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701.
  
命名实体识别（NER）旨在从非结构化文本中识别预定义的实体类型。基于跨度的NER方法通过枚举所有可能的跨度进行分类,然而文本中相邻的跨度共享上下文语义,会导致跨度之间的边界语义信息模糊,从而使模型难以获取跨度间的依赖信息。针对跨度间边界语义信息模糊的问题,提出一种联合边界生成的多… …   相似文献
702.
  
零样本对话状态跟踪（DST）需要在缺乏标注数据时将已有模型迁移至新领域。现有的相关方法在执行领域迁移时常常难以捕捉对话文本中的上下文联系,导致相关模型在面对未知领域时的泛化能力不足。针对上述问题,提出一种基于语义前缀微调的零样本DST领域迁移模型。首先,利用槽位描述生成初始前缀,… …   相似文献
703.
  
开放世界目标检测（OWOD）将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测（GDFN-OWOD）网络模型。针对未知类召回率偏低的问题,提出梯度区分性表征模块（GDRM）,即利用反向传播的梯度差异区分未知类别和背景,以提高未知类召回率;此外,引入基于图分割的框聚类（GSBC）算法将物体边界框的确定建模为图分解问题,从而减少冗余的边界框,进而降低模型的计算量;针对未知类误识别的问题,采用基于特征范数的分类器（FN-BC）选择性能最优的卷积层识别已知和未知类别,以达到更高的识别准确率。在M-OWODB数据集上的实验结果表明,与最优对比模型相比在T1、T2、T3任务中GDFN-OWOD的未知类召回率分别提升了1.1、2.1、0.9个百分点,而绝对开集误差（A-OSE）分别降低了35.1%、28.7%和12.2%。可见,与现有的OWOD网络模型相比,所提网络模型有效缓解了未知类的召回率偏低和误识别的问题。… …   相似文献
704.
  
针对代理重加密（PRE）方案中普遍存在的云服务器权限的滥用问题,以及现有的条件代理重加密（CPRE）方案在多接收者、安全性和计算成本上的局限,提出一个基于证书的条件广播代理重加密（CB-CBPRE）方案。该方案中,数据拥有者在生成可转换密文和重加密密钥时设置一个访问条件,云服务器… …   相似文献
705.
  
以GPT为代表的自然语言大模型展现出的推理与情感分析能力引发了空前的个体隐私泄露风险,亟需对其隐私数据推理能力进行系统评估。研究的首要挑战在于数据集的稀缺,现有英文数据集数据规模有限且真实性不足,而中文隐私保护数据集稀缺问题更为严重,这意味着大模型在中文隐私推理任务中的表现尚未得… …   相似文献
706.
  
大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架。该框架基于P-tuning方法,并引入混合专家机… …   相似文献
707.
  
随着复杂网络分析在诸多领域的广泛应用,如推荐系统、社交网络、疾病传播网络和金融交易网络,动态图的分析成为图神经网络研究的一个关键挑战。针对动态图神经网络在链接预测时因单一空间嵌入导致的嵌入扭曲问题,提出了自适应积空间离散动态图链接预测模型（APSDG）,拟解决嵌入扭曲问题,提高离… …   相似文献
708.
差分隐私凭借其强大的隐私保护能力被应用在随机森林算法解决其中的隐私泄露问题,然而,直接将差分隐私应用在随机森林算法会使模型的分类准确率严重下降．为了平衡隐私保护和模型准确性之间的矛盾,本文创新性地提出了一种高效的差分隐私随机森林训练算法——eDPRF（efficient Diff… …   相似文献
709.
深度学习编译器已被广泛应用于深度学习模型的性能优化和部署。与传统编译器类似,深度学习编译器也存在缺陷,存在缺陷的深度学习编译器会导致编译失败或者产生错误的编译结果,甚至有时会带来灾难性的后果。为了深入理解深度学习编译器缺陷的特性,已有工作针对深度学习编译器早期的603个缺陷进行研… …   相似文献
710.
当前针对个性化AI生成图像获得广泛应用,但也引发了数据滥用问题.最新研究表明,通过对抗性示例能有效保护版权图像安全,使其免受个性化AI模型的恶意训练,但当前原始图像与对抗性示例的视觉相似度依然有较大提升空间,且对抗性示例鲁棒性较差,此外,均未考虑用户授权使用等的实际场景.针对上述… …   相似文献
711.
  
准确的网络安全态势预测,能够给网络安全管理者提供决策依据,以便及时做好应对措施,对于维护网络安全稳定具有重要意义。网络安全态势序列通常具有复杂性和非平稳性的特点,单一模型预测存在预测精度低、泛化性差等问题。针对上述问题,提出一种基于数据分解和多模型切换的态势预测方法。引入变分模态… …   相似文献
712.
  
针对当前无人机（UAV）视角下小目标检测性能低以及漏检和误检的问题,提出基于YOLOv8改进的BDSYOLO(BiFPN-Dual-Small target detection-YOLO)模型。首先,使用RepViTBlock(Revisiting mobile CNN from… …   相似文献
713.
  
为了解决施工场景下安全帽佩戴检测时,由于人员密集、遮挡和复杂背景等原因造成的小目标漏检和错检的问题,提出一种基于YOLOv8n的双重注意力机制的跨层多尺度安全帽佩戴检测算法。首先,设计微小目标检测头,以提高模型对小目标的检测能力;其次,在特征提取网络中嵌入双重注意力机制,从而更加… …   相似文献
714.
属性约简是形式概念分析中的热点研究方向之一,研究其动态更新方法在知识发现领域具有重要意义.属性直观图是形式背景的Hasse图表示形式,通过属性直观图可得到保持概念格结构不变的属性约简.因此,文中针对形式背景中属性集变化情况,通过属性直观图的动态更新规律研究此类属性约简的动态更新方… …   相似文献
715.
716.
针对捕鱼打捞、海底勘探等行业存在的现有水下设备存储和计算资源有限,检测模型体积庞大,难以在终端设备高效运行的问题,提出一种融合剪枝和知识蒸馏的轻量级水下生物检测算法,首先设计C2f＿GSConv结构来替换原有YOLOv8n颈部网络中的C2f模块,减少模型整体的计算复杂度,优化模型… …   相似文献
717.
针对现阶段实时语义分割方法模型冗余度高,计算成本高和准确率低的问题,本文提出了一种基于深度语义引导和注意力融合的实时语义分割方法.采用MobileNetV3作为主干网络,并在此基础上引入深度双分支并行操作,使用语义分支指导修正空间分支中的像素点,在不额外增加参数量的情况下增强了空… …   相似文献
718.
域适应(domain adaptation, DA)是一类训练集(源域)和测试集(目标域)数据分布不一致条件下的机器学习任务.其核心在于如何克服数据域的分布差异对分类器泛化能力的负面影响,即设计合理而有效的训练策略,通过最小化数据域之间的差异,获得高泛化能力的分类模型.研究了源域… …   相似文献
曹艺  郭茂祖  吴伟宁 《软件学报》2025,36(7):3253-3270
719.
多标签文本分类旨在为文本分配若干预定义的标签或类别.为了充分发掘标签间的关联,目前的方法通常使用标签关系图并结合图神经网络获取标签特征表示.然而,这类方法过度依赖初始建图策略,忽视了当前文本中固有的标签相关性,使得分类结果更依赖于数据集统计信息,而容易忽视当前文本段中的标签相关信… …   相似文献
黄靖  陶竹林  杜晓宇  项欣光 《软件学报》2025,36(7):3239-3252
720.
布谷鸟过滤器是一种高效的概率型数据结构,该数据结构可以快速判断某个元素是否存在于给定集合中,被广泛应用于计算机网络、物联网应用以及数据库系统中.在实践中,上述系统通常需要处理海量数据以及大量并发请求.实现支持高并发的布谷鸟过滤器可以显著提升系统吞吐以及数据处理能力,对提升系统性能… …   相似文献
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