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Crash(程序崩溃)分析是漏洞挖掘与利用的关键阶段,精准的crash分类是crash分析和漏洞利用的前提.针对现有的Linux内核crash存在大量重复的问题,本文提出一种对象驱动的Linux内核crash分类方法.该方法将内核crash与内核对象的关系建模为二部图结构,从而将… … 相似文献
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目的 图像超分辨率重建的目的是将低分辨率图像复原出具有更丰富细节信息的高分辨率图像。近年来,基于Transformer的深度神经网络在图像超分辨率重建领域取得了令人瞩目的性能,然而,这些网络往往参数量巨大、计算成本较高。针对该问题,设计了一种轻量级图像超分辨率重建网络。方法 提出了一种轻量级图像超分辨率的蓝图可分离卷积Transformer网络（blueprint separable convolution Transformer network,BSTN）。基于蓝图可分离卷积（blueprint separable convolution,BSConv）设计了蓝图前馈神经网络和蓝图多头自注意力模块。然后设计了移动通道注意力模块（shift channel attention block,SCAB）对通道重点信息进行加强,包括移动卷积、对比度感知通道注意力和蓝图前馈神经网络。最后设计了蓝图多头自注意力模块（blueprint multi-head self-attention block,BMSAB）,通过蓝图多头自注意力与蓝图前馈神经网络以较低的计算量实现了自注意力过程。结果 本文方法在4个数据集上与10种先进的轻量级超分辨率方法进行比较。客观上,本文方法在不同数据集上取得了不同程度的领先,并且参数量和浮点运算量都处于较低水平。当放大倍数分别为2、3和4时,在Set5数据集上相比SOTA（state-of-theart）方法,峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）分别提升了0.11dB、0.16dB和0.17dB。主观上,本文方法重建图像清晰,模糊区域小,具有丰富的细节。结论 本文所提出的蓝图可分离卷积Transformer网络BSTN以较少的参数量和浮点运算量达到了先进水平,能获得高质量的超分辨率重建结果。… … 相似文献
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目的 肺部肿瘤早期症状不典型易导致错过最佳治疗时间,有效准确的肺部肿瘤检测技术在计算机辅助诊断中变得日益重要,但在肺部肿瘤PET/CT（positron emission computed tomography/computed tomography）多模态影像中,肿瘤与周围组织粘连导致边缘模糊和对比度低,且存在病灶区域小、大小分布不均衡等问题。针对上述问题,提出一种跨模态注意力YOLOv5（cross-modal attention you only look once v5,CA-YOLOv5）的肺部肿瘤检测模型。方法 首先,在主干网络中设计双分支并行的自学习注意力,利用实例归一化学习比例系数,同时利用特征值与平均值之间差值计算每个特征所包含信息量,增强肿瘤特征和提高对比度;其次,为充分学习多模态影像的多模态优势信息,设计跨模态注意力对多模态特征进行交互式学习,其中Transformer用于建模深浅层特征的远距离相互依赖关系,学习功能和解剖信息以提高肺部肿瘤识别能力;最后,针对病灶区域小、大小分布不均衡的问题,设计动态特征增强模块,利用不同感受野的多分支分组扩张卷积和分组可变形卷积,使网络充分高效挖掘肺部肿瘤特征的多尺度语义信息。结果 在肺部肿瘤PET/CT数据集上与其他10种方法进行性能对比,CA-YOLOv5获得了97.37%精度、94.01%召回率、96.36%mAP（mean average precision）和95.67%F1的最佳性能,并且在同设备上训练耗时最短。在LUNA16（lung nodule analysis 16）数据集中本文同样获得了97.52%精度和97.45%mAP的最佳性能。结论 本文基于多模态互补特征提出跨模态注意力YOLOv5检测模型,利用注意力机制和多尺度语义信息,实现了肺部肿瘤检测模型在多模态影像上的有效识别,使模型识别更加准确和更具鲁棒性。… … 相似文献
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现有基于学习的立体匹配算法具有一定局限性,通常特征提取部分使用的常规卷积倾向于捕捉外观信息,忽略了结构信息的提取,并且由于卷积感受野的限制,这些算法在弱纹理、重复纹理等病态区域性能较差.为此本文提出了一种融合梯度信息及全局代价聚合的立体匹配网络模型(GFGANet).首先,设计了… … 相似文献
陶洋;欧双江;唐函;周婉怡 《小型微型计算机系统》2024,45(4):865-872
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知识图谱补全是基于知识图谱中已有的实体和关系,推理新的三元组的过程。现有的方法通常使用编码器-解码器框架,在编码器中使用图卷积神经网络将三元组中的实体和关系编码为嵌入向量,在解码器中根据实体关系的嵌入计算各个尾实体的评分,评分最高的尾实体作为推理结果。解码器部分都是独立地对三元组… … 相似文献
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习题知识点标注是构建结构化题库和实现个性化学习的关键任务。对于数学习题,由于其存在公式化、表达精炼化等特殊性,现有的标注模型无法很好地捕获关键信息,进而难以深入理解文本中蕴含的深层语义。此外,结合领域知识的知识点标注模型普遍存在引入的知识不够关键、融合的方式过于直接的问题,缺乏对信息的有效筛选,从而导致在特征融合时产生大量噪声,干扰模型最终的标注结果。为此,该文提出了一种融合学科知识的数学习题知识点自动标注模型MKAGated。该模型首先利用预训练模型对原始习题和两种细化的学科知识文本进行初步的语义编码表示,然后利用注意力机制实现习题与两种学科知识的信息交互以获取两种学科知识的深层语义表征,最后通过门控机制连续地、隐式地融合两种深层语义表征的平均池化表示以保留原始习题表示中有利于最终分类的语义特征。模型在自建的初中数学习题知识点标注数据集上测试的三种指标micro-F1、macro-F1、weighted-F1相较于基准模型分别提升了1.99%、2.99%、2.12%,实验结果表明,该文所提方法能有效提升数学习题知识点的标注。… … 相似文献
罗文兵;罗凯威;黄琪;王明文 《中文信息学报》2024,38(4):143-155
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