基于前置归一化Transformer的融合多模态行人过街意图预测模型

下载全文  

预测行人的过街意图是自动驾驶系统中的行人与车辆交互重要环节之一,目的在于提前预测出道路两侧行人的过街行为,作出减速或避让的决策。为了能够提升识别行人过街意图的准确性,受到前置归一化注意力机制的启发,提出了一种基于前置归一化注意力机制的行人过街意图预测模型,对行人不同模态特征进行提… …   相似文献

陈振东  刘广聪  叶振宇 《计算机应用研究》2025,42(5)

有限值终态零化神经网络及其在机器人运动规划中的应用

  

针对等式约束的时变二次规划求解问题,提出一种有限值终态零化神经网络,以保证计算误差的有限时间收敛,其有限值特性易于实现;对有限值终态零化神经网络进行理论分析,并给出该神经网络的收敛时间表达式。冗余机械臂的重复运动规划问题可描述为时变二次规划问题,采用有限值终态零化神经网络作为求解… …   相似文献

汪黎明;仲国民;孙明轩;何熊熊 《计算机科学》2025,52(5):270-280

云存储环境下基于代数恒等式的低开销动态安全审计协议

下载全文  

如今为了验证云端数据的完整性,研究者提出了多个数据完整性审计协议.然而,这些协议通常要求用户将数据块、标签以及一些辅助验证数据外包给云,并使用复杂度较高的加密算法进行验证.这些缺点导致了云服务需要消耗额外的存储开销和计算开销.针对上述问题,本文提出一种基于代数恒等式的数据持有性证明协议.首先,该协议使用简单的代数运算降低了验证算法运行的时间开销.其次,云服务提供商仅需存储标签而无需存储原始数据便可响应验证请求.此外,本文方案还可以与其它文件加密算法相结合进一步增强对数据的隐私保护.然后,本文提出了C-DLIT框架以支持数据动态操作并可实现全局审计.最后通过理论分析与实验对比,本文证明了该方案既可以保证数据的隐私性,又能够有效抵御恶意攻击.实现结果表明：在验证执行时间方面,相较于数据持有性证明协议（Provable Data Possession, PDP）的10^-2秒级耗时与数据可恢复性证明协议（Proofs of Retrievability, PoR）的秒级耗时,本文方案可以把时间减少到2毫秒以内.… …   相似文献

王睿垚;吴黎兵;张壮壮;霍丽娟;冯佳琪 《小型微型计算机系统》2025,46(5):1190-1198

动态手语识别综述

下载全文  

手语是用手势比量动作,根据手势的变化模拟形象或者音节以构成的一定意思或词语,手语是听力障碍者或无法用言语交流的人普遍采用的一种交际工具.随着计算机视觉和深度学习的不断发展,手语识别技术随之出现并不断发展,使普通人与聋哑人士交流成为可能.然而,动态手语的复杂性和变化性使得对手语的精… …   相似文献

王哲楷  冯云霞  王佳文 《计算机系统应用》2025,34(5):1-13

融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型

  

四字成语作为一类特殊词语,在中文使用中非常流行。随着中文纠错任务的发展,中文成语的智能纠错已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对现有方法在中文成语智能纠错任务上准确率偏低的问题,提出了一种融合定长Seq2Seq网络的中文成语智能纠错模型。它在底层通过融合Seq2Seq网络架… …   相似文献

何春辉;葛斌;张翀;徐浩 《计算机科学》2025,52(5):227-234

深度长尾学习研究综述

下载全文  

深度学习是一门依赖于数据的科学, 传统深度学习方法假定在平衡数据集上训练模型, 然而, 现实世界中大规模数据集通常表现出长尾分布现象, 样本数量众多的少量头部类主导模型训练, 而大量尾部类样本数量过少, 难以得到充分学习. 近年来, 长尾学习掀起学术界的研究热潮. 本文综合梳理和… …   相似文献

韩佳艺  刘建伟  陈德华  徐璟东  代琪  夏鹏飞 《自动化学报》2025,51(5):985-1020

一致性约束引导的零样本三维模型分类网络

下载全文  

目的 零样本三维模型分类任务自提出起,始终面临大规模数据集与高质量语义信息的短缺问题。为应对这些问题,现有方法引入二维图像领域中蕴含丰富的数据集和语义信息的大规模预训练模型,这些方法基于语言—图像对比学习预训练网络,取得了一定的零样本分类效果。但是,现有方法对三维信息捕捉不全,无… …   相似文献

晏浩;白静;郑虎 《中国图象图形学报》2025,30(5):1450-1465

图正则化弹性网子空间聚类

  

基于图的子空间聚类（SC）已成为有效处理高维数据的流行技术。然而,现有方法存在以下问题:构建的图忽略了与聚类建立关联以及无法捕捉数据的内在相关结构。为了解决上述问题,提出一个新的SC方法——图正则化弹性网子空间聚类（GENSC）。GENSC使用L₂范数正则化强化具有相关结构的样本之间的连通性,并使用L₁范数正则化摒弃不同子空间的样本之间的连通性;同时,构建表征的最近邻图捕捉样本之间的内在局部结构,并增加秩约束以鼓励所学习的图具有清晰的聚类结构。GENSC将L₂范数、L₁范数和秩约束刻画到一个一般的框架中,并提出一个迭代的优化算法来求解该框架。在9个真实数据集上与现有方法进行比较的实验结果表明,在ChinaCXRSet上,GENSC的精确度（Accuracy）和归一化互信息（NMI）值分别超出次优方法9.03和7.61个百分点,聚类纯度（Purity）达到最好;在UMIST上,GENSC的精确度、NMI和Purity值分别超出次优方法4.15、3.17和5.21个百分点,验证了GENSC的有效性。… …   相似文献

郭书剑;余节约;尹学松 《计算机应用》2025,(5):1464-1471

基于图熵理论的图数据增强研究

  

图数据增强是一种通过变换和扩充图结构和节点特征来增加训练数据多样性、提高图神经网络性能的技术。为了应对图数据增强面临的难以综合信息完整性、特征平滑性、图多样性和局部依赖关系的挑战,缓解图神经网络的过平滑和过拟合问题,提高其性能,提出了一种基于物理热力学中的熵理论的图数据增强模型(… …   相似文献

富坤;崔静远;党兴;成晓;应世聪;李建伟 《计算机科学》2025,52(5):149-160

基于超大规模多输入多输出系统的快速波束训练

  

超大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统能显著提高信道容量。然而,传统的均匀线性阵列（ULA）在大入射角/出射角下,近场区域会急剧缩小,导致信号覆盖受限。使用均匀圆形阵列（UCA）可以有效扩大近场区域,但这也使得基于ULA的低开销波束训练方案不再适用。为了减少UCA近场波束训练… …   相似文献

王华华;谢长江;方杰宁 《计算机应用》2025,(5):1625-1631