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近年来;强化学习与注意力机制的结合在算法研究领域备受瞩目。在强化学习算法中;注意力机制的应用在提高算法性能方面发挥了重要作用。重点聚焦于注意力机制在深度强化学习中的发展;审视了其在多智能体强化学习领域的应用;并对相关研究成果进行调研。首先;介绍了注意力机制和强化学习的研究背景与发… …   相似文献
6762.
为了解决下行非正交多址系统中多用户通信的公平性问题,提出了基于公平性改善的双层挤压迭代功率分配方法。研究内容包括：首先,设计基于用户信道增益差的用户信道分裂过程,方便动态调整功率挤压时的挤压程度;其次,从强用户到弱用户进行内层功率挤压迭代,根据信道分裂情况设置挤压因子与附加挤压因… …   相似文献
6763.
近年来, 人类社会快速步入大数据时代, 数据安全与隐私保护已成为发展大数据生态及相关数字经济的关键问题. 联邦学习(Federated learning)作为分布式机器学习的一种新范式, 致力于在保护数据隐私的同时从分布式本地数据集中训练全局模型, 因而获得了广泛和深入的研究. … …   相似文献
6764.
混合样本数据增强方法只注重模型对于图像所属类别的正向表达,而忽略图像是否属于某一类别的反向判定.为了解决描述图像类别方式单一而影响模型性能的问题,提出一种反向目标干扰的图像数据增强方法.该方法增加图像背景及目标的多样性,防止网络模型过拟合.其次采用反向学习机制,让网络模型在正确辨… …   相似文献
6765.
《小型微型计算机系统》2024,45(6):1376-1383
6766.
  
许多异常子图检测方法已经被成功应用于社交网络中的事件检测、道路网络中的交通拥堵检测等任务中.然而,在属性图中异常子图的动态演化方面,鲜有研究开展.文中提出了一种名为动态演化多异常子图扫描(DE-MASS)的方法,用于检测属性图上多个异常子图的演化模式,这是第一个捕捉相邻时间片上多… …   相似文献
6767.
  
基于预训练微调的分类方法通常需要大量带标注的数据,导致无法应用于小样本分类任务。因此,针对中文小样本新闻主题分类任务,提出一种基于知识增强和提示学习的分类方法 KPL(Knowledge enhancement and Prompt Learning)。首先,利用预训练模型在训练… …   相似文献
余新言  曾诚  王乾  何鹏  丁晓玉 《计算机应用》2024,44(6):1767-1774
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当前Web追踪领域主要使用浏览器指纹对用户进行追踪.针对浏览器指纹追踪技术存在指纹随时间动态变化、不易长期追踪等问题,提出一种关注节点和边缘特征的改进图采样聚合算法(An Improved Graph SAmple and AGgregatE with Both Node and… …   相似文献
6769.
  
《中文信息学报》2024,38(6):58-66
6770.
  
标识符是代码的重要组成部分,也是人们理解代码语义的关键元素之一.变量名是最常见的标识符之一,其质量对于代码的可读性和可理解性有着重要的意义.然而,因为各种原因程序员经常使用一些毫无意义的变量名,如\"a\"和\"var\"等.这些无意义的变量名严重降低了代码的可理解性,需要进行检… …   相似文献
6771.
6772.
  
6773.
当前在处理急性淋巴细胞白血病(acute lymphoblastic leukemia, ALL)分类时存在着背景信息杂乱和的差异性细微问题.由于在血液样本图像中,选取关键特征并减少背景噪声仍然困难,传统方法难以捕捉到重要且细微的特征,难以有效地分类和识别各种血液细胞类型,进而影… …   相似文献
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代码克隆指在软件开发过程中对源代码复用、修改、重构产生的文本相似或结构相似的代码.代码克隆对提升软件开发效率、节约开发成本有积极作用,但也会引起Bug传播,并对软件的稳定性、可维护性产生负面影响.代码克隆检测在剽窃检测、漏洞检测、版权侵权等领域具有重要的研究意义和应用价值.基于词… …   相似文献
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最小公倍数是解决很多数学问题的基础工具,在隐私保护的情况下如何对其进行多方协同计算具有一定的研究价值.部分经典安全多方计算协议虽然能够求解该问题,但计算复杂度为指数级.本文通过将最小公倍数问题转化为求多个周期函数的连接函数的周期,提出了一个基于量子周期查找算法的最小公倍数协议,将… …   相似文献
李子贤  刘文杰 《计算机学报》2024,47(6):1393-1412
6777.
  
当前对抗训练（AT）及其变体被证明是防御对抗攻击的最有效方法,但生成对抗样本的过程需要庞大的计算资源,导致模型训练效率低、可行性不强;快速AT(Fast-AT)使用单步对抗攻击代替多步对抗攻击加速训练过程,但模型鲁棒性远低于多步AT方法且容易发生灾难性过拟合（CO）。针对这些问题… …   相似文献
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观测点分类器(OPC)是一种试图通过将多维样本空间线性不可分问题转换成一维距离空间线性可分问题的有监督学习模型,对高维数据的分类问题尤为有效.针对OPC在处理大数据分类问题时表现的较高训练复杂度,在Spark框架下设计一款基于大数据的随机样本划分(RSP)的分布式OPC(DOPC… …   相似文献
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针对当前多数高分辨遥感卫星面向用户服务存在获取数据种类单一问题,该文公开了双清一号(珞珈三号01星)多模式成像样例数据集,涵盖了面阵推扫、面阵推帧和视频凝视等多种成像模式,包含城市、水体、山区、机场等不同目标区域的典型数据样本。该数据集由信号数据解码、Bayer插值、相对辐射校正… …   相似文献
6780.
  
针对工业互联网中新增未知攻击所引发的流量数据分布偏移问题,提出了一种基于邻域过滤和稳定学习的恶意流量识别方法,旨在增强现有图神经网络模型在识别已知类恶意流量时的有效性和鲁棒性。该方法首先对流量数据进行图结构建模,捕获通信行为中的拓扑关系与交互模式;然后,基于有偏采样的邻域过滤机制… …   相似文献
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