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3661.

图学习是一种广泛应用于多视图聚类的技术,它可以从多视图中学习出统一的相似图.现有的图学习方法大多只能发掘多视图的一致性,忽视了不一致的信息,这使得它们可能在学习过程中丢失视图独有的信息.为了解决这个问题,本文提出了一种融合一致性和不一致性,面向图的多视图低秩聚类框架.该方法首先将… … 相似文献

3662.

时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖掘数据的时空信息。为解决这一问题,提出了一种多粒度多尺度深度… … 相似文献

3663.

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度. 针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED. 该算法能… … 相似文献

3664.

利用全球导航卫星系统无源雷达多卫星的特点,提出一种基于改进差分进化算法的GNSS无源多基地雷达海上目标定位方法。首先,在多个双基地几何配置下,采用长时间积累技术在距离-多普勒域聚焦目标能量;然后,将聚焦的目标能量投影到笛卡儿平面进行联合检测和定位。为提高投影处理效率,提出一种改进… … 相似文献

3665.

低照度环境下获取的图像往往亮度低、对比度低、光照不均匀,从而造成图像特征变弱及模糊难于提取,同时在有限提取的特征中也存在大量噪声信息,导致目标难于检测识别,因而现有低照度目标检测成果极少.针对低照度目标特征难于提取及特征空间噪声大的问题,本文提出一种基于光照矫正与特征交互增强（I… … 相似文献

3666.

交通数据缺失是智能交通系统无法避免的问题之一,对缺失值进行补全和不确定性量化能提高智能交通系统中交通数据挖掘相关任务的精度和可靠性. 然而,目前大多数交通数据插补模型都只能针对缺失值给出点估计,无法量化不确定性,难以满足交通领域对数据可靠性的要求. 而且,现有方法将重点放在了建模… … 相似文献

3667.

随着车联网技术的迅猛发展,智能汽车中的车载应用越来越多地面临处理时延敏感且计算密集型任务的挑战。尽管车载计算单元具有一定的计算能力,但其有限的资源无法应对时延敏感的复杂任务。针对上述问题,计算卸载至资源丰富的云端是一种可行的解决方案。然而,远程云服务器的传输成本和通信延迟成为卸载… … 相似文献

3668.

全景场景图生成（PSGG）旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对（subject-object pair）的特征描述,然而现行工作中存在以下不足：采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅关注对象的语义和空间位置特征,忽略… … 相似文献

3669.

近年来,生成对抗网络（GAN）用于低剂量计算机断层成像（LDCT）图像降噪已经表现出显著的性能优势,成为该领域的研究热点。然而,GAN的生成器对LDCT图像中噪声和伪影分布的感知能力不足,导致网络的降噪性能受限。因此,提出一种基于双编码器双解码器生成对抗网络（DualED-GAN… … 相似文献

3670.

近年来,各种上下文感知模块的引入,使得文档级神经机器翻译(Document-level Neural Machine Translation, DNMT)取得了令人瞩目的进步。受“一个语篇一个翻译(one translation per discourse)”的启发,该文在代表性… … 相似文献

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