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扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型;有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型;实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常遇到的实际应用场景;如何更好更快地实现序列到序列的文本生成一直是自然语言处… … 相似文献
蒋航;蔡国永;李思慧 《计算机科学与探索》2025,19(3):764-773
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地物分类是遥感图像领域的重要研究方向,近年来高光谱图像和激光雷达数据联合分类的技术备受关注.现有的深度学习模型的分类性能显著依赖于标注样本的丰富度及优质程度,这在实际应用中常构成重大挑战.此外,很多模型未能有效地利用高光谱图像和激光雷达数据的信息互补性.针对上述问题,本文提出了一… … 相似文献
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目的 弱监督时序动作定位仅利用视频级标注来定位动作实例的起止时间并识别其类别。目前基于视觉语言的方法利用文本提示信息来提升时序动作定位模型的性能。在视觉语言模型中,动作标签文本通常被封装为文本提示信息,按类型可分为手工类型提示（handcrafted prompts）和可学习类型… … 相似文献
任小龙;张飞飞;周琬婷;周玲 《中国图象图形学报》2025,30(3):842-854
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量子计算与人工智能结合,在增强模型表达能力、加速和优化机器学习等方面可能产生颠覆性影响,有望突破人工智能领域所面临的可解释性差、最优解难等问题,量子人工智能已成为国内外重点关注的学科前沿。量子机器学习是量子人工智能领域的重要研究内容,它将量子计算基础理论与机器学习原理相结合,以实… … 相似文献
石金晶;肖子萌;王雯萱;张师超;李学龙 《计算机学报》2025,(3):602-631
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基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展,已被广泛应用于多个领域。然而,目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比,空间目标检测面临着独特的挑战:首先,由于拍摄距离极远,空间目标在图像中通常仅呈现为包含少量像素的弱小光斑,缺乏清晰的形状和颜色特… … 相似文献
范铭楷;薛丹娜;闫庆森;朱宇;孙瑾秋;张艳宁 《计算机学报》2025,(3):537-555
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大尺度战场环境中电磁频谱作战装备测试和演训需要依靠大规模数字化电磁环境进行仿真,然而大尺度电磁信道计算复杂度较高,难以提升计算速度。针对这一问题,该文提出一种迭代时域辐射度算法。该算法通过递推方法建模信道,利用空间相干性复用前一时刻的信道数据,并经过修正后用于当前时刻的信道计算。… … 相似文献
刘畅;李维实;徐强;时成哲;邵士海 《电子与信息学报》2025,(3):582-589
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