基于生成对抗网络的越南语新闻事件共指关系识别方法

  

事件共指关系识别旨在分析事件描述之间是否从不同的角度对同一件真实事件展开论述。但是,在同一篇新闻报道中往往存在不同事件句之间具有相似上下文但不具有共指关系的噪声情况,其会对共指关系识别模型造成干扰。为解决以上问题,该文提出了基于生成对抗网络的越南语新闻事件共指关系识别方法,采用触… …   相似文献

汪翠  余正涛  梁晨 《中文信息学报》2024,38(2):79-86

面向遥感数据的基于本地差分隐私的联邦学习隐私保护方案

  

遥感数据具有高度的时空相关性以及复杂的地物特征;使得这些数据的隐私保护面临挑战。联邦学习作为一种旨在保护参与方数据隐私的分布式学习方法;为应对遥感数据隐私保护面对的挑战提供了有效的解决方案;然而;在联邦学习模型的训练阶段;恶意攻击者可能通过反演推断参与者的隐私信息;进而导致敏感信… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(2)

基于自注意力机制与词汇增强的中文医学命名实体识别

  

针对中文医学文本实体嵌套导致的单词边界识别困难问题以及现有栅格结构集成词汇特征所面临的语义信息损失严重的情况,提出一种用于中文医学命名实体识别(MNER)的自适应词汇信息增强模型.首先,利用双向长短期记忆(BiLSTM)网络编码字符序列的上下文信息并捕捉较长距离的依赖关系;然后,… …   相似文献

罗歆然  李天瑞  贾真 《计算机应用》2024,44(2):385-392

2024 年 2 期封面

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《电子与信息学报》2024,46(2)

强干扰下基于三阶互累积量的FMCW雷达信号DOA估计算法

  

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《电子学报》2024,52(2):510-517

收发未精确同步条件下非相关多运动辐射源TOAs/FOAs协同定位方法

  

在联合到达时间/到达频率的无线定位体制中,除了TOAs/FOAs(Time-Of-Arrivals/Frequency-Of-Arriv-als)估计误差与传感器位置/速度先验观测误差以外,收发两端的传感器时钟同步误差也是影响定位精度的重要因素.为了抑制时钟同步误差和各类观测误差… …   相似文献

王鼎  尹洁昕  郑娜娥  杨宾 《电子学报》2024,52(2):550-563

M3 Res-Transformer:新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型

  

新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题,提出一… …   相似文献

周涛  刘赟璨  侯森宝  常晓玉  叶鑫宇  陆惠玲 《电子学报》2024,52(2):589-601

基于图卷积神经网络的室内穿墙无源目标检测算法

  

针对室内穿墙场景下目标状态差异而导致的信道状态信息(Channel State Information,CSI)功率谱密度在时序发生相应变化规律的不同,本文提出了一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural,GCN)的室内穿墙无源目标检测算法.不同… …   相似文献

杨小龙  唐婷  李兆玉  唐鑫星 《电子学报》2024,52(2):614-625

框架结构对薄膜体声波谐振器性能提升的研究

  

本文研究了框架结构(Frame)对薄膜体声波谐振器(Film Bulk Acoustic Resonator,FBAR)提升性能的作用,从两种Frame结构对体声波能量的反射匹配基础理论出发,针对其功能特点,以实验的方式确定了低频和高频多组框架微结构的组合,对多组FBAR进行了版… …   相似文献

吴永乐  吴昊鹏  赖志国  蔡洵  唐滨  杨清华  杨雨豪  王卫民 《电子学报》2024,52(2):407-413

结合自适应阈值与动态ROI的地标线检测方法

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《小型微型计算机系统》2024,45(2):345-350

信息病毒查杀的电网主机操作安全性保护平台

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《小型微型计算机系统》2024,45(2):413-417

注意力机制的TS-PVAN双流动作识别

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《小型微型计算机系统》2024,45(2):446-452

面向图像分类的视觉Transformer研究进展

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Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型;在计算机视觉中展现出巨大的潜力。而在图像分类任务中;关键的挑战是高效而准确地捕捉输入图片的局部和全局特征。传统方法使用卷积神经网络的底层提取其局部特征;并通过卷积层堆叠扩大感受野以获取图像的全局特征。但这种策略在相对短的… …   相似文献

《计算机科学与探索》2024,18(2)

多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系

  

随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长.然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟.在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关… …   相似文献

闫佳和  李红辉  马英  刘真  张大林  江周娴  段宇航 《计算机科学》2024,51(2):1-14

最小依赖隐藏的屏摄鲁棒水印方法

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目的 现有屏摄水印方法无法有效平衡计算复杂度、嵌入水印后的图像质量以及水印鲁棒性3项指标,同时广泛使用透视畸变矫正预处理,大大限制了屏摄水印的实际商业使用。本文在重新设计噪声层的基础上,提出了一种最小依赖载体图像隐藏水印信息的屏摄鲁棒水印,将屏摄水印对于载体图像的依赖控制在最小。方法 为了保证水印的嵌入效率,极大简化依赖深度隐藏网络框架中的编码网络,达成对载体图像的最小依赖,大大减小计算复杂度;为了平衡网络深度减小所导致的网络提取能力损失,加入Sobel算子,引入载体图像的边缘信息;在噪声层中加入缩放攻击操作,并由此去除了限制屏摄水印应用范围的透视畸变矫正预处理,进一步拓宽了应用范围;为了训练网络的屏摄鲁棒性,重新定义了噪声层,改进原有噪声层的设计结构,对噪声层图像扰动类型和参数进行随机选择,使得解码网络的输入数据具有更高的样本均衡性和多样性。结果 在DIV2K(DIVerse 2K)数据集上与其他的3种方法进行了对比实验,本文方法获得了最高的PSNR(peak signal-to-noise ratio)和SSIM(structural similarity index measure)指标,并比排名第2的通用深度隐藏方法提高了12 dB的PSNR值和0.006的SSIM值;在有无攻击两种环境下,本文方法均能保持很高的ACC(accuracy)和F1指标,在攻击环境下比排名第2位的StegaStamp(steganography stamp)方法提高了0.262的F1分数。与同网络框架下的已有噪声层相比,在无攻击环境下,本文算法提高了0.124的ACC和0.284的F1分数;在有攻击环境下,本文算法提高了0.316的ACC和0.524的F1分数,水印提取的准确性更高。结论 本文算法在图像质量和水印鲁棒性方面获得了更优的效果,摆脱了透视畸变矫正的限制,拓宽了屏摄水印的应用范围。… …   相似文献

宋佳维  刘春晓  张心怡 《中国图象图形学报》2024,29(2):408-418

融合平衡权重和自监督的类增量学习方法

  

针对图像分类中类增量学习的知识灾难性遗忘现象;现有类增量学习方法着重于模型分类层的不平衡偏移修正;忽视了模型特征层的偏移;未能良好解决类增量学习所面临的新旧类别不平衡问题。为此;提出一种新的类增量学习方法;称为融合平衡权重和自监督的类增量学习方法（BWSS）。首先;BWSS利用旧… …   相似文献

《计算机科学与探索》2024,18(2)

可添加量不受限的对抗样本

  

基于灰度图像和深度学习的恶意软件检测方法具有无需特征工程和检测精度高的特点;通过对抗样本能够欺骗该类检测方法。然而当前大部分研究所生成的对抗样本难以在不破坏原文件功能完整性的情况下大幅度降低该类检测方法对其的判别准确性。在分析可移植可执行（PE）文件的结构以及加载机制的基础上;提… …   相似文献

《计算机科学与探索》2024,18(2)

基于深度学习的网络入侵检测系统综述

  

入侵检测系统（IDS）等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步;基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研;详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先;简要概述当前几种IDS;其次;介绍基于… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(2)

超图神经网络综述

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近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据. 但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等. 若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失. 超图是… …   相似文献

林晶晶  冶忠林  赵海兴  李卓然 《计算机研究与发展》2024,61(2):362-384

利用跨模态信息检索的鲁棒隐蔽通信

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目的 隐蔽通信是信息安全领域的一个重要研究方向,现有基于多媒体数据流构建隐蔽信道的方法,未考虑网络传输时波动产生的数据包丢失问题。本文提出一种基于跨数据模态信息检索技术的对网络异常具有鲁棒性的隐蔽通信方法,同时可以满足高隐蔽性和高安全性的要求。方法 提出了一个名为RoCC(robust covert communication)的通用隐蔽通信框架,它基于跨模态信息检索和可证明安全的隐写技术。所提方法将直接通信和间接通信两种形式相结合。直接通信通过VoIP(voice over internet protocol)网络通话服务进行,传递实时生成的音频流数据,接收方可以通过语音识别将其还原为文本;而间接通信则借助公共网络数据库进行载密数据的传输,接收方通过文本语义相似度匹配的方式来还原完整语义的载密文本数据,这有助于解决网络数据包丢失和语音识别误差导致的文本语义丢失的问题。结果 经实验测试,本文方法在协议上具有更好的通用性,相对Saenger方法在丢包率抵抗能力方面提高了5%,所用隐写算法满足可证安全性。同时,RoCC的数据传输率有73~136 bps(bit per second),能够满足实时通信需要。结论 RoCC隐蔽通信框架综合可证明安全隐写、生成式机器学习方法和跨模态检索方法的优势,与现有的方法比较,具有更加隐蔽和安全的优势,并且是当前对数据传输丢包异常最鲁棒的模型。… …   相似文献

张晏铭  陈可江  丁锦扬  张卫明  俞能海 《中国图象图形学报》2024,29(2):369-381