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作为人工智能的基础设施,深度学习框架已经成为人工智能实现跨越发展的重要突破口.但是由于缺乏统一标准,不同框架的兼容水平较差.忠实模型转换通过将源模型迁移为另一种目标框架下的等价模型,来增强框架间的互操作性.然而,深度学习框架数量较多且相互间差异较大,并且自主框架的需求逐渐增多,互… …   相似文献
322.
随着商家评论网站的快速发展,网站上的内容越来越多,用户难以在短时间内获取到有价值的评论.引入了一项名为“多模态定制化评论生成”的新任务.该任务旨在为特定用户生成他们尚未评价的产品的定制化评论,这有助于用户对特定产品提供宝贵的意见.为了实现这一目标,探索了一种基于预训练语言模型的多… …   相似文献
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近年来,随着云邮件应用的普及,用户数量不断增加,钓鱼攻击等邮件安全威胁日益严重。有效的防御资源分配成为保障云邮件系统稳定运行的关键。然而,现有的防御资源分配方法往往未充分考虑用户行为、多个云节点间的关联关系和横向钓鱼攻击问题,难以精准应对复杂的安全威胁,导致资源利用效率低下和防御… …   相似文献
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人工智能技术在教育领域的深度应用,已成为国家教育数字化转型的核心战略。在计算机实践教学领域,实践学习资料的精准推荐是提升学生学习效能与质量的重要途径。针对高校教育规模化与学生需求多元化之间的矛盾,提出一种基于轻量级教育大模型的个性化实践学习资料推荐模型LightPLRec(Lig… …   相似文献
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以太坊等区块链平台智能合约的安全漏洞一直是业界关注的焦点。使用字节码分析和检测智能合约漏洞是当前的主流方法之一,其中符号执行等传统方法需借助预定义的漏洞知识建立规则检测漏洞,存在效率低、精度差等问题。基于深度学习的检测方法则缺乏对字节码程序语义的深入理解,并且难以在过滤编译过程中… …   相似文献
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知识概念先序关系预测旨在通过挖掘知识概念间的语义和拓扑关系信息补全课程知识图谱,从而提升海量教学资源组织和个性化学习路径规划等下游任务的性能。现有的基于特征工程与深度学习的方法在实体语义信息和先序关系方向性建模方面仍存在局限性,知识概念先序关系预测性能仍有提升的空间。针对该问题,… …   相似文献
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由于水声图像数据不足,水声目标的监督信息过少,现有的目标检测算法难以直接使用。为了解决此问题,在DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)的基础上,提出了一种基于开集的水声图像目标检测方法USD(Underwater S… …   相似文献
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分布式智能体共识寻求是多智能体系统(Multi-agent Systems, MASs)研究中的一个重要问题。社会人际网络的结构洞理论表明,占据网络中的空洞位置能够促进节点间的信息融合与资源共享,加速信息协同,但在分布式的切换拓扑场景下,如何利用拓扑结构洞信息来加速智能体共识是一… …   相似文献
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数据流是一类具有高生成率、动态分布特性的数据,其异常检测旨在从这一类数据中发现偏离预期行为的数据流,从而为医疗、工业生产、金融等诸多领域的决策提供支持。现有数据流异常检测方法普遍面临参数敏感性高、时空开销大、阈值选取难等问题。为了解决上述问题,提出一种基于变密度的自适应数据流的异… …   相似文献
330.
  
在教育数字化背景下,精准追踪学生的知识掌握程度成为教育数字化中提升教学质量的关键方法之一。知识追踪旨在通过对学生的多种行为数据(如试题作答情况、在线学习时长等)进行分析,评估学生对知识点的掌握程度。已有的知识追踪方法尽管在学生个性化学习表现预测中取得了较好的效果,但仍存在两方面的… …   相似文献
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目的 现有的高精度双目立体匹配网络因计算开销较高,难以部署到算力受限的边缘计算设备上,极大地限制了双目立体视觉系统的适用场景。针对此问题,提出一种轻量级实时立体匹配网络框架（light-weight binocular stereo matching framework, LBS… …   相似文献
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借助超声成像设备可以对发音生理舌体进行动态记录,超声舌成像的处理分析对于实践语言学、实验语音学研究以及语音工程应用具有重要意义,其中,舌体运动轨迹动态分析和舌体轮廓线的舌位姿态量化分析是实际应用中的关键技术。由于超声舌成像模糊、舌轮廓不清晰等噪声特性,其处理分析面临着舌位特征提取… …   相似文献
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目的 多模态目标检测通过融合红外与可见光等多源传感器数据,有效提升了模型在复杂环境下的检测精度与鲁棒性。然而,现有方法普遍基于严格配准的多模态数据开展研究,不能直接适配实际应用中不同模态相机得到的非空间配准图像,在图像输入算法前仍需完成配准,这损失了实时性和灵活性。为此,提出一种… …   相似文献
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质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)作为一种新型可再生清洁能源设备具有巨大的市场应用价值. PEMFC在复杂多变的运行工况下长时间连续工作易发生水管理故障. 然而, 传统的故障诊断方法难以有效地从动态变化的监测数… …   相似文献
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神经辐射场(neural radiance field, NeRF)相较于传统的三维重建方法, 能够有效捕获隐式神经表征, 实现高质量的三维重建与新视角合成任务, 然而其需要大量的原始数据进行训练. 为了解决这一问题, 本文借助变分自编码器(variational autoenc… …   相似文献
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加密技术的广泛应用给恶意活动提供了藏匿的机会, 对网络安全监测体系带来了巨大挑战. 现有的加密流量检测方法主要是在单个数据包级别提取统计流量特征, 因此可能会由于潜在的IP分片而破坏原始连续通信行为中隐含的特征. 此外, 大多数方法对于网络流的交互模式建模粒度较粗, 未能深入挖掘… …   相似文献
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近年来, 联邦学习(federated learning, FL)作为一种分布式机器学习范式, 因其能够在保护数据隐私的同时实现模型训练, 已在智能医疗、金融服务、物联网以及车联网等领域得到广泛应用. 在车联网(IoV)环境中, 由于节点高度动态和车辆资源的异构性, 并非所有客户… …   相似文献
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针对车载边缘计算(vehicular edge computing, VEC)中路侧单元(road side unit, RSU)资源受限和高负载的难题, 以及现有的任务卸载优化方案局限于降低时延或能耗, 忽视了边缘节点所面临的安全问题, 提出一种基于信任感知和近端策略优化算法(… …   相似文献
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随着卫星通信技术的快速演进,星地融合网络已成为构建下一代全球网络的重要发展方向。低轨卫星作为其重要组成部分,以低延迟和广覆盖等优势,正成为全球产业界与学术界的焦点。低轨卫星在近地轨道上高速运动,导致星地融合网络拓扑结构的高动态变化,这使得星地和星间的频繁移动切换成为影响通信连续性… …   相似文献
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