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联邦增量学习作为一种新兴学习范式,在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识,有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题,该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方… … 相似文献
方子希;付晓东;丁家满;刘骊;彭玮;代飞 《小型微型计算机系统》2025,(9):2121-2129
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序列到序列模型Transformer在句子级神经机器翻译任务上已取得了瞩目的效果。但直接将Transformer应用于长文本(如篇章)的翻译,却很难达到较好的效果。该文首先分析了Transformer模型在长文本(篇章)上翻译性能欠佳的主要原因,然后合理地提出了多视角注意力机制。… … 相似文献
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随着人工智能与医疗健康的深度融合,临床数据正经历从“辅助决策”到“驱动决策”的范式转变。临床数据包括患者症状、诊断影像、治疗记录等结构化与非结构化信息,为医疗决策提供重要支撑。然而,由于“领域偏移”现象的普遍存在,临床AI模型训练评估依赖的数据独立同分布假设(i.i.d.)失效,… … 相似文献
陈秀;张馨匀;程煜婷;陈伟;黄正行;刘振宇;张远鹏 《计算机科学》2025,(9):25-36
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目前基于格的环签密方案虽然能抵抗量子攻击,但密钥存储和加解密时间开销仍较大。具有可链接性的格上环签密方案不仅能保护签名者的匿名性,还能判定两种签名是否为同一签名者生成。因此,基于紧凑高斯采样算法和拒绝抽样技术,在NTRU格上构造了基于身份的可链接环签密方案。首先,利用NTRU格上… … 相似文献
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物联网、边缘计算和可穿戴设备等万物互联的应用场景对无线网络领域信号调制识别方法所消耗的计算资源提出了要求.本研究针对调制识别任务中模型复杂度高、识别精度低的问题,设计了一种特征融合式的,联合深度残差收缩网络与门控循环单元的轻量化调制识别方法.该方法首先对原始IQ信号数据进行转换,… … 相似文献
查燕平;王红军;沈哲贤 《小型微型计算机系统》2025,(9):2216-2224
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文本-图像行人检索（text-based person retrieval）作为多模态智能监控系统的核心任务,旨在通过自由形式的文本描述从大规模数据库中识别目标行人图像,在公共安全与视频取证领域具有关键应用价值,如刑事侦查中的嫌疑人追踪及跨摄像头取证分析. 传统方法通常基于图像-… … 相似文献
胡冰玉;徐艺心;余珊;赵巨峰;杨宇翔 《计算机研究与发展》2025,62(9):2183-2193
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学习推荐作为智能教育领域的核心研究任务,目的是根据学习者的认知状态,提供个性化的学习资源. 现有的学习推荐方法依赖于学习者对知识概念的掌握程度,缺少对作答序列数据中情境信息的充分挖掘,无法有效提高学习者的知识迁移能力. 提出了面向作答序列数据的情境自适应学习推荐方法. 该方法构建… … 相似文献
陈泽君;张所娟;陈卫卫;崔静;龙佳琪;陈恩红 《计算机研究与发展》2025,62(9):2152-2165
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非易失存储(Non-Volatile Memory, NVM)结合了动态随机访问存储器(DRAM)的高速存取特性和硬盘驱动器(HDD)或固态硬盘(SSD)的数据持久性,为传统存储和内存架构带来了革命性的变化.本文对NVM索引技术进行了综述,重点分析了NVM的关键特性和各种主流索引… … 相似文献
蒋一赫;彭泽顺;张岩峰;于戈 《小型微型计算机系统》2025,(9):2291-2304
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