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面向代码注释生成任务的注释质量评价研究
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代码注释生成是软件工程领域的重要研究任务. 当前主流的注释生成方法训练深度学习模型以生成注释, 依靠在开放的代码注释数据集上采用BLEU等指标来进行注释质量评价, 主要反映生成注释与数据集中人工参考注释的相似性. 但由于开放注释数据集中人工参考注释的质量难以保障, 其有效性受到越… …
相似文献
赵衔麟
潘兴禄
邹艳珍
刘陈晓
谢冰
《软件学报》
2025,36(8):3744-3768
1422.
基于虚拟视点的大规模室内视觉重定位
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视觉重定位一直是三维视觉领域广泛讨论的问题,该问题解决在给定先验地图的情况下,估计出查询图像的6DOF相机位姿.在大规模室内环境中进行重定位是增强现实和机器人导航等应用的关键,然而当相机移动时,场景外观会快速变化,这对重定位系统来说非常具有挑战性.为了解决这个问题,本文提出了一种… …
相似文献
张家辉
师晨光
方川
石珉
《计算机系统应用》
2025,34(8):25-32
1423.
用户敏感权重驱动的单侧个性化差分隐私随机响应算法
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单侧差分隐私机制具有敏感屏蔽特性,能确保攻击者无法显著降低其对记录敏感性的不确定性,但是该机制中的单侧差分隐私随机响应算法仅适用于敏感记录百分比较低的数据集。为克服上述算法在敏感记录百分比较高数据集中的局限性,该文提出一种新的算法——单侧个性化差分隐私随机响应算法。该算法引入敏感… …
相似文献
刘振华;王文馨;董新锋;王保仓
《电子与信息学报》
2025,47(8):2768-2779
1424.
基于个性化张量分解的高阶互补云API推荐方法
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在万物互联的云时代,云应用程序编程接口(API)是数字经济建设和服务化软件开发的关键数字基础设施。然而,云API数量的持续增长给用户决策和推广带来挑战,设计有效的推荐方法成为亟待解决的重要问题。现有研究多利用调用偏好、搜索关键词或二者结合进行建模,主要解决为给定Mashup推荐合… …
相似文献
孙梦梦;刘啸威;陈文辉;申利民;尤殿龙;陈真
《电子与信息学报》
2025,47(8):2859-2871
1425.
面向端到端加密即时通信平台的数据流转可信溯源机制
针对端到端加密在提升即时通信平台隐私性的同时限制了滥用内容审核,致使恶意信息难以准确溯源的问题,提出了一种数据流转可信溯源机制。该机制提出了基于溯源密钥的流转记录可信生成方法,通过溯源密钥绑定收发双方身份,结合基于哈希的消息认证码算法,基于溯源密钥和流转数据生成唯一数据标识符,进… …
相似文献
谢绒娜;王嘉烜;王文鼎;史国振;周创;张玲翠
《通信学报》
2025,46(8):176-192
1426.
基于双深度Q网络算法的无人机辅助密集网络资源优化策略
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为顺应未来网络向密集化与空间化方向的发展趋势,该文提出构建一种多基站共存的空地结合超密集复杂网络,并开发半分布式方案以优化网络资源。首先,建立包括宏基站、微基站和无人机(UAV)空中基站在内的多种基站共存的超密集复杂网络构架。在此基础上,针对传统完全集中式方案存在的计算负担重、响… …
相似文献
陈佳美;孙慧雯;李玉峰;王宇鹏;别玉霞
《电子与信息学报》
2025,47(8):2621-2629
1427.
基于花蕊卷积网络的多囊卵巢综合征风险预测
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在现有多囊卵巢综合征(Polycystic Ovary Syndrome, PCOS)临床数据分析应用中,多数模型存在欠拟合、卷积神经网络受限于感受野等问题.因此,文中提出基于花蕊卷积网络(Stamen-Pistil Convolutional Network, SPCNet)的… …
相似文献
《模式识别与人工智能》
2025,38(8):752-763
1428.
高斯过程认知学习的多机动目标泊松多伯努利混合滤波器
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针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学习多机动目标不确定的运动与观测模型,能有效克服传… …
相似文献
赵子文;陈辉;连峰;张光华;张文旭
《电子与信息学报》
2025,47(8):2724-2735
1429.
清醒活动大鼠双脑区位置细胞放电信息探测与交互分析
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连续探测自由活动大鼠的神经活动对于研究大脑功能具有重要意义,但同时也是一个挑战。该文研究旨在通过双脑区探测提供全面的大脑活动信息。为此,设计了一种符合双脑区形状的四探针微电极阵列(MEA),并使用聚吡咯/银纳米线(PPy/AgNW)纳米复合材料进行表面修饰。优化后,PPy/AgN… …
相似文献
李明;徐威;徐兆杰;莫凡;杨固成;吕诗雅;罗金平;金鸿雁;刘军涛;蔡新霞
《电子与信息学报》
2025,47(8):2850-2858
1430.
可信伪标签增强的模式兴趣主动学习评估框架
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频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining, FPM)是图数据挖掘领域中的关键任务之一,目标是从大规模图数据中挖掘支持度高于预设阈值的模式.受评估指标单一且忽略主观偏好的制约,FPM往往面临挖掘结果与用户需求匹配度较低的问题.因此,文中提出可信伪标签增强的模式兴… …
相似文献
《模式识别与人工智能》
2025,38(8):699-713
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