智慧楼宇环境下基于数据压缩和改进灰狼算法的边缘计算卸载方法

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智慧楼宇的边缘计算环境中,为了在资源受限且环境复杂的情况下最小化系统的整体时延和能耗,提出了一种结合数据压缩和改进灰狼算法(CLGWO)的边缘计算卸载方法.该方法首先采用差分字典编码压缩技术对数据进行压缩,预估数据压缩率及其产生的开销;随后引入莱维飞行算法和螺旋渐近狩猎方式对灰狼… …   相似文献

沈政  卢先领 《计算机应用研究》2024,41(11):3311-3316

通信受限下基于注意力的多智能体协同算法

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受限于现实场景中有限的通信资源,现有的多智能体算法在实际应用时面临诸多挑战,如带宽受限,通信噪声等,为了提升多智能体系统在通信受限环境中的协同性能,提出了一种创新的多智能体协同算法。该算法在设计过程中,针对通信对象、通信内容和通信时间三个方面分别进行优化,旨在降低带宽消耗,提升系… …   相似文献

杨桂松  魏满舟 《计算机应用研究》2024,41(11)

TRNet:基于遥感影像的三通道区域增强变化检测网络

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遥感影像变化检测任务是遥感领域的研究重心之一,目前大多为深度学习方法,主要采用单通道或孪生网络提取特征,能够较为有效地提取变化特征.但是随着遥感影像分辨率的不断升高,单一化的特征提取方式易受无关细节信息的影响,从而导致检测结果中变化和未变化区域分割能力不足.为此,提出一种全新的三… …   相似文献

石卫超  宋宝贵  管宗胜  秦道龙  邵攀 《计算机应用研究》2024,41(11):3484-3489

基于二维动态元胞自动机的伪随机耦合映像格系统及其动态特性

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针对时空混沌系统中遇到的混沌强度不足等问题,提出了一种基于二维动态元胞自动机的伪随机耦合映射格系统方案.基于初等元胞自动机,设计了二维动态元胞自动机,通过变换其迭代次数,动态选取迭代规则和方向,实现状态的多样性更新,从而增强了元胞的伪随机特性.在每次元胞状态更新时,根据格子所对应… …   相似文献

马英杰  洪辉  张磊  刘亚奇 《计算机应用研究》2024,41(11):3401-3408

基于小波重构-Autoformer的无人机融合空域饱和流量预测

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为实现融合空域无人机的饱和流量预测,研究提出了一种基于小波重构-Autoformer（WR-Autoformer）的无人机饱和流量预测方法。首先使用小波变换分解交通流量数据,以减弱噪声的影响,凸显数据特征;然后利用Autoformer模型的深度分解机制与自相关机制进行基础预测;考… …   相似文献

乔英聪  马昕  陈相佐  马熊 《计算机应用研究》2024,41(11)

基于RISC-V的深度可分离卷积神经网络加速器

  

人工智能时代,RISC-V作为一种新兴的开源精简指令集架构,因其低功耗、模块化、开放性和灵活性等优势,使之成为一种能够适应不断发展的深度学习模型和算法的新平台.但是在硬件资源及功耗受限环境下,基础的RISC-V处理器架构无法满足卷积神经网络对高性能计算的需求.为了解决这一问题,本… …   相似文献

曹希彧  陈鑫  魏同权 《计算机学报》2024,47(11):2536-2551

JAES-MGCN:金融实体与情感极性联合获取方法

  

针对金融领域文本中具有实体较多、实体长度较长以及实体间存在语义关联的特性,容易导致实体和情感极性联合获取对应错误的问题,该文提出了一种基于多图卷积网络的金融实体和情感极性联合获取方法（JAES-MGCN）。该方法利用预训练模型对句子进行初始表示,构建基于多头自注意力机制的句子权重矩阵,建立基于多个图卷积网络融合的实体边界深层语义表示。在此基础上,基于多头注意力机制,建立实体与句子之间的交互信息表示,最后在解码层实现<金融实体,情感极性>二元组联合获取。在金融实体和情感极性数据集CES-data上,与已有的模型进行对比,该文所提方法在精确率和F₁值上分别提升了3.66和1.42,验证了图卷积网络有利于捕获金融实体间的语义关系,进一步在公开的英文Twitter方面项情感分析数据集上验证了该方法的有效性。… …   相似文献

李旸;任鹏飞;王素格;符玉杰 《中文信息学报》2024,38(11):135-145

面向生物医学命名实体识别和规范化的多粒度特征融合

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为了从生物医学文献中提取丰富的实体信息及其规范化表达,提出了一种面向生物医学命名实体和规范化的多粒度特征融合方法(multi-granularity feature fusion approach for biomedical named entity recognition a… …   相似文献

刘彤  石昌岭  倪维健 《计算机系统应用》2024,33(11):237-246

基于中文预训练语言模型的医学量表开发方法和评测指标抽取：评价研究

  

该文旨在评估中文预训练语言模型应用在医学量表相关实体识别任务中的表现,包括开发方法和评测指标等。首先,人工标注中文护理学、肿瘤学和精神病学领域的量表开发期刊论文摘要形成CMedS-M研究数据集;然后,选取Chinese-BERT-wwm、MacBERT、ERNIE 3.0等预训练语言模型,实现量表开发方法和评测指标提及抽取;最后,从实体类型、学科领域和字长等视角综合分析不同模型的性能表现。CMedS-M包含自1994年至2023年共230种医学核心期刊的1 589篇摘要,涵盖11 441个句子和16 422个实体提及。在该数据集上的实验结果表明,W2NER （MacBERT）的精确率和Macro-F₁值最高,分别达94.01%和95.10%;W2NER（ERNIE 3.0）召回率最高,达97.59%。所有模型在识别开发方法实体提及上的表现均略优于评测指标,在精神病学领域的表现整体低于肿瘤学和护理学,且在3～7个字长的实体提及识别上效果较佳。… …   相似文献

郝洁;彭庆龙;孙海霞;李姣 《中文信息学报》2024,38(11):57-69

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Within the various subfields of computer vision, human pose estimation stands out as an interesting area of research. This estimation aims t… …   相似文献

《中国图象图形学报》2024,29(11):3319-3344