DR-GAN：一种无监督学习的探地雷达杂波抑制方法

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探地雷达(GPR)是一种基于电磁波的地下无损探测技术,广泛应用于市政工程、交通、军事等领域。在数据采集过程中,由于发射天线和接收天线之间的耦合、起伏地面的散射以及地下随机媒质的复杂性等原因,采集得到的GPR B-scan回波中通常存在杂波,杂波严重影响了地下目标的检测和特征提取。… …   相似文献

雷文太  毛凌青  庞泽邦  任强  王成浩  隋浩  辛常乐 《电子与信息学报》2023,45(10):3776-3785

高性能众核处理器申威26010

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如今,科学研究已从计算科学时代进入数据科学时代. 从海量数据中发现规律和突破科学发展瓶颈是数据科学范式的主要目标. 与此同时,高性能计算机（HPC）也越来越重视智能算力,在传统高性能计算方法的基础上融合人工智能算法（HPC+AI）,更有利于在数据科学时代解决实际问题,并能充分发挥高性能计算机的智能算力. 不过,在国产HPC系统——特别是面向由新一代国产异构众核处理器sw26010pro构建的HPC系统——上支撑HPC+AI领域应用,则面临着诸多挑战. 提出了一种面向国产异构众核处理器的数据流计算系统swFLOWpro,支持使用TensorFlow接口构建数据流程序,实现对用户透明的众核加速,并实现了面向全处理器视角的两级并行策略. 经测试,系统针对典型核心计算,单核组众核加速比最高可达545倍、典型模型众核加速比最高可达346倍,全片6核组并行执行ResNet50模型训练,对比单核组加速比达到4.96倍,并行效率82.6%. 实验表明,swFLOWpro能够支持以深度学习为代表的数据流程序在国产异构众核处理器上的高效运行.

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肖谦  赵美佳  李名凡  沈莉  陈俊仕  周文浩  王飞  安虹 《计算机研究与发展》2023,32(10):2405-2417

基于生成对抗网络的图像修复算法

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为解决当前基于生成对抗网络的深度学习网络模型在面对较复杂的特征时存在伪影、纹理细节退化等现象, 造成视觉上的欠缺问题, 提出了连贯语义注意力机制与生成对抗网络相结合的图像修复改进算法. 首先, 生成器使用两阶段修复方法, 用门控卷积替代生成对抗网络的普通卷积, 引入残差块解决梯度… …   相似文献

黄健  韩俊楠 《计算机系统应用》2023,32(10):215-221

SA-TF-UNet：基于空间注意力机制和Transformer的MRI海马体分割

  

目的 海马体内嗅皮层的像素体积较小,这些特征给医学影像的分割任务带来很大挑战。综合海马体的形态特点以及医生的分割流程,提出一种新的海马体分割方法,以实现在临床医学影像处理中对海马体的精确分割,辅助阿尔兹海默症的早期诊断。方法 提出一个基于自注意力机制与空间注意力机制的U型网络模型SA-TF-UNet （hippocampus segmentation network based on Transformer and spatial attention mechanisms）。该网络为端到端的预测网络,输入任意大小的3维MRI （magnetic resonance imaging）影像,输出类别标签。SA-TF-UNet采用编码器—解码器结构,编码器采用纯Transformer模块,不包含卷积模块。多头自注意力机制为Transformer模块中的特征提取器,自注意力模块基于全局信息建模,并提取特征。因此,使用Transformer提取特征符合医生分割海马体的基本思路。解码器采用简单的卷积模块进行上采样。使用AG （attention gate）模块作为跳跃连接的方式,自动增加前景的权重,代替了传统网络中的直接连接。为了验证AG的有效性,分别做了只在单层加入AG的实验,与在4层网络中全部加入AG的实验结果进行对比。为了进一步探讨AG模块中门控信号的来源,设计了两个SA-TF-UNet的变体,它们的网络结构中AG门控信号分别为比AG中的特征图深两层的Transformer模块输出和深3层的Transformer模块输出。结果 为了验证SA-TF-UNet在临床数据集中分割海马体的有效性,在由阿尔兹海默症患者的MRI影像组成的脑MRI数据集上进行实验。4层网络全部加入AG,且AG的门控信号是由比AG特征图更深一层的Transformer模块输出的SA-TF-UNet模型分割效果最好。SA-TF-UNet对于左海马体、右海马体的分割Dice系数分别为0.900 1与0.909 1,相较于对比的语义分割网络有显著提升,Dice系数提升分别为2.82%与3.43%。结论 加入空间注意力机制的以纯Transformer模块为编码器的分割网络有效提升了脑部MRI海马体的分割精度。… …   相似文献

欧宇轩  高敏  赵地  刘军 《中国图象图形学报》2023,28(10):3191-3202

结合语义分割与模型匹配的室内场景重建方法

  

目的 由于室内点云场景中物体的密集性、复杂性以及多遮挡等带来的数据不完整和多噪声问题,极大地限制了室内点云场景的重建工作,无法保证场景重建的准确度。为了更好地从无序点云中恢复出完整的场景,提出了一种基于语义分割的室内场景重建方法。方法 通过体素滤波对原始数据进行下采样,计算场景三维尺度不变特征变换（3D scale-invariant feature transform,3D SIFT）特征点,融合下采样结果与场景特征点从而获得优化的场景下采样结果;利用随机抽样一致算法（random sample consensus,RANSAC）对融合采样后的场景提取平面特征,将该特征输入PointNet网络中进行训练,确保共面的点具有相同的局部特征,从而得到每个点在数据集中各个类别的置信度,在此基础上,提出了一种基于投影的区域生长优化方法,聚合语义分割结果中同一物体的点,获得更精细的分割结果;将场景物体的分割结果划分为内环境元素或外环境元素,分别采用模型匹配的方法、平面拟合的方法从而实现场景的重建。结果 在S3DIS （Stanford large-scale 3D indoor space dataset）数据集上进行实验,本文融合采样算法对后续方法的效率和效果有着不同程度的提高,采样后平面提取算法的运行时间仅为采样前的15%;而语义分割方法在全局准确率（overall accuracy,OA）和平均交并比（mean intersection over union,mIoU）两个方面比PointNet网络分别提高了2.3%和4.2%。结论 本文方法能够在保留关键点的同时提高计算效率,在分割准确率方面也有着明显提升,同时可以得到高质量的重建结果。… …   相似文献

宁小娟  巩亮  韩怡  马婷  石争浩  金海燕  王映辉 《中国图象图形学报》2023,28(10):3149-3162

基于层次注意力机制的源代码迁移模型

  

针对源代码迁移模型存在的迁移代码语义一致性问题,在词符注意力机制的基础上引入了语句注意力机制,提出了一种基于层次注意力机制的源代码迁移模型HPGN(hierarchical pointer-generator network),设计了状态传递机制。HPGN在迁移过程中,语句注意力… …   相似文献

李征  徐明瑞  吴永豪  刘勇  陈翔  武淑美  刘恒源 《计算机应用研究》2023,40(10):3082-3090

人脸年龄合成的生成对抗网络方法综述

  

年龄信息作为人类生物特征识别的重要组成部分,在社会保障和数字娱乐等领域具有广泛的应用前景。人脸年龄合成技术由于其广泛的应用价值,受到了越来越多学者的重视,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着深度学习的快速发展,基于生成对抗网络的人脸年龄合成技术已成为研究热点。尽管基于生… …   相似文献

王艺博  张珂  孔英会  于婷婷  赵士玮 《中国图象图形学报》2023,28(10):3004-3024

双任务交互下的四段监督人群计数网络

  

针对人群计数任务中存在的场景遮挡问题和人群分布不均问题,本文提出了一种双任务交互下的四段监督人群计数网络(Four stage supervised network, F2SNet).首先,通过优化早期分布来监督早阶段的特征,提升浅层网络对前背景的甄别能力,同时避免了训练过程中的… …   相似文献

王大正  张涛 《小型微型计算机系统》2023,(10):2120-2126

一种基于主动学习的文本实体与关系联合抽取方法

  

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《计算机科学》2023,50(10)

基于多特征融合的点云场景语义分割

  

为挖掘特征间的语义关系以及空间分布信息,并通过多特征增强进一步改善点云语义分割的效果,提出一种基于多特征融合的点云场景语义分割网络(MFF-Net).所提网络以点的三维坐标和改进后的边特征作为输入,首先,利用K-近邻(KNN)算法搜寻点的近邻点,并在三维坐标和近邻点间坐标差值的基… …   相似文献

郝雯  汪洋  魏海南 《计算机应用》2023,43(10):3202-3208

基于手语表达内容与表达特征的手语识别技术综述

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手语识别(SLR)技术是打破听障人群与健听人群间交流壁垒的重要技术手段。该文综述了近几年的手语数据集、评价指标以及手语识别方法。首先,系统梳理了手语数据集并分析了手语识别方法的数据集发展方向。其次,详细介绍了手语识别方法的评价指标。然后,根据手语表达内容、手语识别方法所采用的特征… …   相似文献

陶唐飞  刘天宇 《电子与信息学报》2023,45(10):3439-3457

一种基于区块链的车联网安全认证协议

  

针对车联网环境下,车辆节点快速移动造成的中心服务器认证效率低、车辆隐私保护差等问题,提出了一种基于区块链的车联网安全认证协议。该协议利用Fabric联盟链存储车辆临时公钥与临时假名,通过调用智能合约,完成车辆身份认证,同时协商出会话密钥,保证通信过程中数据的完整性与机密性;利用假… …   相似文献

包俊  张新有  冯力  邢焕来 《计算机应用研究》2023,40(10)

基于多维注意力融合的驾驶场景分割增强算法

  

针对使用注意力机制的语义分割模型计算资源消耗与精度不平衡的问题,提出一种轻量化的语义分割注意力增强算法。首先,基于驾驶场景中物体的形状特点设计了条状分维注意力机制,使用条形池化代替传统方形卷积,并结合降维操作分维度提取长程语义关联,削减模型计算量。接着融合通道域与空间域上的注意力… …   相似文献

刘奕晨  章坚武  胡晶 《计算机应用研究》2023,40(10):3180-3185

基于相对熵和二元熵的多粒度直觉语言TODIM决策方法

  

针对评估信息为多粒度直觉语言集的决策问题,提出一种基于相对熵和二元熵的TODIM方法。该方法首先定义了直觉语言数的相对熵和二元熵,以度量决策信息的差异和不确定性;其次,构建了基于相对熵和二元熵的专家赋权模型,并建立了主观权重完全已知、部分已知和完全未知场景下的属性赋权模型;最后,… …   相似文献

郭奉佳  高建伟  陈炜 《计算机应用研究》2023,40(10):2939-2944

非线性系统自适应最优切换控制方法

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针对具有未知动态和M个平衡点的连续时间非线性系统, 将线性自适应最优切换控制器和未建模动态补偿器相结合, 基于嵌入转换技术和近似动态规划思想, 提出一种自适应最优切换控制方法. 首先在非线性系统的M个平衡点建立M个线性化模型, 当模型参数已知时, 提出由线性最优切换控制器、切换准… …   相似文献

毛艳岭  富月 《自动化学报》2023,49(10):2122-2135

物联网环境下鲁棒的源匿名联邦学习洗牌协议

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随着物联网(Internet of things, IoT)和人工智能(artificial intelligence, AI)技术的快速发展,大量的数据被物联网设备收集. 使用机器学习或深度学习等人工智能技术可以对这些数据进行训练. 训练好的模型是物联网中分析网络环境、提高服务质量(quality of service, QoS)的重要组成部分. 然而,大多数数据提供者 (物联网终端用户) 不愿意将个人数据直接分享给任何第三方进行学术研究或商业分析,因为个人数据中包含私人敏感信息. 因此,研究物联网中的安全与隐私保护是一个重要研究方向. 联邦学习 (federated learning,FL) 允许多方物联网终端用户作为训练参与者将数据保存在本地,仅上传本地训练模型至参数服务器以进行聚合,通过这种方式可以保护参与者数据隐私. 具体来说,FL面临的攻击主要有2种,即推理攻击和投毒攻击. 为了同时抵抗推理攻击和检测投毒攻击,提出了一个全新的源匿名数据洗牌方案Re-Shuffle. 提出的Re-Shuffle采用不经意传输协议实现FL中参与者模型的匿名上传,保证参数服务器只能获得参与者的原始本地模型,而不知道来自哪个参与者. 此外,为了更适应IoT环境,Re-Shuffle采用了秘密共享机制,在保证梯度数据原始性的同时,解决了传统shuffle协议中参与者的退出问题.Re-Shuffle既保证了局部模型的原始性,又保证了局部模型的隐私性,从而在保护隐私的同时检查中毒攻击. 最后给出了安全证明,对方案的检测效果进行了评价,并在Re-Shuffle方案下对2种投毒攻击检测方案的计算开销进行了评估. 结果表明Re-Shuffle能够在可接受的开销下为毒化攻击检测方案提供隐私保护.

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陈景雪  高克寒  周尔强  秦臻 《计算机研究与发展》2023,26(10):2218-2233

QA-KGNet: 一种语言模型驱动的知识图谱问答模型

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基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(… …   相似文献

乔少杰  杨国平  于泳  韩楠  覃晓  屈露露  冉黎琼  李贺 《软件学报》2023,34(10):4584-4600

API使用的关键问题研究

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软件开发者在开发过程遇到应用程序编程接口（application programming interface,API）使用问题时,通常希望能够得到有效的API使用模式建议,从而帮助其学习和使用. 传统的API推荐方法会挖掘和学习代码库中API的使用知识,然后给开发者推荐与上下文相关的API. 然而由于上下文信息表征不够充分,以及推荐列表中冗余项和同质化内容的出现影响了推荐性能. 针对这一问题,构建项目和方法与API的API层次调用图（API hierarchy call graph,AHCG）模型以更好地表达API上下文关系,充分利用API结构信息和语义信息来减少冗余项和降低同质化内容被推荐的可能性,进而提出基于上下文感知并面向多样性的API推荐（context-aware based API recommendation with diversity, CAPIRD）方法. 该方法中引入相关性度量和关联性度量,最大限度地保留相关结果,同时平衡已选API与候选API的关联性,以尽可能挖掘到合理的初选API列表. 最后结合最大边缘相关算法,在标准模式数据集上学习相关性和关联性的最佳权重组合,并进行多样性重排推荐. 在2210个项目构成的3类数据集上进行实验并验证推荐性能,实验结果表明,CAPIRD在基于上下文的API推荐场景下能够有效提高推荐性能. 在所有数据集的API推荐中,平均精度（mean average precision,MAP）指标平均提升值约9%,在Top-1的推荐中,成功率（success rate）指标平均提升约13%.

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赖宝强  李征  赵瑞莲  郭俊霞 《计算机研究与发展》2023,73(10):2335-2347

基于多种云环境的任务调度算法综述

  

任务调度算法是云计算资源分配部署的核心方法。针对当前云计算发展面临的任务需求和数据量指数级增长的问题,重点对任务调度算法进行了系统的梳理和归纳,以云环境为分类依据,研究分析了单云、联盟云、混合云、多云四类调度算法。在单云环境中,从传统启发式、元启发式以及混合式任务调度算法角度进行… …   相似文献

陈红华  崔翛龙  王耀杰 《计算机应用研究》2023,40(10):2889-2895

融合GNN和记忆力机制的行人多目标跟踪

  

近年来,随着基于深度学习的目标检测模型的成熟,基于检测的跟踪(TBD)成为行人多目标跟踪(MOT)研究的主要方向,MOT研究重心逐渐向数据关联偏移.目前大部分MOT算法对于少量的丢失检测非常敏感,造成大量的身份互换和轨迹断裂,严重影响跟踪效果.而且算法需要对匈牙利算法选取不确定的… …   相似文献

王嘉旸  万征  刘伟军 《小型微型计算机系统》2023,(10):2269-2275