面向智能物联网异构嵌入式芯片的自适应算子并行分割方法

  

随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及。在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点。深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池供电的移动设备的能效管理提出了更高要求。当今移动设备中异构处… …   相似文献

林政;刘思聪;郭斌;丁亚三;於志文 《计算机科学》2025,52(2):299-309

基于图像内容理解的判别性类别提示学习

  

近年来,通过图像与文本的联合表示,基于对比语言-图像预训练（Contrastive Language-Image Pre-training,CLIP）的方法将文本信息作为分类器的权值,在通用图像识别任务中展现出卓越性能.但是现有方法仅单独构建类别文本提示,比如上下文优化（Cont… …   相似文献

王楠井;刘阿建;梁凤梅;张小梅;万军;谢珺;雷震 《电子学报》2025,53(2):493-502

未知有界扰动切换系统的PID控制:区间观测器方法

下载全文  

本文研究了一类具有未知有界扰动的离散时间非线性切换系统的基于区间观测器的PID控制问题.基于正系统理论为这类切换系统设计了一种区间观测器用于估计系统状态的上下界,并根据估计的系统状态边界设计了离散时间PID控制律.随后,利用增广技术以及多Lyapunov稳定性分析方法,以线性矩阵… …   相似文献

李新;洪琦格;程凯杰;朱良宽 《小型微型计算机系统》2025,46(2):493-503

高效还原式二值神经网络

  

将权重分布、激活分布和梯度尽可能地还原为原始全精度网络数据,能够极大提高二值网络的推理能力.然而,现有方法将正向传播中的还原操作直接作用于二值数据,同时用以控制反向传播的梯度近似函数均为固定或手动方式确定,导致二值网络的还原效率有待改进.针对这一问题,构建了高效还原式二值神经网络… …   相似文献

曾凯;万子鑫;王铭涛;沈韬 《电子学报》2025,53(2):568-580

第二十七届中国科协年会“模式识别与人工智能前沿研讨”专题征稿通知

下载全文  

{{article.keyPoints_cn}}  相似文献

《模式识别与人工智能》2025,38(2):192-192

基于低秩正则联合稀疏建模的图像去噪算法

下载全文  

非局部稀疏表示模型,如联合稀疏(JS)模型、低秩(LR)模型和组稀疏表示(GSR)模型,通过有效利用图像的非局部自相似(NSS)属性,在图像去噪研究中展现出巨大的潜力。流行的基于字典的JS算法在其目标函数中利用松驰的凸惩罚,避免了NP-hard稀疏编码,但只能得到近似的稀疏表示。… …   相似文献

查志远;袁鑫;张嘉超;朱策 《电子与信息学报》2025,47(2):561-572

基于双卷积自编码器的自适应波束形成

下载全文  

在低信噪比环境下,阵列天线获取空域信号的来波方向极其困难,导致一般的波束形成方法无法准确形成正对入射信号的波束。针对上述问题,该文提出了一种基于双卷积自编码器的盲接收自适应波束形成(Dual Convolutional AutoEncoder-Adaptive Beamformi… …   相似文献

蒋伊琳;李帅;郑沛;唐元博 《电子与信息学报》2025,47(2):510-518

基于图提示的半监督开放词汇多标记学习

  

半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究. 然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些标记被称为开放词汇. 开放词汇会导致模型无法学习到该类别… …   相似文献

李仲年  皇甫志宇  杨凯杰  营鹏  孙统风  许新征 《计算机研究与发展》2025,62(2):432-442

融合属性项情感的异质图神经网络产品推荐模型

  

  相似文献

《中文信息学报》2025,38(12):137-147

生成,推理与排序: 基于多任务架构的数学文字题生成

  

  相似文献

《中文信息学报》2025,38(12):159-169,180

基于自适应梯度匹配追踪算法的超大规模多输入多输出混合场信道估计

  

针对第六代无线通信技术（6G）网络中超大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统在混合场信道估计中面临的高复杂度和低精度问题,提出一种自适应梯度匹配追踪（AGMP）算法。首先,利用角域变换矩阵估计远场分量,并利用极域变换矩阵估计近场分量,从而将信道估计问题转化为稀疏重构问题;其次,… …   相似文献

刘占军;宋云鹏;王盛宝 《计算机应用》2025,(12):3931-3938

基于自适应特征提取和特征融合的点云滤波

  

针对现有滤波方法在处理具有高复杂度几何结构的点云模型中存在特征模糊现象,导致最终滤波效果较差的问题,设计一种基于自适应特征提取和特征融合策略的点云滤波网络PFRNet(Point cloud Feature Regularization fusion Network)。首先,通过… …   相似文献

李维刚;王栋;王永强;李金灵 《计算机应用》2025,(12):3957-3963

基于语义概念关联的参考多目标跟踪方法

下载全文  

参考多目标跟踪(RMOT)是一项利用语言与视觉模态数据进行目标定位与跟踪的任务, 旨在在视频帧中根据语言提示精准识别并持续跟踪指定目标. 尽管现有RMOT方法在该领域取得了一定进展, 但针对语言表述概念粒度的建模仍较为有限, 导致模型在处理复杂语言描述时存在语义解析不足的问题. … …   相似文献

林家丞  陈嘉俊  李智勇  王耀南 《自动化学报》2025,51(12):2664-2678

HSDiag: 变种碰集算法求解诊断

下载全文  

在基于模型诊断领域中, 首先对系统描述进行编码, 利用成熟的SAT求解器获得所有极小冲突集, 最后计算极小冲突集的极小碰集, 即待诊断设备的候选诊断. 然而这种策略花费大量的时间, 相当于计算两个NP-hard问题, 即计算极小冲突集和极小碰集. 对电路系统描述重新编码, 提出一… …   相似文献

欧阳继红  黄森 《软件学报》2025,36(12):5537-5553

《中国图象图形学报》2025年第30卷 总目次

下载全文  

<正>~~  相似文献

《中国图象图形学报》2025,(12):3969-3984

基于多尺度感知与双流融合的尘肺病分期诊断

下载全文  

针对尘肺病患者胸部X光片中病灶特征模糊与解剖关联弱可解释性的临床难题分期诊断困难问题, 本文设计了一种基于多尺度感知和Transformer的双流融合尘肺病分期诊断模型(MDC-Net). MDC-Net通过构建多尺度感知网络与细节保留型编码器的协同架构, 融合局部解剖特征与全局空间关联分析, 显著提升诊断准确性. 首先, 采用全局分组注意力卷积模块增强对微小结节特征的提取能力, 结合可逆残差编码器映射技术保留毛玻璃影等关键征象的纹理细节, 有效解决了纹理丢失问题. 同时, 设计了全局-局部双流融合机制, 通过层级化解剖Transformer建立肺门结构与胸膜线的空间关联模型堆叠栈, 打破空间关联建模的瓶颈. 实验结果表明, MDC-Net在西南医科大学附属医院的1760例临床数据上, 对于I–IV期诊断的AUC值分别达到0.9877、0.8449、0.7987、0.9912, 相较于Vision Transformer在整体准确率上提升了5.42%, F1指数提升了4.92%, 尤其在难以区分的I期和II期诊断的AUC值分别提升了0.0934和0.0426, 有效满足了临床尘肺病的特殊特征与分期诊断需求.… …   相似文献

赵晨琦  苏树智  朱彦敏  戴勇 《计算机系统应用》2025,34(12):129-138

面向高速印刷的多中间色光电传感识别与套准

下载全文  

中间色兑中间色高速套印是高端印刷行业中的主流工艺. 然而, 中间色的多样性, 如亮光、暗光、反光、哑光等, 为多滚筒的套准识别增添了难度. 针对该问题, 本文提出了一种基于光电传感检测的套准控制方法. 该方法通过分析印刷过程中光电传感检测到的时间序列, 自动推导并识别色标的波形特… …   相似文献

曲奕儒  杨海波  贾军营 《计算机系统应用》2025,34(12):206-214

SDN数据平面的无监督FC-BiGAN攻击检测方法

下载全文  

网络安全对钢铁制造车间安全高效生产至关重要,然而在钢铁制造车间的软件定义网络架构中,控制器易遭受分布式拒绝服务攻击,对生产安全构成重大威胁.针对此挑战,本文提出一种全连接双向生成对抗网络模型和基于FPGA的控制器节点优化策略.本文首先设计了RYU控制器和改进FPGA交换机,并提出… …   相似文献

《小型微型计算机系统》2025,46(12):3016-3026

基于WOA-VMD-CNN-Transformer的超短期风速组合预测

下载全文  

为了进一步提高风速预测性能, 挖掘风速的无序性和非线性特征, 提出了一种基于WOA-VMD和CNN-Transformer的超短期风速预测方法. 首先, 为了降低风速预测的复杂度, 本文使用鲸鱼优化算法优化变分模态分解算法参数, 能够将风速序列有效分解为若干个不同频率的模态分量,… …   相似文献

刘洋  王遂缠  刘昊  钟斌斌  赵文  秦烁 《计算机系统应用》2025,34(12):260-269

基于多尺度边框融合的实体语义增强方法

下载全文  

命名实体识别（named entity recognition,NER）是自然语言处理中的一项传统任务. 基于跨度分类的方法是用来解决嵌套命名实体识别的主流方法. 该方法通常是拼接实体边界的表示来获得跨度. 然而,长实体容易导致2个实体边界之间的语义关联被弱化,并且单一尺度的跨度无法完整地捕捉实体在不同上下文中的表现. 对此提出了一种基于多尺度边框融合的实体语义增强方法. 该方法将跨度表示为带有边界位置信息的边框. 首先,将通过融合不同尺度实体特征得到多尺度边框以增强边框中的语义特征,使边框的上下文依赖性更强. 然后,通过基于位置权重的注意力机制进一步细化边框的边界位置使得边框信息更准确. 最后,同时预测边框的实体类别和相对于真实实体的位置偏移量,有效支持嵌套命名实体的识别和定位. 该方法在ACE2004英文数据集、ACE2005英文数据集和Weibo中文数据集上分别取得了88.63%,88.53%,73.86%的F1值,证明了模型的有效性.… …   相似文献

吴灿;陈艳平;扈应;黄瑞章;秦永彬 《计算机研究与发展》2025,62(12):2983-2992