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针对大语言模型(LLM)在零样本重排序任务中存在的标签语义理解不足、关系建模模糊和计算成本过高的问题,提出基于层次过滤与标签语义扩展的重排序方法 HFLS(Hierarchical Filtering and Label Semantics)。该方法构建多级标签语义扩展路径,并设… …   相似文献
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联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,即利用分布式数据在训练模型的同时保护数据隐私。然而,它在高度异构的数据分布情况时表现不佳。个性化联邦学习(PFL)通过为每个客户端提供个性化模型来解决这一问题。然而,以往的PFL算法主要侧重于客户端本地模型的优化,忽略了服务器端全局模型的… …   相似文献
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目的 医学图像中病灶的精准分割对临床诊断和治疗制定至关重要。虽然现有方法多利用深度特征、注意力机制或多尺度结构来提升性能,但对高低频特征的显式建模不足,下采样过程中易产生信息丢失。本文提出一种融合频率自适应与特征变换的分割网络(frequency adaptation and f… …   相似文献
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目的 对抗样本作为人工智能安全领域的基础性问题,其生成方法的研究具有重要意义。当前的全局扰动优化策略生成的对抗样本存在源模型过拟合问题,这显著降低了跨模型迁移攻击的效果。为了解决这一问题,一种有效的思路是将图像转换到频率域,提取对决策相关的频率信息后进行针对性干扰以生成对抗样本。… …   相似文献
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人工智能生成图像检测旨在判断图像是否由生成模型生成,是人工智能安全与治理领域一个重要研究方向。然而当前生成图像检测方法因生成模型结构的多样性、生成图像的复杂性以及对生成图像后处理操作的不确定性难以实现高效和鲁棒检测。早期的检测方法重点关注对生成对抗网络生成内容的检测。近年来,扩散… …   相似文献
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威胁建模是一种识别和应对威胁的结构化方法,STRIDE方法在实践中已经成为事实上的主流威胁识别技术。目前,对STRIDE威胁的分析和威胁识别规则的构建在很大程度上依赖于人类的专业知识,导致威胁识别规则不完整,威胁建模数据量不足,分析准确性和效率不足。随着每年新的互联网软件威胁的快… …   相似文献
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现有的鲁棒可逆水印(Robust Reversible Watermarking, RRW)方案在抗攻击鲁棒性和可逆嵌入阶段所需辅助信息量两方面仍面临着挑战。针对这一问题,本文提出了一种新的高效鲁棒可逆水印(Efficient Robust Reversible Watermar… …   相似文献
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财务报表欺诈检测是人工智能在金融领域的重要应用,但最新方法在处理多维边属性、分辨图拓扑结构、捕获关键性高阶间接邻居等方面存在局限,且对于关系失真缺乏鲁棒性,其性能受限。对此,该文提出了部分多跳异构边增强图注意力网络(Partial Multi-Hops Heterogeneous… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):40-51
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旅游社区问答平台是目前人们获取旅游知识的主要手段,人们可以自由地提出问题或提交答案。为了提高服务的效率,相似问题识别成为旅游社区问答平台的核心任务。由于自然语言表达的多样性和复杂性,一方面存在不同表达的相似问题以及相似表达的不同问题,另一方面存在关联于不同角度的旅游问题。因此,如… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):188-196
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该文提出负屃(Fùxì)基准,一个面向大语言模型古汉语文本理解与生成能力的系统性评测框架。负屃涵盖21项任务,创新性地设计了多种开放式生成、格式约束生成类型的全新评测任务,用于评估大语言模型在古汉语文本生成中多个维度的能力。基准数据来源多元可靠,且经过严格整理。针对古汉语生成任务… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):85-99
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否定句识别是自然语言处理中的一项基本任务,该任务旨在自动识别输入语句是否是带有否定线索词的否定句。虽然目前的否定句识别已经取得了较好效果,但是由于训练语料有限,现有模型对于英文中带有否定前后缀(如“im-”“in-”“-less”等)的否定线索词的识别性能较差。基于此,该文提出了… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):52-59
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随着基于格的后量子密码体制快速发展,格上困难问题求解算法已成为评估后量子密码方案安全性的关键技术.当前,经典计算模型下已存在枚举、筛法、格基约化等格上困难问题求解算法,同时量子筛法、量子枚举等格上困难问题量子求解算法正逐步引起关注.围绕后量子密码研究中涉及的格上困难问题,对格上困… …   相似文献
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在分布式系统环境中,数据库的高可用性面临诸多挑战,如网络延迟、节点故障、数据一致性维护等问题.这些挑战不仅要求先进的技术支持,还需要灵活的架构设计和精密的管理策略.高可用性不仅维护了数据库的数据完整性和一致性,还在提升系统性能和增强容错能力等方面发挥了关键作用.全面概述当前数据库… …   相似文献
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多标签特征选择是处理高维多标签数据的关键预处理技术.现有方法或因采用贪婪搜索策略而容易陷入局部最优,或在稀疏模型中对特征相关性与冗余性的度量不够充分.为此,文中提出基于高阶相关性与双重冗余驱动的全局多标签特征选择算法(Global Multi-label Feature Sele… …   相似文献
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人类视觉系统通过多层神经元相互配合,实现了具备自适应性、灵敏度高、响应速度快的光感知功能。该文通过研究人类视觉系统中感光细胞的工作原理,提出了一种基于忆阻器的视杆细胞光感电路,并应用于脉冲相机。首先,通过总结视杆细胞感光过程中离子变化机制提出了视杆细胞数学模型。其次,提出两种忆阻… …   相似文献
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目前高质量深度伪造视频检测方法大多基于隐式注意力机制的监督二分类模型。虽然该类模型能够通过自学习,判别伪造痕迹,鉴别异常区域,但在面对未经学习的伪造技术时,对伪造区域的敏感性降低,泛化性不足。基于此,该文提出一种伪造注意图驱动的多任务深伪视频检测模型(F-BiFPN-MTLNet… …   相似文献
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随着新质生产力与数字经济的深度发展,低空经济作为融合通用航空、无人机物流和空中出行等形态的新型产业体系,正成为全球经济增长的新引擎。无人机凭借其高性价比、可扩展性与高度智能化,在其中扮演着核心赋能者角色。该文系统性梳理并构建了面向低空经济的智能无人机技术体系,该体系遵循从底层基础… …   相似文献
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波束形成技术在阵列信号处理,尤其是在波达方向估计方面发挥着关键作用。尽管传统的鲁棒波束形成方法能够处理导向矢量失配的问题,但它们未能充分利用阵列稀疏化带来的硬件优势,并且在存在干扰源时,难以有效抑制副瓣。因此,该文提出一种能够协同优化鲁棒性、波束性能、副瓣电平与阵列稀疏性的统一框架。通过将l0范数作为稀疏约束、引入导向矢量误差以增强鲁棒性,并联合副瓣抑制约束,构建了一个全面的凸优化问题。特别地,该文在建模时进一步考虑了实际天线间的互耦效应,通过引入包含互耦参数的精确导向矢量模型,显著提升了算法在实际天线阵列中的适用性。仿真结果表明,在信噪比为5 dB、存在单个干扰源的条件下,所提算法能实现低于–40 dB的干扰抑制深度,并将峰值旁瓣电平稳定在–24.5 dB以下,同时减少10%的激活阵元。在与现有方法的定量对比中,该算法在信噪比为5 dB场景下的输出信干噪比相较于最小方差无失真响应方法提升11.37 dB。实验结果证明该框架能够在导向矢量失配及低信噪比等非理想条件下,以较少的阵元实现较高的输出信干噪比和较强的干扰抑制能力,对导向矢量误差与阵元间的相互耦合均表现出良好的鲁棒性。… …   相似文献
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现有大规模MIMO信道预测多以广义平稳假设为前提,且多采用单步预测。面对非平稳场景,单步结果极易失效,频繁迭代亦显著抬高导频开销。为此,该文构建一套融合伪三维卷积(P3D)与注意力模块的时频联合多步预测框架。该方案以伪三维卷积替代3D卷积实现信道状态信息(CSI)在时域与频域的高… …   相似文献
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物理层认证快速识别电子欺骗等攻击,但海域短包通信的信道估计误差大,且海域信道变化剧烈,造成认证精度低,速度慢,难以支撑基于大语言模型的智慧海洋业务。为此,该文研究面向大语言模型的海域通信物理层认证,根据终端无线信道和数据包的多种物理层特征,基于假设检验设计多模式认证机制,适配摄像… …   相似文献
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