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9951.
融合匹配特征的立体图像颜色校正方法
下载全文
立体图像颜色校正方法的目标在于消除立体图像左右视图之间的颜色差异.现有的立体图像颜色校正方法存在校正效果和时间效率不平衡的问题.为了解决这一问题,本文提出一种融合匹配特征的立体图像颜色校正方法.首先,通过视差注意力颜色校正网络得到待校正目标图像的初始校正图.然后,将初始校正图和参… …
相似文献
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《小型微型计算机系统》
2024,45(1):230-240
9952.
基于深度学习的二维人体姿态估计:现状及展望
二维人体姿态估计旨在从摄像机拍摄的图像中识别并定位每个行人的人体关键点.作为行人分析和理解领域的基础任务之一,人体姿态估计能够为多个下游任务和应用提供支持.近年来,随着深度学习技术的进步,人体姿态估计的研究迎来快速发展.基于图像包含的行人数量,人体姿态估计可以分为单人姿态估计和多… …
相似文献
李佳宁
王东凯
张史梁
《计算机学报》
2024,47(1):231-250
9953.
基于因果干预的微服务系统故障根因分析方法
针对现有故障根因分析方法因果关系丢失、在复杂环境中分析效率低下以及缺乏对于非机器指标故障类型分析能力的问题;提出一种基于因果干预的微服务系统故障根因分析(CIMF-RCA)方法。首先;利用马尔可夫假设和调用模式对调用链和微服务进行筛选;从而缩减干预识别的搜索空间并提高故障根因分析… …
相似文献
《计算机应用》
2024,45(1)
9954.
深度双模态源域对称迁移学习的跨模态检索
基于深度网络的跨模态检索经常面临交叉训练数据不足的挑战,这限制了训练效果并容易导致过拟合。迁移学习在源域中训练数据的知识迁移学习到目标域中,能有效解决训练数据不足的问题。然而,现有的大部分迁移学习方法致力于将知识从单模态(如图像)源域迁移到多模态(如图像和文本)目标域,而如果源域… …
相似文献
刘秋杰
万源
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《计算机应用》
2024,44(1):24-31
9955.
基于深度学习的自然语言处理鲁棒性研究综述
近年来,基于深度神经网络的模型在几乎所有自然语言处理任务上都取得了非常好的效果,在很多任务上甚至超越了人类.展现了极强能力的大规模语言模型也为自然语言处理模型的发展与落地提供了新的机遇和方向.然而,这些在基准测试集合上取得很好结果的模型在实际应用中的效果却经常大打折扣.近期的一些… …
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郑锐
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《计算机学报》
2024,47(1):90-112
9956.
面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法
计算机自适应测验旨在根据学生历史表现为学生选择合适的题目,快速有效地测量学生的真实能力.然而在智能教育场景下,现有自适应测验策略仍存在目标复杂和知识稀疏等问题.为此,文中构建用于智能场景的可精准测评学生知识能力的面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法,包括基于序列诊断的学生模拟器… …
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姚方舟
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沙晶
王士进
苏喻
《模式识别与人工智能》
2024,37(1):13-26
9957.
基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型
加性分位数回归为非线性关系的建模提供一种灵活、鲁棒的方法.拟合加性分位数模型的方法通常使用样条函数逼近分量,但需要先验的选择节点,计算速度较慢,并不适合大规模数据问题.因此文中提出基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型(Nonparametric Additive Quan… …
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付漫侠
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《模式识别与人工智能》
2024,37(1):58-72
9958.
一元及多元信号分解发展历程与展望
下载全文
现实世界中, 所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的, 将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法. 1998年, 提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)以来, 历经20余年的发展, 信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具… …
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《自动化学报》
2024,50(1):1-20
9959.
面向绿色计算的车辆协同任务卸载方法
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车辆边缘计算(VEC)为处理计算密集、延迟敏感型任务提供了新的范式,然而边缘服务器在整合可再生能源方面的能力较差。因此,为了提高边缘服务器的能效,该文设计了一种面向绿色计算的车辆协同任务卸载框架。在该框架中,车辆配备能源收集(EH)设备,通过彼此间共享绿色能源和计算资源协作执行任… …
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吕智豪
席诗语
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郭加树
张培颖
《电子与信息学报》
2024,46(1):175-183
9960.
相似网络构建与表征的水下声信号检测
下载全文
水下声信号检测在海洋防御系统中扮演着不可或缺的角色,同时也广泛应用于民用领域。然而,在没有目标信号先验信息的情况下,目前仍缺乏行之有效的水下声信号检测方法。为此,该文提出了一种新的算法—相似网络,以解决在复杂海洋背景下水下目标检测的难题。该方法结合了信息几何和复杂网络理论,通过将… …
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张红伟
王海燕
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2024,46(1):58-66
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