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融合T-分布小波变异的混沌鲸鱼优化算法
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国产FPGA通用以太网控制器的设计与实现
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基于稀疏分位数回归的阿尔茨海默病认知能力研究
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阿尔茨海默病是全球老龄化社会所面临的一项重大公共卫生挑战,其主要临床症状之一为认知能力的逐步下降.建立认知表现和神经影像学数据之间的模型,识别与认知能力改变相关的影像学生物标志物,已成为阿尔茨海默病研究的重要课题之一.然而,脑部影像数据往往呈现高维、重尾分布并伴有异常值存在,这不… …
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基于组信息蒸馏残差网络的轻量级图像超分辨率重建
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目前, 基于深度学习的超分辨算法已经取得了很好性能, 但这些方法通常具有较大内存消耗和较高计算复杂度, 很难应用到低算力或便携式设备上. 为了解决这个问题, 设计一种轻量级的组−信息蒸馏残差网络(Group-information distillation residual ne… …
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基于多教师多学生知识蒸馏的情感分类方法
预训练语言模型在情感分类任务中取得了卓越的性能提升。然而,预训练模型的巨额参数量和缓慢的推理速度成为这些模型应用落地的主要障碍。知识蒸馏是一种将知识从大型的预训练教师模型转移到小型学生模型的技术。不同于现有的单教师或单学生蒸馏模型,该文提出一种基于多教师和多学生蒸馏的集成蒸馏方法… …
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深度模型的持续学习综述:理论、方法和应用
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自然界中的生物需要在其一生中不断地学习并适应环境,这种持续学习的能力是生物学习系统的基础。尽管深度学习方法在计算机视觉和自然语言处理领域取得了重要进展,但它们在连续学习任务时面临严重的灾难性遗忘问题,即模型在学习新知识时会遗忘旧知识,这在很大程度上限制了深度学习方法的应用。持续学… …
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基于改进能量模型的主动域自适应安全性评估方法
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复杂动态系统运行过程中的在线安全性评估至关重要且富有挑战性. 构建有效的数据驱动模型需要大量有标注数据, 但这在实际中通常难以获得. 此外, 考虑到系统不同的运行工况, 安全性评估模型应该具有良好的泛化能力. 域自适应(Domain adaptation, DA)可以将模型从数据… …
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基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法
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原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition, FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使用平均实体向量表示… …
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数据流下部分线性模型的在线估计
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部分线性模型作为一种重要的半参数回归模型,因其在复杂数据结构分析中表现出的灵活适应性,广泛应用于各领域.然而,在大数据背景下,该模型的研究和应用面临着多重挑战,其中最为关键的难点在于计算速度和数据存储.本文针对以数据块形式连续观测的数据流场景,提出一种在线估计的计算方法,用于估计… …
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基于SCN数据模型的SISO非线性自适应控制
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针对一类难以建立精确模型的单输入单输出(Single-input single-output, SISO) 非线性离散动态系统, 提出了一种数据驱动模型的自适应控制方法. 所提方法首先设计具有直链与增强结构的随机配置网络(Stochastic configuration netw… …
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VSM指导下MSDNet轻量型融合网络建模与仿真
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基于对比学习的多视角特征融合方面级情感分析模型
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基于同模型匹配点聚集的图像多匹配模型估计算法
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基于改进MH算法的室内空间自动布局
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为了生成文博展厅、城市阅读空间、商场等具备公共服务职能的空间布局,提出了一种面向室内空间的自动布局方法.该方法首先针对多种布局的表达需求,将布局信息记录在层次化图结构中;再按照图结构填充适当的布局对象作为初始状态;利用能量函数和移动策略,引入改进的MH(Metropolis-Ha… …
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基于SM9聚合签名局部可验证算法
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针对目前SM9签名方案生成的n条消息的签名占用较大存储空间的问题,提出了一种基于SM9算法的聚合签名方案。该方案使得验证多条签名的时间开销相较于原SM9方案有所降低,空间开销约为原SM9方案的66.7%。在此基础上,针对目前聚合签名算法在验证签名时,验证者仅需验证特定消息的正确性… …
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基于多视图证据融合的社交水军检测
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