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《电子学报》2023,51(4)
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《电子学报》2023,51(4)
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自然场景文本识别是计算机视觉领域的研究热点之一,在无人驾驶、图像检索、机器人导航等领域具有广泛的应用前景.由于自然场景中的文本图像存在背景复杂、透视失真、过度弯曲等现象,给文本识别带来了巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种基于多路并行的位置关联网络(Multi-Path Pa… …   相似文献
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近年来,随着计算水平的不断提高,基于深度学习的实例分割方法的研究取得了巨大的突破。图像实例分割可以区分图像中同一类的不同实例,是计算机视觉领域的重要研究方向,具有十分广阔的研究前景,在场景理解、医学图像分析、机器视觉、增强现实、图像压缩和视频监控等方面取得了巨大的实际应用价值。近… …   相似文献
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因果关系普遍存在于群体交互行为中,体现出主动体行为对被动体行为的有向影响.因果关系检测的难点在于交互双方的行为具有复杂的时间动态性.现有方法使用循环神经网络,来描述交互关系的时间变化特性,并使用时间注意力机制,来描述时间依赖关系.上述方法忽视了对多人依赖关系的分析,难以区分交互双… …   相似文献
谢昭  李骏  吴克伟  焦畅 《计算机学报》2023,46(4):856-876
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现有证据推理方法模型结构固定、信息处理方式和推理机制单一,难以适用于集结了不确定、错误甚至缺失等多种不完备信息环境下的目标识别.针对该问题,提出了一种切换推理证据网络(SR-EN)方法.首先,考虑证据节点删除等情况构建多模板网络模型;然后,分析各证据变量与目标类型的条件关联性以建… …   相似文献
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联邦学习（FL）可以有效保护用户的个人数据不被攻击者获得,而差分隐私（DP）则可以实现FL的隐私增强,解决模型训练参数导致的隐私泄露问题。然而,现有的基于DP的FL方法只关注统一的隐私保护预算,而忽略了用户的个性化隐私需求。针对此问题,提出了一种两阶段的基于个性化差分隐私的联邦学… …   相似文献
尹春勇  屈锐 《计算机应用》2023,(4):1160-1168
8888.
  
视觉同步定位与建图(VSLAM)技术常常用于室内机器人的导航与感知,然而VSLAM的位姿估算方法是针对静态环境的,当场景中存在运动对象时,可能会导致定位和建图失败.针对此问题,提出了一个结合实例分割与聚类的VSLAM系统.所提系统使用实例分割网络生成场景中动态对象的概率掩膜,同时… …   相似文献
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在苏木精-伊红（HE）染色病理图像中,细胞染色分布的不均匀和各类组织形态的多样性给自动化分割带来了极大挑战。针对传统卷积无法捕获大邻域范围内像素间的关联特征,导致分割效果难以进一步提升的问题,提出引入门控轴向自注意力的多通道分割网络（MCSegNet）模型,以实现病理图像细胞核的… …   相似文献
陈志  李歆  林丽燕  钟婧  时鹏 《计算机应用》2023,43(4):1269-1277
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大宗商品线上交易面临由交易欺诈、交接违规等问题带来的巨大风险。为实现更加可信的大宗商品交易,提出一套长期可追溯的线上交易机制,以实现信息的真实防篡改、流程的可信抗欺诈。首先,基于“申请-验证-记录”的思想,结合区块链提出线上交易框架,并利用智能合约实现对交易流程各阶段的多方监督和… …   相似文献
王亦涵  唐晨  张兰 《计算机应用》2023,43(4):1309-1317
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针对平衡优化算法易陷入局部最优以及收敛速度慢等缺点,提出双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法.首先,将双曲正切函数与黄金分割系数融入高斯分布动态调整算法的全局搜索能力,提高算法寻优精度;其次,为了缓解迭代中种群多样性减少,对种群个体执行遗传算法中交叉和变异操作,使种群最大程度… …   相似文献
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针对黑猩猩优化算法(ChOA)在寻过程中求解精度低、收敛速度慢以及易陷入局部极值点等问题,提出一种新型的柯西扰动黑猩猩优化算法(CP-ChOA).首先采用佳点集映射初始化种群,增加算法在初始阶段的多样性;然后利用变异的柯西算子和反向学习策略,对当前最优位置进行扰动变异并产生新解,… …   相似文献
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在线课堂已成为当前最重要的教学场景之一.针对当前基于视觉特征学习和距离度量学习的参与度识别模型仍然缺乏足够的判别力和稳定性等问题,本文将有序深度度量学习方法引入课堂参与度识别任务,联合建模视觉特征学习和判别度量学习.首先,提出一个有序度量损失函数建模参与度样本的有序标签结构,使得… …   相似文献
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随着工业化与信息化的深度融合,工业控制系统(ICS)的安全问题广受关注,ICS领域出现了许多入侵检测模型.但是,现存模型存在局限性,无法同时解决数据不平衡、分类时间长、小样本检测率低和准确率低的问题.因此,本文提出CGAN-DeepForest入侵检测模型解决上述问题.首先,采用… …   相似文献
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随着生物医学和信息技术的快速融合发展,健康医疗领域积累了海量的影像数据、患者报告数据、电子健康记录和组学数据等,这些数据具有复杂性、异构性和高维等特点.而深度学习有着复杂函数模拟和自动学习特征的能力,能够从复杂的数据中较为精准地提取有效的信息,可为医学诊断、药物研发等方面的研究提… …   相似文献
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皮肤病变形状、颜色、大小类型多样,给皮肤病变的准确分割带来了巨大挑战.针对这一问题,提出了一种融合边缘增强与多尺度注意力的皮肤病变分割网络(BEMA U-Net).该网络包含一个用于提取全局特征的空间多尺度注意力模块和一个用于增强病变区域边缘特征的边缘增强模块,将两种模块添加到以… …   相似文献
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工控私有协议的广泛应用给工业控制系统的安全运行带来了很大挑战.由于工控私有协议规范的闭源性,传统的模糊测试工具难以高效地生成测试用例,限制了采用私有工业控制协议的工控设备的模糊测试效率.针对此问题,提出了一种基于私有工控协议逆向的黑盒模糊测试方法.首先,在流量捕获的基础上,采用改… …   相似文献
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联邦学习技术能在一定程度上解决数据孤岛和隐私泄露的问题,但存在通信成本高、通信不稳定、参与者性能分布不均衡等缺点.为了改进这些缺点并实现模型有效性、公平性和通信成本的均衡,提出了一种面向联邦学习多 目标优化的改进NSGA-Ⅲ算法.首先构建联邦学习多目标优化模型,以最大化全局模型准… …   相似文献
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随着空天地一体化信息网络的建设与发展,无线网络的全球无缝覆盖与泛在的人工智能成为了可能.卫星与无人机作为天基边缘计算节点,辅助地面设备完成各项任务,成为6G网络中的重要应用场景.当前针对卫星、无人机边缘计算的研究处于起步阶段,这些研究在边缘计算服务模式及实际应用方面仍有待进一步深… …   相似文献
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MaxSAT问题是SAT可满足性问题的优化形式,具有NP难度．本文分析了传统的MaxSAT局部搜索求解器对工业算例求解存在的局限性,并基于此分析提出了新的初始解构造算法ASIF.ASIF是一个基于树形赋值的初始解构造算法,其中包含了一个全局信息反馈策略.该算法选取并定义了构造过程… …   相似文献
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