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9841.
多类别形态的未隶定青铜器铭文细粒度识别
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未隶定铭文的识别主要依靠传统卷积网络提供单一的全局特征,却忽略了部位识别和特征学习的关系,导致模型难以充分表达复杂形态的文字构造,进而产生识别误差.针对上述问题,提出了一种姿态对齐的多部位特征细粒度识别模型(MP-CNN).在第一个阶段,构建空间转换器引导铭文统一字形姿态,辅助模… …
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面向三维流管可视化的各向异性屏幕空间环境光遮蔽算法
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屏幕空间环境光遮蔽(AO)算法是一种流行的全局光照技术,此类技术可用于辅助复杂3D流管场景的可视化,以便于更好地理解场景分布特点.对此提出一种屏幕空间各向异性AO方法来实现复杂三维流管场景可视化.其基本思想是利用三维流管的特性设计两个各向异性滤波器,来指导计算流管场景AO时的屏幕… …
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基于时空位置关注图神经网络的交通流预测方法
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针对现有交通流预测方法存在难以构建空间和时间依赖关系的问题,提出了新的利用时空位置注意力的图神经网络(ST-PAGNN)方法。首先,该图神经网络中包含有位置关注机制,由此能够更好地对城市道路网络中交通节点的空间依赖关系进行有效捕捉;然后,利用带有trend adaptive Tr… …
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基于均匀线性阵列的超大规模MIMO混合场信道估计算法
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超大规模MIMO(extremely large-scale massive MIMO,XL-MIMO)是未来6G通信的关键技术之一.现有的XL-MIMO混合场信道模型大多对均匀线性阵列和单天线用户之间信道建模,且采用散射体最后一跳模型.若收发双端均配备线性阵列,现有的混合场信道… …
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2024,41(10):3124-3128
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基于医疗临床数据的两阶段专业级大语言模型微调
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通用大语言模型(large language model, LLM)缺乏对专业领域知识理解的深度和广度,对专业领域问题回答的准确度不够,常常产生幻觉,阻碍了大语言模型的商业应用落地。因此,基于专业领域特有数据提高大型语言模型的专业性成为当前大语言模型应用落地的关键挑战。针对通用大… …
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9846.
AGCFN:基于图神经网络多层网络社团检测模型
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基于图神经网络的多层网络社团检测方法面临以下两个挑战。一是如何有效利用多层网络的节点内容信息,二是如何有效利用多层网络的层间关系。因此,提出多层网络社团检测模型AGCFN(autoencoder-enhanced graph convolutional fusion networ… …
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融合背景知识和常识感知的对话生成
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基于背景对话的关键问题之一是知识抽取,但由于有些会话的信息量不足,特别是在一些对话信息较少的情况下,选择恰当的知识变得尤为困难,且目前的生成方式缺乏动态选取背景知识的能力.针对这些问题,提出了 KIF模型,引入知识增强库和知识向量并提出知识追踪模块和知识情感反馈模块去解决上述问题… …
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9848.
基于统计推理的不一致数据清洗方法
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不一致数据修复是数据清洗领域的一个重要研究方向,现有方法大多是基于完整性约束规则的,采用最小代价原则进行修复,然而,代价最小的修复方案通常是不正确的,导致现有修复方法的准确率较低.针对现有方法准确率较低的问题,提出了 一种基于统计推理的不一致数据清洗方法BayesOUR,兼顾修复… …
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2024,41(10):2987-2992
9849.
大语言模型领域意图的精准性增强方法
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目前通用大语言模型(如GPT)在专业领域问答应用中存在不稳定性和不真实性.针对这一现象,提出了一种在通用大语言模型上耦合领域知识的意图识别精准性增强方法(EIRDK),其中引入了三个具体策略:a)通过领域知识库对GPT输出结果进行打分过滤;b)训练领域知识词向量模型优化提示语句规… …
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结合相位对称与基于排序LSS的多模态遥感影像匹配
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两步式自适应阈值法滤除心电信号中运动伪迹
心电信号广泛应用于心脏疾病的医学检测中,可穿戴动态心电监测设备可以实现对心律失常的风险识别并预警.相比于静息心电信号,动态心电信号在采集过程中会受到更大运动伪迹的干扰,这些干扰会覆盖心电信号的关键信息,限制其临床应用.本文兼顾心电信号局部和全局特征,利用其周期性,研究了一种将心电… …
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基于跨模态引导和对齐的多模态预训练方法
现有的视觉语言多模态预训练方法仅在图像和文本的全局语义上进行特征对齐,对模态间细粒度特征交互的探索不足.针对这一问题,本文提出了一种基于跨模态引导和对齐的多模态预训练方法.该方法在模态特征提取阶段,采用基于视觉序列压缩的双流特征提取网络,在视觉编码器中联合图像和文本信息逐层引导视… …
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基于主动学习的深度半监督聚类模型
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深度半监督聚类旨在利用少量的监督信息达到更好的聚类效果.然而,由于标注成本昂贵,监督信息的数量往往是有限的.因此,在监督信息有限的情况下,如何选择对聚类最有价值的监督信息变得至关重要.针对以上问题,提出了基于主动学习的深度半监督聚类模型(DASCM).该模型设计了一种主动学习方法… …
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针对堆优化算法HBO处理含电动汽车的动态经济调度问题时存在收敛慢和精度低等问题,提出一种改进的堆优化算法RDHBO.首先,在RDHBO中引入了最优成员区域搜索和双种群交互策略.前者引导最优成员移动到更有希望的区域,提升了算法的收敛精度和收敛速度;后者充分利用被淘汰的劣势个体,丰富… …
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基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测技术
程序的系统调用信息是检测主机异常的重要数据,然而异常发生的次数相对较少,这使得收集到的系统调用数据往往存在数据不均衡的问题.较少的异常系统调用数据使得检测模型无法充分理解程序的异常行为模式,导致入侵检测的准确率较低、误报率较高.针对以上问题,提出了一种基于生成对抗网络的系统调用主… …
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基于监督对比学习的文本情绪类别表示
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揭示情绪之间的关系是认知心理学的一项重要基础研究.从自然语言处理的角度来说,探讨情绪之间的关系的关键在于得到合适的情绪类别的嵌入式表示.最近,在情感空间中获得一个可以表征情绪关系的类别表示已经引起了一些关注.然而,现有的情绪类别嵌入方法存在以下几个缺点.比如固定维度,情绪类别表示… …
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随着计算机技术的不断发展,过程模拟在各行各业中的应用越来越广泛.过程模拟使用模拟模型来模仿业务流程行为,它可以用于预测和优化系统的性能,评估决策的影响并向管理者提供决策依据,也可以用于减少实验成本和时间.目前,如何高效地去构建一个可以信任的仿真模型得到了广泛关注.本文通过追踪、归… …
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基于雅可比显著图的电磁信号快速对抗攻击方法
为了生成高质量的电磁信号对抗样本,提出了快速雅可比显著图攻击(FJSMA)方法。FJSMA通过计算攻击目标类别的雅可比矩阵,并根据该矩阵生成特征显著图,之后迭代选取显著性最强的特征点及其邻域内连续特征点添加扰动,同时引入单点扰动限制,最后生成对抗样本。实验结果表明,与雅可比显著图… …
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