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目的 基于深度学习的方法在3D模型分类任务中取得了先进的性能,此类方法需要提取三维模型不同数据表示的特征,例如使用深度学习模型提取多视图特征并将其组合成单一而紧凑的形状描述符。然而,这些方法只考虑了多视图之间的一致信息,而忽视了视图与视图之间存在的差异信息。为了解决这一问题,提出… … 相似文献
吴晗;胡良臣;杨影;接标;罗永龙 《中国图象图形学报》2025,(3):811-823
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为了解决信息过载的问题,推荐系统被广泛研究。由于很难获取大量高质量的显式反馈数据,隐式反馈数据成为训练推荐系统的主流选择。从未标记的数据中采样负例,即负采样,对于训练基于隐式反馈的推荐模型非常重要。现有推荐系统的负采样方法往往只关注如何选择包含更多用户偏好信息的强负样例,却没有考… … 相似文献
陆海洋;柳先辉;侯文龙 《计算机科学》2025,52(3):161-168
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近年来,移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)技术的持续发展和应用成功地应对了随着终端用户数量急剧增加而导致网络边缘数据量爆炸性增长的用户服务需求.然而,如何实时优化分配这些服务器给不同用户仍然是一个亟待解决的紧迫问题.本文专注于多用户多MEC服务器… … 相似文献
袁晓铭;田汉森;赵哲宇;徐小华;毕远国 《小型微型计算机系统》2025,46(3):724-734
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传统的Raft共识算法在私有链中因其简洁和崩溃容错而得到广泛应用,但无法解决拜占庭节点恶意行为导致的诸多问题。在深入分析现有研究成果的基础上,提出了一种基于Raft的增强拜占庭和崩溃容错的共识算法：S-Raft(Stability-Raft),以解决拜占庭节点在选举中伪造身份、投… … 相似文献
王壮;徐成;代松银;刘宏哲;李学伟 《计算机应用研究》2025,(3):687-692
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现有说话人确认方法中用于提取帧级特征的时延神经网络(TDNN)存在两个问题,一是缺少对局部频率特征的建模能力,二是多层特征融合方式无法对高层和低层特征之间的复杂关系进行有效建模。因此,提出一种新的前端模型以及一种新的多层特征融合方式。在前端模型中,通过将输入特征图划分为多个子频带… … 相似文献
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火焰光场图像在形成过程中夹杂的辐射噪声和成像噪声会降低火焰温度场3维重建精度,该文提出一种基于改进U型网络(UNet)的降噪模型,该模型针对辐射噪声和成像噪声的特性以及复杂火焰图像的纹理信息设计了背景净化模块和边缘信息优化模块。通过密集卷积操作对图像背景层进行特征提取,着重净化夹… … 相似文献
单良;孙健;洪波;孔明 《电子与信息学报》2025,47(3):792-802
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