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针对现有图像修复方法存在参数量大、计算复杂度高以及大面积受损图像修复产生结构模糊或扭曲问题,提出一种图像平滑结构引导的轻量级图像修复方法。该方法由结构重建网络、结构增强网络和纹理修复网络组成。结构重建网络重建受损的边缘保留平滑图像,生成粗糙的平滑图像。结构增强网络进一步精细化该平… … 相似文献
石计亮;张乾;杨思红;刘霜;滕林;柏武贰 《计算机科学与探索》2025,(8):2149-2160
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持续学习（continual learning, CL）是机器学习领域的一个关键问题,旨在使模型在不断学习新任务的同时,避免灾难性遗忘,保持对先前任务的记忆。持续学习已在多个实际应用中扮演重要角色,如自动驾驶、机器人控制和医疗诊断系统等。本文旨在为学界提供持续学习领域的最新研究进… … 相似文献
吕凡;王亮;李玺;郑伟诗;张彰;周涛;胡伏原 《中国图象图形学报》2025,30(8):2599-2632
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脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）是一种受大脑启发的计算模型,在处理具有时间和空间维度的数据时具有巨大潜力。研究表明,突触可塑性延迟能够提高SNNs在语音识别等时序任务的性能。然而,时序数据通常具有稀疏性和不均匀性,导致不同时间步中的信息分… … 相似文献
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指纹作为最普遍的身份标识之一,一般采集自手指表皮。近年来,成像技术的发展成功实现了皮下内部指纹的获取。通常,外部指纹的图像质量较高,而内部指纹完整性较好,内外指纹之间具有互补的特性。将外部指纹和内部指纹图像中的有效信息提取并融合,可以生成信息量更完整、对后续应用更有益的新的指纹表… … 相似文献
王海霞;颜诗琪;于洋;陈朋;梁荣华;张怡龙;刘义鹏 《计算机学报》2025,(8):1812-1831
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长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参数量较大,对其在资源受限的边… … 相似文献
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联合稀疏角度CT重建和金属伪影校正任务旨在通过受金属迹污染的少视角投影数据重建高质量的CT图像. 现有稀疏角度CT重建方法和金属伪影校正方法通常依赖于CT图像或投影数据, 但其存在临床投影数据难以获取和校正精度差的问题. 为解决这些问题, 提出一种基于伪影提示Transforme… … 相似文献
石保顺;舒元飞;姜轲;苏月明 《自动化学报》2025,51(8):1800-1810
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对码的渐近性的研究是纠错码理论中的一个核心内容,Shannon第二定理指出,当码长趋于无穷时,存在码率接近信道容量且译码错误概率趋近于零的编码方案。对码的渐近性进行研究可以验证这一理论极限的可达性。在设计和选择编码方案时,渐近性是重要的比较依据,研究码的渐近性有助于理解码的性能极… … 相似文献
高健;崔青香;郑雨琦 《电子与信息学报》2025,47(8):2800-2807
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量子计算的飞速发展威胁了传统密码系统的安全性,进而推动了后量子密码算法的研究与标准化。Dilithium数字签名算法基于格理论设计,于2024年被美国国家标准与技术研究院(NIST)选定为后量子密码算法标准。同时,对Dilithium的侧信道分析,特别是能量分析,也成为当前的研究… … 相似文献
袁庆军;张浩金;樊昊鹏;高杨;王永娟 《电子与信息学报》2025,47(8):2499-2508
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