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密度峰值聚类(density peaks clustering, DPC)算法通过考虑局部密度和相对距离来识别簇中心以实现聚类. 然而, 该算法在处理密度分布不均匀和类簇大小不平衡的数据时容易忽视低密度区域的类簇中心, 需要人为设定类簇数量, 并且其分配策略中一个数据点分配错误会… …   相似文献
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针对当下层级文本分类模型尚未充分利用层级实例的标签信息以及缺乏对类别分布不平衡的处理这两方面问题, 本文提出一种面向标签共现和长尾分布的层级文本分类方法(hierarchical text classification for label co-occurrence and lo… …   相似文献
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关键句抽取技术是指利用人工智能, 自动从一段长文本中寻找核心句. 该技术可用于信息检索的预处理, 对文本分类、抽取式摘要等下游任务有着重要意义. 传统的无监督关键句抽取技术多数基于统计学以及图模型的方法, 存在着精度不高以及需要提前建立大规模语料库等问题. 本文提出了一种中文环境… …   相似文献
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为充分挖掘专家历史事故根原因分析经验, 提升事故根原因分析的准确性与全面性, 减少化工安全事故发生, 本文提出一种基于历史事故报告与根原因指标体系关联挖掘的分析方法. 通过构建事故报告与指标体系的关联矩阵, 采用预训练模型对事故文本和指标项文本进行表征, 基于注意力机制融合二级和… …   相似文献
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目的 时空动作检测任务旨在预测视频片段中所有动作的时空位置及对应类别。然而,现有方法大多关注行动者的视觉和动作特征,忽视与行动者交互的全局上下文信息。针对当前方法的不足,提出一种结合扩张卷积与多尺度融合的高效时空动作检测模型(efficient action detector,E… …   相似文献
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移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训练一个全局模型,保护用户隐私,有效减轻数据频繁传输负担.但是… …   相似文献
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大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网络大流弹性识别方法 RobustSketch.所提方… …   相似文献
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现有的音频驱动人脸动画技术主要注重唇部运动与音频的同步性,忽略了对人物面部表情或头部运动的再现能力。为此,提出了一种融合音频内容、风格和情感特征的高质量人脸动画生成方法(ACSEF)。首先,设计了情感动画模块(EAM),从音频中提取隐含的情感辅助特征来估计更加准确的面部情感标志位… …   相似文献
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目前,基于深度学习的交通流量预测方法存在不足.首先,基于图卷积网络的预测模型使用简化的路网拓扑,忽视了实际交通组织信息,影响预测准确性.其次,基于聚类的预测模型未考虑交通流的区域和时间相似性,未能有效利用时空模式,导致聚类结果对预测提升有限.此外,过大的训练样本增加了训练和预测时… …   相似文献
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