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1601.
基于YOLOv8增强的目标检测算法及其应用规范
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目标检测是计算机视觉领域的关键技术之一,旨在从图像或视频中定位目标位置并识别所属的类别,被广泛应用于智能交通、安防监控、工业检测等领域。YOLOv8目标检测方法在检测精度和实时性方面取得了优异的结果,但是在复杂背景干扰、小目标检测、遮挡等方面面临严峻挑战,容易出现误检或漏检的情况… …
相似文献
《计算机科学》
2025,52(7)
1602.
基于路径似然模型与HMM序列匹配定位的地铁隧道三维重建
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在地铁隧道等退化场景下,主流的激光或视觉SLAM算法实用性低,无法有效完成三维重建工作。该文提出一种基于路径似然模型(PLM)与隐马尔可夫(HMM)序列匹配的大规模地铁隧道三维重建方法,将三维重建问题分解为里程计定位与基于图优化的高精度三维重建两个过程。针对里程计定位,该文提出一… …
相似文献
胡钊政
王书恒
孟杰
冯锋
朱紫威
李维刚
《电子与信息学报》
2025,47(7):2273-2284
1603.
域名系统递归解析服务安全技术综述:风险、防护和测量
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在域名系统(domain name system, DNS)中,DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互,使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户,DNS递归解析服务过程已成为互联网基础设施… …
相似文献
李沁心;武文浩;王兆华;李振宇
《计算机研究与发展》
2025,62(7):1685-1712
1604.
基于容错学习问题的全同态加密算法和硬件优化综述
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随着云计算、量子计算等技术的飞速发展,数据隐私面临严峻威胁.越来越多的用户将数据和应用程序存储在云端,但传统的安全技术难以保障云计算环境中的数据安全.在此背景下,引入全同态加密算法成为有效的解决方案之一.同时,基于格理论的全同态加密技术具有天然的抗量子攻击能力,能够在加密状态下对… …
相似文献
河人华;李冰;杜一博;王颖;李晓维;韩银和
《计算机研究与发展》
2025,62(7):1738-1753
1605.
ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统
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据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram, ECG)临床数据.作为一门新兴学… …
相似文献
瞿治国;陈韦龙;孙乐;刘文杰;张彦春
《计算机研究与发展》
2025,62(7):1622-1638
1606.
代码自动生成工具Github Copilot生成代码质量的分析
Github Copilot是Github和OpenAI推出的一款基于生成式AI的代码自动生成工具,它的核心功能之一,是根据自然语言的描述生成对应的实现代码。这一AI在编程领域的拓展,近年来引起了热议与重视。现阶段人们的关注点主要在AI编程与人类编程的对比,比如AI程序员与人类程… …
相似文献
《计算机科学》
2025,52(7)
1607.
融合多尺度卷积和数据增强的中文嵌套实体识别方法
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为了识别中文文本中的嵌套实体,并提高实体识别的准确度,本文提出一种基于多尺度卷积和数据增强的中文嵌套实体识别模型DAMCNER(Data Augmentation and Multi-scale Convolution based Named Entity Recognition… …
相似文献
陆艳军;冯禄华;任梦瑶;谢彧
《小型微型计算机系统》
2025,46(7):1554-1561
1608.
基于张力微调和线长驱动的宏单元布局器
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随着重用方法学被引入到超大规模集成电路设计中,宏单元的使用率大幅提高。宏单元与标准单元之间巨大的尺寸差异给电路布局器带来了严峻的挑战。该文提出并实现了基于张力微调和线长驱动的宏单元布局器 WIMPlace。该文方法结合了基于权重的分割方法和受液体表面张力原理启发的宏单元微调技术,… …
相似文献
朱彦臻
严浩鹏
蔡述庭
高鹏
《电子与信息学报》
2025,47(7):2396-2404
1609.
面向激光雷达的自动驾驶相关任务安全性综述
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自动驾驶技术的迅猛发展,推动了激光雷达的应用.激光雷达以其卓越的环境感知、导航和避障能力,在自动驾驶领域扮演着关键角色.随着人工智能和深度学习技术的不断进步,三维数据处理技术取得了显著成果,并在多个场景中得到应用.然而,随着技术的应用深入,其安全性问题日益凸显,例如行驶中的车辆可… …
相似文献
陈晋音;赵卓;徐曦恩;项圣;郑海斌
《小型微型计算机系统》
2025,46(7):1590-1605
1610.
基于最小化背景判别性知识的小样本目标检测算法
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在小样本目标检测领域, “训练和微调”两阶段表征学习范式因学习策略简单, 应用广泛. 然而, 通过探索性实验发现, 基于该范式的模型容易将新类别实例错误地分类为背景类, 从而降低对新类的识别能力. 为解决这一问题, 提出构造一个正则化分类器, 并使用“最小化背景判别性知识的调节器… …
相似文献
张雅楠;宋飞;靳毅凡;王晓明;刘立祥;李江梦
《自动化学报》
2025,51(7):1525-1545
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