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半监督密度聚类通过融合监督信息与密度特征优化聚类性能,但在数据分布不均时,传统半监督密度聚类算法常因全局密度阈值设定与约束信息利用不足,难以捕捉局部密度差异,导致稀疏区域簇识别能力受限。针对这一挑战,提出了一种基于水波传播特性的半监督密度聚类算法（SDR）。受水波“波心恒定”和“… …   相似文献
122.
  
针对快速行进树算法（fast marching tree,FMT*）在移动机器人路径规划中存在冗余搜索多、路径规划时间长、路径拐点多等问题,提出了一种基于引力势能修正的快速行进树算法（gravitational potential energy FMT*,GPE-FMT*）。该算… …   相似文献
123.
三维模型视觉显著性检测通过模拟人类视觉系统,定位模型中蕴含重要视觉信息的区域,广泛应用于模型简化、分割以及压缩等相关任务,是计算机视觉领域的研究热点。区别于图像和视频数据,三维模型体量庞大、数据分布不均匀,同时噪声数据较多,使得现有图像和视频视觉显著性检测方法难以被拓展应用,为三… …   相似文献
124.
随着智能手机摄影的普及,图像数据采集变得极为便捷,但在透过透明介质例如玻璃窗进行拍摄时,玻璃反射的存在严重影响了图像质量,进而干扰下游计算机视觉任务的性能。反射消除作为计算摄像学与计算机视觉领域的重要研究问题,旨在从带反射图像中消除反射干扰以恢复清晰的背景图像。随着深度学习在计算… …   相似文献
125.
  
面对日益增加的社交平台数据,多模态方面级情感分析对于理解用户的潜在情感至关重要。现有研究工作集中于通过跨模态融合图像和文本来完成情感分析任务,无法有效地捕获图像和文本中的隐含情感。此外,传统方法受限于模型具有的黑箱性质而缺乏可解释性。为应对上述问题,提出了基于置信度引导的提示学习… …   相似文献
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嵌入式软件目前已广泛应用于国防军工、航空航天、物联网通信等各类安全攸关系统,面临着日益严峻的安全挑战,因此,如何快速发现并修复嵌入式软件安全漏洞变得至关重要。模糊测试作为一种高效的软件测试技术,能够通过自动生成大量随机数据测试软件系统的可靠性,目前已逐步应用于各类嵌入式软件的漏洞… …   相似文献
127.
  
目前,人脸检测方法主要集中在人脸真假检测,对伪造算法识别的研究较少,存在图像扰动鲁棒性较差、资源占用大等问题;同时,公开的人脸检测数据集存在更新慢、种类少等问题。为解决以上问题,设计了人脸伪造算法识别模型Indentifor- mer。该模型以视觉自注意力模型为主干,首先将位置编… …   相似文献
128.
  
机载软件是典型的安全关键软件,其开发和验证过程在航空业内受到严格控制。机载软件的复杂性和多样性使得需求分析成为关键的研究内容,特别是在需求验证阶段,需要关注系统部件之间的交互方式以及变量之间的依赖关系是否满足预期。对此,提出了一种面向机载软件需求的基于VRM模型的耦合分析方法,定… …   相似文献
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随着大型语言模型的快速发展,多模态大语言模型因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。其不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域。与传统的大型语言模型相比,多模态大语言模型由于更接近于多资源的现实世界应用以及多模态处理的复杂性而具有… …   相似文献
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乳腺超声图像中病变的边界具有不确定性且形态不一,原始U2-Net存在参数量大的问题,对此提出一种结合模糊逻辑的轻量化改进U2-Net乳腺超声病变分割方法SCF U2-Net。利用模糊逻辑对特征图像素进行模糊化并计算不确定度值,与输入特征图相乘来降低图像的模糊性,有效解决了边界的不确定性问题。结合深度可分离卷积和扩张卷积,对残差U型模块(ReSidual U-blocks,RSU)进行改进,以减少模型参数量,提高分割效率。针对乳腺病变形态不一的问题,在解码阶段嵌入坐标注意力机制,加强感兴趣区域的信息提取能力,提高分割精度。经BUSI数据集测试,Dice和IoU分别为0.8975和0.8328,参数量降低了90%,推理速度是原来的1.9倍。与3种主流语义分割模型相比,所提算法的分割性能更优;与两种轻量化分割模型相比,在参数规模相当的情况下分割性能优势明显,具有良好的临床应用价值。… …   相似文献
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<正>随着人工智能技术的发展,特别是通用人工智能的快速发展,新兴软件与系统快速智能化,同时带来巨大的复杂性和不确定性,其可靠性与安全挑战更加复杂多样,涉及面更广,风险更难以预测和控制.一方面,这种复杂性和不确定性给新兴软件与系统本身的可靠性与稳定性带来巨大的挑战.  相似文献
向剑文  陈厅  杨珉  周俊伟 《软件学报》2025,36(7):2927-2928
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使用云辅助训练少参数的卷积神经网络(CNN)可以使其部署在资源受限的物联网设备上,然而现有少参数模型存在对复杂数据特征的提取能力不足、鲁棒性差的问题。为此提出了一种适应复杂数据且鲁棒性强的CNN设计方法,组合非线性变换卷积核生成方法(combined non-linearity … …   相似文献
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针对语音情绪识别领域中语音模型缺乏大量带标签的训练数据和语音模型无法持续学习的问题,提出了一种面向语音情感识别的持续特征解耦生成方法,该方法能够有效地提取数据情感信息并能较好地进行持续学习分类。构建并行选择解耦器,利用频谱选择模块和内容选择模块将语音的频谱特征和内容特征建立联系,… …   相似文献
134.
  
针对黑翅鸢优化算法（BKA）因缺乏种群内信息交流而导致搜索力度受限以及迁徙阶段种群跟随最优个体迁徙的盲目性而导致种群多样性下降的问题,提出融合信赖域和非线性单纯形法的黑翅鸢优化算法（TDNSBKA）。对黑翅鸢初始种群利用精英动态反向学习策略进行初始化,提高初始解的质量;在算法的攻… …   相似文献
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不平衡图像分类是计算机视觉领域的一大挑战。尽管深度学习技术已被广泛应用,但类别不平衡问题仍然显著,导致模型偏向多数类而忽视少数类。传统的数据采样方法易引入噪声或丢失关键信息,限制了模型的泛化能力。研究表明,将几何思想融入深度学习方法中是一种有效且创新的解决方案。几何思想通过优化特… …   相似文献
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由大量异构资源构建的大规模算力集群是训练ChatGPT、Sora等大型深度神经网络（DNN）的必需品,然而训练过程中的故障率往往与训练规模正相关,集群中任一部件故障可能会导致训练任务中断,因此在大规模深度神经网络训练中实现高效容错能力变得尤为重要。对近年大规模神经网络训练的容错技… …   相似文献
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鉴于ROC曲线下面积(Area Under the ROC Curve,AUC)对数据分布的不敏感特性,面向AUC的对抗训练(AdAUC)近来已成为机器学习领域中抵御长尾分布下对抗攻击的有效范式之一。当前主流方法大多遵循基于平方替代损失的AUC对抗训练框架,并将成对比较形式的AU… …   相似文献
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TweGIFT算法是Chakraborti等学者于2021年提出的轻量级可调分组密码算法,旨在保护智慧城市、智能制造、智联农业等领域中物联网设备的数据安全。本文基于唯密文基本假设,采取随机半字节故障,提出了一种新型唯密文故障分析方法,即中间相错统计故障分析。该方法基于中间相错策略… …   相似文献
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针对在数据与算力受限场景下交通流预测模型跨城市迁移能力的问题,提出了一种基于域适应的可迁移交通流预测方法,并设计了迁移学习模型及轻量化时空序列预测网络。首先,设计一种基于多核均值最大差异的节点级域适应方法去捕获多元尺度特征,提高方法的跨域特征表示能力。其次,采用多元信息联合学习城… …   相似文献
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为了揭示信息物理系统工作状态中的时空依赖关系及演变机制,提出细粒度自适应多元时间序列异常检测Transfonner（MAD-Transformer）模型以识别与诊断多元时间序列中的异常。首先,通过构建时间状态矩阵来建模并估计系统状态在时间维度上的变化规律。其次,构建空间状态矩阵捕… …   相似文献
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