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2151.
融合时序行为链与事件类型的类案检索方法
针对现有的类案检索(LCR)方法缺乏对案情要素的有效利用而容易被案例内容的语义结构相似性误导的问题,提出一种融合时序行为链与事件类型的类案检索方法。首先,采取序列标注的方法识别案情描述中的法律事件类型,并利用案例文本中的行为要素构建时序行为链,以突出案情的关键要素,从而使模型聚焦… …
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2025,(6):1741-1747
2152.
中医体质智能辨识方法的研究综述
中医在预防疾病方面有着数千年的经验;而中医体质则作为中医的重要组成部分;与个体健康密切相关;因此在疾病预防和治疗中发挥着重要作用。近年来;信息技术与人工智能的快速发展;推动了众多智能技术在中医体质辨识领域的广泛应用。这些技术不仅使传统的中医体质辨识过程更加科学系统化;还为中医的现… …
相似文献
梁洁欣;冯跃;李健忠;陈涛;林卓胜;何盈;王松柏
《计算机科学与探索》
2025,19(6):1455-1475
2153.
多维度边优化溯源图改进的APT攻击检测方法
考虑到高级持续性威胁(APT)的复杂特性,利用溯源图能够将系统事件以因果关系联系起来,现有研究尝试将溯源图技术应用于检测此类攻击及取证分析。针对溯源图规模爆炸、数据样本不均衡引起的过度平滑现象,以及系统事件类型过度多样化导致的关系型算法数据稀疏性问题,提出了一种多维度边优化溯源图… …
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何厚翰;芦天亮;张岚泽;袁梦娇;曾高俊
《计算机科学与探索》
2025,(6):1640-1655
2154.
改进自适应大邻域搜索算法及其在旅行商问题中的应用
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为了克服自适应大邻域搜索算法(ALNS)在解决大规模旅行商问题时面临的初始温度设定困难及求解精度不足的问题,对传统ALNS进行了改进。首先,基于最近邻信息,提出了近邻移除算子和非近邻移除算子两种更具指向性的移除算子。前者负责区域性地移除解的部分,而后者则专注于单点移除,从而提高了… …
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2025,42(6):1713-1718
2155.
基于改进多目标鲸鱼优化算法的云制造鲁棒服务组合方法
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现有的云制造服务组合方法通常是在假设制造服务无异常的条件下进行,这使得现有模型及方法在服务异常时效率低下甚至失败。为了解决这一问题,提出了一种基于改进多目标鲸鱼优化算法的云制造鲁棒服务组合方法。首先,该方法通过为每个子任务分配一个首选服务和备用服务,有效避免因首选服务异常导致的效… …
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2025,42(6):1698-1705
2156.
基于混合深度强化学习的云制造云边协同联合卸载策略
下载全文
针对基于云边协同的云制造环境下制造资源实时感知数据难以及时处理的问题,考虑边缘端有限的计算资源、动态变化的网络状态以及任务负载等不确定性因素,给出一种基于混合深度强化学习(mixed-based deep reinforcement learning,M-DRL)的云边协同联合卸… …
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《计算机应用研究》
2025,42(6):1676-1683
2157.
基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法
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室内Wi-Fi接收信号强度指示(RSSI)指纹定位广泛应用于位置服务,但面临数据采集困难、环境动态变化的RSSI测量剧烈波动等挑战,难以实现高精度定位。为解决因数据稀缺和环境动态变化导致定位精度不佳问题,采用双编码器结构独立处理RSSI数据和位置坐标数据,引入地理信息损失函数,构… …
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2025,42(6):1844-1851
2158.
一种面向软件众包的众包工人选择模型
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软件众包任务中,选择不合适的众包工人常导致任务失败和任务发布者满意度下降。为解决因工人选择不当带来的问题,提出了一种综合考虑工人能力与任务匹配度的软件众包工人选择模型。模型包括基于TOPSIS和线性规划法的众包工人能力评估模型,以及基于匹配函数学习的众包工人与任务匹配模型。模型在… …
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2025,42(6):1822-1829
2159.
基于数据驱动的WSN故障检测框架
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WSN节点通常部署在复杂的工作环境中,传感器节点故障不可避免,为了实时检测WSN中的故障,提出了一种数据驱动的故障检测框架。通过对无线传感网络运行初期采集的数据进行过滤和收集,使用过滤后的数据构造用于故障检测模型训练的数据集,提高模型的检测精度。通过划分时间窗口,使故障诊断模型检… …
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《计算机应用研究》
2025,42(6):1815-1821
2160.
DAQ:基于分治策略的自适应Vision Transformer低位宽量化方法
下载全文
视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)模型在计算机视觉领域的多项任务中取得显著效果. 但ViT的复杂结构和计算开销限制了其在边缘计算设备中的部署. 训练后量化(post-training quantization,PTQ)技术被广泛应用于ViT… …
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《计算机研究与发展》
2025,62(6):1530-1546
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