基于语义和细节特征双促进的遥感影像建筑物提取网络

  

提取准确的边缘信息对分割建筑物至关重要。将多尺度细节与语义特征进行简单融合;或者设计复杂的损失函数引导网络关注边缘信息是当前较常见的方法;然而这些方法很少关注语义和细节特征的相互促进作用。针对该问题;提出一种基于语义和细节特征双促进的遥感影像建筑物提取网络。所提网络的结构类似U-… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(4)

基于代价参考粒子滤波器组的多目标检测前跟踪算法

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针对图像序列中多目标检测和跟踪算法结构复杂、计算量大、性能降低等问题, 提出一种基于代价参考粒子滤波器组的多目标检测前跟踪(Cost-reference particle filter bank based multi-target track-before-detect, CR… …   相似文献

卢锦  马令坤  吕春玲  章为川  Sun Chang-Ming 《自动化学报》2024,50(4):851-861

基于深度强化学习的多用户计算卸载优化模型和算法

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在移动边缘计算(MEC)密集部署场景中,边缘服务器负载的不确定性容易造成边缘服务器过载,从而导致计算卸载过程中时延和能耗显著增加。针对该问题,该文提出一种多用户计算卸载优化模型和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载算法。首先,考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数,以最大化… …   相似文献

李志华  余自立 《电子与信息学报》2024,46(4):1321-1332

局部一致性主动学习的源域无关开集域自适应

  

无监督域自适应在解决训练集(源域)和测试集(目标域)分布不一致的问题上已经取得了一定的成功.在面向低能耗场景和开放动态任务环境时,在资源约束和开放类别出现的情况下,现有的无监督域自适应方法面临着严峻的挑战.源域无关开集域自适应(SF-ODA)旨在将源域模型中的知识迁移到开放类出现… …   相似文献

王帆  韩忠义  苏皖  尹义龙 《软件学报》2024,35(4):1651-1666

基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

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为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8～1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型。首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮… …   相似文献

张杰  尹镜涵  邵羽  廖希  王洋  余子明 《电子与信息学报》2024,46(4):1276-1285

基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成

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受限于检测技术难度、高时间与经济成本等原因, 难测参数的软测量模型建模样本存在数量少、分布稀疏与不平衡等问题, 严重制约了数据驱动模型的泛化性能. 针对以上问题, 提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization… …   相似文献

王丹丹  汤健  夏恒  乔俊飞 《自动化学报》2024,50(4):790-811

HAO打卡系统：以组织智能成就智能组织

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打卡可能出于私人目的, 没有组织关联, 比如记录个人的旅行日志; 也可能是公事需求, 属于组织考勤的一部分, 有时还会与多个组织关联. 因此, 打卡数据的保存、分享和分析需要精细化管理. HAO打卡是一个移动式轻量级打卡平台, 以个人和组织为两个抓手, 以人类智能(HI)、人工智… …   相似文献

吴信东  朱晓宇  董丙冰  嵇圣硙  卜晨阳 《软件学报》2024,35(4):1914-1933

基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强

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目的 现有的低照度图像增强算法常存在局部区域欠增强、过增强及色彩偏差等情况,且对于极低照度图像增强,伴随着噪声放大及细节信息丢失等问题。对此,提出了一种基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强算法。方法 首先,为了降低色彩偏差对注意力图估计模块的影响,对低光照图像进行了色彩均衡处理;其次,试图利用低照度图像最小通道约束图对正常曝光图像的照度和纹理进行注意力图估计,为后续增强模块提供信息引导;然后,设计全局与局部相结合的增强模块,用获取的照度和场景纹理注意力估计图引导图像亮度提升和噪声抑制,并将得到的全局增强结果划分成图像块进行局部优化,提升增强性能,有效避免了局部欠增强和过增强的问题。结果 将本文算法与2种传统方法和4种深度学习算法比较,主观视觉和客观指标均表明本文增强结果在亮度、对比度以及噪声抑制等方面取得了优异的性能。在VV（Vasileios Vonikakis）数据集上,本文方法的BTMQI（blind tone-mapped quality index）和NIQMC（no-reference image quality metric for contrast distortion）指标均达到最优值;在178幅普通低照度图像上本文算法的BTMQI和NIQMC均取得次优值,但纹理突出和噪声抑制优势显著。结论 大量定性及定量的实验结果表明,本文方法能有效提升图像亮度和对比度,且在突出暗区纹理时,能有效抑制噪声。本文方法用于极低照度图像时,在色彩还原、细节纹理恢复和噪声抑制方面均具有明显优势。代码已共享在Github上：https://github.com/shuanglidu/LLIE_CEIST.git。… …   相似文献

赵明华  汶怡春  都双丽  胡静  石程  李鹏 《中国图象图形学报》2024,29(4):862-874

深度学习的三维模型识别研究综述

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随着三维扫描仪、LiDAR等三维视觉感知设备的快速发展;三维模型识别方向正逐渐引起越来越多的研究者的关注。该领域的核心任务是三维模型的分类与检索。深度学习技术在二维视觉任务方面已经取得显著的成就;将这一技术引入三维视觉领域不仅突破了传统方法的限制;还在自动驾驶、智能机器人等领域取… …   相似文献

周燕  李文俊  党兆龙  曾凡智  叶德旺 《计算机科学与探索》2024,18(4):916-929

基于点云分割网络的雷达信号分选方法

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针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络 (PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割;最后将具有相同标… …   相似文献

陈涛  邱宝传  肖易寒  杨博溢 《电子与信息学报》2024,46(4):1391-1398

面向高速移动环境的二级信号检测算法

  

正交时间序列复用（OTSM）可以以更低的复杂度实现类似正交时频空间（OTFS）调制的传输性能,为未来需要低复杂度收发器的高速移动性通信系统提供一种有前景的解决方法。针对现有的基于时域的高斯-赛德尔（GS）迭代均衡效率不高的问题,提出二级信号检测算法。首先在时域进行低复杂度线性最小… …   相似文献

王华华;张旭;李峰 《计算机应用》2024,44(4):1236-1241

基于慢特征分析的分布式动态工业过程运行状态评价

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现代工业过程通常具有规模大、流程长和工序多的特点, 导致传统的集中式建模方法会淹没过程的局部变化信息, 从而无法及时识别早期的非优运行状态. 此外, 闭环控制的广泛应用使得过程变量普遍存在时序相关性. 针对以上问题, 提出一种基于慢特征分析(Slow feature analys… …   相似文献

钟林生  常玉清  王福利  高世红 《自动化学报》2024,50(4):745-757

图神经网络节点分类任务基准测试及分析

  

图神经网络(Graph Neural Network, GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神经网络模型实验对… …   相似文献

张陶;廖彬;于炯;李敏;孙瑞娜 《计算机科学》2024,(4):132-150

利用图模型存储算法依赖关系的方法

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在大数据时代,用于数据处理的算法数量呈爆发式增长,当前对大量算法的管理方法通常是对算法分类、打标签或以任务为单位存储由算法构成的流程,对任务集合中的算法间拓扑关系未能给予足够的重视.随着领域知识与任务流程的积累,算法间的依赖关系愈发重要.本文基于巨量算法管理的需求,提出了拆分有分… …   相似文献

谢昌佐  李子扬  董裕民  李雪松  舒展  杨光 《计算机系统应用》2024,33(4):162-170

基于邻域分布的去噪扩散概率模型

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样本有限的表格型数据缺乏不变性结构和足够样本,使得传统数据增强方法和生成式数据增强方法难以获得符合原始数据分布且具有多样性的数据.为此,文中依据表格型数据的特点和邻域风险最小化原则,提出基于邻域分布的去噪扩散概率模型(Vicinal Distribution Based Deno… …   相似文献

石洪波  万博闻  张赢 《模式识别与人工智能》2024,37(4):352-367

MKE: 基于背景知识与多头选择的嵌套命名实体识别

  

目前,在嵌套命名实体识别研究中,基于片段的方法将命名实体识别转化为分类问题,通过微调预训练模型,能够较好地识别嵌套实体,但仍存在领域知识缺乏和无法实现实体多分类的不足。该文提出基于知识嵌入的多头模型,用于解决这些问题。模型的改进包括：(1)引入领域背景知识,知识嵌入层以实体矩阵的… …   相似文献

李政;涂刚;汪汉生 《中文信息学报》2024,38(4):86-98,107

从BERT到ChatGPT：大模型训练中的存储系统挑战与技术发展

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以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注. 大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势. 首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算模式、访存模式、数据特征,这使得针对互联网、大… …   相似文献

冯杨洋  汪庆  谢旻晖  舒继武 《计算机研究与发展》2024,34(4):809-823

面向汉越跨语言事件检索的事件预训练方法

  

汉越跨语言事件检索是用汉语查询检索越南语事件新闻的任务。由于越南语属于典型的低资源语言,汉越跨语言事件检索缺乏大规模的标注数据,并且现有的跨语言预训练模型无法很好地表征文本中丰富的汉越对齐事件知识,不适用于该任务。因此,为了将汉越双语对齐的事件知识融入到多语言预训练语言模型中,该… …   相似文献

吴少扬;余正涛;黄于欣;朱恩昌;高盛祥;邓同杰 《中文信息学报》2024,38(4):78-85

融合多任务学习和实体遮掩的关系三元组抽取模型

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  相似文献

《小型微型计算机系统》2024,45(4):845-852

基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic

  

Actor-Critic是一种强化学习方法,通过与环境在线试错交互收集样本来学习策略,是求解序贯感知决策问题的有效手段.但是,这种在线交互的主动学习范式在一些复杂真实环境中收集样本时会带来成本和安全问题.离线强化学习作为一种基于数据驱动的强化学习范式,强调从静态样本数据集中学习策… …   相似文献

冯涣婷  程玉虎  王雪松 《计算机学报》2024,47(4):717-732