视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络

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目的 针对视网膜血管图像分割中血管特征尺度多变、毛细血管细节丰富以及视杯视盘、病变等特殊区域干扰导致的表征不精确、分割误差大以及结果不准确等问题,提出一种视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络,包括尺度特征表示、纹理特征增强和双重对比学习3个模块。方法 首先,输入视网膜图像集中… …   相似文献

杨可欣;刘骊;付晓东;刘利军;彭玮 《中国图象图形学报》2025,30(3):855-869

多智能体强化学习控制与决策研究综述

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强化学习作为一类重要的人工智能方法, 广泛应用于解决复杂的控制和决策问题, 其在众多领域的应用已展示出巨大潜力. 近年来, 强化学习从单智能体决策逐渐扩展到多智能体协作与博弈, 形成多智能体强化学习这一研究热点. 多智能体系统由多个具有自主感知和决策能力的实体组成, 有望解决传统… …   相似文献

罗彪  胡天萌  周育豪  黄廷文  阳春华  桂卫华 《自动化学报》2025,51(3):510-539

对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性

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对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系、鲁棒性描述粒度以及鲁棒性评估序关系3个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用L₂范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论.… …   相似文献

石育澄  韩亚洪 《软件学报》2025,36(3):1304-1326

基于Kolmogorov-Arnold网络的节点分类算法

  

多数图深度学习模型通过可学习权重加固定激活函数的方式提取图数据的特征信息;采用不同激活函数时对模型性能有较为显著的影响。针对上述问题;提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的全连接神经网络模型G-KAN;无需特定的激活函数和显式的节点信息传递策略;通过KA… …   相似文献

袁立宁;冯文刚;刘钊 《计算机科学与探索》2025,19(3):645-656

基于拆分联邦学习的元宇宙视线交互中的隐私主动保护方法研究

  

随着元宇宙的迅猛发展,视线交互技术作为元宇宙核心交互方式受到广泛关注,视线隐私问题愈发引起人们的担忧。视线不仅可以表征凝视方向,还能用于个体身份识别,以及识别一系列敏感的软生物特征,如年龄、性别、种族等,甚至可以用于推断个体的情绪、认知状态和决策过程。因此,研究元宇宙视线交互中的… …   相似文献

骆正权;王云龙;王子磊;孙哲南;张堃博 《计算机科学》2025,52(3):95-103

基于深度学习的气象预报模型研究综述

  

实时准确的气象预报关乎人民生计、环境生态以及军事决策,受到各界人士的广泛关注和重点研究。数值气象预报是当前的主流预报方法,经过长期发展,其预报精确性和可靠性不断提高,但仍然面临系统误差无法避免、历史观测数据难以利用,以及计算开销巨大等重大挑战。随着深度学习技术的快速兴起,数据驱动… …   相似文献

王嫄;霍鹏;韩毅;陈暾;汪祥;温辉 《计算机科学》2025,52(3):112-126

异构联邦学习在无人系统中的研究综述

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异构联邦学习(heterogeneous federated learning, HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法,广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发展,如何有效应对非独立同分布(non-IID)数据… …   相似文献

俞浩  范菁  孙伊航 《计算机应用研究》2025,42(3):641-649

基于多粒度增强和答案验证的法律文书阅读理解模型

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近年来法律文书阅读理解逐渐成为一个研究热点,它要求模型能够利用有限的数据完成答案分类以及证据和答案的提取,然而现有模型编码粒度单一,且问题和法律文书之间仍缺乏充分的交互。为了解决上述问题,提出了一种基于多粒度增强和答案验证的法律文书阅读理解模型。该模型首先使用多粒度编码模块,以字符、词语和序列三种粒度来捕捉输入文本中多层次的信息,提高模型提取信息的能力;然后引入基于问题和证据的注意力,增强问题和法律文书之间的交互,深入挖掘答案分类的线索信息;最后受到人类阅读过程的启发,该模型采用答案验证机制结合局部和全局信息来预测答案。在中文法律阅读理解数据集CAIL2019、CAIL2020和CAIL2020-Enhanced以及英文数据集HotpotQA上的实验结果表明,所提方法的joint F₁分别为76.48%、64.16%、70.82%和69.39%,优于基线模型。… …   相似文献

王婧蕾  徐建 《计算机应用研究》2025,42(3):700-707

基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式

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以提升人脸特征提取和识别的性能为目标,提出了一种新型局部特征提取方法——基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式(WPLFP)。该方法巧妙地将韦伯定律融入紧凑的编码方案中,通过定义韦伯-彼得森数来精确表征目标像素与其邻域像素之间的结构信息。在特征提取过程中,WPLFP算法在中心像素… …   相似文献

徐洁  邓懿之  陈建平 《计算机应用研究》2025,42(3):949-954

基于信任度累积的联邦协作频谱感知

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针对低信噪比下协作频谱感知(CSS)的检测概率低且易受表现较差节点干扰的问题,提出一种基于信任度累积的联邦协作频谱感知方法(FL-CSS)。该方法分为离线训练和在线检测两部分：在离线训练部分设计了模型融合和更新策略,保证了次用户(SU)本地模型的性能,并避免全局模型受到表现较差S… …   相似文献

梁燕  孙永鑫 《计算机应用研究》2025,42(3):880-887