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8041.
异质信息网络中基于解耦图神经网络的社区搜索
在异质信息网络(HINs)中搜索包含给定查询节点的社区具有广泛的应用价值,如好友推荐、疫情监控等.现有HINs社区搜索方法大多基于预定义的子图模式对社区的拓扑结构施加一个严格的要求,忽略了节点间的属性相似性,导致结构关系弱而属性相似性高的社区难以定位,并且采用的全局搜索模式难以有… …
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周丽华
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2024,51(3):90-101
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基于动态常识推理与多维语义特征的幽默识别
随着社交媒体的飞速发展,幽默识别任务受到研究者广泛关注。其目标是判断给定文本是否具有幽默表达。现有方法主要基于幽默产生理论,采用规则或神经网络模型提取多种幽默相关特征,如不一致性、情感和语音等。然而,这些方法未充分捕捉文本内部的情感特征,忽视了隐含在幽默文本中的情感表达,影响了幽… …
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吐妮可·吐尔逊
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2024,38(3):163-172
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A Survey of LLM Datasets:From Autoregressive Model to AI Chatbot
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Since OpenAI opened access to ChatGPT,large language models(LLMs)become an increasingly popular topic attracting researchers'attention from … …
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2024,39(3):542-566
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基于关联信息增强与关系平衡的场景图生成方法
利用场景图的上下文信息可以帮助模型理解目标之间的关联作用;然而;大量不相关的目标可能带来额外噪声;进而影响信息交互;造成预测偏差。在嘈杂且多样的场景中;即使几个简单的关联目标;也足够推断目标所处的环境信息;并消除其他目标的歧义信息。此外;在面对真实场景中的长尾偏差数据时;场景图生… …
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8045.
基于隐空间扩散模型的差分隐私数据合成方法研究
数据共享与发布可以有效发挥数据的价值,能够在数智时代推动科技进步和经济社会的发展.在数据共享的同时如何保护数据版权及个人隐私仍是一项巨大的挑战.差分隐私数据合成是数据隐私保护的有效手段,数据持有者通过发布合成数据取代真实数据,一方面可以保护数据隐私,另一方面也可以提高数据的泛用性… …
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2024,51(3):30-38
8046.
基于Attention-1DCNN-CE的加密流量分类方法
针对传统加密流量识别方法存在多分类准确率低、泛化性不强以及易侵犯隐私等问题;提出一种结合注意力机制(Attention)与一维卷积神经网络(1DCNN)的多分类深度学习模型——Attention-1DCNN-CE。该模型包含3个核心部分:1)数据集预处理阶段;保留原始数据流中数据… …
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《计算机应用》
2024,45(3)
8047.
基于启发式粗化算法的半监督图神经网络的训练加速框架及算法
图神经网络是当前阶段图机器学习的主流工具,发展势头强劲.通过构建抽象图结构,运用图神经网络模型能够高效地处理多种应用场景下的问题,包括节点预测、链接预测和图分类等方向.与之相对应,一直以来,在大规模图上的应用是图神经网络训练中的关键点和难点,如何有效、快速地在大规模图数据上进行图… …
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2024,51(3):48-55
8048.
基于双通道回声状态网络的时间序列补全及单步预测
随着物联网的发展,众多传感器采集到大量具有丰富数据相关性的时间序列,为各种数据挖掘应用提供强大的数据支持.然而,一些客观或主观原因(如设备故障、稀疏感知等)往往会造成采集到的数据出现不同程度的缺失.虽然已有很多方法被提出用于解决这一问题,但这些方法在数据相关性方面或考虑不够全面,… …
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2024,51(3):128-134
8049.
基于精细神经元的类脑感知学习模型
下载全文
大脑如何实现学习以及感知功能对于人工智能和神经科学领域均是一个重要问题.现有人工神经网络由于结构和计算机制与真实大脑相差较大,无法直接用于理解真实大脑学习以及处理感知任务的机理.树突神经元模型是一种对大脑神经元树突信息处理过程进行建模仿真的计算模型,相比人工神经网络更接近生物真实… …
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2024,35(3):1403-1417
8050.
多路复用网络中的模体检测算法
多路复用网络可以形象地描述复杂系统中个体之间的相互作用关系,模体作为一种高阶结构在网络中频繁出现.与单层模体相比,多重模体具有数量多、种类繁、结构杂的特点.鉴于目前缺少针对多重模体的完整检测算法,提出一种适用于多路复用网络的快速多重模体检测算法(FAMMD).首先,通过改进ESU… …
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8051.
In response to the problem of poor performance of classical fusion methods in combining multiple shortwave channel information due to the co… …
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8052.
Considering the fairness problem in edge computing in an unreliable trust environment, the offloading decision and resource allocation probl… …
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8053.
k-best维特比解耦合知识蒸馏的命名实体识别模型
为提升命名实体识别(NER)模型的性能;可采用知识蒸馏方法;但是传统知识蒸馏损失函数因内部存在的耦合关系会导致蒸馏效果较差。为了解除耦合关系;有效提升输出层特征知识蒸馏的效果;提出一种结合k-best维特比解码的解耦合知识蒸馏方法(kvDKD);该方法利用k-best维特比算法提… …
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8054.
平滑非负低秩图表示聚类算法
针对现有低秩图表示算法在构建表示图时未能精确捕获数据的全局表示结构、未能充分利用数据有效信息指导表示图的构建以及构建的表示图不具有适于聚类的连通结构等问题;提出了平滑非负低秩图表示聚类算法(SNLRR)。SNLRR采用一种更符合矩阵秩特性的对数行列式函数代替核范数平滑地估计秩;有… …
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2024,18(3)
8055.
面向图像复原和增强的轻量级交叉门控Transformer
现有的图像复原和图像增强方法难以同时兼顾在多个子任务上的鲁棒性和维持较小的参数量与计算代价。针对这一问题;提出轻量级交叉门控转换算法(CGT)。一方面;总结了传统全局自注意力机制捕获全局依赖关系的局限性;将全局自注意力机制改进为跨层次交叉门控自注意力机制。同时提出轻量化的前馈神经… …
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2024,18(3)
8056.
结合元学习的去中心化联邦增量学习方法
针对联邦增量场景中持续学习和数据安全的问题,构建了结合元学习的去中心化联邦增量学习框架.首先,为解决增量场景中持续学习带来的灾难性遗忘问题,提出了结合最近类均值样本回放的增量元学习方法NMR-cMAML,利用元训练对不同任务流的快速适应进行元更新,得到适用于新旧样本的模型.然后,… …
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深度神经网络修复策略综述
下载全文
随着智能信息时代的发展,深度神经网络在人类社会众多领域中的应用,尤其是在自动驾驶、军事国防等安全攸关系统中的部署,引起了学术界和工业界对神经网络模型可能表现出的错误行为的担忧.虽然神经网络验证和神经网络测试可以提供关于错误行为的定性或者定量结论,但这种事后分析并不能防止错误行为的… …
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脑机接口中脑电图-近红外光谱联合分析进展研究
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脑机接口(BCI)能将受试者意图相关的大脑活动转化为外部设备控制指令,在神经疾病治疗、运动康复等方面具有较高应用潜力。BCI的实现需从人脑获取有意义的信号,而脑电图(EEG)可以反映神经电活动,主要用于对反映实时性要求较高的BCI系统;近红外光谱(NIRS)主要反映血流动力学水平… …
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基于改进鲸鱼优化算法的动态无人机路径规划
针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题;提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先;通过解析山体地形、动态目标和威胁区;建立三维动态环境与UAV航路模型;其次;提出一种自适应步长高斯游走策略;并将该策略用于平衡算法的全局探索与局部发掘的能力;… …
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基于可更新加密的保护搜索模式的动态可搜索加密方案
动态可搜索对称加密(Dynamic Searchable Symmetric Encryption,DSSE)技术作为静态可搜索加密技术的拓展,因解决了数据密态场景下的安全检索问题并支持数据动态更新而备受关注.众所周知,目前大多数DSSE方案会泄露一些额外的信息以寻求更好的效率,… …
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