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481.
多模态MRI脑肿瘤影像的精准分割对脑癌临床诊疗及预后评估至关重要。针对卷积神经网络在捕获全局上下文信息和建立长远程依赖关系方面存在的局限性,提出了基于Mamba与U-Net融合架构的PhC-ToMamba分割模型。模型在瓶颈层嵌入了ToM模块旨在有效建模高维特征的全局信息,通过从… …   相似文献
482.
单细胞聚类分析是解析细胞异质性的关键步骤,但现有单细胞聚类方法在整合多组学数据时仍面临跨组学局部和全局关联建模不足、特征冗余与噪声干扰、以及共识聚类空间构建困难的问题。针对上述问题,提出了一种新颖的单细胞多组学聚类方法——多尺度双对齐深度聚类(scMDDC)。scMDDC首先通过… …   相似文献
483.
现实生活中广泛存在的高维时序数据常常具有决策属性且时间长度不等的特点,使得现有的邻域粗糙集特征选择算法不再适用或分类性能下降。为了解决该问题,提出了一种基于DTWM度量的高维时序数据的特征选择方法。首先,引入马氏距离定义高维动态时间扭曲距离（DTWM）用于度量属性间的相似性;接着定义了时序决策信息系统,用于存放非等长高维时序数据;提出基于DTWM距离度量的时序邻域关系和时序邻域粗糙集模型;最后通过定义内、外重要度,给出了属性依赖度作为筛选和提出属性的重要指标,进而提出了基于DTWM度量的高维时序数据的特征选择方法。通过五个公开数据集上的实验结果表明,所提算法较其他算法在分类精度上平均提升了14.2%和21.7%,充分证明了其有效性和优越性。… …   相似文献
484.
针对深度神经网络(DNNs)在图像分类任务中易受后门攻击、现有防御方法难以兼顾模型准确率与鲁棒性的问题,提出一种名为SAS(self-supervised adaptive splitting)的基于自监督预训练与动态数据集分割的半监督后门防御方法。该方法首先引入一致性正则化的对… …   相似文献
485.
  
目的 受限于局部感受野,卷积神经网络难以有效建模长程依赖。现有研究尝试将Transformer模块引入编码器、解码器或跳跃连接以增强全局信息建模能力,但此类局部式嵌入仍不足以捕获器官在尺度与形态高度可变情况下所呈现的复杂依赖关系。此外,传统卷积在训练后趋于静态,难以适应器官的几何… …   相似文献
486.
  
目的 随着文本到语音（text to speech,TTS）、语音转换（voice conversion,VC）等克隆语音技术的快速发展,如何在司法实践中准确识别克隆语音,即克隆语音是否来源于目标说话人特征,成为一个极具挑战性的难题。虽然现有说话人识别技术可以通过声纹特征比对确认… …   相似文献
487.
  
目的 近年来,基于深度学习的水印方法得到了广泛研究。现有方法通常对特征图的低频和高频部分同等对待,忽视了不同频率成分之间的重要差异,导致模型在处理多样化攻击时缺乏灵活性,难以同时实现水印的高保真性和强鲁棒性。为此,本文提出一种频率感知驱动的深度鲁棒图像水印技术（deep robu… …   相似文献
488.
  
目的 现有数据浓缩后门攻击方法将含有触发器的中毒样本和干净样本浓缩为小的数据集,中毒数据中真实数据的强信号掩盖触发器的弱信号,并且未考虑将非目标类浓缩数据与中毒数据特征分离,非目标类浓缩数据残留触发器特征。因此,提出分离触发器和多重对比的数据浓缩后门攻击。方法 首先将触发器与真实… …   相似文献
489.
  
多方隐私集合交集（Multiparty Private Set Intersection,MPSI）协议允许多个参与方各自持有私有集合,在不泄露除交集以外任何信息的前提下,安全计算所有集合的交集,在泄露凭证检查、金融反欺诈和联邦学习等领域具有广泛应用。然而,现有非平衡隐私集合交集协议主要针对两方参与场景,缺乏针对多方参与场景的高效解决方法。为了解决MPSI及其变体协议在非平衡数据集上效率低下的问题,本文提出一种非平衡双中心零共享的方法。该方法结合零共享和不经意键值存储技术,将多方非平衡计算归约为两方非平衡计算,有效降低了通信和计算开销。然后,通过将该方法和两方非平衡隐私集合交集及其变体协议相结合,构建了一种新的高效且可扩展的多方非平衡隐私集合交集（Multiparty Unbalanced Private Set Intersection, MUPSI）及其变体协议。实验结果表明,在相同条件下,客户端的集合规模为210,服务器端的集合规模为227时,本文提出的MUPSI协议的服务器端在线阶段耗时比目前最优的协议缩短约20%。此外,在32个参与方的场景下,客户端的集合规模为210,服务器端的集合规模为227时,客户端在线阶段耗时约10秒,验证了该协议在大规模参与方以及集合规模差异显著场景下的有效性。… …   相似文献
490.
  
联邦学习通过在客户端与参数服务器之间交换模型参数而非原始数据,有效保护了数据隐私安全。然而,随着客户端数量和数据规模的增加,联邦学习仍面临通信开销增加和任务复杂性提升的问题。现有方法通常采用基于客户端本地数据量的权重归一化策略进行模型聚合,在一定程度上降低通信开销,但未充分考虑数… …   相似文献
491.
大语言模型由于强大的认知能力,在多个领域得到了广泛应用,成为人工智能领域的研究热点。然而,大语言模型对计算、存储资源的巨大需求,使其难以在资源受限的情境下使用。模型压缩与加速技术成为解决这一问题的关键手段,旨在保持模型性能的前提下,降低计算复杂度和存储成本。基于此,对大语言模型压… …   相似文献
492.
基于区域先验的伪装目标检测（COD）模型通常在早期阶段提取目标在图像中的位置信息,通过将目标的位置信息与图像特征相结合,网络能够更加有效地聚焦于目标区域,从而提高检测精度。而在许多具有挑战性的场景中,当前伪装目标检测算法对目标位置信息的提取能力有限,从而导致区域先验不准确甚至目标缺失。为此,提出了一种融合定位图与上下文感知的伪装目标检测网络FLMCA-Net。构建定位模块融合来自主干网络的多尺度特征并从全局、局部两个维度上提取目标的位置信息;设计了感受野增强模块细化不同尺度的特征表示;引入上下文感知融合模块将多尺度特征和目标区域先验充分交互融合并挖掘目标的全局上下文特征。在3个公开数据集上的实验表明,FLMCA-Net相较于其他20种代表性模型均取得了最优表现,比RISNet在Sα、Eϕ和Fβω方面的性能平均提升了2.5%、1.8%和3.6%。… …   相似文献
493.
深度伪造技术正变得越来越流行,引发社会对信息真实性的广泛质疑。从特征和学习层面考虑限制检测器泛化的因素：基于CNN的检测器往往过度拟合特定方法的颜色纹理;由于伪造样本之间的分布差异远大于真实样本之间的分布差异,应当对真实样本与伪造样本施加不同的约束。因此,为了优化人脸伪造检测模型… …   相似文献
494.
  
ObjectiveThe goal of digital image adversarial examples is to add subtle, nearly imperceptible noise to an image to deceive computer vision … …   相似文献
《中国图象图形学报》2026,31(1):154-166
495.
本研究致力于提升深度学习在肺音分析领域的应用效率和准确性. 针对现有深度学习模型在肺音分析中表现出的鲁棒性不足和泛化能力有限的问题, 本研究提出了一种方法, 该方法通过整合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络和支持向量机(SVM), 实现了对肺音信号的高效和深入分析. 首先对肺音信号进行预处理, 提取出重构信号和其对应的希尔伯特谱图; 其次设计并构建了一个集成CNN、LSTM和SVM的深度学习网络模型; 最后将处理后的信号数据输入到CNN-LSTM-SVM的深度学习网络中, 以提取并融合肺音信号的时域和频域特征. 实验结果表明, 该方法在召回率、精确率和F1-score这3个关键性能指标上分别达到96.20%、96.56%和0.96的高水平. 这些结果证实了所提方法的高效性和可靠性, 为肺部疾病的早期诊断提供了一种技术途径, 并有潜力显著提升临床诊断的速度和准确性.… …   相似文献
496.
现阶段卫星遥感图像尺寸较大, 检测目标大多较小且分布不均, 存在大量目标聚集在一起的现象, 且不同目标尺度差距较大, 背景较为复杂, 使得在土地利用和环境灾害检测方面面临相当大的挑战. 因此, 本文提出一种改进YOLO11的卫星遥感图像目标检测方法. 首先, 在YOLO11中的C… …   相似文献
497.
近年来, 随着软件开发领域代码规模持续扩大、功能需求与系统架构日趋复杂, 自动化工具已成为提升开发效率的核心支撑, 其中生成式大语言模型(large language model, LLM)在软件开发领域得到了广泛应用. 尽管LLM能显著缩短开发周期, 但研究表明, LLM生成的… …   相似文献
498.
针对TIG焊接过程中强弧光、烟尘、极端热辐射等复杂工况, 以及液态金属动态流动引起的熔池区域反射特性不稳定对熔池视觉特征提取造成干扰的问题, 本研究提出一种改进型熔池测量方法, 包括基于注意力机制与多尺度特征融合的轻量级网络熔池分割方法和基于分割结果的闭运算、连通区域标记和最小外接矩形图像处理方法. 结果表明, 改进后的网络在自建熔池分割数据集上取得性能提升, 平均交并比(MIoU)达95.44%, 平均像素精度 (mPA) 为98.27%, 单帧推理耗时仅为11.30 ms, 且有效提取所分割熔池的长度、宽度和面积.… …   相似文献
499.
  
事件因果关系识别(ECI)旨在识别文本中事件之间的因果关系,为深入理解文本逻辑和语义提供线索。当前的事件因果关系识别方法受到事件表征困难和噪声数据等限制的影响,对隐式因果关系不敏感,文档级因果关系识别困难。针对上述问题,该文提出了一种联合模型—图增强Transformer。模型以Transformer为基础框架,利用大语言模型的丰富知识和强大语义理解能力生成先验因果图,以减少数据噪声并平衡标签。使用Longformer生成事件提及嵌入和自注意力权重,为因果图推理提供上下文表示和先验知识。然后,通过引入注意力掩码和自注意力初始化机制,将先验因果图和自注意力权重融入Transformer中。最后,设计了两种损失函数来训练和优化模型。实验表明,图增强Transformer的总体性能优于当前先进的方法,在文档级事件因果关系识别中综合性能F1值提升了1.4%,并且对文本长度有更强的鲁棒性。… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):130-143
500.
  
目前神经机器翻译中的自回归模型在翻译任务上表现良好,但受限于自回归模型从左到右的解码方式,解码速度相对较慢。对于自回归模型,非自回归模型在解码过程中相对独立地生成目标句单词,以提高解码速度,但这种独立解码方式使得词与词之间的关系变得松散。为了兼顾翻译质量并提高解码速度,该文提出了… …   相似文献
《中文信息学报》2026,40(1):100-108
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