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基于剪枝的大模型联邦参数高效微调技术
随着数据隐私重要性的不断提升;用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难;这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而;PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战;特别是在本地计算和通信方面。因此;针对联邦学习的本地计算和聚合通信这两个主要阶段;分别提出对应的解决方案;即本地高… …
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基于图偏差网络的外部自编码器时间序列异常检测
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随着互联网和连接技术的提高,传感器产生的数据逐渐趋于复杂化.深度学习方法在处理高维数据的异常检测方面取得较好的进展,图偏差网络(graph deviation network,GDN)学习传感器节点之间关系来预测异常,并取得一定的效果.针对图偏差网络模型缺少对时间依赖性以及异常数… …
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宽带复合双基地雷达舰船目标长度估计方法
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舰船目标长度特征对舰船目标识别具有重要作用,该文提出一种基于宽带复合双基地雷达联合观测的舰船目标长度估计方法。该方法综合利用单/双基地雷达高分辨距离像(HRRPs)长度,结合双基地雷达-舰船之间的空间关系求解,实现了单次测量估计舰船目标的实际长度,并分析了各种误差因素和几何构型条… …
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8244.
基于事件触发的直流微电网无差拍预测控制
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针对光伏(Photovoltaic, PV)−电池−超级电容直流微电网系统中光伏发电间歇性造成的功率失配问题, 提出一种基于事件触发的无差拍预测控制(Event-triggered deadbeat predictive control, ETDPC)方法, 以实现有效的能量管理… …
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智能反射面增强的全双工环境反向散射通信系统波束成形算法
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当前传统环境反向散射通信存在双重衰落、障碍物阻挡和网络容量有限的问题。智能反射面(RIS)作为6G的关键候选技术因能够主动改善信号传输质量、提升通信系统传输性能而备受关注。为此,该文将RIS与全双工技术引入到环境反向散射通信系统,研究了考虑硬件损伤与RIS离散相移的RIS增强全双… …
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社交影响增强的图神经网络推荐方法
随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交推荐的效果.首先,分析用户与物品之间的交互数据,揭示隐含的… …
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针对图像分类的鲁棒物理域对抗伪装
深度学习模型对对抗样本表现出脆弱性.作为一种对现实世界深度系统更具威胁性的攻击形式,物理域对抗样本近年来受到了广泛的研究关注.现有方法大多利用局部对抗贴片噪声在物理域实现对图像分类模型的攻击,然而二维贴片在三维空间的攻击效果将由于视角变化而不可避免地下降.为了解决这一问题,所提A… …
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基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法
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针对卫星图像在传输、存储过程中涉及的信息安全问题,该文提出一种新型的基于混沌理论与DNA动态编码的卫星图像加密算法。首先,提出一种改进型无限折叠混沌映射,拓宽了原有无限折叠混沌映射的混沌区间。之后,结合改进型Chebyshev混沌映射与SHA-256哈希算法,生成加密算法的密钥流… …
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胎儿脑磁共振图像分割研究进展
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医学影像是产前筛查、诊断、治疗引导和评估的重要工具,能有效避免胎儿脑的发育异常。近年来,磁共振成像在产前诊断中愈加重要,而实现自动、定量、精确地分析胎儿脑磁共振图像依赖于可靠的图像分割。因此,胎儿脑磁共振图像分割具有十分重要的临床意义与研究价值。由于胎儿图像中存在组织器官多、图像… …
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基于自适应p持续的移动自组网信道接入和资源分配算法
针对基于p持续的移动自组网(MANET)信道接入和资源分配问题,提出一种具有低复杂度的自适应信道接入和资源分配算法.首先,考虑到自组网无中心分布式组网特点,以每个节点的信道利用率最大化为目标建立优化问题;其次将该问题建模为马尔可夫决策过程并定义状态、动作和奖励函数;最后基于策略梯… …
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整合卷积与高效自注意力机制的图像分类模型
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对于传统的图像分类网络而言,卷积神经网络受限于较小且固定的感受野使其忽略了感受野之外的图像特征信息.基于Transformer模型灵活的多头自注意力机制使得其必须依赖于巨大的数据量以减少过拟合的风险,导致模型参数与计算复杂度过于庞大.针对上述问题本文提出了一种名为CSNet的多阶… …
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趋优变异反向学习的樽海鞘群与蝴蝶混合优化算法
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针对蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm, BOA)易陷入局部最优,且收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出了一种趋优变异反向学习的樽海鞘群与蝴蝶混合优化算法(hybrid optimization algorithm for salp sw… …
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轻量级网络在人脸表情识别上的新进展
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基于BERT和超图对偶注意力网络的文本情感分析
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针对网络短文本存在大量的噪声和缺乏上下文信息的问题,提出一种基于BERT和超图对偶注意力机制的文本情感分析模型。首先利用BERT预训练模型强大的表征学习能力,对情感文本进行动态特征提取;同时挖掘文本的上下文顺序信息、主题信息和语义依存信息将其建模成超图,通过对偶图注意力机制来对以… …
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