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631-640项 搜索用时 70 毫秒
[首页] « 上一页 [59] [60] [61] [62] [63] 64 [65] [66] [67] [68] [69] 下一页 » 末  页»
631.
针对语义通信网络在图像恢复任务中计算和传输能耗过高的问题,该文提出一种改进型多智能体近端策略优化算法驱动的网络能耗优化策略,在保障任务性能的同时最小化网络总能耗。首先,量化分析语义提取率、发射功率、计算资源与网络能耗间的耦合关系。随后,构建以小区总能耗最小化为目标,同时满足时延、… …   相似文献
632.
针对肝肿瘤分割任务中由于边界复杂性以及肿瘤尺寸较小导致分割结果不准确的问题,该文提出一种高效的轻量化肝肿瘤分割方法。首先,提出一种基于张量列(TT)分解的多尺度卷积注意力(TT-MSCA)模块,通过张量列分解的线性层(TT_Layer)优化多尺度特征融合,提升复杂边界和小尺寸目标… …   相似文献
633.
针对换衣行人重识别(CC Re-ID)任务中存在的有效特征提取困难和训练样本不足的问题,该文提出一种融合三重感知细粒度重构的换衣行人重识别方法,利用细粒度纹理感知模块处理后的纹理特征与深度特征进行拼接,提高服装变化下的识别能力,引入Transformer注意力机制的ResForm… …   相似文献
634.
随着智能物联网的出现,海量物联网设备间的短包通信在低时延、高可靠和极短数据包长方面的严苛要求给信道编译码方案的设计带来了新的挑战。极化调整卷积(PAC)码在短码长下的某些码型下具有接近散度近似(DA)的纠错性能,但其极高的译码运算复杂度限制了在短包通信中的应用。针对这一问题,该文… …   相似文献
635.
协方差向量具有比原始阵列输出更高的信噪比增益,该文将远近场混合源模型扩展到协方差域,并针对稀疏重构远近场混合源定位算法时间复杂度高的问题,提出了一种基于协方差域阵列信号模型和广义近似消息传递(GAMP)-变分贝叶斯推断(VBI)的远近场混合源定位改进算法(FN-GAMP-CVBI… …   相似文献
636.
无蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO)系统需要支持大量用户接入,这使得信道估计变得更加复杂。基于常规导频配置的信道估计方法占用较大开销,使得数据传输可用符号大大减少,导致传输速率下降,该问题在短包传输场景中尤为明显。对此,该文研究了CF-mMIMO系统中基于叠加导频(SP)… …   相似文献
637.
流程工业普遍存在多操作参数强耦合、工艺拓扑复杂及多工序协同困难等问题, 传统局部优化方法难以实现全局最优运行. 针对上述挑战, 提出一种基于图谱理论的流程拓扑结构感知的多智能体强化学习协同优化方法, 以实现复杂拓扑流程工业的多操作参数协同优化. 首先, 构建基于拉普拉斯谱分析的拓… …   相似文献
638.
随着图对比学习方法在节点分类中的广泛应用,有效缓解了对标签信息的依赖。然而,现有的图对比学习方法在异配图中容易聚合大量异类节点信息,并且图神经网络(graph neural network, GNN)在聚合邻居特征的过程与对比损失之间存在潜在的冲突问题。为缓解该问题,对异配图中节… …   相似文献
639.
交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足,提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(multi-dimensional feature fusion and residual-enhanc… …   相似文献
640.
针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险,开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上,提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案(PPMS-DA),结合签名验证与用户分组机制,在无可信第三方参与下实现… …   相似文献
[首页] « 上一页 [59] [60] [61] [62] [63] 64 [65] [66] [67] [68] [69] 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