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9741.
融合上下文信息与自注意力机制的群组推荐算法
针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题,群组成员间的偏好会彼此影响,提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法。首先,为了更好地捕捉群组成员间的动态关系,利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群组中其他成员间的关系权重;其次,根据自注意力机制学习到的组矩… …
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基于多模态融合的城市道路场景视频描述模型研究
城市道路视频描述存在仅考虑视觉信息而忽视了同样重要的音频信息的问题,多模态融合算法是解决此问题的方案之一。针对现有基于Transformer的多模态融合算法都存在着模态之间融合性能低、计算复杂度高的问题,为了提高多模态信息之间的交互性,提出了一种新的基于Transformer的视… …
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一种晶上系统互连网络的容错感知结构
晶上系统融合预制件组装和晶圆集成等先进理念,是延续摩尔定律的一种新方法。由于晶圆基板本身制造良率和拼接的不确定性,晶上系统存在路由节点故障或链路故障等问题。为提高系统容错性,提出了一种基于2D-Mesh晶上互连网络的容错感知结构。在Mesh环中交叉使用主副感知器用于获取故障信息,… …
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概率视距空地信道下的无人机安全通信优化设计研究
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工业物联网中基于多维特征业务的网络切片匹配算法
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支持撤销属性的CP-ABE密钥更新方法
在现有云存储的密文策略属性加密方案(CP-ABE)中,大多只考虑用户的计算开销,而忽略了属性授权中心在更新密钥的时候所消耗的大量计算资源。针对该问题提出了一种基于CP-ABE的支持细粒度属性撤销的密钥更新方法。首先属性授权中心创建用户撤销列表以及属性密钥撤销列表,然后利用区块链公… …
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基于低秩堆栈式语义自编码器的零样本学习
在图像分类领域,现有的深度学习等方法在训练时需要大量有标注的数据样本,且无法识别在训练阶段未出现的类别。零样本学习能有效缓解此类问题。本研究基于堆栈式自编码器和低秩嵌入,提出了一种新的零样本学习方法,即基于低秩嵌入的堆栈语义自编码器(low-rank stacked semant… …
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基于活动的行为关系与关联时间的多视角迹聚类方法
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图重构下大规模网络的社团检测算法
对大型复杂网络进行高质量的社团检测通常依赖图的拓扑结构来划分节点集,然而现实世界的网络通常带有嘈杂且与集群无关的链接,这些链接可能会导致模型将来自不同集群的节点划分在一起。为此,提出了基于图重构的社团检测算法(graph reconstruction based communit… …
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混合策略改进的麻雀搜索算法及其应用
针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在优化过程中易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出了一种混合策略改进的麻雀搜索算法(MSSA)。为了使麻雀个体在搜索空间中能够进行充分搜索,在算法寻优过程中引入存档阶段去接收麻雀发现者向安全区域移动时可能… …
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