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相变集成光子器件具有带宽大、延迟低、多路复用和抗干扰性好等性能优势,因此被广泛视作传统电子器件的有力竞争者.然而,当前相变光子器件编程所需的能耗较高,从而对其商业应用前景造成了严重的损害.为了解决这一问题,本文创造性地提出了一种非常有前景的二氧化硅(SiO2)/氟化镁(MgF2)… …   相似文献
连晓娟  蒋纪元  万相  肖宛昂  王磊 《电子学报》2024,52(11):3886-3898
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随着航空电子系统功能的复杂性不断增加,航空电子架构由综合化向分布式综合化(DIMA)发展.考虑网络延迟的DIMA系统可调度性分析成为一个重要挑战.本文提出基于AADL(Architecture Analysis and Design Language)的DIMA系统架构建模和可调… …   相似文献
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在当前数据来源多样化且人工标记难度大的现实生活中, 半监督场景下多视角数据的分类算法在各个领域中都具有重要的研究意义. 近年来, 基于图神经网络的半监督多视角分类算法研究已经取得了很大的进展. 但是现有的图神经网络算法大多是在分类阶段进行多视角互补信息的融合, 反而忽略了训练阶段… …   相似文献
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点云的处理、传输、语义分割等是3维计算机视觉领域重要的分析任务. 现如今,图神经网络和图结构在点云研究方面的有效性已被证实,基于图的点云(graph-based point cloud,GPC)研究不断涌现. 因此,一种统一的研究角度、框架和方法论亟待形成. 系统性梳理了GPC研究的各种应用场景,包括配准、降噪、压缩、表示学习、分类、分割、检测等任务,概括出GPC研究的一般性框架,提出了一条覆盖当前GPC全域研究的技术路线. 具体来说,给出了GPC研究的分层概念范畴,包括底层数据处理、中层表示学习、高层识别任务;综述了各领域中的GPC模型或算法,包括静态和动态点云的处理算法、有监督和无监督的表示学习模型、传统或机器学习的GPC识别算法;总结了其中代表性的成果及其核心思想,譬如动态更新每层特征空间对应的最近邻图、分层以及参数共享的动态点聚合模块,结合图划分和图卷积提高分割精度;对比了模型性能,包括总体精度(overall accuracy,OA)、平均精度(mean accuracy,mAcc)、平均交并比(mean intersection over union,mIoU);在分析比较现有模型和方法的基础上,归纳了GPC目前面临的主要挑战,提出相应的研究问题,并展望未来的研究方向. 建立的GPC研究框架具有一般性和通用性,为后续研究者从事GPC这个新型交叉领域研究提供了领域定位、技术总结及宏观视角. 点云研究的出现,是探测器硬件技术长足进步后应运而生的结果;点云研究的现状表明在理论和实践之间存在一些挑战,一些关键问题还有待解决. 同时,点云研究的发展将推动人工智能进入新的时代.

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9205.
随着现代嵌入式实时系统在硬件与软件结构上的日益复杂化,传统WCET分析方法已难以满足需求,这推动了使用概率和统计技术对实时系统中多路径任务进行时序分析.本文深入探讨了这一领域的研究成果,首先回顾了传统时序分析方法,总结了传统方法的实现步骤和局限性,随后引入了概率时序分析和统计学的… …   相似文献
9206.
现有的唇语识别模型大多采用将单层的3维卷积与2维卷积神经网络结合的方式,从唇语视频序列中挖掘出时空联合特征。然而,由于单层的3维卷积不能很好地提取时间信息,同时2维卷积神经网络对细粒度的唇语特征的挖掘能力有限,该文提出一种多尺度唇语识别网络(MS-LipNet)以改善唇语识别任务… …   相似文献
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皮肤镜图像识别能区分皮肤病变,有助于皮肤癌的早期诊断.为了提高皮肤镜图像识别效率,文中提出面向皮肤镜图像识别的内卷胶囊网络(Involutional Capsule Network, InvCNet),融合内卷操作和全局注意力机制(Global Attention Mechani… …   相似文献
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普适在线凸优化算法能够自动适应多类损失函数并进行优化,这使得用户无须自行判别损失函数的类型,降低了在线凸优化技术的使用门槛.虽然现有的普适算法对于多类损失函数的理论保障均达到极小极大最优,但是它们难以针对一般凸函数获得问题相关的理论保障.为解决该问题,本文提出的UAGV算法不仅能… …   相似文献
刘朗麒  张利军 《计算机学报》2024,47(11):2629-2644
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在图形处理器(GPU)上实现对角稀疏矩阵向量乘法(SpMV)可以充分利用GPU的并行计算能力,并加速矩阵向量乘法;然而,相关主流算法存在零元填充数据多、计算效率低的问题。针对上述问题,提出一种对角SpMV算法DIA-Dynamic(DIAgonal-Dynamic)。首先,设计一… …   相似文献
9210.
  
多变量时间序列(MTS)数据具有高维性,且分布复杂多变,现有的异常检测模型在面对MTS数据集时普遍存在误判率高、训练困难等问题,且多数模型仅考虑时间序列样本的时空特征,对时间序列特征的学习并不全面。为了解决以上问题,提出一种基于多域特征提取的MTS异常检测模型(MFE-TS)。首… …   相似文献
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为应对传统深度强化学习(DRL)算法在处理复杂场景,特别是在不规则物体抓取和软体机械臂应用中算法稳定性和学习率较差的问题,提出一种基于裁剪近端策略优化(CPPO)算法的软体机械臂控制策略。通过引入裁剪函数,该算法优化了近端策略优化(PPO)算法的性能,提升了它在高维状态空间的稳定… …   相似文献
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文档级关系抽取(DocRE)的目的是识别文档中实体对之间存在的所有关系。针对证据句子和文档信息未能被有效利用以及实体多提及的问题,在使用证据增强上下文特征的基础上,构建一种多特征融合的文档级关系抽取模型EMF(Evidence Multi-feature Fusion)。首先,在… …   相似文献
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随着人-机-物三元融合的程度逐渐加深,越来越多的轻量级、大规模的感知需求不断涌现. 为了适应多场景、大规模的部署需求,低成本、低功耗的感知方案愈受青睐. 然而,在低功耗感知领域仍有一些共性和特性挑战阻碍了其进一步发展和实际应用. 尽管先前有许多优秀的综述就某一具体感知模态或感知应… …   相似文献
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基于深度学习的方法进行息肉图像分割时会面临以下问题:不同医疗设备采集的图像在特征分布上存在差异,导致不同的息肉分割数据集之间存在域偏移;现有模型大多专注于处理相同尺度大小的特征,对不同尺度息肉的捕捉能力存在一定的限制;息肉与周围组织的视觉特征和颜色差异通常较小,导致模型难以准确地… …   相似文献
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对早期经典的诠释中的引用进行手工标记需要耗费大量时间与人力成本,因此找到一种自动化的引用查找方法非常重要。以预训练语言模型为代表的自然语言处理技术的发展提升了对于文本处理和理解的能力。据此,该文提出多种利用专家知识或深度学习语义理解能力的无监督基线方法来自动查找古代思想家著作中对早期经典的引用。为了验证该文提出的方法的效果并推动自然语言处理技术在数字人文领域的应用,该文以宋代的理学家二程(程颢、程颐)对早期儒家经典的引用为例进行研究,并构建和发布相应的引用查找数据集(1)。实验表明,该文提出方法基于短句的引用探测ROC-AUC值达到了87.83%。基于段落的引用探测ROC-AUC值达到了91.02%。… …   相似文献
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灰度图像的灰度直方图可以呈现出无峰、单峰、双峰或多峰的形态特征,但传统熵阈值分割方法大多仅适合处理具有单峰或双峰形态特征的灰度图像。为了提高熵阈值分割方法的分割精度和分割适应性,提出一种四向加权香农熵最大化导向的自动阈值分割方法 FWSE(Four-directional Wei… …   相似文献
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时间序列插补旨在根据现有数据填补缺失值以恢复数据的完整性.目前基于RNN的插补方法存在较大的误差,并且增加网络层数容易出现梯度爆炸和消失问题,而基于GAN和VAE的插补方法经常面临训练困难和模式崩溃的挑战.为解决上述问题,本文提出了一种基于扩散与时频注意力的时间序列插补模型DTF… …   相似文献
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超图是图的泛化,相较于普通图,它在复杂关系的高阶特征表达上具有显著优势。作为一种相对较新的数据结构,超图在应用领域正在发挥越来越大的作用,研究者采用超图模型及算法对现实世界中的具体问题进行建模、求解,有效地提升了解决问题的效率及质量。现有对超图的综述更多侧重于解决超图本身问题的理… …   相似文献
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