用户名： 密码： 找回密码 中文版 English 本站信箱 收藏本站 本网介绍

首页加盟期刊收录期刊评价中心文献导读期刊动态博客美文问题解答在线订阅新浪微博RSS
网站动态： 中国计算机期刊网介绍          欢迎关注中国计算机期刊网微信订阅号！          中国计算机期刊网正式发布,欢迎访问!          如何申请成为收录期刊和加盟期刊         
  •   按检索    检索词：    高级检索
     排序：相关度 OA 时间 被引次数 点击次数 下载次数 共有10000条符合的查询结果，以下是第331-340项 搜索用时 73 毫秒
[首页] « 上一页 [29] [30] [31] [32] [33] 34 [35] [36] [37] [38] [39] 下一页 » 末  页»
331.
类属特征是一种解决多标记分类问题的有效策略.通过为不同标记的判别过程提供不同的定制特征,类属特征能够同时兼顾各个标记潜在不同的判别偏好,进而改善多标记分类模型的泛化性能.为学习类属特征,已有方法通常关注于利用特征处理技术对样本中标记判别的相关特征进行提取.不同于上述常规做法,尝试… …   相似文献
杭均一  张敏灵 《软件学报》2026,37(2):749-761
332.
在大规模在线服务系统中,为了适应快速变化的用户需求和信息技术如连续集成/交付等,软件变更频繁发生且呈现上升趋势.尽管工程师会在软件变更上线之前对新版本进行严格的测试,但由于测试环境与生产环境之间在负载、规模、用户等方面存在诸多差异,导致部分隐蔽缺陷未能被及时发现,随新版本发布带入… …   相似文献
333.
带有递归数据结构,如列表(list)和二叉树(tree)等数据类型的程序,在计算机领域被广泛使用.程序验证问题通常将程序转换为可满足性模理论(satisfiability modulo theories, SMT)公式进行求解.递归数据结构通常会转换为代数数据类型(algebra… …   相似文献
334.
近年来,如何基于多模态可穿戴传感器数据实现运动伤害的主动预测,成为运动医学与人工智能交叉领域的研究热点。针对现有方法在模态交互建模、泛化能力及机制层次可解释性方面的不足,提出了一种集成自监督建模、动态模态融合、因果推断与可解释性分析于一体的主动运动伤害风险预测框架。具体方法包括：… …   相似文献
335.
针对工业物联网逐步向云-雾-端协同架构演进过程中传感器设备面临的窃听、窜改、捕获等攻击威胁及敏感数据泄露问题,提出一种雾辅助下四方分段差异化认证与密钥协商协议。该协议依据云服务器、雾节点、用户端与传感器设备在计算与存储能力上的差异性,采用不同密码原语分段设计身份认证与密钥协商,即… …   相似文献
336.
业务流程异常检测对于风险管理和流程优化至关重要,业务流程复杂的动态性使事件日志的异常模式识别困难。现有无监督方法缺乏对事件间深层语义的捕获,且模型训练易受噪声影响。鉴于此,提出了一种融合了语义信息和序列信息的基于孪生 Transformer的少样本异常检测方法（Sia-Trans… …   相似文献
337.
针对图驱动的代码漏洞检测方法中存在的图结构臃肿、局部与全局特征割裂及边语义信息缺失的问题,提出一种基于多维度特征融合与边语义增强的静态检测方法。首先,设计分层图融合策略,通过融合抽象语法树与程序依赖图,构建轻量化程序语义图,有效减少图节点数量。其次,明确提出代码具有作用域路径这一… …   相似文献
338.
将文本流所包含的用户空间转移信息转换为路线图,为用户提供直观的路线与经验展示。首先,提出基于大模型的时空事件抽取模型,构建路线知识体系与抽取模板,构建微调数据集应用于模型微调;然后,提出基于大模型的文本分段模型,构建文本划分模板和微调数据集应用于模型微调;其次,提出一种在线路径生… …   相似文献
339.
针对训练资源受限与部署环境要求日益严格的问题,小样本图像分类方法因其能够利用少量标注数据训练出高精度分类模型,已成为深度学习领域的研究热点。对基于深度学习的小样本图像分类算法进行系统梳理,阐述其基本流程与评价指标。根据方法特点,将现有研究归纳为基于优化、基于度量以及基于多模态三类… …   相似文献
340.
针对目前情感对话生成模型引入外部知识时未能充分发挥知识对情感分类的辅助作用,且存在知识提取冗余等问题,提出基于BART的渐进式信息融合的情感对话生成模型。模型编解码基于BART框架,通过情感分类和对话生成两阶段逐步筛选相关知识,并与上下文信息融合生成对话。在情感分类阶段,模型引入… …   相似文献
[首页] « 上一页 [29] [30] [31] [32] [33] 34 [35] [36] [37] [38] [39] 下一页 » 末  页»
关于我们 | 广告服务 | 商务洽谈 | 联系我们 | 免责条款 | 隐私声明 | 网站导航
网站版权所有：中国科学院软件研究所  京ICP备09084417号-9
地址：北京海淀区中关村南四大街4号 邮编：100190 电话：010-62562563 E-mail ： cj_mail@jscas.ac.cn
本系统由:北京勤云科技发展有限公司提供技术支持