基于自适应结构增强的对比协同多视图属性图聚类

  

目前多数聚类方法主要关注单视图数据,对于多视图聚类的研究相对不足,而现有的多视图聚类方法往往侧重于视图间的信息学习,忽略视图内信息的充分挖掘.对此,文中提出基于自适应结构增强的对比协同多视图属性图聚类(Contrastive Collaborative Multi-view At… …   相似文献

王静红;陈潇;王熙照;王旭;杨宏博;王威 《模式识别与人工智能》2025,38(9):809-819

融合双仿射残差卷积和知识扩展的中文网络威胁情报命名实体识别

  

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《中文信息学报》2025,39(9):100-115,125

隐形社群检测结合节点意识形态在多层网络影响力最大化中的研究

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当前多层网络影响力最大化研究在识别隐形社群方面存在局限,因其依赖拓扑结构而忽视了现实因素,导致影响力节点识别不全.针对上述问题,基于网络嵌入和启发式排序算法,提出一种基于隐形社群检测的多层网络影响力最大化模型.首先,对节点内在意识形态采用语义分析得到属性信息,利用图增强技术获取网… …   相似文献

曹春萍;廖泽南;杨亿騄 《小型微型计算机系统》2025,(9):2283-2290

基于时序感知潜在扩散模型的人体交互动作生成

  

近年来,人体动作生成在计算机视觉和计算机图形学领域受到了广泛关注。随着需求的增加,人体交互动作生成逐渐成为一个新的研究热点。然而,相较于单人动作生成,人体交互动作生成尚处于起步阶段,尤其是在生成复杂的交互动作方面。虽然基于文本条件的人体交互动作生成方法在生成符合文本描述的高质量人… …   相似文献

石旭;孙运莲;骆岩林;张鸿文 《计算机学报》2025,(9):2226-2240

Soft-DDPG算法驱动的综合能源系统优化调度方法

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近年来,综合能源系统作为一种以多种能源形态和设备相互交互的能源系统方案得到了广泛应用和研究.然而,在面对动态复杂的多能源系统时,传统的优化调度方法往往无法满足其实时性和精准度需求.因此,本文设计了一种软深度确定性策略梯度(Soft Deep Deterministic Polic… …   相似文献

韩光洁;邹昕莹;张帆;徐政伟 《小型微型计算机系统》2025,(9):2258-2265

动态旋转因子生成的流水线NTT高效硬件实现

  

在全同态加密领域,多项式乘法的高复杂度计算一直是性能提升的难点。为加速此过程,数论变换(Number TheoreticTransform, NTT)被广泛应用,但传统基于多路径延迟交换的NTT架构存在硬件利用率不足、旋转因子开销大等缺点。针对这些问题,提出了一种基于流水线架构的… …   相似文献

韩迎梅;李斌;李坤;周清雷;于世梁 《计算机科学》2025,(9):160-169

M2T-Net:基于多源数据的跨任务迁移学习舌象诊断方法

  

冠心病是临床常见的心血管疾病,冠脉介入术是其常见治疗方法之一。然而,糖尿病是冠心病的危险因素,与冠心病合并会显著增加治疗风险,尽早诊断和采取相应措施对这类患者具有重要的临床意义。临床指标是目前诊疗冠心病及其合并病的重要参考依据,而这些指标的获取大多是有创的。舌象作为人体健康的外在… …   相似文献

曾丽莉;夏佳楠;李韶雯;敬迈科;赵慧辉;周雪忠 《计算机科学》2025,(9):47-53

基于双补全的不完整多视图度量学习

  

在实际应用中,多视图度量学习成了处理多视图数据的有效方法。然而,多视图数据的不完整性给多视图度量学习带来了巨大挑战。尽管已有一些方法试图解决不完整多视图问题,但它们仍存在以下不足：1）现有方法大多依赖于已有样本的k近邻（kNN）来补全缺失数据,而容易忽视样本或视图的独特特征;2）… …   相似文献

曲鹏欢;魏巍;闫京;王锋 《计算机应用》2025,(9):2755-2763

基于区块链的物联网身份管理系统

  

在当前物联网（IoT）环境中,分布式身份（DID）管理方法面临链接攻击、隐私泄露和监管冲突等多重挑战,亟须一种能保护用户隐私,同时兼顾监管需求的新方案。针对上述问题,提出一种DID方案。该方案采用主标识符和多个假名标识符相结合的身份体系,设计双凭证模型,以结合明文凭证与加密凭证,… …   相似文献

翟社平;朱鹏举;杨锐;刘佳一腾 《计算机应用》2025,(9):2873-2881

融合图对比学习的个性化序列推荐模型

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针对现有基于图对比学习和Transformer架构的序列推荐模型中所存在的序列融合以及单峰激活问题,提出解决方案.对于并行架构下的序列融合问题,该文设计了一个个性化图特征融合单元,将图特征个性化的融入序列推荐模型中.此外,由于注意力机制中的softmax激活函数要求所有项目得分之… …   相似文献

楚庆龙;汪海涛;贺建峰;陈星 《小型微型计算机系统》2025,(9):2130-2136

基于新闻环境的可解释虚假新闻检测方法

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随着互联网媒体的兴起,社交网络监管难度大,导致虚假新闻在网络平台泛滥,准确识别虚假新闻并生成可解释的结果已经成为研究热点.现有的基于深度学习的可解释虚假新闻检测方法存在信息量少、过度依赖社交上下文的问题.该文通过构建反映主流媒体焦点和公众注意力分布的新闻环境,提出一种基于新闻环境… …   相似文献

顾亦然;顾立强;黄丽亚 《小型微型计算机系统》2025,(9):2058-2065

一种高光谱重建的多域感知自注意力算法研究

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高光谱图像重建算法旨在解决编码孔径快照光谱成像(CASSI)的逆问题,当前的解决方案中,深度展开网络通过交替求解数据子问题和先验子问题能高效地获取场景光谱信息.在数据子问题中,考虑到3D数据中像素质量的下降程度与位置的相关性及感知矩阵与退化矩阵的差异,该网络联合残差学习和自适应梯… …   相似文献

王万良;王婷婷;陈嘉诚;戴瑞 《小型微型计算机系统》2025,(9):2209-2215

多因素认证协议的通用可组合模型

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随着信息安全需求的不断增加,多因素认证协议的重要性日益凸显,其安全性问题以及通用的安全分析方法也受到了越来越多的关注.本文基于通用可组合(Universally Composable, UC)框架,提出一种多因素认证协议的可证明安全模型,与现有模型相比,该模型结合了多因素特性与通… …   相似文献

黄佳佳;马昕;李新慧;黄鑫 《小型微型计算机系统》2025,(9):2266-2274

PillarTNet:基于Transformer的三维目标检测模型

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针对三维点云目标检测中传统的卷积神经网络在特征提取阶段因下采样导致分辨率降低,影响小目标的识别准确性问题,本文提出一种基于Transformer的三维目标检测模型：PillarTNet.该模型首先使用双重注意力融合模块强化特征编码,然后通过区域扩张注意力模块提取特征,保持整个过程伪图像分辨率不变,更有利于小目标的检测,同时引入区域移位机制促进不同区域的信息交流.但是注意力操作会存在大量空体素,可能增加大目标的漏检与误检风险,为此,对检测头采用空体素关注模块以缓解这一问题.在KITTI数据集上的实验结果显示：PillarTNet在确保Car和Cyclist检测精度的同时,Pedestrian的检测在3个难度等级的AP_3D分别达到了62.48%、53.21%和49.57%,且本模型在推理速度和内存需求方面均表现出色,充分验证了PillarTNet的优越性和适应性.… …   相似文献

韩建栋;苏佳 《小型微型计算机系统》2025,(9):2168-2175

基于无线电被动感知的近月空间航天器天地基监测方案设计

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目的 针对地月距离上航天器监测手段地基光学与雷达作用限制,提出一种基于无线电被动感知技术的近月空间航天器天地基联合监测方案,无需主动发射无线电信号,仅利用在轨航天器发送的下行无线电信号实现目标监测。方法 首先,介绍了无线电被动感知技术的理论方法;然后,设计了一种适用于近月空间航天… …   相似文献

孙军;陈略;路伟涛;张雨佳;孔静;韩松涛 《中国图象图形学报》2025,(9):2943-2950

面向月球空间站的智能时序行为检测

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目的 随着全球太空经济加速发展,我国航天事业已进入深空探测、空间站常态化运营与地月资源开发的新阶段。航天员在复杂太空环境中的动作规范性直接影响任务安全与效率。然而,现有视频动作检测方法因依赖密集光流计算,存在高计算成本与实时性不足的瓶颈,难以满足航天任务中长时间、高精度动作监测的… …   相似文献

苗仕林;唐业鹏;张淳杰;刘传凯;张济韬;曹建峰 《中国图象图形学报》2025,(9):3039-3049

前 言

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白翔;蒋杰;尹义龙;王皓 《计算机研究与发展》2025,62(9):2125-2126

全息梯度差分卷积的图像分类网络

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为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题,提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络,通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计0°、45°、90°、135°四个角度的梯度差分操作,结合传统卷积的特性,有效拓宽感受野,提高对图像多角度特征的捕获能力,显著增强了网络在细节特征和边缘信息上的表达能力. FARM通过通道注意力机制动态调整特征通道的重要性,提升特征选择的精准性,进一步优化特征提取与融合;同时, FARM结合全局特征集成和多尺度特征细化,在捕捉全局语义信息的同时,对关键区域进行细化处理,有效减少冗余信息并增强重要特征表达.实验结果表明, HGDNet在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10、Imagenette和Imagewoof上均表现出优异的分类性能,相较于当前先进方法准确率显著提升.此外, HGDConv作为一个即插即用的卷积,与其他卷积相比也展现出更好的特征表示能力.… …   相似文献

袁姮;霍欣燃;姜文涛 《自动化学报》2025,51(9):2106-2130

融合编码校验特性的高效ORBGRAND译码器设计

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有序可靠位猜测随机加性噪声译码(ORBGRAND)凭借其平均时延短和通用性等优点受到广泛关注。然而,目前ORBGRAND算法和硬件实现仍然面临挑战,如最差时延长和吞吐率受限等。为了改善上述问题,该文提出将特殊的编码校验关系融入现有串行和展开架构的ORBGRAND译码器以提升硬件效… …   相似文献

雷升  梁展华  田静  周杨灿 《电子与信息学报》2025,47(9):3208-3219

粒子群约束下的多胞空间滤波及其在锂电池SOC估计中的应用

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荷电状态是衡量锂离子电池剩余电量的关键指标,其准确估计对电池管理系统至关重要。该文提出了一种粒子群约束下的多胞空间滤波算法,用于解决系统存在未知但有界噪声时的状态估计问题。该算法能够准确检测并重新映射异常粒子,从而确保搜索过程的稳定性。通过采用法向量缩放的方法调整超平面位置,将粒… …   相似文献

霍雷霆  王子赟  王艳 《电子与信息学报》2025,47(9):3385-3394