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561.
随着人工智能与高性能计算的快速发展,模型复杂度和数据规模持续增长,使得单个GPU难以应对大规模计算任务.因此,分布式GPU集群已成为现代深度学习与科学计算任务的重要基础设施.为了充分发挥此类系统的计算潜力,高效的性能分析与建模方法在识别系统瓶颈、优化资源利用以及指导系统设计决策方… …   相似文献
562.
社交网络为用户提供线上交流环境的同时也滋生了大量毒性言论,是网络暴力事件的重要组成部分,现有毒性言论检测技术大多为针对英文文本的二分类检测,存在无法有效检测中文细粒度毒性言论的问题.因此,提出基于知识增强和多任务学习的中文毒性言论细粒度检测模型.首先提出一种知识增强方法,在RoB… …   相似文献
563.
旋转机械是现代工业与制造业中的关键设备,其运行状态的安全性直接关系生产效率和设备寿命.然而,旋转机械通常运行于复杂多变的工况,这增加了现有异常检测方法对信号特征的辨识难度,导致其难以有效区分正常与异常状态.为此,本文提出了一种基于小波核注意力卷积自编码器与狄利克雷过程高斯混合隐马… …   相似文献
564.
多模态装备实体对齐旨在发现不同多模态装备知识图谱中等价的装备实体.现有对齐方法通常以固定或动态权重融合多模态信息,忽略了模态间的信息交互.为此,本文提出一种基于交叉注意力机制和冗余抑制的多模态装备实体对齐(CAMMEA)方法.该方法通过引入交叉注意力机制,动态地捕捉模态间的相互依… …   相似文献
565.
针对车联网身份认证密钥协商中存在的假名更新异常和随机数可预测引发的隐私泄露问题,提出一种基于对称密码学的身份认证密钥协商方案.该方案通过可信机构维护车辆最近两个周期的协商信息,实现通信中的异常检测与状态恢复,确保假名正常更新;利用哈希函数强化秘密值的保护机制,避免弱随机数生成引发… …   相似文献
566.
特征选择是一种常用的数据预处理技术.为更深入分析复杂数据中隐藏的有用信息,本文提出了一种结合随机抽样和改进Relief-F的高效特征选择算法(SSFS).本文中,首先基于Relief-F算法拓展了一种新的计算特征权重的算法MDWA;并将该算法引入到基于耦合学习的特征选择中,设计了… …   相似文献
567.
针对现有温湿度预测模型难以充分考虑温室温湿度数据本身的复杂非线性特征和长期依赖关系,导致模型在实际应用中预测精度不足问题,本文提出了一种基于编码器-解码器架构的多层结构温湿度预测模型.模型通过卷积运算对数据进行多尺度转换和特征提取,并使用改进的双向限制性耦合长短期记忆网络(Bid… …   相似文献
568.
随着深度学习(Deep Learning, DL)的迅速发展,各类DL模型在CPU、GPU、存储IO和网络IO等资源的使用上表现出明显差异化特征.然而,在带有资源约束的集群环境中,面对资源瓶颈各异的DL训练作业,如何进行作业调度以最小化完工时间是一个挑战.大多数现有工作主要关注G… …   相似文献
569.
现有多模态虚假新闻检测方法在图像多层次频域信息利用和模态间信息深度交融方面存在局限,难以充分挖掘图像的潜在特征及多模态特征之间的相关性,进而影响检测性能。虚假新闻图像在传播过程中通常经历多次压缩或篡改操作,从而引发频域异常响应。传统方法多依赖傅里叶变换提取频域特征,但其全局频域分… …   相似文献
570.
随着智能家居行业的发展和信息安全需求的增加,设计时需考虑的信息安全因素逐渐变得复杂。标准文本中虽包含大量智能家居信息安全的设计要求,但文本之间缺乏结构关系,无法进行有效切割来提升大语言模型的知识抽取性能。为此,针对标准文本提出了一种大语言模型结合按标题切割策略-提示工程知识抽取方… …   相似文献
571.
人类多模态情绪识别将文本、视觉和声音等各种异构模态数据用于感知并理解人类情感。与单一模态相比,多模态数据中的互补信息有助于更稳健地理解情感。然而,在实际多模态场景中常存在不完全或缺失模态信息,严重阻碍对多模态特征的理解,从而导致情绪识别精度下降。针对以往的多模态情绪识别方法未能有… …   相似文献
572.
针对黑翅鸢优化算法（BKA）收敛速度慢和易陷入局部最优的局限性,提出了一种混合增强黑翅鸢优化算法（HEBKA）,旨在提升算法的全局搜索能力和优化性能。HEBKA通过引入红尾鹰优化算法替换BKA的攻击阶段,并结合Bernoulli混沌映射作为攻击调节因子,以简化算法流程并显著增强全… …   相似文献
573.
人工检测脊柱病变是一项耗时的工作,并且高度依赖于该领域的专家,因此脊柱病灶的自动识别是非常必要的。然而,因为脊柱病灶的大小、位置和结构存在着广泛的差异,同时脊柱肿瘤与稀有病布鲁氏菌在影像上高度相似,所以脊柱病灶的准确定位和分类是一项具有挑战性的工作。为了应对这些挑战,提出了一种改… …   相似文献
574.
目前,弱监督视频异常检测（WVAD）已经成为视频异常检测的主流方法之一。然而,现有方法存在将各视频段视为独立同分布的示例,忽略了视频级时空依赖关系的问题。针对上述问题,提出了一种三维重排MLP驱动的跨维度特征交互式弱监督视频异常检测方法（r MLP-WVAD）。使用I3D编码器提… …   相似文献
575.
近年来以大语言模型为代表的一系列数据驱动型AIGC应用深刻地改变了人们的生活范式,引起国家对数据流通、数据隐私等问题的高度重视.健全数据市场规范,完善数据要素流通机制成为数字经济时代下又一重大研究课题.但是现有数据隐私研究普遍聚焦于数据流通中的单一环节,并未展现数据流通的全貌,技… …   相似文献
576.
在人工智能时代,如何高效地完成大语言模型的预训练,以满足其在扩展性、性能与稳定性方面的需求,是亟需解决的重要问题.大语言模型系统充分利用加速器和高速网卡进行并行张量计算和通信,极大地提高了模型训练的性能,这一进展伴随着一系列尚待解决的系统设计问题.首先,在分析大语言模型预训练过程… …   相似文献
高彦杰  陈跃国 《软件学报》2026,37(1):200-229
577.
近年来,随着太空任务的日益复杂化,太空数据呈现爆炸式增长.然而,受限于星地链路带宽限制和稀缺的频谱资源,传统弯管架构在星地数据传输中遭遇瓶颈.此外,星上数据必须等待卫星经过地面站上空才能下传,而大规模建设地面站不仅成本高昂,还面临地缘政治风险和经济收益的不确定性.卫星边缘计算作为… …   相似文献
578.
针对中文命名实体识别任务中存在的实体边界模糊、结构复杂及专业领域数据稀缺等问题,提出了一种基于Biaffine机制和词汇增强的中文命名实体识别模型WLASC。在模型的编码层中设计了动态双仿射模块和多级词汇增强模块,通过引入相对位置编码和双仿射变换增强上下文建模能力,有效解决实体边界模糊问题;同时利用多级词汇信息和多头注意力机制加权融合不同的粒度特征,提升嵌套实体识别精度并减少对标注数据的依赖。此外,采用双向门控循环神经网络对提取特征进行融合以增强模型表达能力。在民航飞行安全领域数据集CANER及公共数据集Weibo、Resume上的实验结果表明,改进后的算法F1值最高分别提升9.77%、6.97%和1.38%,最低提升2.72%、1.27%和0.31%。在CANER数据集上的实验证明,该模型可有效解决中文特殊领域中结构复杂以及专业术语的实体识别,在公共数据集上的实验表明,该模型具有较好的泛化能力。… …   相似文献
579.
在网络安全威胁日益复杂的情况下,传统的欺骗性防御技术因为其策略动态适应性不足,难以应对持续性高级威胁(advanced persistent threat, APT)和复杂网络情况。博弈论通过建模攻防策略互动为防御优化提供理论支持,但存在状态空间爆炸、不完全信息建模不足等问题。机… …   相似文献
580.
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态… …   相似文献
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