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Focusing on the issue that millimeter-wave radar was difficult to accurately estimate the vital signs of multiple moving targets in complex … …   相似文献
《通信学报》2024,45(7):223-234
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Facing the challenges of increased complexity in 6G network architecture design and deployment due to diverse network scenarios and the plur… …   相似文献
《通信学报》2024,45(7):235-249
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针对扩展目标跟踪(Extended target tracking, ETT)优化中的传感器管理问题, 基于随机矩阵模型(Random matrices model, RMM)建模扩展目标, 提出一种基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DR… …   相似文献
张虹芸  陈辉  张文旭 《自动化学报》2024,50(7):1417-1431
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事件驱动故事生成旨在根据有限的故事背景和事件信息生成连贯且符合事件内容的故事.然而,现有方法常因对复杂的事件关系推理不足,导致生成的故事存在语义不连贯、情节冲突等问题.为此,文中提出基于三幕结构思维链和语义自洽的事件驱动故事生成方法,在生成故事前选择类型多样的故事示例,学习不同类… …   相似文献
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空天地一体化网络(SAGIN)通过提高地面网络的资源利用率可以有效满足多种业务类型的通信需求,然而忽略了系统的自适应能力和鲁棒性及不同用户的服务质量(QoS)。针对这一问题,该文提出在空天地一体化网络架构下,面向城区和郊区通信的深度强化学习(DRL)资源分配算法。基于第3代合作伙… …   相似文献
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随着云计算的出现和云基础设施的快速部署,越来越多的大型工作流应用正在积极向云迁移.同时,如何在满足任务时间约束的前提下优化执行成本,提高资源利用率成为新的挑战.本文提出一种云工作流动态混合资源调度算法DHRS,不仅满足任务的时间约束而且在混合资源租用时取得较低的成本.首先,根据任… …   相似文献
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联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习框架,通过在用户私有数据不出域的情况下进行联合建模训练,有效地解决了传统机器学习中的数据孤岛和隐私泄露问题。然而,联邦学习存在着训练滞后的客户端拖累全局训练速度的问题,异步联邦学习允许用户在本地完成模型更新后立即上传到服务端并参与到聚合任务中,… …   相似文献
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随着深度学习的引入,步态识别算法取得了很大的突破,但是仍存在忽略了浅层网络提取的细节信息,以及对不限时长的步态视频时空信息难以融合的问题.为了有效利用浅层特征和融合时空特征,提出一种基于多层级精细特征融合的跨视角步态识别算法.所提算法由两个部分组成:边缘运动捕捉模块(EMCM)用… …   相似文献
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6390.
微服务软件系统由于其具有大量复杂的服务依赖关系和组件化模块,一个服务发生故障往往造成与之相关的一个或多个服务发生故障,导致故障定位的难度不断提高.因此,如何有效检测系统故障,快速准确定位故障根因问题,是当前微服务领域研究的重点.现有研究一般通过分析故障对服务、指标的作用关系,构建故障关系模型,但存在运维数据利用不充分、故障信息建模不全面、根因定位粒度粗等问题.因此,本文提出了AmazeMap,该方法设计了多层次故障影响图建模方法以及基于多层次故障影响图的微服务故障定位方法.其中,多层次故障影响图建模方法通过挖掘系统运行时指标时序数据与链路数据,考虑不同层次间的相互关系,能够较全面地建模故障信息;基于多层次故障影响图的微服务故障定位方法通过缩小故障影响范围,从服务实例和指标两个方面发现根因,输出最有可能的故障根因节点和指标序列.本文基于开源基准微服务系统和AIOps挑战赛数据集,从有效性和效率两个方面设计了微服务软件故障定位实验,并与现有方法进行对比,实验结果验证了AmazeMap的有效性、准确性和效率.… …   相似文献
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《电子学报》2024,52(7):2190-2200
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《电子学报》2024,52(7):2228-2241
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《电子学报》2024,52(7):2212-2218
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《电子学报》2024,52(7):2320-2330
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In response to the demand for collaborative computation of multi-cryptographic jobs in cryptographic on-demand services within a cloud envir… …   相似文献
《通信学报》2024,45(7):84-100
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《电子学报》2024,52(7):2429-2437
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少样本关系分类任务旨在只使用极少量样本来识别出句子中给定实体对的关系,现有工作在FewRel 1.0数据集上进行了大量研究,并没有考虑“以上都不是”(none-of-the-above, NOTA)关系的检测问题,而已有的考虑NOTA关系的工作都是在间接地计算查询样例与NOTA的… …   相似文献
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为了进一步改善AlphaFold2蛋白质结构模型的质量,本文提出了一种基于深度学习捕捉多结构之间互补信息的蛋白质模型细化方法MSDRefine.首先,MSDRefine从初始结构出发,搜索多序列比对信息并提取位置特异性打分矩阵和协方差矩阵;同时从多个结构中提取残基的LDDT、US… …   相似文献
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GUI模糊测试在提升移动应用可靠性和兼容性方面发挥着关键作用.然而,现有的GUI模糊测试方法大多效率较低,主要原因是这些工作过于粗粒度,仅基于单一模态的特征来整体理解GUI页面,应用状态的过度抽象使得许多细节信息被忽略,导致对GUI状态及小部件的理解不足.为了解决上述问题,提出了… …   相似文献
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目的 多示例学习是解决弱监督视频异常事件检测问题的有力工具。异常事件发生往往具有稀疏性、突发性以及局部连续性等特点,然而,目前的多示例学习方法没有充分考虑示例之间的联系,忽略了视频片段之间的时间关联,无法充分分离正常片段和异常片段。针对这一问题,提出了一种长短期时间序列关联的二阶段异常检测网络。方法 第 1 阶段是长短期时间序列关联的异常检测网络（long-and-short-term correlated mil abnormal detectionframework,LSC-transMIL）,将 Transformer 结构应用到多示例学习方法中,添加局部和全局时间注意力机制,在学习不同视频片段间的空间关联语义信息的同时强化连续视频片段的时间序列关联;第 2 阶段构建了一个基于时空注意力机制的异常检测网络,将第 1 阶段生成的异常分数作为细粒度伪标签,使用伪标签训练策略训练异常事件检测网络,并微调骨干网络,提高异常事件检测网络的自适应性。结果 实验在两个大型公开数据集上与同类方法比较,两阶段的异常检测模型在 UCF-crime、ShanghaiTech 数据集上曲线下面积（area under curve,AUC）分别达到82. 88% 和 96. 34%,相比同为两阶段的方法分别提高了 1. 58% 和 0. 58%。消融实验表明了关注时间序列的 Transformer 模块以及长短期注意力的有效性。结论 本文将 Transformer 应用于时间序列的多示例学习,并添加长短期注意力,突出局部异常事件和正常事件的区别,有效检测视频中的异常事件。… …   相似文献
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