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9921.
改进AOD-Net的道路交通图像去雾算法
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针对现有图像去雾算法在处理道路交通图像时无法同时兼顾去雾效果和实时性的问题,本文以快速一体化网络去雾算法(AOD-Net)为基础进行改进.首先,在AOD-Net中添加SE通道注意力,以自适应的方式分配通道权重,关注重要特征;其次,引入金字塔池化模块,扩大网络的感受野,并融合不同尺… …
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《计算机系统应用》
2024,33(1):206-212
9922.
基于场景图感知的跨模态图像描述模型
针对图像描述方法中对图像文本信息的遗忘及利用不充分问题;提出了基于场景图感知的跨模态交互网络(SGC-Net)。首先;使用场景图作为图像的视觉特征并使用图卷积网络(GCN)进行特征融合;从而使图像的视觉特征和文本特征位于同一特征空间;其次;保存模型生成的文本序列;并添加对应的位置… …
相似文献
朱志平
杨燕
王杰
《计算机应用》
2024,44(1):58-64
9923.
融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型
在汉越低资源翻译任务中;句子中的实体词准确翻译是一大难点。针对实体词在训练语料中出现的频率较低;模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题;构建一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型。首先;通过汉越实体双语词典预先获取源句中实体词的翻译结果;其次;将结果拼接在源句末端作为模型的输… …
相似文献
《计算机应用》
2024,45(1)
9924.
基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法
随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了一种敏捷的计算服务模式.虽然边缘计算的敏捷服务模式能够有效… …
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许悦玥
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郑嘉琦
陈贵海
窦万春
《电子学报》
2024,52(1):232-243
9925.
一种用于方面级情感分析的知识增强双图卷积网络
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近年来,深度神经网络特别是图神经网络在方面级情感分析任务上取得了较大进展,但是仍存在未充分利用外部知识信息、句法依赖树的边关系信息以及知识图谱结构信息的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种知识增强的双图卷积网络BGCN-KE(Knowledge-enhanced Bi-Graph … …
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万宇杰
陈羽中
《小型微型计算机系统》
2024,45(1):37-44
9926.
融合局部与全局特征的DCE-MRI乳腺肿瘤良恶分类
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目的 基于计算机辅助诊断的乳腺肿瘤动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)检测和分类存在着准确度低、缺乏可用数据集等问题。方法 针对这些问题,建立一个乳腺DCE-MRI影像数… …
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廖越辉
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方江雄
何遐遐
汪国余
卢洪胜
《中国图象图形学报》
2024,29(1):256-267
9927.
基于宽度网络架构的单模型主导联邦学习
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联邦学习是一种分布式机器学习方法,它将数据保留在本地,仅将计算结果上传到客户端,从而提高了模型传递与聚合的效率和安全性.然而,联邦学习面临的一个重要挑战是,上传的模型大小日益增加,大量参数多次迭代,给通信能力不足的小型设备带来了困难.因此在本文中,客户端和服务器被设置为仅一次的互… …
相似文献
文家宝
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《计算机系统应用》
2024,33(1):1-10
9928.
锚社区时序网络图生成算法
图数据相关分析任务往往需要合成数据集来检验和评估算法的有效性和高效性。真实世界图数据不仅在拓扑上具有社区结构特征,还往往在时序上呈现出一定的演化特性,社区节点可能在锚定时间窗口内频繁交互。然而,现有合成方法存在一定局限性。大多方法或仅关注网络中的社区结构,或仅关注网络中的时序信息… …
相似文献
郑舒文
王朝坤
《计算机科学》
2024,(1):113-123
9929.
基于原型网络的聚类式联邦学习
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聚类式联邦学习利用数据分布的差异对用户群体进行聚类,实现个性化的联邦模型训练,可以有效解决联邦学习中的特征分布异构问题.本文针对现有方法通信复杂度较高,难以适用于类别分布异构与小数据场景等问题,基于元学习方法中的原型网络模型提出了一种迭代聚类式联邦学习框架.本文从期望最大化算法的… …
相似文献
张铁;徐林莉;周远远
《小型微型计算机系统》
2024,45(1):1-8
9930.
面向私有问答系统的检索增强式大模型稳定输出方法
基于大模型的问答系统受大模型语义不一致性问题的影响;会出现“输出结果不稳定”的现象;从而制约着问答系统的安全性、鲁棒性和可信度;严重影响了用户体验。针对上述问题;提出一种面向私有问答系统的检索增强式大模型稳定输出方法。该方法通过优化提示词;让大模型首先输出num_k个用户查询的同… …
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《计算机科学与探索》
2024,19(1)
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