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9681.
高阶结构增强的跨视图无负样本对比的图异常检测算法
图异常检测在网络安全、金融评估和医疗保健等多个领域都有广泛的实际应用。近年来;基于对比学习和基于生成重构的图异常检测算法框架取得了显著的性能提升。然而;大多数基于图神经网络的范式忽略了一个内在的缺点;即可能会无意识地将异常节点与其邻域正常节点聚合在一起。此外;现有的检测算法缺乏对… …
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2024,18(10)
9682.
支持无线采能及簇间负载均衡的无人机辅助数据调度及轨迹优化算法
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该文研究了无人机(UAV)辅助无线传感器网络的数据收集问题。首先提出基于均值漂移算法的传感器节点(SN)初始分簇策略,进而以簇间负载均衡为目标,设计SN切换算法。基于所得成簇策略,将UAV数据收集及轨迹规划问题建模为系统能耗最小化问题。由于该问题是一个非凸问题,难以直接求解,将其… …
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梁承超
陈前斌
《电子与信息学报》
2024,46(10):4009-4016
9683.
信息年龄约束下的无人机数据采集能耗优化路径规划算法
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信息年龄(AoI)是评价无线传感器网络(WSN)数据时效性的重要指标,无人机辅助WSN数据采集过程中采用优化飞行轨迹、提升速度等运动策略保障卸载至基站的数据满足各节点AoI限制。然而,不合理的运动策略易导致无人机因飞行距离过长、速度过快产生非必要能耗,造成数据采集任务失败。针对该… …
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2024,46(10):4024-4034
9684.
三分支坐标注意力机制的研究
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2024,45(10):2485-2491
9685.
基于图表征知识蒸馏的图像分类方法
知识蒸馏的核心思想是利用1个作为教师网络的大型模型来指导1个作为学生网络的小型模型,提升学生网络在图像分类任务上的性能.现有知识蒸馏方法通常从单一的输入样本中提取类别概率或特征信息作为知识,并没有对样本间关系进行建模,造成网络的表征学习能力下降.为解决此问题,本文引入图卷积神经网… …
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杨传广;陈路明;赵二虎;安竹林;徐勇军
《电子学报》
2024,52(10):3435-3447
9686.
关于2024CCF会士提名的说明
根据《中国计算机学会会士条例》的规定,2024年度CCF会士候选人提名工作正在进行中.CCF会士和CCF杰出会员具有提名权,主提名人可在2024年11月1日前将\"CCF会士提名表\"逐项填妥后提交.CCF会士候选人的资格1.候选人在提名截止日前(2024年11月1日)在计算机或… …
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《计算机科学》
2024,51(10)
9687.
基于深度学习的病理切片质量控制算法综述
病理切片是病理医生对肿瘤患者的病程及预后进行诊断和分析的重要依据.然而,由于切片的制备过程自动化程度较低,人为操作的失误和设备噪声均会降低切片的质量,进而影响诊断.当前病理切片的质量控制主要采用人工抽样检查的方式,该方式工作强度大,工作时间长,易因视觉疲劳造成评估偏差.借助深度学… …
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《计算机科学》
2024,51(10):276-286
9688.
面向过程文本的合规性检查方法
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合规性检查是过程挖掘领域的重要场景之一,其目标是判断实际运行的业务行为与理想的业务行为是否一致,进而为业务过程管理提供决策依据.传统的合规性检查方法存在度量指标过多、效率低等问题.此外,现有研究在检查过程文本与过程模型之间的合规性时严重依赖专家知识.为此,提出面向过程文本的合规性… …
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钱忱
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2024,35(10):4696-4709
9689.
基于混合存储结构的分级协同节能方案
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新能源的应用已成为一种趋势;但具体到存储I/O领域;存储设备通常会根据存储负载的强度进行节点调度;而不规则波动的新能源和存储负载之间存在波峰波谷错位匹配的问题;增加了存储设备的调度难度。提出了一种针对NVM-SSD混合存储介质的分级协同节能方案MixSave;为每一层提供定制化节… …
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2024,18(10)
9690.
基于可编程交换机的网内灰色故障检测技术研究进展
灰色故障是指对生产网络产生细微影响的交换机故障.然而,当这些轻微故障相互叠加或与新增故障叠加时,可能会导致整个生产网络的瘫痪.因此,检测灰色故障对生产网络的稳定性至关重要.传统解决方案关注的是在控制平面收集数据平面交换机中的流记录,并对其进行处理以检测灰色故障.然而,此类解决方案… …
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2024,52(10):3613-3622
9691.
一种基于对比学习大模型的视觉定位方法
一阶段视觉定位方法由于其快速性而受到广泛关注,该方法利用图像与文本的融合特征预测目标框,但是现有方法在特征融合前没有进行图像与文本特征的对齐,限制了视觉定位的精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于对比学习大模型的视觉定位方法 .该方法采用基于对比学习的大规模预训练模型CLIP(… …
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2024,52(10):3448-3458
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侵蚀聚类
基于密度的聚类是一种经典的聚类分析方法,它能够在不指定类簇数目的情况下发现非球形类簇.但真实复杂数据集中存在类簇边界模糊、数据密度不均、数据分布复杂等问题.当前,能够同时应对这三种问题的研究工作相对较少.对此,本文从自然世界的侵蚀现象中汲取灵感,提出侵蚀聚类(Erosion Cl… …
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2024,52(10):3459-3471
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基于优先填补策略的Spark数据均衡分区方法
Spark作为基于内存计算的分布式大数据处理框架,运行速度快且通用性强.在任务计算过程中,Spark的默认分区器HashPartitioner在处理倾斜数据时,容易产生各个分区数据量不平衡的情况,导致资源利用率低且运行效率差.现存的Spark均衡分区改进方法,例如多阶段分区、迁移… …
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2024,52(10):3322-3335
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光斑密度峰值的毫米波雷达目标检测
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2024,45(10):2455-2464
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多智能体强化学习理论及其应用综述
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强化学习是一种用于解决序列决策问题的常用机器学习方法,核心思想是让智能体与环境交互获得反馈,从而逐步学会最佳策略.随着实际应用对计算能力和数据规模的要求不断提高,单体智能转向群体智能逐渐成为人工智能未来发展的必然趋势,这为强化学习带来诸多新的机遇和挑战.文中首先从深度多智能体强化… …
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2024,37(10):851-872
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面向数据要素流通的区块链数据加速交换方法
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2024,6(10):2554-2569
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联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理
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知识图谱推理是解决知识图谱不完整性的重要手段之一.针对现有基于嵌入的推理模型依赖准确事实,可解释性较差,而基于规则的推理模型过于依赖图谱的完整性,数据稀疏时推理性能较低,无法准确表达推理模式.因此文中提出联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理模型(Knowledge Graph… …
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《模式识别与人工智能》
2024,37(10):923-935
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面向人机物融合的数联网标识解析技术
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基于神经机器翻译的模型反混淆方法
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模型混淆是指将神经网络等价地转换为另一种形式, 是一种高效且低成本的神经网络保护技术. 为了发现模型混淆的缺陷, 研究人员提出了模型反混淆技术, 以期望改进模型混淆方法. 然而, 现有的模型反混淆技术研究较少, 并且适用场景和反混淆效果有限. 因此, 本文提出一种基于神经机器翻译… …
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基于水印技术的深度神经网络模型知识产权保护
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构造一个优秀的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权(intellectual property,IP). 保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数… …
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