时空注意力驱动的分组异步多智能体强化学习框架

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在无人驾驶、智能制造和自动化物流等实际应用中,智能体需要高效协同以应对复杂多变的场景.然而,现有的合作模型对合作动态变化的刻画仍显不足.为解决这一问题,提出一种结合动态时空注意力机制和分组异步学习策略的多智能体强化学习框架.该框架能够更好地捕捉智能体之间的时空协作特性,并提高系统… …   相似文献

《小型微型计算机系统》2025,46(12):2876-2883

改进侏儒猫鼬算法在降低阻塞流水车间分批调度问题中碳足迹的应用

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随着绿色环保意识和可持续发展理念的深入人心,考虑碳足迹的阻塞流水车间分批调度问题作为一种极具应用价值的调度问题受到了广泛关注.为此本文建立了最小化makespan、阻塞时间和碳足迹多目标优化模型.首先利用AFRB5算法对该问题求解初始优质解;然后对侏儒猫鼬算法进行了创新性的改进,… …   相似文献

《小型微型计算机系统》2025,46(12):2856-2865

多语言机器翻译驱动的复述生成

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复述（Paraphrase）使用不同的词汇、句子结构或表达方式,传达相近的语义.复述可以有效地扩充训练数据,提升低资源自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）任务的性能,现有的工作通常利用机器翻译将双语平行语料中一种语言的语句翻译到另一种语言… …   相似文献

《小型微型计算机系统》2025,46(12):2884-2890

面向无人机航拍图像的多尺度目标识别

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针对无人机航拍图像目标尺度变化多样、小尺度目标识别困难等问题, 本文提出一种多尺度目标识别算法MON-YOLOv8n. 首先, 基于正交通道注意力网络OrthoNets设计C2f_OCA模块, 通过引入注意力机制和正交通道的设计, 改进卷积神经网络多尺度特征提取上的表现, 增强模型对复杂数据的多维度理解. 其次, 引入多尺度边缘增强模块(MEEM)和多阶门控聚合模块(MOGA), 强化物体的边缘细节, 有效减少特征中的冗余信息. 然后, 在骨干和颈部网络中分别引入SPDConv和RepViTBlock模块, 实现模型参数量的降低并提高小尺度目标的检测能力. 最后, 更改目标检测层, 使用NWDLoss损失函数, 进一步增强模型对小目标的检测能力, 提高模型鲁棒性. 实验结果表明, 在HIT-UAV、DroneVehicle和DOTAv1这3个公开数据集上, MON-YOLOv8n模型的mAP50分别达到95.2%、85.2%和84.1%, 相较于YOLOv8n基线模型分别提高了7.2%、4.8%和5.0%.… …   相似文献

李重志  魏祥麟  胡悦  王晓波  于龙  刘恒  范建华 《计算机系统应用》2025,34(12):39-54

融合多头交互注意力表征的电力负荷预测方法

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针对电力负荷预测中多元特征间的动态耦合关系建模不足,以及周期模式与局部波动特征的协同学习机制缺失的问题,本文提出了一种基于多头交互注意力融合的表征学习方法,用于提升预测准确性.通过构建交互式多头注意力融合表征架构,采用解耦-交互耦合范式实现负荷时序动态演化与跨通道特征隐含关联特性… …   相似文献

《小型微型计算机系统》2025,46(12):3063-3072

联合双域优化的YOLO11多类别肺结节检测

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精准高效的肺结节检测模型是早期准确筛查肺癌发病情况的关键. 然而, 当前算法在面对小尺度以及结构特殊的肺结节时, 存在检测准确率低、鲁棒性不足的问题. 本文基于YOLO11算法, 融合双域特征, 提出改进的DFT-YOLO11 (dual-domain (spatial-frequency) discrete Fourier transform-enhanced YOLO11)肺结节检测模型, 实现肺结节的精准识别与定位. DFT-YOLO11模型引入频域-空域特征对齐注意力机制模块, 以及融合频域分支的FC3k2模块, 从频域角度为肺结节检测提供了更丰富的语义特征信息. 同时, 设计的自适应阈值损失函数能平衡不同尺度肺结节对网络训练的影响. 实验结果显示, DFT-YOLO11模型在LUNA16数据集中, mAP0.5指标达到94.45%, 超越了现有的肺结节检测模型, 在Lung-PET-CT-Dx数据集中, mAP0.5指标达到97.29%, 表明DFT-YOLO11具备多类别癌变检测性能. 同时, DFT-YOLO11检测结果计算的肺结节形态学结构指标均方误差最小, 这为临床应用提供了可靠支持.… …   相似文献

韦开文  郭鹏飞  王楚晴  郭子嘉  赵志英  张明 《计算机系统应用》2025,34(12):156-167

基于强化学习的古今汉语句子对齐研究

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《中文信息学报》2025,38(12):30-38,63

面向人脸年龄估计的开集半监督多任务学习方法

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目的 人脸图像年龄估计在数字营销和人机交互等领域具有重要应用价值。然而,实现精确人脸年龄估计面临缺乏大规模有标签数据集的挑战。半监督学习方法能利用无标签数据集缓解此问题,但现有方法易引入错误伪标签,对年龄估计性能产生负面影响。因此,提出一种面向人脸年龄估计的开集半监督多任务学习方… …   相似文献

张珂;梁龙萍;郭玉荣;王子念 《中国图象图形学报》2025,(12):3804-3823

生成式模型驱动的藏文依存分析方法研究

  

藏文依存分析对于藏文自然语言处理具有重要的意义,其有助于准确理解句子的语法结构和词语之间的依存关系,进而提升如汉藏机器翻译等自然语言处理任务的性能。然而,传统的藏文依存分析方法长期受限于标注数据不足和模型泛化能力弱的问题。近年来,生成式模型因其强大的表示能力和泛化能力,成为解决这… …   相似文献

《中文信息学报》2025,38(12):74-82

汉语篇章连接词标注体系及多领域语料库构建

  

篇章连接词识别是篇章结构分析的前期基础步骤,其性能直接关系到后续篇章关系识别和篇章结构构建的准确性。目前,汉语篇章连接词识别模型在特定领域的效果较好,但其泛化能力尚未得到充分验证,这主要归因于缺乏多领域语料库的支持。该研究参考苏州大学汉语篇章树库以及现代汉语中篇章连接词的定义和词… …   相似文献

《中文信息学报》2025,39(12):28-36,46