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目的 任意方向的多尺度目标和复杂的背景信息,使得在遥感图像上的目标检测相比一般目标检测任务具有更大的挑战。尽管一些现有的检测模型取得了令人满意的成果,但它们主要基于锚框实现,其检测性能依赖于预定义锚框的设计。本文在Faster R-CNN(faster region-based … … 相似文献
余凌霄;郝洁;左量 《中国图象图形学报》2025,(3):696-709
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随着大语言模型(LLMs)的不断发展,针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增,以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而,尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用,但在多任务场景却鲜有研究。具体来说,由于主流… … 相似文献
符芳诚;夏义扉;崔斌 《计算机学报》2025,(3):517-536
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地理信息是经济社会发展所需的基础数据,而兴趣点数据是其中一种常见且重要的数据类型。兴趣点数据的采集,传统上由地图厂商完成,存在成本高、空间覆盖不全、粒度不够细等问题,影响了下游应用的精准性。幸运的是,移动互联网的普及产生了大量移动性数据,其揭示了兴趣点的存在且具有推测地点类别的潜… … 相似文献
熊可钦;阮思捷;杨芊雨;徐常炜;袁汉宁 《计算机科学》2025,52(3):169-179
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知识追踪要求基于学习者的历史作答情况来预测未来的答题表现,并评估知识状态的变化。探索学习者知识状态的变化有助于实现个性化服务,如课程推荐和试题推荐。然而,现有的大多数知识追踪模型在建模时考虑的特征不够全面,不能综合衡量学习者知识状态的变化。针对这一问题,提出一种新的知识追踪模型—… … 相似文献
解培中;李冠进;李汀 《计算机科学》2025,52(3):197-205
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联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以在不共享原始数据的前提下训练模型。当前,联邦学习方法存在针对模型准确率最优化、通信成本最优化、参与者性能分布均衡等多个目标同时优化难的问题,难以做到多目标的同步均衡。针对该问题,提出联邦学习四目标优化模型及求解算法。将全局模型错误率、模… … 相似文献
胡康琦;马武彬;戴超凡;吴亚辉;周浩浩 《计算机科学》2025,(3):152-160
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知识图谱补全旨在通过预测缺失的三元组来扩展和完善知识图谱;多模态知识图谱补全融合了实体的本体信息;如实体描述、实体图像和实体属性;以获取更精确的实体表示。现有研究将不同模态投影到统一的空间中;以获取实体模态联合表示;再融合知识图谱结构信息作出预测。然而;现存方法融合多模态信息时难… … 相似文献
叶志鸿;吴运兵;戴思翀;曾智宏 《计算机科学与探索》2025,19(3):724-737
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意见动力学可以帮助分析和预测信息在社交网络中的传播,有助于社交媒体营销、舆情监测。该文结合深度学习和意见动力学模型,同时考虑了社会互动机制和数据驱动;引入了数据增强模块;融合了长短期意见,使用自注意力网络学习用户长期意见特征,采用门控循环单元捕获用户短期意见特征。实验结果表明,在… … 相似文献
王艺潼;李显勇;程雨航;杜亚军;陈晓亮;范永全 《中文信息学报》2025,39(3):107-116
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