云霞  王佳文 《计算机系统应用》2025,34(5):1-13

云存储环境下基于代数恒等式的低开销动态安全审计协议

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如今为了验证云端数据的完整性,研究者提出了多个数据完整性审计协议.然而,这些协议通常要求用户将数据块、标签以及一些辅助验证数据外包给云,并使用复杂度较高的加密算法进行验证.这些缺点导致了云服务需要消耗额外的存储开销和计算开销.针对上述问题,本文提出一种基于代数恒等式的数据持有性证明协议.首先,该协议使用简单的代数运算降低了验证算法运行的时间开销.其次,云服务提供商仅需存储标签而无需存储原始数据便可响应验证请求.此外,本文方案还可以与其它文件加密算法相结合进一步增强对数据的隐私保护.然后,本文提出了C-DLIT框架以支持数据动态操作并可实现全局审计.最后通过理论分析与实验对比,本文证明了该方案既可以保证数据的隐私性,又能够有效抵御恶意攻击.实现结果表明：在验证执行时间方面,相较于数据持有性证明协议（Provable Data Possession, PDP）的10^-2秒级耗时与数据可恢复性证明协议（Proofs of Retrievability, PoR）的秒级耗时,本文方案可以把时间减少到2毫秒以内.… …   相似文献

王睿垚;吴黎兵;张壮壮;霍丽娟;冯佳琪 《小型微型计算机系统》2025,46(5):1190-1198

基于前置归一化Transformer的融合多模态行人过街意图预测模型

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预测行人的过街意图是自动驾驶系统中的行人与车辆交互重要环节之一,目的在于提前预测出道路两侧行人的过街行为,作出减速或避让的决策。为了能够提升识别行人过街意图的准确性,受到前置归一化注意力机制的启发,提出了一种基于前置归一化注意力机制的行人过街意图预测模型,对行人不同模态特征进行提… …   相似文献

陈振东  刘广聪  叶振宇 《计算机应用研究》2025,42(5)

基于梯度放大的联邦学习激励欺诈攻击与防御

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在联邦学习领域,激励机制是吸引高质量数据持有者参与联邦学习并获得更优模型的重要工具.然而,现有的联邦学习研究鲜有考虑到参与者可能滥用激励机制的情况,也就是他们可能会通过操纵上传的本地模型信息来获取更多的奖励.针对这一问题进行了深入研究.首先,明确定义联邦学习中的参与者激励欺诈攻击… …   相似文献

乐紫莹  陈珂  寿黎但  骆歆远  陈刚 《软件学报》2025,36(5):2254-2269

融合EEMD和多通道dTCN-LSTM的车辆载重状态识别模型

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为精确识别后装车载重状态,研究集成经验模态分解(EEMD)和多通道双重膨胀因果卷积(dTCN)-长短期记忆神经网络(LSTM)融合的识别模型.利用滑动窗口截取载重时序特征向量构建特征向量矩阵,通过EEMD将特征向量矩阵分解为多个子分量矩阵并筛选不含噪声的子分量矩阵,降低时序数据噪… …   相似文献

徐慧琳;孙子文 《小型微型计算机系统》2025,46(5):1112-1119

引入双曲正切阈值函数的平稳小波变换心电信号去噪方法

  

在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信… …   相似文献

王海勇;丁顾霏 《计算机科学》2025,52(5):179-186

融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型

  

四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型。它在底层通过融合Seq2Seq网络架… …   相似文献

何春辉;葛斌;张翀;徐浩 《计算机科学》2025,52(5):227-234

多模型融合的无人机异常航迹校正方法

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低空空域的开放和无人机的大规模应用使得低空飞行活动日益增多,航迹规划是确保无人机在复杂低空环境下有序飞行的关键。然而由于无线遥控链路中存在的干扰、欺骗等各种攻击,导致无人机偏离规划的航迹,给低空安全带来严峻挑战。为减小位置欺骗攻击引起的航迹异常,该文提出一种多模型融合的无人机异常… …   相似文献

王威  佘丁辰  王加琪  韩戴如  晋本周 《电子与信息学报》2025,47(5):1332-1344

TS³:能效优先的特定起点分类最优线程数搜索

  

最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性能、功耗和EDP（Energy-delay Product）)、并行的多线程区域、软硬件配置参数等。围绕能效优先的最优线程数搜索问题,提出了能效优先的特定起点分类最优线程数搜索算法（Energy-Efficiency-First Optimal Thread Number Search Algorithm based on Specific Starting Point Classification,简称TS³方法）”,通过设计基于程序分类的特殊起点设定方法来确定搜索起点,并采用启发式算法和二分查找方法搜索最优线程数,提升搜索效率,有效提升了能效优先目标（性能最优、功耗最优、能效EDP最优）下的最优线程数搜索精度并降低了搜索开销。在两个x86和一个ARM平台上用8个benchmark对算法有效性进行了详细实验验证,结果表明,与Baseline相比,TS³方法的性能平均提升0.29%（平台A）、0.17%（平台B）、10.77%（平台C）;功耗平均降低2.35%（平台A）、1.87%（平台B）、15.97%（平台C）;EDP平均降低6.36%（平台A）、5.07%（平台B）、46.94%（平台C）。在3个平台上,与目前经典搜索方法相比,TS³方法的性能平均提升10.16%,功耗平均降低13.45%,EDP平均降低23.77%;搜索开销平均降低86.8%。… …   相似文献

马兆阳;陈娟;周一畅;吴贤瑜;高鹏飞;阮文浩;詹昊明 《计算机科学》2025,(5):67-75

基于提示调优的中文上位词发现

  

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《中文信息学报》2025,39(5):11-21

基于图卷积网络和终点诱导的行人轨迹预测

  

针对行人轨迹预测研究中仅关注历史轨迹的交互信息,而忽略了终点交互信息的问题,提出一种基于图卷积网络（GCN）和终点诱导（Endpoint Induction）的行人轨迹预测模型GCN-EI。首先,在训练集上使用分类方法学习行人未来可能的加权终点分布;其次,将可能的终点与它们对应的… …   相似文献

陈满;杨小军;杨慧敏 《计算机应用》2025,(5):1480-1487

面向卷积神经网络泛化性和健壮性权衡的标签筛选方法

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虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中,但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型,带来安全性的隐患.现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性,但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性.为了缓解这一问题,提出了标签筛选权重参数正则化方法,在模型训练过程… …   相似文献

王益民  龙显忠  李云  熊健 《软件学报》2025,36(5):2114-2129

基于超大规模多输入多输出系统的快速波束训练

  

超大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统能显著提高信道容量。然而,传统的均匀线性阵列（ULA）在大入射角/出射角下,近场区域会急剧缩小,导致信号覆盖受限。使用均匀圆形阵列（UCA）可以有效扩大近场区域,但这也使得基于ULA的低开销波束训练方案不再适用。为了减少UCA近场波束训练… …   相似文献

王华华;谢长江;方杰宁 《计算机应用》2025,(5):1625-1631

图正则化弹性网子空间聚类

  

基于图的子空间聚类（SC）已成为有效处理高维数据的流行技术。然而,现有方法存在以下问题:构建的图忽略了与聚类建立关联以及无法捕捉数据的内在相关结构。为了解决上述问题,提出一个新的SC方法——图正则化弹性网子空间聚类（GENSC）。GENSC使用L₂范数正则化强化具有相关结构的样本之间的连通性,并使用L₁范数正则化摒弃不同子空间的样本之间的连通性;同时,构建表征的最近邻图捕捉样本之间的内在局部结构,并增加秩约束以鼓励所学习的图具有清晰的聚类结构。GENSC将L₂范数、L₁范数和秩约束刻画到一个一般的框架中,并提出一个迭代的优化算法来求解该框架。在9个真实数据集上与现有方法进行比较的实验结果表明,在ChinaCXRSet上,GENSC的精确度（Accuracy）和归一化互信息（NMI）值分别超出次优方法9.03和7.61个百分点,聚类纯度（Purity）达到最好;在UMIST上,GENSC的精确度、NMI和Purity值分别超出次优方法4.15、3.17和5.21个百分点,验证了GENSC的有效性。… …   相似文献

郭书剑;余节约;尹学松 《计算机应用》2025,(5):1464-1471

基于图熵理论的图数据增强研究

  

图数据增强是一种通过变换和扩充图结构和节点特征来增加训练数据多样性、提高图神经网络性能的技术。为了应对图数据增强面临的难以综合信息完整性、特征平滑性、图多样性和局部依赖关系的挑战,缓解图神经网络的过平滑和过拟合问题,提高其性能,提出了一种基于物理热力学中的熵理论的图数据增强模型(… …   相似文献

富坤;崔静远;党兴;成晓;应世聪;李建伟 《计算机科学》2025,52(5):149-160

面向概念漂移的磁盘故障动态集成预测方法

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在大规模数据中心中,磁盘日志通常随着时间的推移不断从磁盘生成,磁盘日志数据的分布会随着时间的推移发生不可预测的变化,产生概念漂移.然而当前磁盘故障预测方法大多是离线训练的,预测性能会随着时间的流逝而逐渐降低,无法对数据分布的变化做出反映.针对这一问题,提出了一种面向概念漂移的磁盘… …   相似文献

《小型微型计算机系统》2025,46(5):1105-1111

增强退化表征学习的盲图像超分辨率

  

大多数基于卷积神经网络的超分辨率（SR）方法;退化假设是固定且已知的（如双三次退化）。将它们应用在真实世界退化图像时;实际退化与假设不匹配会使得SR方法性能显著下降。为解决退化不匹配时SR方法性能下降问题;提出一种新的盲SR方法;它可以无监督地学习退化图像的退化信息;并使用学习的… …   相似文献

袁江;马冀;周登文 《计算机科学与探索》2025,19(5):1252-1263

基于深度哈希的多模态临床数据相似病例检索

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随着电子健康档案(EHR)的普及,相似患者检索已成为支持辅助诊断和制定治疗计划等临床决策的重要任务.然而, EHR数据具有高维度、异构性且数量大的特点.为了有效整合多模态临床数据并实现高效检索,本文提出了一种基于深度哈希的多模态临床数据相似病例检索模型——MCDF.该模型根据不同… …   相似文献

谢明朗  袁贞明  施军平  田昕 《计算机系统应用》2025,34(5):173-184