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2761.
基于跨模态协同表示学习的二进制代码相似性检测方法
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二进制代码相似性检测(Binary Code Similarity Detection,BCSD)技术能够在无源代码的情况下检测二进制文件内在的安全威胁,在软件成分分析、漏洞挖掘等软件供应链安全领域中广泛应用.针对现有BCSD方法普遍忽略程序实际执行信息和局部语义信息,导致汇编指… …
相似文献
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2025,53(4):1279-1292
2762.
RPKI依赖方分布式同步系统
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近年来互联网码号资源公钥基础设施(resource public key infrastructure, RPKI)部署率逐年上升,这对依赖方软件原有单体同步的架构在性能与效率方面提出了挑战-其架构设计需要进行重新考量,以适应RPKI技术的演进.本文对RPKI同步任务进行了梳理与… …
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邵晴
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《计算机系统应用》
2025,34(4):125-135
2763.
基于生成对抗网络的云制造工业服务选择方法
随着信息技术和制造技术的深度融合,云制造工业生产已成为制造业的关键部分。云制造环境的动态性和服务资源间的相互依赖关系,使得选择最佳工业资源服务变得困难。现有的选择优化方法大多基于启发式算法,但这些算法往往缺乏对云制造环境的自适应能力。因此,文中构建了一种云制造环境下的服务选择模型… …
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郑秀宝;李静;祝铭;宁莹莹
《计算机科学》
2025,52(4):54-63
2764.
无人机多传感器数据融合研究综述
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随着相关技术的快速发展, 无人机所搭载的传感器愈发精确和多样, 赋予了无人机强大的感知能力, 也使得多传感器数据的处理分析成为无人机应用的一大挑战. 数据融合是解决这一问题的关键技术, 其通过检测、关联、组合、估计的流程实现多传感器数据的融合利用, 获取准确的无人机状态和目标信息… …
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2025,36(4):1881-1905
2765.
基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述
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随着传感技术的发展, 不同领域产生了大量时空数据. 时空图是其中一种主要的时空数据类型, 具有复杂的结构、时空特征和时空关系. 如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式, 并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题. 目前, 日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提… …
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2025,36(4):1811-1843
2766.
基于扩张重参数化和空洞卷积架构的步态识别方法
步态识别旨在通过人们的步行姿态进行身份识别。针对步态识别中有效感受野(ERF)与人体轮廓区域匹配不佳的问题,提出一种基于空洞卷积的步态识别方法 DilatedGait。首先,采用空洞卷积扩大神经元感受野,缓解下采样和模型深度增加导致的分辨率下降,以提高轮廓结构的辨识度;其次,提出… …
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霍丽娜;薛乐仁;戴钰俊;赵新宇;王世行;王威
《计算机应用》
2025,(4):1285-1292
2767.
基于低秩自适应的伸缩感知蒸馏方法
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知识蒸馏是一种从复杂深层教师模型向轻量级学生模型迁移知识以提升性能的学习范式.针对教师模型分布知识多样性不足,以及构建学生模型架构的搜索空间导致大量资源消耗的问题,本文提出了一种基于低秩自适应的伸缩感知蒸馏(Low-rank Adaptation based Flexibilit… …
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2025,53(4):1337-1346
2768.
端智能推理加速技术综述
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2025,53(4):1063-1102
2769.
基于小波域的复数卷积和复数Transformer的轻量级MR图像重建方法
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卷积神经网络能够从大规模数据中学习图像先验信息,在图像处理领域具有优异表现,但局部感受野使其难以捕捉像素间的远程依赖关系.Transformer网络架构具有全局感受野,在自然语言和高级视觉问题上表现出色,但其计算复杂度与图像尺寸的平方成正比,限制了其在高分辨图像处理任务中的应用.… …
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《电子学报》
2025,53(4):1221-1231
2770.
基于风格迁移的双向孪生网络遥感变化检测
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不同时间获取的同一区域的双时相遥感图像在风格上往往具有很大差异,大多数研究方法忽略了这个问题,导致在风格多样的数据集上应用时,模型的性能指标和可视化效果不尽如人意.为此,本文首先使用风格迁移模块针对某一时刻原始图像生成类似另一时刻风格的风格迁移图像.其次,提出了一种基于双向风格迁… …
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《计算机系统应用》
2025,34(4):76-89
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面向动态场景的WiFi呼吸监测范围扩大方法
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基于WiFi感知的呼吸监测具有非接触、低成本和隐私保护性高等优点,已成为当前物联网感知层研究的热点.然而,现有基于WiFi感知的呼吸监测依赖敏感的信道状态信息,在应用时要求处于静止状态的监测目标不能距离WiFi收发设备过远,并要求不能有处于运动状态的非监测目标的干扰,这些要求制约… …
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《计算机研究与发展》
2025,(4):1075-1089
2772.
神经网络轻量化综述
随着深度学习技术的不断进步,人工神经网络模型在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域都展现出了前所未有的性能。这些模型通常具有数百万甚至数十亿个参数,通过大量的训练数据学习到复杂的特征表示。然而,在资源受限的环境下,如移动设备、嵌入式系统等边缘计算场景,模型的功耗、内存占用和… …
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《计算机科学与探索》
2025,(4):835-853
2773.
WTSTC:基于广域时频采样和时序感知卷积的语音识别模型
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针对现有语音识别模型存在的时频特征感受野不足、时序特征损失及模型结构扩展性较差等方面的问题,该文提出基于广域时频采样和时序感知卷积的语音识别模型WTSTC,在保证模型轻量化的同时提升识别精度。首先,通过结合RepLKNet模块和传统卷积下采样模块,构建了一种新型的广域时频采样模块… …
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2025,39(4):161-171
2774.
基于槽依赖建模的跨领域槽填充方法
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作为任务型对话系统的一个核心部分, 槽填充任务通过识别话语中存在的特定槽实体来服务于后续的下游任务. 但是, 针对一个特定领域, 需要大量有标记的数据作为支撑, 收集成本较高. 在此背景下, 跨领域槽填充任务出现, 该任务通过迁移学习的方式高效地解决了数据稀缺问题. 已有的跨领域… …
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2025,36(4):1557-1569
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基于场景自适应知识蒸馏的红外与可见光图像融合
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红外与可见光图像融合的目的是将这两种异模态图像信息整合成场景细节信息更全面的融合图像。现有的一些融合算法仅关注评价指标的提升,而忽略了其在现实应用中的模型轻量性和场景泛化性的需求。为了解决该问题,该文提出一种基于场景自适应知识蒸馏的红外与可见光图像融合方法。首先,将领先的融合算法… …
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2025,47(4):1150-1160
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结合因果卷积的非平稳学习倒置Transformer的时间序列预测模型
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针对当前时间序列预测任务中存在多维特征建模困难、数据非平稳、预测准确性要求高等问题,提出结合因果卷积的非平稳学习倒置Transformer模型.该模型首先利用倒置嵌入时间序列数据交换注意力机制和前馈神经网络原有功能,使用注意力机制学习时间序列数据的多元相关性,前馈神经网络学习时间… …
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基于复合混沌系统的S盒构造与优化方法
S盒是分组密码算法的唯一非线性部件,其优劣决定了密码算法的安全强度。为高效构造密码学性质优良且稳定的S盒,提出一种基于复合混沌系统的8比特S盒构造及优化方法。通过扩展tent混沌映射的值域给出扩展的tent映射,并与扩展的logistic映射结合构造了一个具有优秀混沌特性的复合混… …
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VANET中高效的格基异构多接收者签密方案
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随着车载自组织网络(VANET)技术在智能交通系统中的广泛应用,数据隐私和安全性问题日益凸显。针对车辆在异构密码系统通信中的隐私泄露问题,为了满足VANET的实时性需求,提出了一个高效的隐私保护格基异构多接收者签密方案。该方案实现了基于无证书加密(CLC)的路边单元(RSU)与基… …
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基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法
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针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足,及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题,提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先,在线性插值技术基础上,结合均值和标准差设定动态区间,并通过sigmoid函数平滑调整原始评分,消除用户评分习惯差异… …
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工业5G-TSN融合网络的异构流量整形器设计
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针对智能工厂内部多样化工业任务的端到端确定性传输要求和差异化QoS保障要求,基于5G与时间敏感网络(TSN)构建了工业5G-TSN的端到端组网架构,提出了支持控制任务、音视频任务、感知任务混合数据流整形的异构流量整形器(HTS)。其中,面向周期性的控制任务的确定性通信要求,HTS… …
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