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8081.
知识图谱与大语言模型协同的个性化学习推荐
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个性化学习推荐是智慧教育领域的重要研究课题;它的核心目标是利用推荐算法和模型为学习者提供与他们的个人学习需求、兴趣、能力和历史相匹配的有效学习资源;从而提高学习者的学习效果。目前的推荐方法存在冷启动、数据稀疏、可解释性差和过度个性化等问题;而知识图谱与大语言模型的结合为解决上述问… …
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基于渐进高斯滤波融合的多视角人体姿态估计
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针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题, 提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法. 首先, 设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理, 以… …
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基于超球面三元组编码的干扰模式开集识别
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干扰模式识别是现代军事通信对抗中必不可少的一环,随着复杂电磁环境当中各种新型恶意干扰样式层出不穷,对于未知型干扰的判决也变得愈发重要。因此,要求干扰模式识别算法保持对于已知型干扰高精度识别的同时,也能够完成对于未知型干扰的判决,以排除未知型恶意干扰的影响。基于此,该文将未知型干扰… …
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2024,46(3):895-905
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基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法
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针对跳频序列设计中存在的规模小和难以兼顾多指标的问题,提出一种基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法。首先,综合考虑跳频序列的多项性能指标,建立跳频序列多目标优化模型;然后,引入大规模多目标优化方法,并提出决策变量洗牌策略和反向差分进化,通过重新分配决策变量位置以形成具有多样性的… …
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基于增量加权的不平衡漂移数据流分类算法
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概念漂移是数据流学习领域中的一个难点问题,同时数据流中存在的类不平衡问题也会严重影响算法的分类性能。针对概念漂移和类不平衡的联合问题,在基于数据块集成的方法上引入在线更新机制,结合重采样和遗忘机制提出了一种增量加权集成的不平衡数据流分类方法(incremental weighte… …
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改进松鼠搜索算法求解分布式节能柔性调度
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为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主动的解码策略。针对不同优化目标设计了三种种群初始化策略。同时提… …
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基于动态频域分解的乐队指挥动作生成
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近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空重合的特性,提出基于动作动态频域分解(dynamic fre… …
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基于MILP的MGFN全轮差分分析及改进
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研究了轻量级分组密码MGFN算法的抗差分分析能力并提出了改进方法。首先,基于MILP工具对MGFN算法建模,搜索迭代差分并构造了全轮差分路径,整体差分概率为2
-40
,远远大于随机置换的差分概率。然后,给出S盒的差分分支数概念并将其作为衡量差分安全性的指标,以新S盒替代原MGFN算法的S盒,并修改了密钥扩展算法,提出新的MGFN-P算法。最后,通过差分路径搜索和分析比较,说明了MGFN-P算法比原MGFN算法更安全、高效。… …
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8089.
基于CU特征差异的VVC帧内快速划分算法
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针对通用视频编码(versatile video coding, VVC)在编码单元(coding unit, CU)划分中引入了多类型树划分结构导致编码复杂度增加的问题,提出了一种基于CU子块方向特性与空间复杂度的快速划分算法。首先利用CU整体的纹理复杂度对当前CU进行分类,筛… …
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基于静脉关键特征和AdaFace损失的轻量级指静脉识别算法
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基于深度学习的指静脉识别方法通常需要大量的计算资源,限制了其在嵌入设备上的推广和普及,采用轻量级网络又面临模型参数减少导致准确率下降的问题,为此提出一种基于指静脉关键特征和AdaFace损失的轻量级识别算法。在MicroNet框架中,首先提出一种FMixconv卷积来替代原网络中… …
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一种基于小数倍多普勒信道的OTFS信道估计方法
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针对现有正交时频空(OTFS)调制系统的信道估计中存在的高峰均比和小数倍多普勒信道下估计困难及复杂度高的问题,提出了一种基于序列导频的匹配滤波(SMF)信道估计方法。该算法首先将序列导频与数据联合成帧,依靠序列的自相关性获取路径数、时延和整数倍多普勒;然后通过互相关匹配滤波估计小… …
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