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721.
识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模型长程建模能力;提出一种逐阶… …   相似文献
722.
医疗对话中的症状属性分类是实现自动诊断系统的关键任务之一,旨在识别对话文本中描述的症状所对应的属性类别。然而,现有方法在处理长文本对话时普遍存在上下文建模能力不足、语义依赖捕捉不充分等问题,导致整体分类性能受限,尤其在少数类样本上的表现欠佳。针对上述挑战,提出一种基于语义图增强注意力网络的症状属性分类方法。该方法通过构建症状关联的文本分割方法、融合编码策略以及基于依存树的关系图注意力网络,在多个层次上增强模型对症状上下文信息的建模能力。实验结果表明,所提方法在CHIP-MDCFNPC数据集上取得了72.13%的F1（+1.76%）和77.94%的宏平均F1值（+1.77%）。所提方法能够显著提升长文本医疗对话中症状属性分类的效果,尤其在少数类样本上的表现更为突出,为构建高效可靠的自动诊断系统提供了有益借鉴。… …   相似文献
723.
针对传统粗糙集理论在处理含缺失值的不完备决策系统时,忽略了不同容差类中的对象在跨类簇间关系的变化情况,提出基于类间容差的属性约简算法。首先,依据决策属性对论域进行划分,将同一决策属性内的样本定义为一个类簇,在不完备决策系统中提出了类间一致度、区分度的概念及其基于类间容差类的计算方… …   相似文献
724.
针对正交时频空间(OTFS)系统中传统稀疏贝叶斯学习(SBL)信道估计算法因依赖固定先验导致收敛缓慢,以及现有深度学习方法泛化能力不足的问题,提出了一种基于动态先验型的稀疏贝叶斯学习(DLSBL)信道估计方法。该方法首先利用长短期记忆(LSTM)网络学习并预测信道在延迟-多普勒(… …   相似文献
725.
  
{{article.keyPoints_cn}}  相似文献
726.
  
针对区块链系统链上数据查询中查询效率低和查询类型少的问题,提出一种区块间索引模型。首先,对于区块中的离散型属性,提出倒排布隆过滤器（IBFS）索引;使用该索引查询数据时无需遍历全部区块,可以在O(1)时间复杂度内定位到目标区块;其次,对于连续型属性,使用聚类算法计算区块内数据的细… …   相似文献
727.
  
当前的三维目标检测模型大都基于数据驱动的深度学习技术,因此数据集的质量对模型的性能至关重要。针对煤尘环境数据集缺失和建立真实煤尘环境数据集费时费力的问题,提出一种基于煤尘对激光雷达（LiDAR）电磁波散射和吸收效应的点云数据增强方法。该方法针对煤尘粒子的光学特性,构建LiDAR电… …   相似文献
728.
  
追踪学生的历史互动以预测他们的未来表现是知识追踪（KT）领域的关键研究重点。最近的KT方法旨在研究学生的学习模式和不断变化的知识状态,以提供个性化学习指导,而忽略了习题本身的丰富性。此外,随着新专业和跨学科领域的兴起,基于图神经网络（GNN）的KT方法面临着一些挑战：如何扩展概念… …   相似文献
729.
  
智慧家庭领域的发展依赖于构建丰富的时空知识图谱支撑下游任务的设计与执行。然而,构建智慧家庭空间的时空知识图谱面临数据源多样、数据质量低以及规模有限等挑战。因此,提出一种融合说明文档相对位置信息与用户行为日志的双模态知识提取框架来充分挖掘设备说明文档和用户行为日志中的多模态信息,从… …   相似文献
730.
  
为了高效解决带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）,提出一种混合粒子群优化（HPSO）算法。该算法采用部分匹配交叉（PMX）替代传统粒子更新方式,结合最劣近邻粒子选择与轮盘赌机制增强多样性,并通过动态权重调整策略平衡全局探索与局部开发能力;设计融合2-opt翻转、顺序插入和交换… …   相似文献
731.
  
针对现有的三维视觉定位方法依赖昂贵传感器设备、系统成本高且在复杂多目标定位中准确度和鲁棒性不足的问题,提出一种基于单目图像的多目标三维视觉定位方法。该方法结合自然语言描述,在单个RGB图像中实现对多个三维目标的识别。为此,构建一个多目标视觉定位数据集Mmo3DRefer,并设计跨… …   相似文献
732.
  
针对深海拍摄会导致水下图像色彩偏移、对比度过低和结构不清晰等问题,提出一种基于多尺度感知的多维空间融合水下图像增强算法,结合空间、通道和三维特征将图像信息并行传入多维特征提取网络和编码器中。首先,在多维特征提取网络中引入多尺度特征精炼模块进一步处理提取到的特征信息,使网络更准确地… …   相似文献
733.
  
联邦学习（FL）作为一种以隐私保护为核心的分布式学习框架,已有效解决了数据孤岛问题。然而,现实中的物联网（IoT）终端设备通常呈现出异构特性,特别是设备性能的差异以及数据的非独立同分布（Non-IID）特性,这些会导致模型的性能和收敛速度下降。针对这些挑战,提出一种边缘异构下的联… …   相似文献
734.
  
夜间目标检测受限于低光照条件和高质量标注数据的匮乏,目标特征提取困难,目标检测精度不高。因此,提出一种具有光度对齐的域适应夜间目标检测方法。首先,设计一种夜间域适应光度对齐模块,将有标记的白天源域图像转换为对应的夜间目标域图像,即通过光度对齐弥合源域与目标域之间的差距,解决低光照… …   相似文献
735.
  
伴随RESTful API在现代Web服务中的普及,安全问题日益凸显。而现有的主流API识别与漏洞检测工具依赖API文档或公开路径进行扫描,在识别隐藏API或无文档API时效果有限,在复杂或动态API环境下漏洞误报率高。针对这些挑战,基于上下文协议（MCP）无缝通信智能体,提出一… …   相似文献
736.
  
红外小目标检测（IRSTD）旨在从低信杂比（SCR）的红外图像中精准找到目标,在多个领域获得了非常广泛的应用。然而,现有方法因目标特征微弱和背景干扰严重,难以有效提取目标结构性信息,进而导致目标分割不完整和检测精度低等问题,并且模型参数量较大。为了解决以上问题,提出双编码空频混合… …   相似文献
737.
人与人之间的影响关系构成了以人为节点的传播网络.掌握传播网络中影响关系的拓扑结构和强度对理解历史传播机制、预测未来传播趋势具有重要意义.然而,现实中这些影响关系难以直接观测,通常只能通过历史传播中的感染数据进行推理.现有传播网络推理方法大多依赖于精确的感染时间数据,但这种数据难以… …   相似文献
738.
随着机器学习模型的复杂性不断增加,对其决策过程的可解释性需求也日益增长。概念学习作为一种能够提升模型透明度和可理解性的手段,在机器学习领域变得越来越重要,通过概念来帮助解释大语言模型等黑盒模型的推理过程也随之发展,如何准确、自动地提取概念是在这一解释过程中最为关键的一环。针对现有… …   相似文献
739.
近年来,人工智能技术的突破性发展推动了医工交叉领域的范式变革,其中基于深度学习的目标检测算法在医学图像分析中展现出显著优势。作为单阶段检测框架的典型代表,YOLO系列算法通过“端到端”的检测范式,在医学影像分析领域展现出高实时性、强泛化能力和精准定位的独特优势,现逐渐成为病灶检测… …   相似文献
740.
针对无人机视角下小目标检测中存在的目标密集分布、背景复杂干扰及特征分辨率不足等问题,提出了一种基于YOLOv10的改进模型DEPA-YOLO。该模型设计了动态多尺度特征提取模块DCMB,该模块通过融合动态权重分配与多形态特征混合策略,有效增强了浅层局部纹理与高层全局语义的联合建模… …   相似文献
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