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9321.
  
约束满足问题(CSP)是理论计算机科学领域的组合优化问题,可满足性问题(SAT问题)作为CSP中的一种特殊情形,是理论计算机科学、数理逻辑和人工智能等领域十分关注的热点问题。相变是SAT问题中存在的一种现象,而研究SAT问题的相变现象和相变机制对深入认识SAT问题的难解本质和一般… …   相似文献
9322.
信息抽取是知识图谱构建的基础;关系抽取作为信息抽取的关键流程和核心步骤;旨在从文本数据中定位实体并识别实体间的语义联系。因此提高关系抽取的效率可以有效提升信息抽取的质量;进而影响到知识图谱的构建以及后续的下游任务。关系抽取按照抽取文本长度可以分为句子级关系抽取和文档级关系抽取;两… …   相似文献
9323.
  
现有基于深度神经网络的高距离分辨(High Range Resolution,HRR)雷达目标识别方法是纯数据驱动模型,是1个飞行事故记录器结构,特征不具可解释性,在方位缺失情况下特征泛化性差,模型识别率急剧下降.对此,本文设计了一种物理可解释自编码模型(Physical Int… …   相似文献
廖磊瑶 《电子学报》2024,52(11):3847-3857
9324.
  
物联网设备的爆发式增长推进了异构无线设备互联互通的进程,跨网通信技术(Cross-Technology Com-munication,CTC)允许同一频段下遵循不同底层协议的无线设备在无需网关的前提下实现直联,但移动状态下的双向跨网通信方法仍缺乏系统的研究.本文提出了一种基于能量… …   相似文献
李鸣  许善智  尹雨晴  杨旭  牛强  李子龙 《电子学报》2024,52(11):3858-3864
9325.
  
芯片热流密度持续增加对封装散热提出了新的挑战,液冷微流道散热技术是解决封装热控制问题的重要研究方向.针对陶瓷封装高功耗芯片散热需求,本文提出在陶瓷基板上嵌入微流道,以缩短芯片与热沉距离,降低热阻,同时减小热控系统体积,实现热控、电气互连与结构的集成.嵌入式微流道结构设计的关键是如… …   相似文献
彭博  王明阳  淦作腾  刘林杰  杜平安 《电子学报》2024,52(11):3899-3906
9326.
传统的轨迹相似度计算方法大多是针对欧氏空间中的轨迹而设计的,忽略了真实的轨迹被交通路网限制的这一事实,无法全面反映实际状况.本文提出了一种基于图神经网络和引入注意力机制的长短期记忆网络的深度学习模型来解决传统方法存在的问题.首先,将轨迹由路网上的路口来表示.然后为路网构建三个独立… …   相似文献
9327.
在多目标跟踪任务中, 外界噪声的干扰会导致传统方法的系统建模不可靠, 从而降低目标位置预测的准确性; 而密集人群引起的拥挤和遮挡问题则会严重影响目标外观的可靠性, 导致错误的身份关联. 为了解决这些问题, 本文提出一种多目标跟踪算法Ecsort. 该算法在传统运动预测的基础上, 引入噪声补偿模块, 降低噪声干扰引起的误差, 提高位置预测的准确性. 其次, 引入特征相似度匹配模块, 通过学习目标的判别性外观特征, 并结合运动线索和判别性外观特征的优势, 从而实现精确的身份关联. 通过在多目标跟踪基准数据集上进行的大量实验结果表明, 与基线模型相比, 该方法在MOT17测试集上的IDF1 (ID F1 score)、HOTA (higher order tracking accuracy)、AssA (association accuracy)、DetA (detection accuracy)分别提高了1.1%、0.5%、0.6%、0.3%, 在MOT20测试集上的IDF1、HOTA、AssA、DetA分别提高了2.3%、1.9%、3.4%、0.2%.… …   相似文献
9328.
  
目前,图注意力网络(GAT)通过引入注意力机制对目标实体的邻域实体赋予不同权重并进行信息聚合,使得它更关注实体的局部邻域,忽略了图结构中实体和关系之间的拓扑结构;而且在多头注意力后将输出嵌入向量简单拼接或平均,导致注意力头之间相互独立,未能捕捉不同注意力头的重要语义信息。针对GA… …   相似文献
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针对鹈鹕优化算法(POA)在寻优过程中存在寻优速度慢、精度低以及易陷入局部最优等问题;提出了一种融合无迹sigma点变异和交叉学习的鹈鹕优化算法(MPOA)。使用随机反向学习策略对种群中劣势群体产生随机反向解;引入无迹sigma点对其反向解进行变异;增强算法在搜索域可见范围内精细… …   相似文献
9330.

睡眠几乎占据了一个人每天三分之一的时间,它与人体的健康状况紧密相关. 由于睡眠过程中各睡眠阶段的持续时间和转换情况直接影响人的睡眠质量,因此识别睡眠阶段是睡眠监测最基本和最重要的任务. 然而,睡眠中出现的睡眠障碍会导致睡眠结构变得复杂,这增加了睡眠阶段分类的难度. 已有的非接触式睡眠阶段分类工作大多对睡眠结构的复杂性认识不足,忽视了睡眠阶段和睡眠障碍之间的联系. 因此,这些工作难以在睡眠障碍患者上取得较好的性能. 提出一种非接触式睡眠监测系统,利用超宽带(ultra-wideband,UWB)信号来识别人体睡眠阶段的变化情况. 该系统包含了一个序列预测模型,使用一个基于注意力机制的序列编码器挖掘不同睡眠阶段之间的时序转换关系,并通过一个对比学习模块提高编码器的泛化性. 值得一提的是,该序列预测模型采用了一个基于多任务学习的两阶段训练框架,并在模型的微调阶段通过多专家学习模块将睡眠障碍信息融入模型中,从而降低了睡眠障碍对睡眠阶段预测造成的干扰. 在110名受试者(包括健康个体和不同程度睡眠障碍患者)中进行实验评估,实验结果表明所提出的模型的性能优于基线方法.

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