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红外小目标检测（IRSTD）旨在从低信杂比（SCR）的红外图像中精准找到目标,在多个领域获得了非常广泛的应用。然而,现有方法因目标特征微弱和背景干扰严重,难以有效提取目标结构性信息,进而导致目标分割不完整和检测精度低等问题,并且模型参数量较大。为了解决以上问题,提出双编码空频混合… …   相似文献
582.
  
可编程逻辑控制器(PLC)的变量负责传感器数据接收、执行器数据发送及中间变量存储,其关联关系易被攻击者利用。PLC蜜点作为一种安全防御工具,通过模拟真实工业控制系统(ICS)环境吸引和分析攻击行为,可以融入变量关联关系以提升仿真真实性。为此,挖掘PLC变量间的关联关系对ICS攻防… …   相似文献
583.
人与人之间的影响关系构成了以人为节点的传播网络.掌握传播网络中影响关系的拓扑结构和强度对理解历史传播机制、预测未来传播趋势具有重要意义.然而,现实中这些影响关系难以直接观测,通常只能通过历史传播中的感染数据进行推理.现有传播网络推理方法大多依赖于精确的感染时间数据,但这种数据难以… …   相似文献
584.
针对无人机视角下小目标检测中存在的目标密集分布、背景复杂干扰及特征分辨率不足等问题,提出了一种基于YOLOv10的改进模型DEPA-YOLO。该模型设计了动态多尺度特征提取模块DCMB,该模块通过融合动态权重分配与多形态特征混合策略,有效增强了浅层局部纹理与高层全局语义的联合建模… …   相似文献
585.
针对当前行人检测算法在密集场景中由于遮挡和尺度变化导致的漏检、误检,以及模型计算复杂度高等问题,提出了一种基于YOLOv8的轻量级密集行人检测方法（LDD-YOLO）,以实现检测效率与精度的平衡。设计了一种重参数化层聚合网络RELAN,融合了重参数化卷积和多分支结构,分别在训练阶… …   相似文献
586.
随着机器学习模型的复杂性不断增加,对其决策过程的可解释性需求也日益增长。概念学习作为一种能够提升模型透明度和可理解性的手段,在机器学习领域变得越来越重要,通过概念来帮助解释大语言模型等黑盒模型的推理过程也随之发展,如何准确、自动地提取概念是在这一解释过程中最为关键的一环。针对现有… …   相似文献
587.
近年来,人工智能技术的突破性发展推动了医工交叉领域的范式变革,其中基于深度学习的目标检测算法在医学图像分析中展现出显著优势。作为单阶段检测框架的典型代表,YOLO系列算法通过“端到端”的检测范式,在医学影像分析领域展现出高实时性、强泛化能力和精准定位的独特优势,现逐渐成为病灶检测… …   相似文献
588.
现阶段,大语言模型在处理复杂的长程任务推理时仍面临“幻觉”等问题,这对机器人控制构成了重大挑战。传统的思维链（CoT）技术在应对多模态信息整合与错误校正方面仍存在局限。为此,提出一种基于反思性思维链的大模型微调方法,以提升大语言模型在智能小车任务级控制中的规划能力。该研究以Cha… …   相似文献
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无监督磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)配准的主流方法通常基于卷积神经网络或Transformer架构,但二者均存在明显局限:卷积神经网络受局部感受野限制,难以建模长距离依赖;Transformer的自注意力机制计算复杂度较高,通常无法在… …   相似文献
590.
  
{{article.keyPoints_cn}}  相似文献
591.
现有生成对抗网络压缩方法通常更侧重于网络架构和空间域的优化, 忽视了频谱域优化对蒸馏效果和模型性能的影响. 这种局限性导致轻量化模型在生成图像的高频细节时, 与教师模型之间存在一定的差异; 同时, 在图像转换任务中, 现有的特征提取方法通常会导致图像细节丢失. 针对这些问题, 提出了一种融合特征增强的频谱知识蒸馏(FESD-CycleGAN)方案. 在FESD-CycleGAN中, 首先通过对特征图的部分特征通道进行偏移, 扩大感受野, 增强特征多样性, 从而提升了生成图像的细节和整体表现. 其次基于对频谱域进行知识蒸馏能够使生成器捕捉图像的高频细节这一特性, 提出在对特征图进行特征增强的基础上, 将空间域与频谱域的知识蒸馏相结合, 从而增强了模型对生成图像细节的把控能力. 实验结果表明, 在horse2zebra、summer2winter和edges2shoes数据集上, FESD-CycleGAN与基线模型DCD相比, FID值分别降低了2.19、0.68和0.76, 达到54.98、73.41和27.45, 有效提升轻量化模型的生成性能.… …   相似文献
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道路病害检测作为衡量路面损坏状况、维护道路养护的重要方式, 存在着病害极端长宽比、大小尺度不一以及难易病害数量分布不均匀等问题. 当前基于卷积的各种方法虽然获得了更大的感受野以增强感知, 但是牺牲了蕴含细小病害的高频分量, 不适合有细小病害的道路病害检测任务. 为此, 本文提出了… …   相似文献
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时间序列预测在气象预报、电力负荷预测与金融管理等领域具有广泛应用, 近年来深度学习方法在该任务中取得显著进展. 然而, 现有模型在应对非平稳性和异质模式建模方面仍存在局限, 主要表现为对趋势与季节分量的同质化建模与分解过程中的模态混叠问题. 本文提出一种名为DTFNet的时频协同… …   相似文献
594.
以ChatGPT为代表的大语言模型是当前人工智能领域最热门的研究课题, 被认为是推动传统行业实现革命性转型的关键技术手段, 为产业创新与升级提供了显著的驱动力. 医疗健康领域作为人工智能技术长期探索与应用的重点领域, 在当前面临着人口老龄化加剧、医疗资源供给不足以及医患关系紧张等… …   相似文献
595.
深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)在计算机集群调度任务中展现出了巨大潜力. 然而, 现有的基于深度强化学习的集群调度方法缺乏足够的泛化性, 导致其无法有效应对高度动态且变化频繁的集群环境. 为了应对这一挑战, 提出了一种改进元学习优化… …   相似文献
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在皮肤病变图像分割任务中, U-Net在处理皮肤镜图像时存在多尺度适应性不足、跨层特征融合低效及计算冗余导致边缘信息丢失等问题. 本文提出层次化金字塔注意力网络HPANet (hierarchical pyramid attention network), 通过金字塔注意力模块和… …   相似文献
597.
长文本中的信息压缩和语义连贯性一直是摘要生成模型的难点. 为此本文提出了一种融合内容引导与多尺度注意力的摘要生成模型. 该模型通过双分支结构实现对多粒度语义的联合建模, 并利用内容引导机制聚焦于摘要相关的关键信息区域. 模型在传统BERT-Transformer架构基础上引入双分… …   相似文献
598.
现代嵌入式系统普遍配置高速缓存, 硬件性能提升的同时系统软件研制变得复杂, 需预测实时任务高速缓存行为. 预测高速缓存行为常用到缓存分类, 实施精确缓存分类可能呈现NP (non-deterministic polynomial)特征, 消减精确缓存分类可能呈现的NP特征是研究难… …   相似文献
599.
多智能体路径规划(multi-agent path finding, MAPF)旨在为多个智能体规划无冲突路径以优化协同任务性能. 本文综述了MAPF的研究现状, 涵盖算法分类、应用场景和未来趋势, 并探讨了其在大规模动态环境中的挑战. 首先, 本文详细介绍了MAPF的定义; 接… …   相似文献
600.
  
在协作多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)中,智能体之间的通信因移动、干扰或带宽受限而动态变化,导致消息丢失与网络拓扑不连通,影响协同决策效率。同时传统的探索策略缺乏针对性,智能体易陷入局部最优,无法充分覆盖环境空间。针对这些问题,提出一种协作多智能体强化… …   相似文献
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