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2591.
基于蓄水池算法的顺序独立半透明头发渲染
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为了提升实时渲染半透明头发的效率,本文提出了一种基于蓄水池算法的顺序独立半透明渲染算法.该算法构建了一种固定大小的蓄水池,其中保存对结果有显著贡献的片段,最终对这些片段进行准确的颜色混合计算.对于蓄水池之外的片段,采用近似但快速的计算方法.与现有分类计算片段的算法相比,该蓄水池可… …
相似文献
蔡宇泽;吴志红;张严辞
《小型微型计算机系统》
2025,46(5):1147-1155
2592.
结合双重对比嵌入学习的生成式零样本图像识别
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目的 零样本学习(zero-shot learning,ZSL)是解决样本数据缺失情况下目标识别的有效方法。传统的零样本识别是通过对带标签的可见类数据训练,实现对无标签的未见类新数据的识别。根据任务设置的不同,分为传统零样本学习(conventional zero-shot le… …
相似文献
张桂梅;闫文尚;黄军阳
《中国图象图形学报》
2025,30(5):1389-1403
2593.
基于依赖图的REST API模糊测试方法
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随着REST API在Web服务和云服务中的广泛应用,其安全问题也引起越来越多的关注.模糊测试作为主流的缺陷检测方法之一,已被适用到该领域.但现有的模糊测试方法缺乏有效的探索机制,平等的对待所有API操作和参数,导致难以生成复杂而有效的请求,很难发现API中的深层bug.为解决上… …
相似文献
陈静;宗国笑;王新蕾;魏强;武泽慧
《小型微型计算机系统》
2025,46(5):1224-1231
2594.
约简形式背景下的概念集构造及其推荐应用
在形式概念分析(FCA)领域;概念集合的提出满足了真实环境的推荐需求;但目前概念集合生成方法缺乏有效的手段避免冗余属性的参与;这在一定程度上影响了概念生成的质量和效率;最终影响了推荐的效果。针对上述问题;提出形式背景属性约简算法(FCAR)、概念集构造算法(CSCA)以及基于概念… …
相似文献
陈昕;刘忠慧;闵帆
《计算机应用》
2025,45(5):1415-1423
2595.
面向室内地下遮蔽空间的定位可信性提升方法
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该文提出一种无监督自编码器及非线性滤波结合的室内定位可信性提升方法,设计了深度卷积神经网络辅助的降噪变分自编码器模型(DVAE-CNN),分别从量测数据质量评估、目标状态转移方程表征以及环境先验信息辅助的权重更新策略多方面调控定位结果,克服复杂室内环境下由于信息丢失、出错、扰动等… …
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《电子与信息学报》
2025,47(5):1529-1542
2596.
基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
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社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测. GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改… …
相似文献
张文跃
李旸
王素格
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《软件学报》
2025,36(5):2064-2078
2597.
特征交叉融合和大模型修复的代码生成方法
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代码生成任务至今仍有很大探索空间,其挑战主要包括两个方面:首先,它需要理解和转换多种抽象表示之间的语义和语法规则,生成准确的候选代码片段;其次,从庞大的候选代码片段中搜索并合成正确的程序,需要同时考虑搜索效率、上下文关系和语义的一致性.对此,本文提出基于特征金字塔交叉融合的翻译模… …
相似文献
李文静;顾乃杰;杨戴原;王聪
《小型微型计算机系统》
2025,46(5):1025-1031
2598.
基于mRMR-GA的太赫兹信道场景识别研究
针对太赫兹信道场景识别中存在的特征参数冗余和场景相关性不足的问题,结合最大相关最小冗余(mRMR)准则和遗传算法(GA),提出基于mRMR-GA的太赫兹信道场景识别算法。该算法通过GA执行信道特征的交叉和变异,利用mRMR准则选择与场景相关性大的最优特征参数,输入至反向传播神经网… …
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郝昕宇;廖希;王洋;林峰;罗娇;张杰
《通信学报》
2025,46(5):91-102
2599.
基于双向拟合掩码重建的多模态自监督点云表示学习
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点云自监督表示学习以无标签预训练的方式,探索三维拓扑几何空间结构关系并捕获特征表示,可应用至点云分类、分割以及物体探测等下游任务.为提升预训练模型的泛化性和鲁棒性,提出基于双向拟合掩码重建的多模态自监督点云表示学习方法,主要由3部分构成:(1)逆密度尺度指导下的“坏教师”模型通过… …
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祝继华
史鹏程
胡乃文
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《软件学报》
2025,36(5):2094-2113
2600.
深度长尾学习研究综述
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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… …
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刘建伟
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《自动化学报》
2025,51(5):985-1020
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