401.
参数化运行时验证扩展了运行时验证技术的能力,通过绑定多个参数精确定义和监控系统行为.然而,参数化特性导致运行时生成的监控实例数量激增,增加了内存开销和管理复杂性.针对这一问题,本文提出了一种基于AOP的运行时验证算法堆内存优化方法.通过引入触发条件集和活跃参数集,结合轻量级动态堆… … 相似文献
陈龙腾;陈哲 《小型微型计算机系统》2026,(1):165-172
402.
知识蒸馏是一种通过传递教师模型的学习表征能力来增强学生模型性能的技术。然而,随着无数据知识蒸馏技术的发展,这种技术也可能被用于不正当的模型复制或增强,导致模型知识产权受到侵害,模型安全面临挑战。为应对这一挑战,反蒸馏技术应运而生,旨在去除教师模型中的暗知识,防止潜在的盗窃者通过知… … 相似文献
张瑶;李阳;潘志松 《计算机科学与探索》2026,(1):143-153
403.
基于深度学习的无人机（UAV）单目标跟踪算法旨在从航拍视频序列中准确跟踪指定目标,已成为计算机视觉领域的研究热点。与传统地面视觉跟踪相比,无人机单目标跟踪面临着视角变化剧烈、目标尺度复杂多变、计算资源受限等独特挑战。基于网络架构特点,将基于深度学习的无人机单目标跟踪方法系统梳理为… … 相似文献
陈泷;石磊;黎智辉;丁锰;潘亦伦 《计算机科学与探索》2026,(1):40-65
404.
威胁建模是一种识别和应对威胁的结构化方法,STRIDE方法在实践中已经成为事实上的主流威胁识别技术。目前,对STRIDE威胁的分析和威胁识别规则的构建在很大程度上依赖于人类的专业知识,导致威胁识别规则不完整,威胁建模数据量不足,分析准确性和效率不足。随着每年新的互联网软件威胁的快… … 相似文献
付昌兰;张贺;管兴政;李凤龙 《计算机学报》2026,(1):132-162
405.
现有的鲁棒可逆水印(Robust Reversible Watermarking, RRW)方案在抗攻击鲁棒性和可逆嵌入阶段所需辅助信息量两方面仍面临着挑战。针对这一问题,本文提出了一种新的高效鲁棒可逆水印(Efficient Robust Reversible Watermar… … 相似文献
高光勇;袁澳奇;付章杰 《计算机学报》2026,(1):179-192
406.
针对腹部部分注释数据集的嗜铬细胞瘤图像分割缺乏不同器官间的特征学习,导致分割中难以准确区分肿瘤及周边器官边缘的问题,提出一种基于多尺度与空间频率特征的嗜铬细胞瘤图像分割网络（MF-Net）。首先,构建多尺度空间频率通道注意力模块（MSFCA）对图像频域信息和相邻编码器的多尺度特征… … 相似文献
麦超云;张洪燚;秦传波;曾军英;王栋 《计算机应用》2026,(1)
407.
针对解码运动想象脑电信号（MI-EEG）时大规模网络解码速度慢,以及特征信息未能充分利用等问题,提出一个多域特征融合的轻量化MI-EEG解码神经网络。该网络通过轻量化模块提取多域特征,包括利用SincNet提取频域特征以及利用时间卷积网络（TCN）提取时域特征;在时频域特征提取之… … 相似文献
曹柠;温昕;郝雁嵘;曹锐 《计算机应用》2026,(1)
408.
利用串联质谱对蛋白质酶切产生的肽段进行测序（称为肽鉴定）是蛋白质组学研究的支撑技术。现有肽段从头测序算法在鉴定具有重要生物学意义的磷酸化修饰肽段时准确度受限,主要原因是磷酸化修饰导致碎裂模式更复杂,易产生中性丢失峰,且磷酸化肽的质谱图在常规质谱数据中丰度较低。因此,提出基于Tra… … 相似文献
姚理进;张迪;周丕宇;曲志坚;王海鹏 《计算机应用》2026,(1)
409.
针对大语言模型（LLM）在零样本重排序任务中存在的标签语义理解不足、关系建模模糊和计算成本过高的问题,提出基于层次过滤与标签语义扩展的重排序方法 HFLS(Hierarchical Filtering and Label Semantics)。该方法构建多级标签语义扩展路径,并设… … 相似文献
谢欣冉;崔喆;陈睿;彭泰来;林德坤 《计算机应用》2026,(1)
410.
联邦学习（FL）是一种分布式机器学习方法,即利用分布式数据在训练模型的同时保护数据隐私。然而,它在高度异构的数据分布情况时表现不佳。个性化联邦学习（PFL）通过为每个客户端提供个性化模型来解决这一问题。然而,以往的PFL算法主要侧重于客户端本地模型的优化,忽略了服务器端全局模型的… … 相似文献
张珂嘉;方志军;周南润;史志才 《计算机应用》2026,(1)
411.
针对现有混沌系统参数范围小以及加密算法扩散效果不佳的问题,提出一种新型级联混沌系统和滤波扩散模型,并实现一种不限图像尺寸的彩色图像加密算法。首先,设计一种新的二维级联Henon映射、Sine映射和Iterative映射的混沌系统（2D-SIHC）,同时加入线性函数扩展参数范围。在… … 相似文献
李萌萌;黄佳鑫;李佳文;李珊珊 《计算机应用》2026,(1)
412.
413.
414.
大型语言模型(LLMs)的微调效果高度依赖于训练数据的质量,但现有的基于单模型困惑度的数据评估方法存在困惑度偏差(低困惑度样本可能仍被错误预测)和跨模型分歧(不同模型对同一样本的困惑度不一致)的局限性。为此,该研究提出了一种基于异构小语言模型委员会一致性的方法,从两个方面评估数据… … 相似文献
王凯文;王蕴哲;谈威;傅启明;陆悠;陈建平 《计算机应用研究》2026,(1)
415.
针对当前基于图对比学习的推荐模型中随机增强方法易导致语义信息丢失和流行性偏差加剧的问题,提出了一种基于梯度感知图增强的图对比学习推荐算法(gradient-aware graph augmentation, GAA)。首先引入梯度感知图增强,利用梯度信息指导图增强策略实现基于梯度… … 相似文献
胡吉朝;胡玺尧;李焕哲 《计算机应用研究》2026,(1)
416.
针对农产品运输过程中存在的需求不确定性、货损风险及运输路径开放等现实问题,构建了一个在开放路径框架下,兼顾货损成本与需求不确定性、具有时间窗约束的两级选址-路径(2E-LRP)多目标优化模型。然后,针对模型的特点,通过采用混合实数编码、引入快速非支配排序与拥挤度、混合多种自适应策… … 相似文献
于新超;代永强;刘欢 《计算机应用研究》2026,(1)
417.
目的 医学图像中病灶的精准分割对临床诊断和治疗制定至关重要。虽然现有方法多利用深度特征、注意力机制或多尺度结构来提升性能,但对高低频特征的显式建模不足,下采样过程中易产生信息丢失。本文提出一种融合频率自适应与特征变换的分割网络（frequency adaptation and f… … 相似文献
朱智勤;孙梦薇;齐观秋;李嫄源;杨梦杰;程俊;刘羽 《中国图象图形学报》2026,(1)
418.
目的 对抗样本作为人工智能安全领域的基础性问题,其生成方法的研究具有重要意义。当前的全局扰动优化策略生成的对抗样本存在源模型过拟合问题,这显著降低了跨模型迁移攻击的效果。为了解决这一问题,一种有效的思路是将图像转换到频率域,提取对决策相关的频率信息后进行针对性干扰以生成对抗样本。… … 相似文献
米建勋;曾鸿泉;周丽芳;陈涛;程晓 《中国图象图形学报》2026,(1)
419.
人工智能生成图像检测旨在判断图像是否由生成模型生成,是人工智能安全与治理领域一个重要研究方向。然而当前生成图像检测方法因生成模型结构的多样性、生成图像的复杂性以及对生成图像后处理操作的不确定性难以实现高效和鲁棒检测。早期的检测方法重点关注对生成对抗网络生成内容的检测。近年来,扩散… … 相似文献
李美玲;钱振兴;张新鹏 《中国图象图形学报》2026,(1)
420.
多标签特征选择是处理高维多标签数据的关键预处理技术.现有方法或因采用贪婪搜索策略而容易陷入局部最优,或在稀疏模型中对特征相关性与冗余性的度量不够充分.为此,文中提出基于高阶相关性与双重冗余驱动的全局多标签特征选择算法(Global Multi-label Feature Sele… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2026,39(1):52-66
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