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针对真实世界图像超分辨率任务中图片退化类型多样与细节恢复困难的问题, 现有方法在结构保持与语义一致性方面仍存在不足. 为此, 本文提出一种语义感知交互扩散图像超分辨率重建方法(semantic-aware interactive diffusion method for imag… …   相似文献
122.
2018年, 麻省理工学院的研究人员从秀丽隐杆线虫的神经网络中得到启发, 提出了液态神经网络(liquid neural network, LNN), 这种神经网络更接近于人类大脑的思维模式, 可以更高效地处理时序任务. 本文对液态神经网络相关研究进行了介绍和分析, 首先总结了液… …   相似文献
123.
在人际沟通中;手势动作可以丰富语言信息;促进信息传递。语音驱动手势动作生成旨在通过语音输入条件;自动合成自然逼真且符合语境的手势动作序列。这一研究方向在计算机图形学和计算机视觉等领域受到广泛关注;并在电影动画制作、人机交互和虚拟现实等领域具有重要的应用价值。早期基于规则的方法效率… …   相似文献
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随着大语言模型在各领域的广泛应用;微调成为其适配特定任务的重要方法。当前主流的大模型微调方法主要分为部分微调和全量微调两种。部分微调虽能降低计算开销;但该方法仅更新大模型的少量参数;导致在复杂任务场景下;微调出的模型性能受限;虽然全量微调可以解决这一问题;但全量微调需要全面更新模… …   相似文献
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智能驾驶技术的快速发展使人机共驾成为平衡自动化能力与人类驾驶权责的重要范式.实现控制权在人与机器之间的安全、平滑、高效转移的驾驶权接管技术,成为该领域面临的核心挑战与技术瓶颈之一.通过从理论框架、技术挑战和交互机制这3个维度系统梳理相关研究,揭示目前驾驶权接管技术在实时决策和个性… …   相似文献
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聚类是大规模高维向量数据分析的关键技术之一.近年来,基于密度的聚类算法DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)因其无须预先指定聚类数量、能够发现复杂聚类结构并有效识别噪声点的特性,在数据… …   相似文献
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近年来,以代码为输入的预训练模型在许多基于代码的关键任务中取得了显著的性能优势,但这类模型可能容易受到通过保留语义的代码转换实现的对抗性攻击,这种攻击会显著降低模型鲁棒性并可能进一步引发严重的安全问题.尽管已有对抗性训练方法通过生成对抗性样本作为增强数据来提升模型鲁棒性,但其有效… …   相似文献
田朝  邝仕琦  闫明  王海弛  陈俊洁 《软件学报》2026,37(3):1170-1196
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任意形状聚类旨在快速、准确地分析识别出数据集中具有任意分布形状的数据簇.大多数现有方法具有二次方以上的时间复杂度.为降低计算代价,部分方法通过下采样来减少待分析的数据量,但采样结果常不能保持原始的数据分布形状,进而影响最终聚类结果.本文提出一种利用形状保持采样的任意形状聚类方法.… …   相似文献
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针对传统基于像素相关性的视频压缩编码方法在处理大量数据时的效率瓶颈,以及二维语义特征编码在处理大变化时的局限性,提出一种结合语义特征提取方法、三维重建技术和元学习个性化适应的视频压缩编码方法.在编码端,通过个性化内容编码器和纹理编码器分别提取视频帧的语义特征,避免表情动态变化与个… …   相似文献
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为解决车联网时空数据共享过程中真实性、实时性与隐私性之间的矛盾,本文提出了一种融合直觉模糊集与区块链技术的实时模糊信任模型,通过结合车辆的地理时空信息与区块链历史行为数据进行共识节点选择,实现可信交通时空数据共享.该方法通过将模糊智能与区块链的优势相结合,提升了共识节点选择的可靠… …   相似文献
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