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771.

当前基于元学习的小样本目标检测算法普遍依赖区域建议生成网络（RPN）生成候选框。然而,预定义的候选框通常包含大量无效区域,在训练样本较少时,这些无效区域会引入噪声,进而干扰小样本目标的准确定位。此外,现有的一阶元学习策略主要依赖支持样本的特征信息指导模型对小样本查询信息的学习,然… … 相似文献

772.

传统的射频识别（RFID）多标签识别大多采用电磁通信方式。随着RFID多标签数的不断增加以及RFID应用环境中电磁干扰的日益复杂,传统的电磁方式实现RFID多标签定位已不能满足应用需求。因此,提出一种基于WMSATC-Net和尺度不变特征变换（SIFT）匹配的RFID标签图像去噪… … 相似文献

773.

作为电力系统运行和监管的重要依据,电力计量数据在个人和企业等多主体间的可信流通对能源管理和市场交易具有重要价值。然而,现有的数据共享模式存在可信性不足、共享效率低以及隐私保护薄弱等问题,难以满足电力系统跨部门且跨专业的数据流通需求。因此,提出一种基于计量链的电力计量数据可信共享方… … 相似文献

774.

针对传统方法对轨道交通受电弓进行异常检测时受光照、天气等复杂环境因素影响存在精度不足的问题,提出一种基于深度学习的受电弓形状分割算法,利用改进的YOLOv10 Head架构设计了专用于图像分割的即插即用模块OF-YOLOSeg。首先,引入输出特征图注意力（OFMA）机制,通过输入… … 相似文献

775.

现有的目标检测模型应用于牙齿疾病检测时,模型性能受到多类牙齿病症影像表现各异、影像形态复杂及遮挡等因素的影响。针对上述问题,提出基于YOLOv11的改进算法。首先,设计混合专家（MoE）模块选择性地激活局部专家网络,在维持计算效率的前提下显著提升模型容量（参数量提升34%）,增强… … 相似文献

776.

针对烟草农业标准条文要素的语义复杂性高、实体类别多样和上下文关联性强等特点,设计一种以全局特征为主通道,融合局部特征信息的命名实体识别（NER）方法 BERT＿I-B-M-C。该方法基于混合神经网络构建,包含BERT(Bidirectional Encoder Represent… … 相似文献

777.

随着互联网的普及和数字技术的发展,用户生成内容（UGC）数量呈现爆炸式增长。得益于它天然的真实性和多样性,UGC成为分析用户情感、需求及行为的重要数据来源,然而这些特点也为数据处理和分析带来了显著挑战。针对UGC在规模庞大、模态多元和非结构化等方面带来的分析与应用难题,综述UGC… … 相似文献

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随着声纹识别技术的广泛应用,环境噪声和声学场景差异对声纹识别的影响越发显著。这些因素会导致注册语音和测试语音之间的匹配度下降,进而引起声纹得分波动,使得声纹确认场景下传统的固定决策阈值方法难以适应多变的环境,增加了决策的难度。针对这一问题,提出一种基于声学场景差异度量的声纹确认自… … 相似文献

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城际人口流动是现代城市化的一个重要进程。有效识别城市发展水平对人口迁移的影响对优化城市产业结构和社会经济发展具有重要作用。针对城市特征间交互影响以及模型对历史人口流动数据依赖较强的问题,提出一种高阶特征迁移流网络（HighFlowNet）模型。该模型通过深度神经网络融合城市的多维… … 相似文献

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