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9121.
大语言模型增强的知识图谱问答研究进展综述
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知识图谱问答(knowledge graph question answering;KGQA)是一种通过处理用户提出的自然语言问题;从知识图谱中获取相关答案的技术。早期的知识图谱问答技术受到知识图谱规模、计算能力以及自然语言处理能力的限制;准确率较低。近年来;随着人工智能技术的进… …
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9122.
面向遥感图像检索的自适应样本类型判别研究
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遥感图像内容复杂;类别丰富;存在较多难以判别的图像;导致遥感图像检索性能不佳。为此;提出自适应样本类型判别方法(ASTD);将样本类型动态地分为简单样本、普通样本和困难样本;网络依据样本的类型进行不同程度的学习;从而有效提高特征的判别能力。设计了一个SHash网络;该网络以Swi… …
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9123.
大模型时代网络基础设施的机遇与挑战
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2024,61(11):2663-2663
9124.
基于实值子空间线性变换的非均匀圆形阵列高效二维测向方法
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由于均匀圆阵(UCA)的阵列流型不具有范德蒙结构,通常采用模式空间方法构造虚拟线性阵列,因此,UCA阵列下使用结构变换已经是2维测向的必要基本假设。该文通过对虚拟信号模型进行特征分析,避免了线性阵列的结构变换,提出一种适用于UCA和非均匀圆阵(NUCA)的实值高效2维测向方法。因… …
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9125.
基于可见光逆反射通信的移动增强现实定向交互
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2024,52(11):3643-3656
9126.
条件上下文敏感的安卓恶意虚拟化应用检测方法
安卓虚拟化应用作为宿主程序,支持以插件形式动态加载用户所需功能模块.恶意开发者可利用上述应用特性将其真实攻击意图隐藏在插件程序的执行中,以躲避针对宿主程序的检测.然而,插件程序数量众多且难以获取与分析,并且现有基于既定模式的安卓恶意虚拟化应用检测方案存在可检测应用类型有限的问题.… …
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2024,52(11):3669-3683
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面向公平性数据采集和能量补充的无人机路径规划算法研究
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助WSN(Wireless Sensor Networks)数据采集和能量补充工作中存在的数据来源单一和能量补充不均衡现象,本文首先提出数据采集和能量补充公平性问题并进行数学建模.其次,本文设计一种DPDQN(… …
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9128.
基于自编码器和隔离森林的水处理系统递进式异常检测方法
集成了工业互联网技术的水处理系统随着信息化程度的加深而面临着愈加严峻的异常行为入侵挑战.针对传统异常检测方法常用单一阈值检测、检测准确率低、误报率高等问题,提出一种融合自编码器和隔离森林的水处理系统递进式异常检测方法.首先,通过降采样过滤重复数据,加快递进式异常检测模型的训练和测… …
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9129.
基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测
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针对航拍场景下红外目标对比度低、识别精度差、检测难度大等问题,提出一种基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测算法.首先,利用DCNv2 替代ELAN模块中的 3×3 卷积,构建了DC-ELAN模块,有效提升了模型捕捉局部和全局特征的能力,进而强化了网络的特征表达能力;其次,通过巧… …
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9130.
考虑设施规模决策的两级选址-路径优化
针对目前电商行业基础设施布局和空间利用不合理的问题,提出考虑设施规模决策的两级选址-路径问题(2E-LRP)求解模型。首先,在传统2E-LRP中引入差异性设施规模约束,通过识别客户群设计不同设施规模组合,利用规模弹性变化调整总成本组成,并以最小运营成本为目标建立顾及设施规模弹性变… …
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9131.
基于相似度聚类和正则化的个性化联邦学习
联邦学习(FL)应用场景中,常面临客户端数据异质性和不同任务需求需要提供个性化模型的问题,但现有的部分个性化联邦学习(PFL)算法中存在个性化与全局泛化的权衡问题,并且这些算法大多采用传统FL中根据客户端数据量加权聚合的方法,导致数据分布差异大的客户端模型性能变差,缺乏个性化聚合… …
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9132.
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运动想象脑电(MI-EEG)信号在构建临床辅助康复的无创脑机接口(BCI)中获得了广泛关注。受限于不同被试者的MI-EEG信号样本分布存在差异,跨被试MI-EEG信号的特征学习成为研究重点。然而,现有的相关方法存在域不变特征表达能力弱、时间复杂度较高等问题,无法直接应用于在线BC… …
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9133.
基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法
多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾邮件检测等,均涉及样本分布不平衡问题.针对多任务学习面向任务… …
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9134.
基于多尺度门控膨胀卷积网络的时间序列预测算法
针对当前时间序列预测任务存在的高维特征、大规模数据以及对预测准确性高要求等问题,提出一种基于多尺度趋势-周期分解的多头门控膨胀卷积网络模型。该模型采用多尺度分解方法,将原始协变量序列和预测变量序列分解为各自的周期项和趋势项,从而实现独立的预测。对于周期项,引入多头门控膨胀卷积网络… …
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基于可变电阻式随机存取存储器(ReRAM)的存算一体芯片已经成为加速深度学习应用的一种高效解决方案。随着智能化应用的不断发展,规模越来越大的深度学习模型对处理平台的计算和存储资源提出了更高的要求。然而,由于ReRAM器件的非理想性,基于ReRAM的大规模计算芯片面临着低良率与低可… …
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