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基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型
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随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用特征提取器将输入样本映射到向量空间,… …
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《计算机应用研究》
2025,42(3):849-855
3252.
基于事后筛选经验回放的机器人深度强化学习跟踪控制
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针对机械臂轨迹跟踪问题,提出了一种结合事后筛选经验回放(selective hindsight experience replay, SHER)的深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)控制方法。此算法将SHER与深度确定性策略(deep … …
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2025,42(3):834-839
3253.
大规模符号网络划分的学习驱动型扩展变邻域搜索算法
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给定一个无向图,符号网络划分问题(signed graph partitioning problem, SGPP)是将节点集合划分为K(K≥2)个互不相交的非空分组,旨在最小化所有位于分组内的负符号边权重之和加上位于分组之间的正符号边权重之和,使网络划分结构尽量趋于平衡。SGPP… …
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2025,42(3):770-776
3254.
基于序列图时空增强与地理关系的兴趣点推荐
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针对现有兴趣点(points-of-interest, POI)推荐存在的地理特征挖掘不充分与未将顺序信息纳入空间偏好的问题,提出基于序列图时空增强与地理关系(spatial-temporal enhancement of sequence graph and geographi… …
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3255.
基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法
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将差分隐私应用于联邦学习是保护训练数据隐私的有效方法之一,但在现有的算法中,添加固定噪声进行模型训练会导致模型精度不高、数据隐私泄露的问题。为此,提出了一种基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法(DP-FedANAW)。首先,考虑到梯度的异质性,该算法为每个客户端预测当前轮次梯度… …
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薛珊
朱丞
《计算机应用研究》
2025,42(3):749-754
3256.
水声网络基于优先级与可Zigzag解码的在线喷泉码
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水声网络(underwater acoustic network, UAN)具有长传播时延、高误码率、半双工通信等特性,这些特性严重影响了UAN中数据的可靠传输。而在线喷泉码具有在线控制、编解码复杂度低、码率自适应等诸多优势,在线喷泉码适合于保障UAN中数据的可靠传输。针对递归与… …
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杜秀娟
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《计算机应用研究》
2025,42(3):895-902
3257.
联邦增量学习研究综述
联邦学习以其独特的分布式训练模式和安全聚合机制成为近年来的研究热点。然而,在现实生活中,本地模型训练往往会收集到新数据,从而造成对旧数据的灾难性遗忘。因此,如何将联邦学习和增量学习有效结合是实现联邦生态可持续发展的关键所在。文中首先对联邦增量学习(Federated Increm… …
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2025,52(3):377-384
3258.
基于预训练及控制码的藏文律诗自动生成方法
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诗歌自动写作研究是自然语言生成的一个重要研究领域,被认为是极具挑战且有趣的任务之一。该文提出一种基于预训练及控制码的藏文律诗生成方法。在藏文预训练语言模型上进行微调后,生成质量显著提升;同时引入控制码后,在很大程度上确保了扣题程度,即关键词在生成诗作中的平均覆盖率居高。此外,在生… …
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2025,39(3):42-48
3259.
求解旅行商问题的GCN-Pointransformer模型
由于Transformer模型基于全连接注意力机制;导致在求解经典旅行商问题(TSP)时;计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题;提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。使用图卷积嵌入方式从输入数据中进行空间特征学… …
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邱云飞;刘一菲;于智龙;金海波
《计算机科学与探索》
2025,19(3):657-666
3260.
基于判别增强大语言模型微调的医学影像报告生成
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自动化的医学影像报告生成可以提高影像医生的工作效率。传统的医学影像报告生成方法大多数基于判别式和图像描述生成式,在准确性、流畅性、多样性方面存在不足。基于大语言模型微调的医学影像生成技术有望改善以上问题。在预训练多模态大语言模型基础上,提出一种判别增强的微调方法——MedVLM。… …
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2025,42(3):762-769
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