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一阶段视觉定位方法由于其快速性而受到广泛关注,该方法利用图像与文本的融合特征预测目标框,但是现有方法在特征融合前没有进行图像与文本特征的对齐,限制了视觉定位的精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于对比学习大模型的视觉定位方法 .该方法采用基于对比学习的大规模预训练模型CLIP(… … 相似文献
陆庆阳;袁广林;朱虹;秦晓燕;薛模根 《电子学报》2024,52(10):3448-3458
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基于密度的聚类是一种经典的聚类分析方法,它能够在不指定类簇数目的情况下发现非球形类簇.但真实复杂数据集中存在类簇边界模糊、数据密度不均、数据分布复杂等问题.当前,能够同时应对这三种问题的研究工作相对较少.对此,本文从自然世界的侵蚀现象中汲取灵感,提出侵蚀聚类（Erosion Cl… … 相似文献
杜明晶;吴福玉;李宇蕊;董永权 《电子学报》2024,52(10):3459-3471
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Spark作为基于内存计算的分布式大数据处理框架,运行速度快且通用性强.在任务计算过程中,Spark的默认分区器HashPartitioner在处理倾斜数据时,容易产生各个分区数据量不平衡的情况,导致资源利用率低且运行效率差.现存的Spark均衡分区改进方法,例如多阶段分区、迁移… … 相似文献
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强化学习是一种用于解决序列决策问题的常用机器学习方法,核心思想是让智能体与环境交互获得反馈,从而逐步学会最佳策略.随着实际应用对计算能力和数据规模的要求不断提高,单体智能转向群体智能逐渐成为人工智能未来发展的必然趋势,这为强化学习带来诸多新的机遇和挑战.文中首先从深度多智能体强化… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2024,37(10):851-872
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随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题. 从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力. 但区块链技术在面对海量的数据要素交换时仍需进一步研究以提升效率. 因此,针对当前… … 相似文献
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知识图谱推理是解决知识图谱不完整性的重要手段之一.针对现有基于嵌入的推理模型依赖准确事实,可解释性较差,而基于规则的推理模型过于依赖图谱的完整性,数据稀疏时推理性能较低,无法准确表达推理模式.因此文中提出联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理模型(Knowledge Graph… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2024,37(10):923-935
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构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）. 保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数… … 相似文献
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