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针对当前无人机(UAV)视角下小目标检测性能低以及漏检和误检的问题,提出基于YOLOv8改进的BDSYOLO(BiFPN-Dual-Small target detection-YOLO)模型。首先,使用RepViTBlock(Revisiting mobile CNN from… …   相似文献
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随着信息技术的快速发展,安全认证技术成为个人隐私和数据安全的重要保障.其中,虹膜识别技术凭借其出色的准确性和稳定性,被广泛应用于系统访问控制、医疗保健以及司法实践等领域.然而用户的虹膜特征数据泄露,就是永久性丢失,无法进行更改或者撤销.因此,虹膜特征数据的隐私保护尤为重要.随着神… …   相似文献
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针对一类不确定非线性系统, 提出一种基于高斯过程的在线学习控制方法. 该方法首先通过障碍函数间接设定系统状态的运行区域. 其次, 在该区域内在线采集量测数据, 利用高斯过程回归对系统中未知非线性动态进行学习. 然后, 通过Lyapunov稳定理论, 证明了所提在线学习控制算法可保… …   相似文献
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为了解决施工场景下安全帽佩戴检测时,由于人员密集、遮挡和复杂背景等原因造成的小目标漏检和错检的问题,提出一种基于YOLOv8n的双重注意力机制的跨层多尺度安全帽佩戴检测算法。首先,设计微小目标检测头,以提高模型对小目标的检测能力;其次,在特征提取网络中嵌入双重注意力机制,从而更加… …   相似文献
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针对捕鱼打捞、海底勘探等行业存在的现有水下设备存储和计算资源有限,检测模型体积庞大,难以在终端设备高效运行的问题,提出一种融合剪枝和知识蒸馏的轻量级水下生物检测算法,首先设计C2f_GSConv结构来替换原有YOLOv8n颈部网络中的C2f模块,减少模型整体的计算复杂度,优化模型… …   相似文献
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多标签文本分类旨在为文本分配若干预定义的标签或类别.为了充分发掘标签间的关联,目前的方法通常使用标签关系图并结合图神经网络获取标签特征表示.然而,这类方法过度依赖初始建图策略,忽视了当前文本中固有的标签相关性,使得分类结果更依赖于数据集统计信息,而容易忽视当前文本段中的标签相关信… …   相似文献
黄靖  陶竹林  杜晓宇  项欣光 《软件学报》2025,36(7):3239-3252
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在多任务推理服务场景下使用基于预训练-微调范式的Transformer模型存在很多困难:服务端必须维护每个下游任务的完整模型副本,从而造成很大的存储和显存开销.最近逐渐兴起的参数高效Transformer (PET)算法在不同的下游任务之间共享预训练模型,仅微调一小部分任务特定的… …   相似文献
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随着移动互联网和位置服务的迅速发展;基于位置的社交网络已成为用户日常生活的一部分。深度学习技术;尤其是基于注意力机制和图神经网络的模型;在预测用户未来可能访问地点的下一个兴趣点推荐任务中取得了显著突破。系统回顾了过去五年内下一个兴趣点推荐算法的研究进展;重点分析了注意力机制和图神… …   相似文献
1430.
随着深度传感器技术的迅速发展和激光扫描仪的广泛应用,三维点云数据在自动驾驶、机器人技术、地理信息系统以及制造业等多个领域发挥着关键作用。本文从多个视角出发,对点云场景分割技术进行详尽的综述。1)介绍本领域的常用数据集、采样方法及点云特征提取技术;2)系统性地概述点云场景的语义分割… …   相似文献
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随着全球人口老龄化和生活方式的变化,慢性病(慢病)的管理和治疗变得日益重要.慢病包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等,它们通常需要长期甚至终身的健康管理,其核心在于制定和执行长期的健康计划,包括合理饮食、适量运动、定期检查和用药管理等.近年来,大语言模型在医疗领域取得了一定… …   相似文献
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大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架。该框架基于P-tuning方法,并引入混合专家机… …   相似文献
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准确的网络安全态势预测,能够给网络安全管理者提供决策依据,以便及时做好应对措施,对于维护网络安全稳定具有重要意义。网络安全态势序列通常具有复杂性和非平稳性的特点,单一模型预测存在预测精度低、泛化性差等问题。针对上述问题,提出一种基于数据分解和多模型切换的态势预测方法。引入变分模态… …   相似文献
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由于人类行为存在不确定性以及预测未来固有的多模态特点,如何区别预测轨迹的可能性与重要性成为不可避免的问题;行人运动模式则可以作为区分的基准特征。现有以运动模式作为切入点的研究非常匮乏;此外,以往研究局限于轨迹时域或频域单个维度,未能同时纳入研究。为此,提出了一种基于运动模式与时频… …   相似文献
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针对小样本学习中训练数据稀少以及单一距离度量无法全面衡量样本之间关系的问题,提出一种基于粒球原型网络(GBProtoNet)的小样本图像分类方法。首先,将粒球算法(Ball k-means)应用于查询集,并通过自适应更新迭代得到查询集类别信息,之后将这些信息与原型网络(Proto… …   相似文献
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以GPT为代表的自然语言大模型展现出的推理与情感分析能力引发了空前的个体隐私泄露风险,亟需对其隐私数据推理能力进行系统评估。研究的首要挑战在于数据集的稀缺,现有英文数据集数据规模有限且真实性不足,而中文隐私保护数据集稀缺问题更为严重,这意味着大模型在中文隐私推理任务中的表现尚未得… …   相似文献
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随着自动化技术和机器人领域的快速发展,移动机器人路径规划的精确性要求日益提高.针对深度强化学习在复杂环境下路径规划存在的收敛稳定性差、样本效率低及环境适应性不足等问题,提出了一种改进的基于决斗深度双Q网络的路径规划算法(R-D3QN).通过构建双网络架构解耦动作选择与价值估计过程… …   相似文献
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医疗关系抽取可以识别医疗文本中实体间的关系,在医疗领域中发挥了积极作用。然而现有的关系抽取模型没有充分利用文本的全部特征,如文本的层次结构信息。该文提出了一种多特征融合模型(Multi Feature Fusion model, MFF),在使用实体类型标记方法处理文本中的主体和… …   相似文献
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任务型对话旨在实现机器与用户间的问答交互,进而完成用户提出的特定要求。现有方法主要利用用户对话领域或对话动作等单一特征完成回复解码操作,这种单一类型的特征使得模型学习到的语义信息较为片面,模型无法生成全面的候选回复,导致回复成功率和准确度较低。因此,该文提出一种基于多语义特征回复… …   相似文献
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差分隐私凭借其强大的隐私保护能力被应用在随机森林算法解决其中的隐私泄露问题,然而,直接将差分隐私应用在随机森林算法会使模型的分类准确率严重下降.为了平衡隐私保护和模型准确性之间的矛盾,本文创新性地提出了一种高效的差分隐私随机森林训练算法——eDPRF(efficient Diff… …   相似文献
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