锚社区时序网络图生成算法

  

图数据相关分析任务往往需要合成数据集来检验和评估算法的有效性和高效性。真实世界图数据不仅在拓扑上具有社区结构特征,还往往在时序上呈现出一定的演化特性,社区节点可能在锚定时间窗口内频繁交互。然而,现有合成方法存在一定局限性。大多方法或仅关注网络中的社区结构,或仅关注网络中的时序信息… …   相似文献

郑舒文  王朝坤 《计算机科学》2024,(1):113-123

位置大数据的联邦学习统计预测与差分隐私保护方法

  

针对分布式位置大数据收集导致的信息孤岛问题和位置隐私泄露面临的风险;提出一种基于联邦学习的位置大数据统计预测与隐私保护方法。首先;构建基于横向联邦学习的位置大数据统计预测发布框架;该框架允许各行政区域的数据收集者保留各自的原始数据;并使多个参与方通过交换训练参数来协同完成预测模型… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(1)

多模态场景下AIGC的应用综述

  

虽然生成式人工智能（AIGC）已经能够在单一模态应用领域取得优异成果;可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容;但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力;学者们提出将多模态信息应用在AIGC中。AIGC能够对输入的多模态信息进行融… …   相似文献

《计算机科学与探索》2024,19(1)

基于双重动态记忆网络的弱监督视频异常检测

  

视频异常检测需从整段视频中识别帧级别的异常行为。弱监督方法使用正常与异常视频,辅以视频级别标签训练模型,相比无监督视方法展现出了更优越的性能。然而,目前的弱监督视频异常检测方法无法记录视频长期模态,且部分方法为了获得更优的检测效果,利用了未来帧的信息,导致无法在线应用。为此,文中… …   相似文献

周文浩  胡宏涛  陈旭  赵春晖 《计算机科学》2024,51(1):243-251

学习型过滤器综述

  

作为一种高效的概率性结构,过滤器可以高效地解决近似集合成员查询问题.近年来,随着机器学习技术的发展,一些学习型过滤器表现出色,超越了传统的过滤器.这些学习型过滤器考虑数据分布信息,将集合成员查询问题视为二分类问题,实现了超越传统过滤器的性能.受此启发,学习型过滤器研究领域迅速发展… …   相似文献

李猛  戴海鹏  眭永熙  顾荣  陈贵海 《计算机科学》2024,51(1):41-49

融入三维语义特征的常识推理问答方法

  

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱… …   相似文献

王红斌  房晓  江虹 《计算机应用》2024,(1):138-144

基于可解释性分析的深度神经网络优化方法

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近年来,深度神经网络（deep neural network,DNN）在众多领域取得了广泛应用,甚至在安全关键系统中已经可以代替人类作出决策,如自动驾驶和智慧医疗等,这对DNN的可靠性提出了更高的要求. 由于DNN具有复杂的多层非线性网络结构,难以理解其内部预测机制,也很难对其进行调试. 现有的DNN调试工作主要通过修改DNN的参数和扩增数据集提升DNN性能,以达到优化的目的. 然而直接调整参数难以控制修改的幅度,甚至使模型失去对训练数据的拟合能力;而无指导地扩增训练数据则会大幅增加训练成本. 针对此问题,提出了一种基于可解释性分析的DNN优化方法（optimizing DNN based on interpretability analysis,OptDIA）. 对DNN的训练过程及决策行为进行解释分析,根据解释分析结果,将原始数据中对DNN决策行为产生不同程度影响的部分以不同概率进行数据变换以生成新训练数据,并重训练DNN,以提升模型性能达到优化DNN的目的. 在使用3个数据集训练的9个DNN模型上的实验结果表明,OptDIA可以将DNN的准确率提升0.39~2.15个百分点,F1-score提升0.11~2.03个百分点.… …   相似文献

吴欢欢  谢瑞麟  乔塬心  陈翔  崔展齐 《计算机研究与发展》2024,61(1):209-220

改进2D CNN时空特征提取的动作识别研究

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基于深度学习的视频动作识别方法处理时间信息的方式主要有两种,一是利用光流表示相邻帧之间的运动信息,但其无法有效建模长程时间特征,二是利用3D卷积对时空信号进行混合建模,但其引入了大量的参数,导致内存消耗和计算量剧增.针对上述问题,本文提出了一种改进2D CNN时空特征提取的动作识… …   相似文献

吉晨钟  次旺晋美  张伟  陈云芳 《小型微型计算机系统》2024,45(1):168-176

将行为依赖融入多任务学习的个性化推荐模型

  

多种类型行为数据的引入缓解了协同过滤算法存在的数据稀疏和冷启动问题;在推荐领域被广泛研究和应用。尽管当前对多行为推荐的研究已经取得很大进展;但仍然存在以下问题:未能全面捕获行为之间复杂的依赖关系;忽略了行为特征与用户和项目的相关性。这导致学习到的特征向量无法准确表达用户的兴趣偏好… …   相似文献

顾军华  李宁宁  王鑫鑫  张素琪 《计算机科学与探索》2024,18(1):231-243

基于场景图感知的跨模态图像描述模型

  

针对图像描述方法中对图像文本信息的遗忘及利用不充分问题;提出了基于场景图感知的跨模态交互网络（SGC-Net）。首先;使用场景图作为图像的视觉特征并使用图卷积网络（GCN）进行特征融合;从而使图像的视觉特征和文本特征位于同一特征空间;其次;保存模型生成的文本序列;并添加对应的位置… …   相似文献

朱志平  杨燕  王杰 《计算机应用》2024,44(1):58-64

融合局部与全局特征的DCE-MRI乳腺肿瘤良恶分类

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目的 基于计算机辅助诊断的乳腺肿瘤动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）检测和分类存在着准确度低、缺乏可用数据集等问题。方法 针对这些问题,建立一个乳腺DCE-MRI影像数… …   相似文献

赵小明  廖越辉  张石清  方江雄  何遐遐  汪国余  卢洪胜 《中国图象图形学报》2024,29(1):256-267

融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型

  

在汉越低资源翻译任务中;句子中的实体词准确翻译是一大难点。针对实体词在训练语料中出现的频率较低;模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题;构建一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型。首先;通过汉越实体双语词典预先获取源句中实体词的翻译结果;其次;将结果拼接在源句末端作为模型的输… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(1)

支持混合事务和分析处理的数据库管理系统综述

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数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统.随着实时数据分析需求增长, OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍,业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统.这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外,还需要满… …   相似文献

王嵩立  荆一楠  何震瀛  张凯  王晓阳 《软件学报》2024,35(1):405-429

大数据环境下多模态融合的大学生异常行为预警

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针对\"校园大数据\"累积的海量数据呈现出离散性、稀疏性等问题,如何从基数大、活动广、个性强的校园学生群体中检测出潜在的、有异常行为的学生,已成为学生异常行为分析亟需解决的问题.本文提出了一种大数据环境下基于多模态融合的大学生异常行为预警方法(early warning meth… …   相似文献

王玉标  陶八梅  李珩  陶志红 《计算机系统应用》2024,33(1):167-176

基于容器技术的水文水动力模型软硬件适配方法

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随着国产化软硬件系统的发展和普及,将现行的计算程序适配到国产硬件和操作系统上是科学研究和业务化应用的关键,亟待探索提出专业计算模型的软硬件适配方法。现有关于专业计算模型的软硬件适配方法存在缺乏通用性、硬件依赖性强等问题。鉴于此,系统解析了国产化适配需要解决的关键问题,并对比了现行… …   相似文献

张海嘉  刘家宏  梅超  王佳  高希超 《计算机应用研究》2024,41(1):188-192+205

基于区间分块Q学习的智能车辆安全舒适刹车算法

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针对当前智能汽车刹车场景下的安全与舒适性问题,提出一种基于区间分块的Q学习算法。首先在Q表中将前车加速度以一定间隔划分入等长区间,用区间中值做间隔来划分后车加速度。其次通过在安全条件下与加速度呈负相关的奖励设置,使智能体在保证安全的前提下尽量降低刹车加速度。最后在智能体训练的过程中遵循ε-贪心策略以减少随机性,在训练完毕后遵循贪心策略以最大程度利用智能体。将提出的算法与传统Q学习算法在三种常见道路场景上进行仿真测试。实验结果显示使用提出算法的智能车辆在刹车场景中安全率100%、平均刹车加速度小于2 m/s²且能处理连续刹车加速度,表明提出的算法能够在确保智能汽车安全刹车的同时实现较低的刹车加速度。同时在连续刹车加速度与离线环境等复杂情况下,算法均能正常使用。… …   相似文献

余欣磊  周贤文  张依恋  顾伟 《计算机应用研究》2024,41(1):183-187

用于双阈值脉冲神经网络的改进自适应阈值算法

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脉冲神经网络(spiking neural network, SNN)由于在神经形态芯片上低功耗和高速计算的独特性质而受到广泛的关注。深度神经网络(deep neural network, DNN)到SNN的转换方法是有效的脉冲神经网络训练方法之一,然而从DNN到SNN的转换过程… …   相似文献

王浩杰  刘闯 《计算机应用研究》2024,41(1):177-182+187

结合模糊控制的深度强化学习交通灯控制策略

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现有交通信号灯控制策略大多针对单一交叉口展开分析,该策略仅考虑车流量的单一因素,难以适应动态的路网状态。对此,提出了一种结合模糊控制的深度强化学习交通灯控制策略,利用SAC(soft actor critic)深度强化学习对两交叉口的交通信号灯相位选择及配时进行联合优化,同时考虑… …   相似文献

秦侨  杨超 《计算机应用研究》2024,41(1):165-169

自适应状态转移模拟退火算法及其应用

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状态转移模拟退火算法(STASA)作为解决复杂优化问题的有效方法,其搜索效率依赖于搜索算子和参数值的选择,在一些高维复杂问题上出现效率低下的问题。提出一种自适应状态转移模拟退火算法(ASTSA),通过自适应算子和参数选择策略来提高算法的适用性和求解效率;借鉴群智能算法的均值更新方… …   相似文献

徐博  韩晓霞  董颖超  卢佳振  武晋德  张文杰 《计算机应用研究》2024,41(1):150-158

可解释的视觉问答研究进展

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在视觉问答(VQA)任务中,“可解释”是指在特定的任务中通过各种方法去解释模型为什么有效。现有的一些VQA模型因为缺乏可解释性导致模型无法保证在生活中能安全使用,特别是自动驾驶和医疗相关的领域,将会引起一些伦理道德问题,导致无法在工业界落地。主要介绍视觉问答任务中的各种可解释性实… …   相似文献

张一飞  孟春运  蒋洲  栾力  Ernest Domanaanmwi Ganaa 《计算机应用研究》2024,41(1):10-20