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9801.
命题逻辑中一类正则标准矛盾体的构造与复合
归结原理是自动推理中一种简洁、可靠且完备的推理规则,标准矛盾体分离演绎理论是二元归结的一个延拓.矛盾体的结构非常复杂,现有的矛盾体种类和生成策略较少.针对该问题,文中基于命题逻辑的标准矛盾体分离演绎理论,首先通过复合两个或多个正则标准矛盾体,得到了生成新矛盾体的多个复合策略;其次… …
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高性能并行计算的发展历程
并行计算是相对于串行计算而言的,它是将一个计算任务分解成若干相对独立的子任务,然后用若干个处理器对其并行求解。使用并行计算最直接的目的就是提高问题的求解速度以快速完成原问题的解。非数值计算是相对数值计算而言的,它研究的是如何将计算科学中一些不能直接使用数学函数解决的问题并行求解。… …
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9803.
数据科学的科学性与科学问题的分析
作为一门新兴的学科领域,数据科学的科学性受到了关注且其科学问题未明确提出.文中从科学研究范式及方法论、可证伪性和可再现性、科学精神及快速迭代以及科学研究纲领及理论体系4个方面探讨了数据科学的\"科学性\",并解答了为什么数据科学是一门新兴科学的问题.在此基础上,结合DIKW模型(… …
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2024,51(1):26-34
9804.
基于多通道多步融合的生成式视觉对话模型
当前视觉对话任务在多模态信息融合和推理方面取得了较大进展,但是,在回答一些涉及具有比较明确语义属性和位置空间关系的问题时,主流模型的能力依然有限.比较少的主流模型在正式响应之前能够显式地提供有关图像内容的、语义充分的细粒度表达.视觉特征表示与对话历史、当前问句等文本语义之间缺少必… …
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2024,44(1):39-46
9805.
面向新词义原推荐的相似性判别方法
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2024,38(1):36-44
9806.
用于红外-可见光图像分类的跨模态双流交替交互网络
多特征模态融合时存在噪声的叠加;而为减小模态间的差异采用的级联方式的结构也未充分利用模态间的特征信息;因此设计一种跨模态双流交替交互网络(DAINet)方法。首先;构建双流交替增强(DAE)模块;以交互双分支形式融合模态特征;并通过学习模态数据的映射关系;以红外-可见光-红外(I… …
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9807.
基于双三元组网络的易混淆文本情感分类方法
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2024,38(1):135-145
9808.
基于Bert-GNNs异质图注意力网络的早期谣言检测
网络谣言的广泛传播已经造成了很大的社会危害,因此早期谣言检测任务已成为重要的研究热点.现有谣言检测方法主要从文本内容、用户配置和传播结构中挖掘相关特征,但没有同时利用到文本全局语义关系和局部上下文语义关系.为了克服以上局限性,充分利用到谣言数据中的文本全局-局部上下文语义关系、文… …
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2024,52(1):311-323
9809.
面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法
计算机自适应测验旨在根据学生历史表现为学生选择合适的题目,快速有效地测量学生的真实能力.然而在智能教育场景下,现有自适应测验策略仍存在目标复杂和知识稀疏等问题.为此,文中构建用于智能场景的可精准测评学生知识能力的面向序列诊断的强化计算机自适应测验方法,包括基于序列诊断的学生模拟器… …
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9810.
基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型
加性分位数回归为非线性关系的建模提供一种灵活、鲁棒的方法.拟合加性分位数模型的方法通常使用样条函数逼近分量,但需要先验的选择节点,计算速度较慢,并不适合大规模数据问题.因此文中提出基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型(Nonparametric Additive Quan… …
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9811.
一元及多元信号分解发展历程与展望
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现实世界中, 所获得的信号大部分都是非平稳和非线性的, 将此类复杂信号分解为多个简单的子信号是重要的信号处理方法. 1998年, 提出希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)以来, 历经20余年的发展, 信号分解已经成为信号处理领域相对独立又具… …
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2024,50(1):1-20
9812.
针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究
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身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证, 存在很大的隐私泄露隐患. 并且, 当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件, 很难在物理世界达到理想的攻击效果, 不适用于复杂背景、数据及黑盒条件. 为缓解上述问… …
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9813.
面向绿色计算的车辆协同任务卸载方法
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车辆边缘计算(VEC)为处理计算密集、延迟敏感型任务提供了新的范式,然而边缘服务器在整合可再生能源方面的能力较差。因此,为了提高边缘服务器的能效,该文设计了一种面向绿色计算的车辆协同任务卸载框架。在该框架中,车辆配备能源收集(EH)设备,通过彼此间共享绿色能源和计算资源协作执行任… …
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9814.
基于深度强化学习的掼蛋扑克博弈求解
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在不确定信息的复杂环境下进行决策是现实中人们经常面对的困难之一,因此具有能够进行良好决策的能力被视为人工智能的重要能力之一. 而游戏类型的博弈作为对现实世界的一种高度抽象,具有良定义、易检验算法优劣等特点,成为研究的主流. 其中以掼蛋为代表的扑克类博弈不仅具有他人手牌未知这样的难… …
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9815.
隐特征监督的孪生网络弱光光流估计
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目的 弱光照条件下成像存在信噪比低、运动模糊等问题,这对光流估计带来了极大挑战。与现有“先增强—再估计”的光流估计方法不同,为了避免在弱光图像增强阶段损失场景的运动信息,提出一种隐特征监督的弱光光流估计孪生网络学习方法。方法 首先,该方法采用权重共享的孪生网络提取可映射的弱光光流… …
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物联网场景下基于蜜场的分布式网络入侵检测系统研究
为了解决物联网网络入侵检测系统无法识别新型攻击、灵活性有限等问题,基于蜜场提出了一种能有效识别异常流量和具备持续学习能力的网络入侵检测系统。首先,结合卷积块注意力模块的特点,构建专注于通道和空间双维度的异常流量检测模型,从而提高模型的识别能力。其次,利用联邦学习下的模型训练方案,… …
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9817.
基于多路混合注意力机制的水下图像增强网络
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光线在水下被吸收或者散射使得水下图像成像出现色偏、模糊遮挡等问题,影响水下视觉任务。传统的图像增强方法分别采用直方图均衡、伽马矫正和白平衡方法较好地增强水下图像。然而,3种方法融合增强水下图像的互补性和相关性方面的研究较少。因此,该文提出一种基于多路混合注意力机制的水下图像增强网… …
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考虑锚节点位置不确定的水下目标定位算法研究
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考虑时钟异步和声波分层效应的影响,该文研究了当测量过程受到未知噪声干扰,且锚节点位置不确定时水下目标节点的定位问题。首先构造了水下节点间飞行时间模型,设计了一种交互式异步通信协议,建立了最小化定位误差的优化目标函数。然后提出了一种基于深度强化学习的水下目标定位算法,并采用层归一化… …
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9819.
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大语言模型因其出色的文本理解和生成能力,被广泛应用于自然语言处理领域并取得了显著成果,为社会各界带来了巨大的便利。然而,大语言模型自身仍存在明显的安全问题,严重影响其应用的可信性与可靠性,是安全学者需广泛关注的问题。文中针对大语言模型自身的安全问题,首先从基于大语言模型的恶意应用… …
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