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近年来,联邦学习作为一种突破性的方法,打破了传统集中式数据训练的限制,使得分布在各处的数据能够被有效利用,解决了数据孤岛和数据合规性使用问题.然而,随之而来的是日益严重的模型隐私泄露安全威胁,以及现有联邦学习隐私保护方案效率低下的挑战.针对这一问题,本文将掩码技术和差分隐私巧妙结… … 相似文献
李宇杰;孙奕;林玮 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1818-1828
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序列推荐根据用户的历史交互物品,预测用户的下一个交互物品.现有基于物品序列的自注意力序列推荐模型,在进行物品预测时并没有充分考虑到用户在类型维度上的复杂偏好.为了解决这一局限性,本文提出了类型偏好注意的序列推荐算法CASRec.该算法首先设计了类型兴趣编码器模块以预测编码用户的综… … 相似文献
邹宗政;李东胜;张鹏;顾宁;卢暾 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1793-1800
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识别蛋白质 多肽结合残基对于揭示蛋白质功能机制和探索药物发现至关重要.许多计算方法被提出来用于预测多肽结合残基.然而,由于特征表示质量的限制,预测性能仍有很大的提升空间.本文设计了一种新的深度学习模型PL Pep,从蛋白质序列中挖掘出更多判别性信息,从而提高多肽结合残基预测性能.… … 相似文献
胡俊;陈开心 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1910-1917
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在不平衡数据的多分类任务中,由于类别分布存在数量差异,分类器的决策边界往往偏向多数类别,从而导致模型难以实现准确分类。现有研究主要关注于数据平衡策略和损失函数的结构调整,忽视了样本标签可能存在标注错误或噪声,标签信息的不确定性会进一步增加分类的难度。为解决这一问题,提出了一种名为… … 相似文献
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针对单分支模型无法完整表述流量信息且并联分支模型无法很好地融合各个支路提取特征的问题,提出了一种基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类模型。在特征提取方面,采用分裂注意力残差网络和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）对原始流量分别提取空间特征和时序特征。在分支融合方面,采用交叉多… … 相似文献
马自强;崔梦真;杨天宇;张宁宁 《通信学报》2025,46(8):193-204
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为了有效应对严重的路径损耗问题,可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)将进化为超大规模RIS(Extremely Large-Scale RIS,XL-RIS).由于XL-RIS的恒模约束,在多用户场景下,波束增益将面临严… … 相似文献
李贵勇;刘兴康;谭衡祁 《小型微型计算机系统》2025,46(8):2027-2032
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目的 SAM(segment anything model)已经成为自然图像零样本分割的一个大模型基准。由于遥感图像的复杂性和场景多变性,且SAM是一个需要提示信息的分割模型,直接将这个“基础宏观模型”应用于遥感图像会导致过分割以及需要大量手动输入提示的问题。针对上述问题,提出一… … 相似文献
刘思涌;赵毅力 《中国图象图形学报》2025,(8):2884-2896
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本研究针对单自动导引车（AGV）的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D*与快速探索随机树（RRT）算法的路径规划算法.该算法结合了改进D*算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略和目标约束优化,显著提升了路径规划性能.引入自适应… … 相似文献
赵学健;叶昊;江宇航;袁凯;孙知信 《小型微型计算机系统》2025,46(8):1847-1860
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