基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型

  

针对时间序列数据中周期复杂性和高频噪声导致的预测困难,提出一种基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型,旨在缓解数据漂移、抑制噪声干扰并提高预测精度。首先,通过窗口重叠切片对原始时序数据进行处理,计算各切片的数据统计分布并进行归一化,再利用多层感知器（MLP）预测未来数据的… …   相似文献

吴俊衡;王晓东;何启学 《计算机应用》2026,(1)

基于关键点距离的全局特征位姿估计方法

  

为了解决位姿估计中点云存在较多的相似特征和非对应点导致位姿估计精度低的问题,提出一种基于关键点距离的全局特征位姿估计方法。该方法使用关键点之间的距离构建全局特征,避免相似的局部特征对位姿估计精度的影响;同时,为了提升全局特征匹配速度,提出一种基于距离对照表的特征匹配策略,通过对照… …   相似文献

熊毅;王蔡琪;梅岭;伍世虔 《计算机应用》2026,(1)

联邦学习中基于条件生成对抗网络的数据增强方案

  

针对非独立同分布（Non-IID）场景下,联邦学习系统面临收敛缓慢和模型准确率降低等挑战,提出联邦学习中基于条件生成对抗网络的数据增强方案（FDA-GAN）。首先,设计一种类别选择的条件生成器为每个类别添加独立的网络模块,并将标签作为条件信息,以更精确地提取各类别的特定特征;其次… …   相似文献

菅银龙;陈学斌;景忠瑞;钟琪;张镇博 《计算机应用》2026,(1)

视觉Mamba:结构、应用与前景

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传统卷积神经网络（CNN）因感受野受限难以建模全局特征;视觉Transformer虽具备序列建模优势;却面临二次计算复杂度的问题;给图像处理提出了严峻的计算挑战。为此;研究者开始探索兼具高效计算与全局感知能力的新型架构;基于状态空间模型（SSM）的视觉Mamba模型保留序列建模能… …   相似文献

《计算机科学与探索》2026,20(1)

视觉语言模型驱动的目标计数

  

目的 大型视觉语言模型的进展给解决基于文本提示的目标计数问题带来新的思路。然而,现有方法仍面临类别语义错位与解码器架构局限两大挑战。前者导致模型易将相似背景或无关类别误检为目标,后者依赖单一卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）架构的局部… …   相似文献

曹锋;张孝文;岳子杰;李莉;史淼晶 《中国图象图形学报》2026,(1)

结合双通道Mamba与金字塔通道注意力的事件驱动运动图像去模糊

  

目的 高时间分辨率的事件相机为传统运动图像去模糊任务提供新的发展思路,但是当前基于事件驱动的运动图像去模糊方法中存在跨模态补偿机制不足、深度特征计算复杂度较高以及缺乏多尺度时空信息关注的问题,在复杂场景中的去模糊泛化性能受限。针对以上挑战,提出一种双通道Mamba去模糊网络（du… …   相似文献

罗炜麒;高灿;刘泓驿;夏桂松;余磊 《中国图象图形学报》2026,(1)

面向人脸视频防伪检测的大规模中文数据测评基准

  

目的 针对生成式人工智能（artificial intelligence generated content,AIGC）技术生成的高逼真伪造人脸视频对人类视觉感知的欺骗性问题,以及当前人脸防伪检测算法评估体系在中文数据层面有效性和应用性验证方面的空白,旨在构建面向中文场景的量化评… …   相似文献

贝毅君;娄恒瑞;高克威;宋杰;王蕊;金苍宏;雷杰;宋明黎;胡秉德;冯尊磊 《中国图象图形学报》2026,(1)

融合视觉Mamba与自适应多尺度损失的医学图像分割

  

目的 在医学图像分割领域,传统基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的模型在捕捉长距离依赖信息方面存在固有局限,而基于视觉Transformer(vision Transformer, ViT)的模型其自注意力机制的计算复杂度与图像尺… …   相似文献

刘建明;曹圣浩;张志鹏 《中国图象图形学报》2026,(1)

面向光影一致性分析的物理属性合成数据集及伪造检测方法

  

目的 图像和视频合成技术在媒体后期处理领域广泛应用,随着技术门槛的降低,大量合成素材被发布并迅速传播。然而,部分合成内容可能含有误导性信息,威胁视听内容的真实性和安全性。传统合成检测方法主要依赖合成痕迹或画面异常检测,但随着合成技术的不断进步,现有方法在检测精度和适应性方面仍存在… …   相似文献

薛子育;刘庆同;周康能;王伟;姜秀华 《中国图象图形学报》2026,(1)

双阶段双分支模型的三维点云去噪

  

目的 三维点云数据在三维重建、自动驾驶等领域有着广泛应用,然而由于传感器设备受限和环境因素,点云数据不可避免地受到噪声影响,降低了数据质量,进而影响了后续处理和分析的准确性。现有的基于深度学习的点云去噪主流方法大多采取单阶段单分支去噪流程,导致模型学习到的特征的表达能力有限,难以… …   相似文献

权思文;张淑婷;赵河彬;聂子铭;胡忠文;杨佳琪 《中国图象图形学报》2026,(1)

《中国图象图形学报》面向数字图像的人工智能安全专栏简介

  

<正>人工智能技术的飞速发展和应用给数字图像处理带来了极大的便利和性能的提升,然而也带来了许多安全问题。总体上看,人工智能安全可以分为两大类：AI模型安全、AI应用安全,这些安全问题多与数字图像有关,因此开展面向数字图像的人工智能安全具有重要的学术和应用价值。与此同时,人工智能大模型发展迅速,正在改变人们对世界的认识。《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“面向数字图像的人工智能安全”专栏,从对抗样本、后门攻防、数据安全、真伪检测、隐蔽传输等方面,吸引面向数字图像的人工智能安全的研究新成果,侧重于大模型的安全,促进学术交流和技术创新。… …   相似文献

钱振兴;秦川;李晓龙;陈秀妍 《中国图象图形学报》2026,31(1):11-12

基于带限信号压缩的高效软件无线电卫星双向时间比对

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卫星双向时间比对(TWSTFT)技术因其高精度特性在时间同步领域具有重要应用价值,其中实时性是衡量系统性能的关键指标。传统硬件实现的TWSTFT存在显著的周日效应问题,而基于开环架构和高分辨率多相关器的软件定义无线电(SDR)实现方法虽能有效抑制该效应,却因计算复杂度高而面临实时… …   相似文献

程龙  董绍武  武文俊  弓剑军  王威雄  高喆 《电子与信息学报》2026,48(1):212-221

基于多码深度特征融合生成对抗网络的文本生成图像方法

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文本生成图像是一项极具挑战的跨模态任务,其核心在于生成与文本描述高度一致、细节丰富的高质量图像。当前基于生成对抗网络的方法多依赖单一噪声输入,导致生成图像细粒度不足;同时,单词级特征利用不充分,也制约了文本与图像之间的语义对齐精度。为此,该文提出一种多码深度特征融合生成对抗网络(… …   相似文献

顾广华  孙文星  伊柏宇 《电子与信息学报》2026,48(1):287-296

双RIS辅助的多天线协作NOMA短包通信系统性能分析

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针对物联网(IoT)通信中海量设备接入、频谱资源受限与高可靠传输需求,该文在硬件损伤下,研究了双智能反射面(RIS)辅助的多天线协作非正交多址接入(NOMA)短包通信系统的可靠性能。特别地,一个RIS用于辅助多天线基站(BS)与近用户之间的通信,另一个RIS用于辅助近用户与远用户… …   相似文献

宋文彬  陈德川  张新刚  王志鹏  孙晓林  王保平 《电子与信息学报》2026,48(1):126-134

能量收集型短包通信LoRa网络的信息年龄建模与优化

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针对工业物联网短包通信的应用场景,该文研究了能量收集驱动短包通信LoRa网络中的信息新鲜度问题。该文将能量队列建模为马尔可夫链,推导出平均信息年龄的一般表达式。进一步地,在最小电池容量与理想无限电池容量两种情况下,给出平均信息年龄优化策略及最优参数的解析解。最后,仿真验证了理论优… …   相似文献

肖舒予  孙兴华  袁岸珊  詹文  陈翔 《电子与信息学报》2026,48(1):145-156

结合姿态不变性特征和半监督复兴稠密生成对抗分类网络模型的飞控系统故障诊断方法

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无人机的飞控系统故障诊断主要面临以下两大挑战：其一,作为新兴的空中飞行平台,无人机可用于故障诊断的有效训练数据规模有限,存在显著的训练数据匮乏问题;其二,作为高机动性空中飞行平台,无人机在不同飞行姿态下的数据分布差异显著,存在数据环境高度变动的问题。针对这两种挑战,该文提出了一种… …   相似文献

张景森  侯彪  李志杰  毕文平  邬子同 《电子与信息学报》2026,48(1):264-276

多矩阵的代表性顺序统计量译码算法

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代表性顺序统计量译码(Representative Ordered Statistics Decoding, ROSD)是一类针对阶梯矩阵码提出的能够支持并行高斯消元(Gaussian Elimination, GE)的高效译码算法。该文将ROSD推广至一般线性分组码,并利用最小… …   相似文献

王义文  王千帆  梁济凡  宋林琦  马啸 《电子与信息学报》2026,48(1):45-56

非理想信道条件下面向信息年龄最小化的短包隐蔽通信设计

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该文针对短包隐蔽通信场景,考虑信道估计误差导致的非理想信道条件,研究了最小化平均隐蔽信息年龄(CAoI)的通信参数优化问题。具体地,首先推导了非理想信道条件下的隐蔽约束和平均CAoI的闭式表达式;其次,推导了最小化平均CAoI的发送功率表达式。在此基础上,进一步基于黄金分割法对导… …   相似文献

朱开基  马瑞谦  林志  马越  王勇  管新荣  蔡跃明 《电子与信息学报》2026,48(1):67-77

GeLaS: 基于生成标签语义描述的命名实体识别

  

命名实体识别任务旨在从文本中定位和分类实体。在该任务中,标签语义指预定义类别标签的具体含义,其在抽象层面上代表了对实体类别深刻的语义理解。该文提出了一种生成标签语义描述的命名实体识别模型GeLaS,利用大语言模型自动生成标签语义描述。为将标签语义信息融合到模型中,使用了一种基于注意力的交互机制。除此之外,提出了差异增强的交叉熵损失以强化模型对标签语义的区分能力。为验证GeLaS模型的泛用性,该文分别在4个不同领域的公开数据集上评估模型的性能,并进一步分为高资源场景和低资源场景。其中,在CoNLL2003数据集的50-shot设置下F₁值相比最优基线模型提升了4.0%,高资源场景下提升了1.2%。在WNUT-2017数据集的50-shot设置下F₁值相比最优基线模型提升了0.5%,高资源场景下提升了1.1%。消融实验表明,该文所提出的标签语义生成方式、基于注意力的交互机制和差异增强的交叉熵损失函数均能有效增强模型性能。… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(1):118-129

基于解题思维机制的大语言模型多项选择阅读理解增强框架

  

多项选择阅读理解任务目标是要求模型基于给定的文章和问题从候选选项中选择正确答案。已有工作表明,尽管大语言模型在该项任务上已经达到最好性能,但其缺乏激活选项相关的思维方式,难以正确感知到给定文章、问题和选项之间的深层联系并充分利用候选选项信息,故未能达到预期的性能。为此,该文提出一… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(1):176-187,206