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在增量学习中, 随着增量任务的数量增多, 模型在新增任务上训练后, 由于数据分步偏移等一系列问题, 模型对旧任务上所学到的知识发生灾难性遗忘, 致使模型在旧任务上性能下降. 对此, 本文提出了基于知识解耦的类增量学习方法, 分层次的学习不同任务共有知识与特有知识, 并对这两种知识… …   相似文献
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随着大数据、5G、人工智能、CPS、云计算、物联网技术的发展与交叉融合, 使得世界朝着数字化、智能化方向发展. 数字孪生是以物理实体为原型建立多维虚拟模型, 通过安装在物理本体上的传感器实时反馈数据, 并结合以往的历史数据和人工智能技术, 最后利用软件分析并呈现. 由于数字孪生技… …   相似文献
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微结构成像是基于扩散磁共振成像在活体内表征人脑组织微结构特性的技术,现已被广泛应用于神经科学研究和临床应用中.微结构成像模型将不同组织特性和磁共振信号相关联以估算组织的微观特性.本文首先介绍微结构成像的研究现状及不足,之后从信号模型与多隔室模型两个角度综述了经典的大脑微结构成像方… …   相似文献
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为了解决未知类别物体的抓取问题,提出了一种结合增量学习的物体抓取检测框架,该框架分为抓取学习和增量学习两个阶段.在第1阶段,对已知的物体使用密集注意力网络进行训练,该网络利用注意力机制对特征通道和密集残差连接之间的关系进行建模.在第2阶段,引入了聚类优先样本选择策略,该策略会挑选… …   相似文献
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随着物联网技术的发展,物联网呈现出分布式、动态性的特点,设备间的数据交换愈发频繁.传统的数据共享机制往往需要可信第三方实体,但这种方案存在单点故障隐患,对数据提交者不透明,数据可能遭到泄露、篡改.如何保证设备间的安全的数据共享变成一个巨大的挑战.本文提出了一种基于区块链的物联网数… …   相似文献
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针对当前水利大坝主要依靠人工现场巡视,运营成本高且效率低的问题,提出一种基于YOLOv5的改进检测算法.首先,采用改进的多尺度的视觉Transformer结构改进主干网络,并利用多尺度Transformer结构关联的多尺度全局信息和卷积神经网络(CNN)提取的局部信息来构建聚合特… …   相似文献
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在细粒度视觉识别领域,由于高度近似的类别之间差异细微,图像细微特征的精确提取对识别的准确率有着至关重要的影响.现有的相关热点研究算法中使用注意力机制提取类别特征已经成为一种趋势,然而这些算法忽略了不明显但可区分的细微部分特征,并且孤立了对象不同判别性区域之间的特征关系.针对这些问… …   相似文献
齐爱玲  王宣淋 《计算机应用》2023,43(8):2556-2563
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近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演进不断产生的新类别数据.因此,理想的机器学习模型应能够从… …   相似文献
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随机数发生器(RNG)产生的随机数质量直接关系到密码系统的安全性,而随机数统计假设检验是常用的随机数质量评测方法,在密码应用实践中发挥着重要作用.近年来,信息技术的发展极大提升了大数据处理能力,RNG的随机数统计检验也面临着更大数据量、更强检验能力和更快检验速度的迫切需求.本文针… …   相似文献
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时空伴随模式是具有时空伴随关系的视频对象组合.为了从海量视频数据中快速发现符合查询条件的时空伴随模式,提出一种基于三重剪枝匹配策略的时空伴随模式发现算法——MPA.首先,利用已有的视频对象识别和跟踪模型对视频对象进行结构化提取;然后,对提取的连续帧中大量重复出现的视频对象进行压缩… …   相似文献
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为使来稿更符合国家科技期刊出版标准,做到严谨规范,我编辑部对来稿做如下要求:1.文字精练、言简意赅,一般不少于8000字;请附300字以上的中、英文摘要,并给出题目、作者和工作单位的英文翻译;首页页脚给出基金项目中英文名称及编号;文末按序列出主要参考文献.具体格式参照我刊官方网站… …   相似文献
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时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)在推荐系统、搜索引擎和自然语言处理等领域有着广泛的应用前景,然而其不完备性限制了它的应用,因此研究面向TKG的链接预测模型具有重要作用.针对已有的工作大多面向TKG补全,无法预测未来的事实,提出了一种邻域双向… …   相似文献
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受电信资源充分利用和激发良性市场竞争的双重驱动,移动虚拟运营商(虚商)近年来迅速流行,其依靠基础运营商的基础设施为用户提供更灵活优惠的服务.考虑到线下实体店维护成本较高,虚商基本上采取完全线上的服务方式,这给用户监管带来很大困难;很多不法分子利用在线身份认证漏洞,大量购买虚商电话… …   相似文献
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传统目标检测器通过水平边界框(Horizontal Bounding Box,HBB)定位目标,在检测方向角任意、分布密集、长宽比大、背景复杂的目标时,往往精度较低、泛化能力较差.在边界框中增加不同旋转角度的旋转目标框可有效解决上述问题,其被广泛应用在遥感图像、场景文本图像、货架… …   相似文献
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经典机器学习算法的量子化重构是量子机器学习领域的一个重要研究方向.聚类作为一类在机器学习领域被广泛应用的算法,其量子化重构也拥有较高的研究价值.目前的量子机器学习算法大多存在复现难度大、难以与经典算法形成直观对比等问题.为解决这些问题,提出了一种量子原型聚类算法(Quantum … …   相似文献
7200.
  
随着航天器交会对接任务越来越复杂,对其高效性、自主性和安全性的要求急剧增加.近年来,引入强化学习技术来解决航天器交会制导问题已经成为国际前沿热点.障碍物避撞对于确保航天器安全交会对接至关重要,而一般的强化学习算法没有对探索空间进行安全限制,这使得航天器交会制导策略设计面临挑战.为… …   相似文献
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