基于协同注意力解释的视觉语言预训练模型多模态对抗攻击方法

  

随着视觉语言预训练模型（Vision-Language Pre-training Models,VLPMs）在图像到文本检索（Imageto-Text Retrieval,TR）、文本到图像检索（Text-to-Image Retrieval,IR）、视觉定位（Visual Gr… …   相似文献

韩骐鸿;崔展齐;陈翔;陈菁菁;李莉 《计算机学报》2026,(2)

改进RT-DETR算法的金属杆件表面缺陷检测

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针对金属杆件表面缺陷检测中存在的微小缺陷漏检、背景干扰及实时性不足等问题, 提出改进RT-DETR的高效检测算法 RDGS-DETR. 设计轻量化特征提取模块RPFN (reparameterized-partial feature network), 融合结构重参数化与稀疏通道计算, 在减少参数量的同时提升微小裂纹特征表达; 构建动态特征精炼融合模块(dynamic feature refinement fusion module, DFRFM), 集成动态上采样算子 DySample, 通过自适应偏移预测提高曲面成像场景下的多尺度特征对齐精度; 引入几何感知归一化损失(geometric-sensitive normalized loss, GSNL)函数, 解决传统IoU对非重叠小目标敏感度不足及复杂缺陷回归偏差问题; 设计稀疏全局交互注意力模块(sparse global interaction attention, SGIA), 采用高效加法注意力机制, 以线性复杂度实现缺陷区域的全局上下文建模. 实验结果表明, 相较于原始模型, RDGS-DETR推理速度提升 8.55 f/s, mAP@0.5 提升 2.8%, 并验证了鲁棒性. 该算法兼顾精度与实时性, 为智能制造场景下的金属杆件表面质检提供可靠支撑.… …   相似文献

王震洲  李成哲  宿景芳  王建超 《计算机系统应用》2026,35(2):248-261

基于GloCal-Net的雷达临近降水预报网络

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临近降水预报是一项重要的时空序列预测任务, 在农业、交通等诸多气象相关领域有广泛应用. 基于深度学习的雷达回波外推是目前常用的临近预报方法, 然而现有方法在捕捉雷达回波的复杂时空模式时存在局限. 随着时间推移这些方法的性能显著下降, 难以准确预测降水的时空演变. 本文提出一种融合… …   相似文献

原辰杰  杨超 《计算机系统应用》2026,35(2):65-75

多模态融合下的非对称师生网络图像异常检测

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现有基于多模态的图像异常检测方法存在以下不足: 在异常区域提取阶段易出现异常平滑现象, 同时在缺陷检测过程中面临细粒度感知能力不足与判别效率低下的问题, 最终导致整体检测性能下降. 为此, 提出多模态融合下的非对称师生网络图像异常检测模型(multimodal image ano… …   相似文献

李昊  张英俊  谢斌红  张睿 《计算机系统应用》2026,35(2):53-64

基于深度学习的皮肤癌图像分类研究进展

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皮肤癌是一种常见的严重癌症, 其中黑色素瘤致死率高, 而早期发现并治疗可有效提升皮肤癌患者生存率. 皮肤癌的皮肤镜图像、宏观图像、组织病理图像都是用来进行皮肤癌诊断的重要手段, 使用人工智能技术可有效提升对这3种图像分类的效率并降低诊断成本. 而深度学习因其具有自动提取特征的特性… …   相似文献

鲁硕  张魁星 《计算机系统应用》2026,35(2):23-39

面向晶圆级芯片架构的系统仿真方法

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晶圆级芯片凭借更高的集成密度、更优的互连特性和更低的功耗, 已成为“后摩尔时代”集成电路领域未来的关键技术方向. 然而, 传统仿真方法在应对晶圆级芯片仿真时, 存在仿真效率低、跨芯粒通信建模缺失以及异构计算资源处理能力不足等问题. 针对晶圆级芯片架构的仿真需求, 本文提出了一种基… …   相似文献

侯帅康  王偲柠  邵阳雪  丁博  刘文斌  宋克  王雨 《计算机系统应用》2026,35(2):123-131

大语言模型用于推荐系统可解释性综述

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随着大语言模型(large language model, LLM)的快速发展, 其在推荐系统可解释性方面的应用成为研究热点. 本文系统地综述了LLM在推荐系统可解释性研究中的进展, 从领域研究现状、评价指标、数据集到应用场景进行了全面梳理. 从技术角度将现有研究分为基于LLM的… …   相似文献

王晶鑫  徐占洋  于佳一  卞刘尉  李梦婷 《计算机系统应用》2026,35(2):1-22

PPMEP:基于最大熵原理的插用式中文拼写纠错方法

  

中文拼写纠错(CSC)的研究目标在于检测并修正中文文本中的拼写错误。近年来,预训练语言模型(PLMs)推动了CSC任务的发展。然而,PLMs主要依赖文本中的语义,会倾向于将字符过度自信地修正为语义正确或常见的字符,从而影响CSC语境下对汉字音形特征及其他信息的正确利用。因此,该文… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):163-172

基于双通道图对比学习的时序知识图谱补全研究

  

时序知识图谱补全旨在通过利用随时间变化的已知信息来填补时序知识图谱中缺失的实体。当前的研究大多采用图神经网络来捕捉离散时间快照中的时间、实体和关系特征。然而这些方法往往忽视了知识图谱中关键实体的语义信息和不同时刻的图编码信息。为此该文提出了一种双通道图对比学习的时序知识图谱补全方… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):53-63

基于片段分类的跨领域中文分词方法

  

该文针对中文分词问题提出一种新颖的神经网络分词方法,将词语切分过程看作连续片段的多标签分类问题,有助于模型从句子的全局语义出发预测其包含的词语。在解码阶段,提出采用贪心策略确定最优切分结果,比条件随机场解码效率更高。此外,该文方法可以有效利用目标领域的有噪标注语料,将源领域分词模型迁移至目标领域,提高模型在目标领域的分词性能。在7个常用中文分词数据集上的实验结果表明,该文方法在有监督分词任务上取得了与基线模型相同的分词性能,在CTB6和MSR数据集上分词F₁值分别达到97.73%和98.24%。在跨领域分词任务上该文方法显著优于基线模型,在Weibo和ZX数据集上的未登录词召回率分别提高了7.6%和1.02%。… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):1-10