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981.
基于跨主体交互和多尺度时间增强的行为识别方法
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在图像/视频的行为识别算法中,存在骨骼图数据利用不充分、模型忽略运动中的交互语义信息,以及捕获运动中长短时信息不足等问题,导致在双人交互行为和相似动作场景下识别准确率不高。为解决这些问题,提出一种基于跨主体交互和多尺度时间增强的CTR-GCN(channel-wise topol… …
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基于光照探针的三维高斯辐射场压缩算法
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针对三维高斯场景数据量庞大及视角相关外观难以保留的问题,提出了一种基于光照探针的三维高斯辐射场压缩算法。该算法通过识别并裁剪冗余高斯图元、引入光照探针以降低球谐函数阶数,以及基于图元重要性进行加权聚类,有效减少了致密化策略以及表征视角相关颜色信息带来的冗余数据。主流数据集上的实验… …
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2025,42(9)
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基于模态敏感注意力机制的多模态对话模型及应用
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多模态对话系统采用Transformer、交叉注意力机制和预训练模型等方式融合不同粒度的文本、语音和视频模态,提取出跨模态特征,然而现有研究忽略了不同模态特征对分类任务的敏感差异性,造成过度融合及带来的信息冗余。针对多模态融合的顺序特征对分类结果的影响,提出了基于模态敏感注意力机… …
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2025,42(9)
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基于3D Gaussian Splatting的室内环境TIGO-SLAM算法
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针对现有SLAM算法在渲染真实感、内存占用和复杂场景适应性方面的不足,提出了一种基于3D Gaussians Splatting的密集SLAM算法——TIGO-SLAM(tensor illumination and Gaussian optimization for indoo… …
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2025,42(9)
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跨组织业务流程建模与过程模型挖掘
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为了解决传统的过程挖掘技术难以适应跨组织业务流程的实际需求,提出一种跨组织业务流程建模与模型挖掘方法。首先,在工作流网的基础上扩展嵌套变迁、时间及组织间协作相关库所等元素提出HTC_WF_Net(hierarchical temporal collaborative workfl… …
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基于动态超图与药物处方信息融合的时序健康事件预测
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2025,52(9):88-95
987.
基于申威编译器的并行调度策略优化技术研究
调度策略是编译器进行并行化的重要组成部分,其作用是保持多核处理器下的负载均衡。然而,当前申威GCC编译器在进行自动并行编译流程中,默认采用静态调度划分循环的迭代次数,导致其在非规则循环结构中出现了负载不均衡的问题,影响了申威平台并行程序的运行效率。针对这一问题,所提出的方法在权衡… …
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2025,52(9):137-143
988.
基于分阶段增长测试信息的软件可靠性贝叶斯验证方案
针对现有贝叶斯方案的先验分布确定方法对软件可靠性分阶段增长测试信息加工偏保守、假设条件偏理想的问题,利用正则不完全贝塔函数与二项分布累积和之间的恒等关系式,给出增长测试最后一阶段软件成功率的边缘概率分布模型。在此基础上,提出了顺序约束条件下的软件成功率先验分布确定方法,并从保护使… …
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《计算机科学》
2025,52(9):360-367
989.
基于改进人工势场法的多无人机协同路径规划
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传统人工势场法在多无人机协同路径规划中存在群体失稳与目标不可达等局限.为此,本文提出一种融合编队势场双向耦合与动态全向扰动势场设计的协同避障方法.为解决群体运动失稳问题,通过动态参考点生成与机间状态感知的耦合策略,构建编队级引力-斥力协同机制,降低航迹冲突概率;为解决目标不可达,… …
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《计算机系统应用》
2025,34(9):200-212
990.
基于RISC-V指令扩展的双线性对协处理器设计
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双线性对运算是基于身份的标识密码算法的核心运算,而在边缘设备中实现该运算需要在性能与面积两方面进行折衷。采用指令扩展方式进行软硬件协同设计是具备灵活性和可扩展性的设计方式,但在双线性对运算方面的研究忽略了数据交互过程的时间损耗。该文结合双线性对算法与软硬件协同设计的特点,提出了适… …
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基于强化学习的科学数据特征生成算法
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特征生成(feature generation, FG)的目标是通过构建高阶特征组合并去除冗余特征,提升原始数据的预测潜力. 针对表格型科学数据,特征生成是提高下游机器学习模型性能的重要预处理环节. 然而,传统方法在处理科学数据特征生成问题时面临以下两方面挑战:首先,针对科学数据… …
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面向深度神经网络图像压缩的高性能算术编码硬件设计
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随着深度学习驱动的图像压缩技术迅速发展,面向深度神经网络(DNN)的图像压缩亟需一种高性能熵编码架构,以满足对高速压缩的实际需求。针对传统熵编码在硬件实现中面临的运算延迟与资源开销瓶颈,该文提出并实现了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的高效Range Asymmetric… …
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基于表示学习的动态符号社会网络链接预测
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动态符号网络中的链接预测旨在通过已知的网络拓扑结构和属性特征挖掘节点间的潜在关系.目前主流的链接预测方法大多基于图表示学习设计,然而这些工作往往无法同时学习网络中蕴含的符号语义和时间信息.另外,现有的图神经网络表示学习模型也难以捕获节点间长距离的信息依赖.针对上述问题,本文提出了… …
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面向边缘智能的交错式算子划分协同推理加速策略
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结合深度学习和张量分解的多源异构数据分析方法
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基于多阶段行人特征挖掘的轨迹预测方法
当前行人轨迹预测面临两大挑战:1)受多行人之间关联关系以及复杂环境状态影响而难以建模;2)模型规模变大,难以在有限计算资源场景下发挥出作用,如无人车等。为更好应对上述挑战,提出了一种多阶段行人轨迹预测框架(Multi-stage Pedestrian Trajectory Pre… …
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目的 文档智能旨在自动和智能地处理纸质文本信息,包括但不限于表格、表单和发票等,极大便利了信息的电子化管理。然而,传统深度学习方法往往专注于单一任务的优化,限制了它们在处理复杂多变的文档场景时的效能。此外,这些方法需要额外的光学字符识别(optical character rec… …
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