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901.
2025 年 9 期目次
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特征增强和渐进式解码的RGB-D显著性检测
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针对现有的大多数RGB-D显著性检测方法在特征提取过程中难以有效提取多尺度特征以及在解码过程中模态特征信息交互不充分导致信息丢失的问题;提出了一种特征增强和渐进式解码的RGB-D显著性检测方法。针对多尺度特征提取困难;导致算法对多目标、小目标物体检测精度低的问题;构建了多尺度自注… …
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903.
FedDis: 异构灾难场景下联邦学习的生命监测系统
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针对灾难动态变化场景中设备异构性导致模型训练效率低下,通信开销大限制下的实时响应能力,模型漂移使得全局模型在资源受限设备上表现不佳等问题提出了一种基于自适应蒸馏的联邦学习框架FedDis. FedDis采用ResNet-34作为基础生命监测模型,通过蒸馏反馈环引导的动态知识蒸馏机… …
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2025,34(9):79-91
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基于KLSTM的互信息视听情绪识别
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针对视听情绪识别中如何高效融合音视频特征并准确提取时间依赖性情绪信息的问题,本研究提出了一种基于KLSTM(Kolmogorov-Arnold long short-term memory)的互信息视听情绪识别模型.利用互信息方法进行特征选择和自适应窗口处理,从音频和视频信号中提… …
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2025,34(9):112-119
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基于时序注意力与交互动态图卷积的交通流预测
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交通流预测是智能交通管理和缓解拥堵的重要任务.传统预测方法主要依赖统计方法,难以捕捉交通流中复杂的时空相关性.近年来,图神经网络(GNN)作为一种强有力的工具,在建模和预测交通流方面取得了显著进展.然而,现有的基于GNN的方法在捕捉交通流的动态时空相关性及其隐性交互关系上存在一定… …
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2025,34(9):141-150
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视觉注意力和域特征融合的人脸活体检测方法
人脸活体检测是人脸识别技术安全落地的有力保障.但活体攻击方式的不断变换,给现有检测方法带来了极大的挑战.为应对层出不穷的未知场景和攻击方式,提出一种基于视觉注意力和域特征融合的双流人脸活体检测模型.首先,提出基于视觉注意力的特征提取模块,增强模型提取基于全局信息的内容特征的能力.… …
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2025,36(9):4388-4402
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基于时空注意力的多粒度链路预测算法
社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系,在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值.然而,现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势,且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系.针对以上问题,提出基于时空注意力的多粒度链路预测算法,该算法能… …
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2025,36(9):4311-4326
908.
高精度滑动窗口模型下的图流三角形近似计数算法
近年来,图流分析在研究领域和工业领域都变得愈发重要.图流是从数据源持续高速到达的边序列,这些边组成了一个不断变化的动态图.在图流上可以进行多种不同的分析,而三角形计数是其中最基础的操作之一.由于图流数据规模大,更新速度高,在图流上进行精确三角形计数效率较低,而且并不必要.因为大部… …
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2025,36(9):4349-4372
909.
RISC-V系统软件及软硬协同技术专题前言
<正>RISC-V技术的发展,一方面为操作系统、编译器等系统软件在设计实现、测试验证、安全可信等方向带来了新机遇和新挑战;另一方面,也推动了软硬协同设计、优化等技术的进一步创新与发展.近年来, RISC-V相关技术已逐渐成为国内外学者的关注点和研究热点.为此,组织了本专题与中国软件大会RISC-V系统软件及软硬协同技术论坛,探讨并交流最近一年以来,国内学者在相关研究中取得的新成果,旨在进一步推动国内RISC-V相关的技术发展和生态建设,促进学术交流.… …
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谢涛
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2025,36(9):3917-3918
910.
对抗环境下一种带时间窗的多机器人巡逻任务规划策略
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为解决现有多机器人协同巡逻策略在对抗环境下决策反应时间长以及仅限于单机器人-入侵者对抗的问题,提出一种结合全局规划与在线决策的新巡逻策略。针对机器人续航限制,构建带时间窗的多机器人任务规划模型,设计改进的softmax回归人工鱼群算法优化全局规划。在周界巡逻过程中,设计两种运动模… …
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基于句法依存增强和方面语义聚焦的方面级情感分析
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现有的方面级情感分析研究大多采用基于依存树的图神经网络来构建模型,但忽略了原始依存树包含的大量无关依赖关系且缺乏针对特定方面语义的特征提取。为此,提出了一种基于句法依存增强和方面语义聚焦的双通道图卷积网络模型(SADGCN)来提升情感分析的预测精度。该模型主要由句法增强模块与语义… …
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基于少类增强和远距离连通的不平衡节点分类
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基于累积分布表的离散高斯采样器硬件设计
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一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法
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针对云计算任务调度中用户与云服务提供商利益冲突加剧、多目标权衡困难的问题,基于用户与云服务提供商的偏好建立任务调度模型,并提出一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法(TSASA)用于求解该模型。在第一阶段,利用偏好感知距离策略完成种群的聚集,当种群质心方差达到预定义的阈值时… …
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基于有序代理与双置信筛选的半监督有序分类方法
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针对当前半监督方法应用在有序分类任务中存在的类别顺序关系建模不足及伪标签噪声问题,提出一种结合有序代理与双置信筛选的半监督分类框架(OPMatch)。首先在分类交叉熵损失基础上引入有序单峰约束项,通过约束类别分布呈现单峰特性,增强模型对误分类代价的敏感性;其次在特征空间的单位超球… …
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图增强与多重神经网络优化的多维图对比学习
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目的 图表示学习在社交网络、生物信息及推荐系统等领域应用广泛。无监督图对比学习因其无需大量标注数据即可获取高质量节点表示而备受关注,但现有方法普遍存在增强策略单一、对比粒度粗放等问题,影响嵌入表示质量。针对上述问题,提出一种结合局部—全局图增强技术与多重神经网络协同建模的多维度图… …
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