采用三输入和混合注意力机制的残差颌骨囊肿分类网络

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锥形束CT（Cone Beam CT,CBCT）对诊断成釉细胞瘤与牙源性角化囊肿至关重要,两种疾病在影像学上的表现较为相似,在鉴别诊断上非常困难.针对这一问题,本文提出了一种基于三通道输入和混合注意力机制的残差颌骨囊肿分类网络（THRNet）.该方法以ResNet50作为基线网络… …   相似文献

周克伟;王远军;刘玉 《小型微型计算机系统》2025,46(8):2000-2006

Fast-USYN:从酉矩阵到高质量量子电路的快速合成方法

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当前的量子程序一般由量子电路表示,由多个量子门组成.如果程序包含了被直接表示为酉矩阵的门,需要将这些量子门转化为基本门所构成的量子电路.该步骤被称为量子电路合成.然而,当前的合成方法可能会生成包含数千个门的量子电路.这些量子电路的质量较低,在部署到真实含噪声的量子硬件时非常容易输出错误的结果.此外,在保证门数量较小的情况下,当量子比特数量增至8时,量子电路合成需要数周甚至数月的时间.在这项工作中,本研究提出了一种量子电路合成方法,实现了从酉矩阵到高质量量子电路的快速合成.本研究首先介绍了一种迭代方法,通过插入电路模块来逼近目标酉矩阵.在迭代中,文章提出一种具有奖励机制的前瞻策略减少冗余量子门.在量子电路合成的加速过程中,本研究为了减少候选电路模块的空间,提出了一种剪枝方法,其首先描述每个候选电路模块的闭包来刻画电路的表示空间,然后基于模块的表示空间重叠率进行剪枝,以此构建了一个小而高质量的候选集合.此外,为了减少搜索最优门参数的开销,本研究将选定的候选与目标酉矩阵打包成统一电路,然后通过计算其在基态上的期望来快速获得近似距离.实验证明,与当前的最优的量子电路合成方法QuCT^[1]和QFAST^[9]相比,本研究在5比特到8比特量子电路合成中实现了1.6-2.7倍的门数量减少和3.7-20.6倍的加速.… …   相似文献

谭思危  卢丽强  郎聪亮  陈明帅  尹建伟 《软件学报》2025,36(8)

随机空洞卷积的图像分类网络

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目的 针对图像分类任务中对于细粒度特征提取困难,同时背景噪声和不相关区域影响网络对目标特征学习的问题,本文提出随机空洞卷积的图像分类网络（image classification network with random dilated convolution,RDCNet）。方法… …   相似文献

姜文涛;由卓丞;袁姮 《中国图象图形学报》2025,(8):2790-2807

基于类别共享与独有信息双向融合的多类别姿态估计

  

姿态估计旨在定位物体各关键点的位置,是一项基本的计算机视觉任务,具有广泛的应用场景。现有方法聚焦于估计单一类别物体的姿态（如人体）,无法较好地用单个模型为多个类别的物体估计姿态。鉴于分类、检测、分割等模型都可为多类别预测结果,从单类别拓宽到多类别是姿态估计领域的必然发展趋势。因此… …   相似文献

陈俊杰;陈卫龙;方玉明;姜文晖;牛力 《计算机学报》2025,(8):1795-1811

一种双向注意力的多模态Transformer活产预测网络

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针对现有的多模态活产预测模型中,由于输入比例失衡、互补模态间信息融合不足、囊胚图像差异性小以及数据集类不平衡等带来的模型预测性能不高的问题,本文提出了一种双向注意力的多模态Transformer活产预测模型.首先,该模型使用多模态增强模块平衡了各模态输入的比例,并提高了各模态特征… …   相似文献

简献忠;贺林涛;郭强;张武文 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1935-1941

结合图融合和属性补全的产业链风险评估模型

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产业链风险评估是促进经济健康发展的重要途径,然而由于数据隐私等问题,产业链数据往往存在缺失,导致现有风险评估效果存在偏差.针对上述问题,本文提出了结合图融合和属性补全的产业链风险评估模型.首先针对链内关系的复杂多样,设计了基于语义转换和图加权融合的关系图生成模块,实现对企业关系的… …   相似文献

毕可骏;孙鹏钊;王瑞锦;李冬芬;应时 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1801-1808

基于改进Kolmogorov-Arnold混合卷积神经网络的调制识别方法

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针对苛刻通信场景下调制方式识别精度低且泛化难的问题,该文提出一种改进Kolmogorov-Arnold混合卷积神经网络模型KA-CNN。首先,通过双树复小波包变换将信号分解至多维小波域,结合不同频率分量构建多尺度信号表征,促使神经网络模型学习各频率下的一致性特征;然后设计集成样条… …   相似文献

郑庆河;刘方霖;余礼苏;姜蔚蔚;黄崇文;李斌;束锋 《电子与信息学报》2025,47(8):2584-2597

类激活图回放和最小熵采样的多标签类增量学习

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目的 多标签类增量学习旨在学习多标签分类任务时,能够持续学习新任务中的新标签信息,同时保持对之前学习任务的良好性能。不同于单标签连续学习中的标签互斥性假设,多标签连续学习中的跨任务标签无法被补全。因此,样本的大量标签缺失使得跨任务之间的关联被完全阻断,模型无法区别新类与旧类,导致… …   相似文献

周怡凡;杜凯乐;吕凡;胡伏原;刘光灿 《中国图象图形学报》2025,(8):2633-2644

结合CNN与Transformer的双流U型医学图像分割网络

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为有效利用医学输入图像的局部特征与全局语义信息,从而获得边界更清晰、语义结构更完整的图像分割结果,提出一种结合CNN与Transformer的双流U型医学图像分割网络（DS UNet）.首先,双流U型结构由用于局部特征提取的CNN分支和进行全局特征提取的Swin Transfor… …   相似文献

杨超荣;张朝晖 《小型微型计算机系统》2025,46(8):2016-2026

融合对比学习与轻量化图网络在逻辑推理应用

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机器阅读理解是自然语言处理中的重要任务,不仅需要理解文本,而且需要依据复杂的逻辑结构进行推理.现有的逻辑推理模型通常通过构建文本的图结构并提取隐性或显性特征,但这些方法常因关注单一特征类型而受限,同时传统图卷积网络易导致节点特征平滑和收敛速度慢等问题.针对这些挑战,本文提出了一种… …   相似文献

李想;麻斯亮;施晨;龚芷仪;黄俊;许勇 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1829-1837