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针对点云配准过程中仅仅利用点云特征寻求对应关系使得离群点多、配准精度不高的问题进行研究,提出了一种使用点云之间匹配点概率矩阵和点云空间信息特征矩阵共同搜寻对应关系,并且相互配合确定对应点权重的点云配准网络——AMGNet.首先使用点云特征提取网络获得两片待配准点云的高维特征;然后… …   相似文献
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We present SinGRAV,an attempt to learn a generative radiance volume from multi-view observations of a single natural scene,in stark contrast… …   相似文献
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自动驾驶车辆在行驶过程中,需要对行人和车辆同时完成目标检测、实例分割和目标跟踪三个任务.提出一种基于深度学习的环境感知模型同时对三个任务进行多任务学习.首先,通过卷积神经网络对连续帧图像提取时空特征;然后,通过注意力机制对时空特征进行去耦再融合,充分利用任务间的相关性,实现不同任… …   相似文献
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在指纹法的定位中,指纹特征和定位模型是影响定位精度的2个关键因素. 在指纹特征的选取方面,可见光强度稳定性较高,但位置特征区分度低;无线信号强度区分度较高,但波动性较强. 在定位模型的构建方面,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)… …   相似文献
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深度学习模型的广泛使用,在更大程度上使人们意识到模型的决策是亟需解决的问题,复杂难以解释的黑盒模型阻碍了算法在实际场景中部署.LIME作为最流行的局部解释方法,生成的扰动数据却具有不稳定性,导致最终的解释产生偏差.针对上述问题,提出了一种基于主动学习和二次有理核的模型无关局部解释… …   相似文献
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图像分类作为一种常见的视觉识别任务,有着广阔的应用场景.在处理图像分类问题时,传统的方法通常使用卷积神经网络,然而,卷积网络的感受野有限,难以建模图像的全局关系表示,导致分类精度低,难以处理复杂多样的图像数据.为了对全局关系进行建模,一些研究者将Transformer应用于图像分… …   相似文献
8387.
肝脏MRI影像的脂肪定量标准化过程中常需要对肝脏感兴趣区域进行手工采样, 但手工采样策略耗时且结果多变. 基于深度学习方法的全肝分割与手工勾勒的感兴趣区域在进行脂肪定量分析时, 变异性误差和不确定性程度更低, 性能更优越. 在进行全肝分割任务时, 为了提升分割性能, 本文在UNETR++模型的基础上, 进行改进. 该方法融合卷积神经网络和Transformer结构各自的优点, 增加卷积结构分支用于补足局部特征, 同时引入门控注意力机制, 抑制不相关的背景信息, 使模型更为突出分割区域的显著特征. 相比于UNETR++及其他分割模型, 改进的方法具有更优的DCSHD95指标.… …   相似文献
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时序抽象作为分层强化学习的重要研究内容,允许分层强化学习智能体在不同的时间尺度上学习策略,可以有效解决深度强化学习难以处理的稀疏奖励问题.如何端到端地学习到优秀的时序抽象策略一直是分层强化学习研究面临的挑战.Option-Critic(OC)框架在Option框架的基础上,通过策… …   相似文献
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环境、社会及治理(ESG)指标是评估企业可持续发展的重要指标。现有的ESG评估体系存在覆盖范围狭窄、主观性强和时效性差等问题;因此;迫切需要研究能利用企业数据准确预测ESG指标的预测模型。针对企业数据中ESG关联特征存在信息丰度不一致的问题;提出一种基于丰度协调技术的企业ESG指… …   相似文献
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目的 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法 在预处理部分,设计了U-Net Denoising模块,通过调整噪声方差参数L的范围来抑制相干斑噪声对图像的干扰。在YOLOv7(you only look once v7)主干网络构建MLAN_SC(maxpooling layer aggregation network that incorporate select kernel and contextual Transformer)结构,加入SK(selective kernel)通道注意力机制至下采样阶段,增强关键信息提取能力和特征表达能力。为解决MP(multiple pooling)结构中上下分支特征不平衡的问题,改善误检情况,融入上下文信息提取模块(contextual Transformer block, COT),利用卷积提取上下文信息,将局部信息和全局信息结合起来,使图像特征能够更有效地提取出来。在头部引入SPD卷积(space-to-depth convolution, SPD-Conv),增强小目标的检测能力。用WIoU(wise intersection over union)损失函数替换CIoU(complete intersection over union)损失函数,运用动态聚焦机制,在复杂图像上加强对目标的定位能力。结果 在SSDD(SAR ship detection dataset)数据集和HRSID (high-resolution SAR images dataset)数据集上进行了实验对比,结果表明,改进后的方法相比于YOLOv7,AP(average precision)可达到99.25%和89.73%,分别提升了4.38%和2.57%,准确率和召回率为98.41%,93.24%和94.79%,81.83%,优于对比方法。结论 本文通过融合多重机制改进YOLOv7方法,提升了对目标的定位能力,显著改善了SAR舰船检测中复杂舰船的误检和漏检情况,进一步提高了SAR舰船检测精度。… …   相似文献
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针对文本图卷积网络(Text GCN)窗口边权阈值策略不足的问题,为了更精准地挖掘相关的词关联结构、提高预测精度,提出一种高斯混合模型(GMM)与Text GCN结合的虚假评论识别算法F-Text GCN.首先,利用GMM分离噪声边权分布的特性,提高虚假评论在训练数据上相对正常评… …   相似文献
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Deoxys-BC密码算法是在2014年亚密会上发布的一种轻量级可调分组密码算法,该算法的设计采用SPN结构和TWEAK框架.通过研究Deoxys-BC密码算法的内部特征与密钥扩展的特点,利用控制调柄差分的方法,并结合差分枚举技术和轮密钥调柄差分叠加消除特性,构造6轮Deoxys… …   相似文献
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针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网系统中快速定位和发现APT攻击痕迹。… …   相似文献
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CTCS-3级(Chinese Train Control System-3)列控车载设备在保障列车安全和提高运行效率方面发挥着重要作用。车载接口设备实现车载列车自动防护(ATP)系统与地面设备、司机和列车的交互;然而它的故障在车载设备故障中占比高。为了确定故障原因并保证行车安全… …   相似文献
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该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束… …   相似文献
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智能驾驶等智能交通服务对时延要求高,在车辆本身算力不足的情况下,车辆需要周围车辆和路旁边缘计算单元帮助其一起完成任务的计算处理.本文在既有车联网边缘计算卸载策略基础上,考虑了蜂窝车联网系统5G-NR接口与PC-5接口链路的特征差异,提出了一种基于Q学习的PC-5/Uu接口联合边缘… …   相似文献
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近年来,以ChatGPT为代表的能够适应复杂场景、并能满足人类的各种应用需求为目标的文本生成算法模型成为学术界与产业界共同关注的焦点.然而,ChatGPT等大规模语言模型(Large Language Model,LLM)高度忠实于用户意图的优势隐含了部分的事实性错误,而且也需要… …   相似文献
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针对SAR(Synthetic Aperture Radar)舰船成像仿真应用中电磁散射特性计算效率低下的问题,在现有SBR(Shooting and Bouncing Rays)算法的基础上,本文提出两方面改进.一是基于叶节点空间邻域编码搜索的射线管相交面元检测算法,通过只追踪… …   相似文献
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三维多目标追踪是自动驾驶系统中的关键模块之一,其结果的优劣主要取决于追踪模块中数据关联过程的准确度.现有的追踪方法大多从外观特征或运动特征出发计算两帧之间物体的相似度,而基于运动特征的方法通常根据当前帧和历史帧三维包围框之间的交并比(Intersection over Union… …   相似文献
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