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601.

图深度学习技术可以自动地从图数据中有效学习结构模式,在各类图挖掘任务中取得重大进展。但是图深度学习模型训练依赖大量标签数据,限制了其应用场景。为此,研究人员对图少样本学习技术展开大量研究,旨在从图数据特有的数据分布和结构模式中提取与目标任务相关的先验知识,从而使其在下游任务中仅依… … 相似文献

602.

为解决工业物联网中产生的数据安全检索和共享的挑战,以及在使用公钥加密索引时无法抵御离线关键词猜测攻击的问题,提出了一种适合工业物联网的基于区块链的用户友好型数据检索和共享方案。通过区块链和代理重加密设计了灵活、便捷的动态数据申请机制,允许数据用户对那些没有权限的数据请求授权,以合… … 相似文献

603.

为了解决当前大语言模型情绪评测中未考虑到情绪调节能力的问题,提出了针对大语言模型情绪调节能力的评测基准。首先,基于Gratz情绪调节能力定义,将大语言模型情绪调节能力划分为情绪调节有效性、情绪调节灵活性、情绪调节拟人性和情绪调节响应性4个维度;接着,针对大语言模型情绪调节能力定义… … 相似文献

604.

In order to address the issue of data privacy protection in facial recognition technology in the era of big data, a lightweight facial authe… … 相似文献

《通信学报》2025,46(Z1):85-91

605.

随着Wi-Fi设备的普及,Wi-Fi传感在医疗、家庭安全和监控等方面实现了广泛的应用,相对于传统摄像头,监控摄像头能够更好地保护使用者的隐私。目前,深度学习技术在人类活动识别领域的作用越来越重要,深度学习技术能从Wi-Fi数据包收集的信道状态信息（CSI）对事件进行分类。然而,大… … 相似文献

606.

现有研究大多采用知识蒸馏或多任务训练来进行个性化联邦学习,但这些方法通常需要额外的蒸馏步骤或较高的通信开销,影响了模型的整体性能。为了解决这一挑战,提出了一种基于原型聚类的个性化联邦学习方法FedPC。该方法通过引入客户端聚类机制,以原型为依据将具有相似数据分布的客户端划分为一组… … 相似文献

607.

随着物联网（IoT）技术的广泛应用,对其采集的海量IoT时间序列数据进行精准异常检测意义重大。然而,现有方法普遍面临着诸多挑战,例如：难以精确建模海量、非平稳、高维、高噪IoT多元时间序列的复杂时空依赖关系,以及抗噪能力不足等。针对这些局限性,提出无监督记忆增强型时空图Trans… … 相似文献

608.

医学图像分割通过精准识别医学影像中的关键区域为疾病治疗提供依据,进而推动现代医学的发展。传统的医学图像分割方法大多是一个模型针对一个任务,因而数据依赖度高,算力需求大,且跨域分割性能不稳定。虽然分割一切模型（SAM）在自然图像上表现出强大的跨模态适应能力和分割性能,但自然图像与医… … 相似文献

609.

针对电力系统中短期电力负荷预测的准确度欠佳和现有研究中捕捉负荷中心时空特征存在不足等问题,提出一种结合变分模态分解（VMD）、图卷积网络（GCN）与时间卷积网络（TCN）的混合模型——VMD-GCN-TCN混合网络。首先,通过VMD算法分解原始负荷数据,提取具有丰富特征的信号子分… … 相似文献

610.

针对如何将大语言模型（LLM）技术应用于搜索引擎并发挥它的生成式智能优势,以优化用户交互方式,并提升信息获取效率的问题,提出一种结合LLM的联合搜索引擎技术。首先,使用应用该技术的联合搜索引擎汇聚管理分散在不同数据中心的搜索信源;其次,根据搜索信源生成相关提示,增强LLM对搜索请… … 相似文献

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