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計算機應用研究

計算機應用研究

2025年03期
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綜述評論

異構聯(lián)邦學習在無人系統(tǒng)中的研究綜述
摘 要:異構聯(lián)邦學習(heterogeneous federated learning,HFL)是一種用于解決數(shù)據(jù)和設備異構性問題的分布式機器學習方法,廣泛應用于包括無人系統(tǒng)在內(nèi)的多種場景。隨著無人系統(tǒng)(如無人機、自動駕駛車輛)的快速發(fā)展,...
基于生成對抗網(wǎng)絡的人臉屬性合成技術綜述
摘 要:人臉屬性合成技術旨在保留人臉面部圖像身份信息的情況下,根據(jù)指定目標重建人臉屬性,從而在源圖像上合成具有全新屬性的人臉。計算機視覺技術的發(fā)展為人臉屬性合成技術提供了全新的解決方案,為此,從人臉屬性合成數(shù)據(jù)集、傳統(tǒng)和生成對抗網(wǎng)絡(gen...
基于深度學習的前沿視頻異常檢測方法綜述
摘 要:視頻異常事件檢測逐漸成為計算機視覺領域的研究熱點之一,具有重要研究意義和應用價值。近年來,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為核心的深度學習技術在多項機器視覺任務中展現(xiàn)優(yōu)異性能,極大地啟發(fā)了其在視頻異常事件檢測領域的應用。為此,針對近年來基于深度學習的...

區(qū)塊鏈技術

TSD-PBFT:基于信譽和標準差聚類的PBFT共識優(yōu)化算法
摘 要:針對實用拜占庭容錯共識算法中存在缺少對惡意節(jié)點的懲罰機制、通信開銷大、主節(jié)點選取安全性不足等問題,提出了一種基于信譽和標準差聚類的PBFT共識優(yōu)化算法TSD-PBFT,旨在提高共識效率和安全性。首先,建立節(jié)點動態(tài)和靜態(tài)結合的信譽評估...
S-Raft:一種增強拜占庭和崩潰容錯的Raft算法
摘 要:傳統(tǒng)的Raft共識算法在私有鏈中因其簡潔和崩潰容錯而得到廣泛應用,但無法解決拜占庭節(jié)點惡意行為導致的諸多問題。在深入分析現(xiàn)有研究成果的基礎上,提出了一種基于Raft的增強拜占庭和崩潰容錯的共識算法:S-Raft(Stability-...
基于區(qū)塊鏈的動態(tài)多用戶可搜索加密方案
摘 要:單用戶可搜索加密方案無法滿足多用戶環(huán)境下的數(shù)據(jù)分享需求,且存在密鑰泄露風險。為此,利用(t,N)秘密共享結構和區(qū)塊鏈技術構造了一個基于身份的多用戶可搜索加密方案。該方案解決了多用戶環(huán)境下的數(shù)據(jù)分享和機密性問題,實現(xiàn)了用戶的動態(tài)更新功...

自然語言理解與分析專題

基于多粒度增強和答案驗證的法律文書閱讀理解模型
摘 要:近年來法律文書閱讀理解逐漸成為一個研究熱點,它要求模型能夠利用有限的數(shù)據(jù)完成答案分類以及證據(jù)和答案的提取,然而現(xiàn)有模型編碼粒度單一,且問題和法律文書之間仍缺乏充分的交互。為了解決上述問題,提出了一種基于多粒度增強和答案驗證的法律文書...
基于問題導向式提示調(diào)優(yōu)小樣本文本分類
摘 要:低資源場景下提示調(diào)優(yōu)比帶有額外分類器的通用微調(diào)方法(fine-tuning)分類性能好,但提示調(diào)優(yōu)中設計一個較好的提示模板和標簽詞映射器需要花費大量的精力。針對該問題,提出問題導向式提示調(diào)優(yōu)的小樣本分類方法(question-ori...
一種面向知識圖譜多跳問答的分層語義解析方法
摘 要:在知識圖譜多跳問答任務中,問題的復雜語義往往難以被完全理解,這常導致回答的準確性低于預期。為此,提出了一種名為HL-GPT(hierarchical parsing and logical reasoning GPT)的新型框架。該...
結合對比學習和雙流網(wǎng)絡融合知識圖譜摘要模型
摘 要:提出了一種融合對比學習與雙流網(wǎng)絡的新型知識圖譜摘要模型(KGDR-CLSUM),旨在解決現(xiàn)有模型在生成摘要時存在的事實性錯誤和信息提取不足的問題。該模型通過設計雙流網(wǎng)絡同時處理文本特征和知識圖譜特征,并采用對比學習來強化這兩類特征的...

算法研究探討

多關系和時間增強的知識追蹤模型
摘 要:現(xiàn)有知識追蹤方法未能深入探索知識點間多種關系并同時考慮知識相互作用和時間對知識狀態(tài)的影響。鑒于此,從知識間多種關系和學習遺忘規(guī)律兩方面改進知識追蹤模型,提出多關系和時間增強的知識追蹤模型(MRTKT)。首先,根據(jù)認知同化理論豐富了知...
基于能量聚焦和改進變分模態(tài)分解的人體生命體征檢測算法
摘 要:針對調(diào)頻連續(xù)波(frequency modulated continuous wave,F(xiàn)MCW)雷達生命體征檢測在存在大規(guī)模的隨機人體運動場景中檢測準確性過低的問題,提出了一種高精度的人體生命體征檢測算法。該算法首先通過能量聚焦選...
背景圖增強的社交網(wǎng)絡重要節(jié)點自適應排序算法
摘 要:社交網(wǎng)絡中的重要節(jié)點對網(wǎng)絡結構和功能具有決定性影響,開發(fā)精度更高的重要節(jié)點排序算法成為當前的研究熱點之一。其中,LR(LeaderRank)引入一個背景節(jié)點明顯提升了經(jīng)典PageRank排序算法的性能,但仍面臨著網(wǎng)絡中小出度用戶的投...
基于自適應噪聲和動態(tài)加權的聯(lián)邦學習算法
摘 要:將差分隱私應用于聯(lián)邦學習是保護訓練數(shù)據(jù)隱私的有效方法之一,但在現(xiàn)有的算法中,添加固定噪聲進行模型訓練會導致模型精度不高、數(shù)據(jù)隱私泄露的問題。為此,提出了一種基于自適應噪聲和動態(tài)加權的聯(lián)邦學習算法(DP-FedANAW)。首先,考慮到...
基于序列圖時空增強與地理關系的興趣點推薦
摘 要:針對現(xiàn)有興趣點(points-of-interest,POI)推薦存在的地理特征挖掘不充分與未將順序信息納入空間偏好的問題,提出基于序列圖時空增強與地理關系(spatial-temporal enhancement of seque...
基于判別增強大語言模型微調(diào)的醫(yī)學影像報告生成
摘 要:自動化的醫(yī)學影像報告生成可以提高影像醫(yī)生的工作效率。傳統(tǒng)的醫(yī)學影像報告生成方法大多數(shù)基于判別式和圖像描述生成式,在準確性、流暢性、多樣性方面存在不足。基于大語言模型微調(diào)的醫(yī)學影像生成技術有望改善以上問題。在預訓練多模態(tài)大語言模型基礎...
大規(guī)模符號網(wǎng)絡劃分的學習驅(qū)動型擴展變鄰域搜索算法
摘 要:給定一個無向圖,符號網(wǎng)絡劃分問題(signed graph partitioning problem,SGPP)是將節(jié)點集合劃分為K(K≥2)個互不相交的非空分組,旨在最小化所有位于分組內(nèi)的負符號邊權重之和加上位于分組之間的正符號邊...
基于Boosting優(yōu)先經(jīng)驗重放的協(xié)同計算卸載方法
摘 要:現(xiàn)有計算卸載方法沒有考慮終端設備和邊緣服務器的不同任務排隊情況,導致計算卸載模型的時延估計存在偏差。更重要的是,現(xiàn)有基于強化學習的計算卸載方法通過計算時序差分(temporal difference,TD)誤差進行經(jīng)驗重放,無法精確...
求解分布式約束優(yōu)化問題的鄰居忽略策略局部搜索算法
摘 要:針對現(xiàn)有基于局部搜索思想的分布式約束優(yōu)化問題求解算法存在容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出了一系列用于求解分布式約束優(yōu)化問題(DCOP)的基于鄰居忽略策略(NI)的局部搜索算法,以擴大對解空間的搜索,避免陷入局部最優(yōu)。為了研究智能體之間約...
一種帶有三重選擇機制的多種群多策略差分進化算法
摘 要:針對差分進化算法(differential evolution,DE)在尋優(yōu)過程中易陷入局部最優(yōu)以及求解精度不高的問題,提出一種帶有三重選擇機制的多種群多策略差分進化算法(TSMDE)。該算法采用分層種群結構,利用適應度值將種群劃分...
融合人工勢場的改進RRT*機械臂料框分揀路徑規(guī)劃
摘 要:為使機械臂在料框分揀應用中快速規(guī)劃出較優(yōu)的拾取路徑,提出一種融合人工勢場的改進RRT*(rapidly-exploring random tree*)機械臂路徑規(guī)劃方法。首先,利用人工勢場進行預規(guī)劃,在預規(guī)劃路徑上找到能夠與目標節(jié)點...
融合Wi-Fi與激光的機器人室內(nèi)大型環(huán)境SLAM
摘 要:同步定位與地圖構建(SLAM)是實現(xiàn)移動機器人自主導航定位的關鍵。針對室內(nèi)大型環(huán)境下激光SLAM閉環(huán)檢測容易產(chǎn)生錯誤閉環(huán),導致機器人位姿估計誤差較大的問題,提出了一種融合Wi-Fi與激光信息的圖優(yōu)化SLAM算法。首先,構建Wi-Fi...
多目標雙元閉環(huán)供應鏈回收連鎖店選址模型及優(yōu)化算法
摘 要:為推進各類資源節(jié)約集約利用,提高廢棄物回收和利用效率,考慮了競爭存在下的利潤最優(yōu)化問題,從逆向供應鏈視角,基于博弈理論構建了包含制造商、回收商、回收競爭商,以及消費者在內(nèi)的混合競爭回收渠道雙元閉環(huán)供應鏈系統(tǒng);并同時以建設服務成本最小...
考慮非鄰近節(jié)點空間相關性的交通流預測模型
摘 要:針對現(xiàn)有的交通流預測模型存在難以對非鄰近節(jié)點之間的時空相關性顯式建模的問題,提出一種新的利用超圖表征空間相關性的超圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型(double attention hypergraph convolution neural ne...
基于事后篩選經(jīng)驗回放的機器人深度強化學習跟蹤控制
摘 要: 針對機械臂軌跡跟蹤問題,提出了一種結合事后篩選經(jīng)驗回放(selective hindsight experience replay,SHER)的深度強化學習(deep reinforcement learning,DRL)控制方法...

系統(tǒng)應用開發(fā)

基于脈搏波信號相空間重構與時間序列預測的身份認證系統(tǒng)構建
摘 要:旨在探討光電容積脈搏波(photoplethysmography,PPG)信號的動力學特征對身份識別系統(tǒng)準確率的影響,并提出一種新的身份認證方法,以填補該領域?qū)γ}搏波信號動力學特征研究的空白。通過對脈搏波信號進行非線性混沌特性分析,...
基于小樣本和隨機化的跨域人體動作泛化識別模型
摘 要:隨著IEEE 802.11bf標準的發(fā)布,WiFi感知技術已從學術研究走向工業(yè)應用。針對現(xiàn)有人體動作識別在域內(nèi)能夠準確感知,但面對跨域場景時模型識別性能差的問題,提出了一種基于小樣本和隨機化的跨域人體動作泛化識別模型SSRCD-Fi...
基于高效調(diào)優(yōu)方法的統(tǒng)一高效微調(diào)架構及應用
摘 要:為解決大規(guī)模參數(shù)調(diào)優(yōu)問題,一系列高效微調(diào)方法誕生,但是在整合不同高效微調(diào)方法形成有效統(tǒng)一整體方面還存在挑戰(zhàn)。此外,統(tǒng)一調(diào)優(yōu)思想在視覺任務中的應用仍然不足。因此,提出統(tǒng)一參數(shù)高效微調(diào)架構ETTA(efficient Transform...
以目的地為導向的基于成本優(yōu)化的電動汽車充電導航策略
摘 要:為了解決目的地導向的電動汽車路徑規(guī)劃和中途充電站選擇問題,提出一種以目的地為導向的基于成本優(yōu)化的電動汽車充電導航策略。首先,構建了基于目的地的電動汽車路徑規(guī)劃和充電導航架構;其次,根據(jù)市區(qū)道路和高速公路路網(wǎng)的特點,將道路劃分為低層道...
基于交通路網(wǎng)權重學習的城市機動車多樣化軌跡生成
摘 要:基于GPS數(shù)據(jù)的軌跡生成方法因隱私保護與成本高的問題而難以應用,提出一種基于卡口數(shù)據(jù)生成車輛軌跡的方法。但其面臨以下挑戰(zhàn):首先由于卡口覆蓋率低導致拍攝的軌跡不連續(xù),無法兼容現(xiàn)有模型,且未有工作研究如何有效填補缺失軌跡;其次現(xiàn)有模型忽...

網(wǎng)絡與通信技術

基于信任度累積的聯(lián)邦協(xié)作頻譜感知
摘 要:針對低信噪比下協(xié)作頻譜感知(CSS)的檢測概率低且易受表現(xiàn)較差節(jié)點干擾的問題,提出一種基于信任度累積的聯(lián)邦協(xié)作頻譜感知方法(FL-CSS)。該方法分為離線訓練和在線檢測兩部分:在離線訓練部分設計了模型融合和更新策略,保證了次用戶(S...
高速飛行器自組網(wǎng)快速高效加權分簇算法
摘 要:針對高速飛行器自組織網(wǎng)絡中組網(wǎng)時間較長、維護開銷較大、網(wǎng)絡恢復較慢等問題,提出了一種快速高效的加權分簇算法。該算法與現(xiàn)有的加權分簇算法進行了比較,對平均節(jié)點間距離、平均移動相似度以及節(jié)點度三個指標進行了改進;針對梯度抑制導致的組網(wǎng)周...
水聲網(wǎng)絡基于優(yōu)先級與可Zigzag解碼的在線噴泉碼
摘 要:水聲網(wǎng)絡(underwater acoustic network,UAN)具有長傳播時延、高誤碼率、半雙工通信等特性,這些特性嚴重影響了UAN中數(shù)據(jù)的可靠傳輸。而在線噴泉碼具有在線控制、編解碼復雜度低、碼率自適應等諸多優(yōu)勢,在線噴泉...

圖形圖像技術

基于改進3D ResNet18的多模態(tài)微表情識別
摘 要:針對微表情識別技術面臨的時間特征提取挑戰(zhàn)包括短暫性帶來的捕捉難題、時空信息融合的難點、數(shù)據(jù)稀疏性導致的過擬合問題、靜態(tài)特征提取方法的局限性、數(shù)據(jù)預處理對識別性能的影響,提出了一種基于改進3D ResNet的多模態(tài)微表情識別方法(IM...
基于蝗蟲視覺神經(jīng)的人群匯流行為檢測神經(jīng)網(wǎng)絡
摘 要:運動人群在交叉路口或通道形成獨特的運動行為模式——人群匯流,易引發(fā)諸如擁擠推攘、跌倒踩踏等潛在公共安全風險,然而目前尚未有針對該人群匯流檢測的計算模型研究工作報道。針對該問題,提出了一種生物啟發(fā)的人群匯流行為檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(CCBDN...
一種改進的快速深度圖像先驗降噪模型
摘 要:相較于有監(jiān)督深度降噪模型,僅利用給定的噪聲圖像本身就能完成降噪任務的無監(jiān)督深度圖像先驗(deep image prior,DIP)降噪模型沒有數(shù)據(jù)偏向(data bias)問題,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型較長的迭代訓練...
融合雙向感知Transformer與頻率分析策略的圖像修復
摘 要:現(xiàn)有圖像修復技術通常很難為缺失區(qū)域生成視覺上連貫的內(nèi)容,其原因是高頻內(nèi)容質(zhì)量下降導致頻譜結構的偏差,以及有限的感受野無法有效建模輸入特征之間的非局部關系。為解決上述問題,提出一種融合雙向感知Transformer與頻率分析策略的圖像...
聯(lián)合時空差異注意力與層級細節(jié)增強的遙感影像變化檢測
摘 要:目前,基于U-Net的深度學習遙感影像變化檢測方法包含許多偽變化信息,且多數(shù)方法缺乏層級特征間的有效交互。針對上述問題,以經(jīng)典U-Net為基礎,提出一種聯(lián)合時空差異注意力與層級細節(jié)增強的高分辨率遙感影像變化檢測方法。首先,分別提取兩...
DepthMamba:多尺度VisionMamba架構的單目深度估計
摘 要:在單目深度估計領域,雖然基于CNN和Transformer的模型已經(jīng)得到了廣泛的研究,但是CNN全局特征提取不足,Transformer則具有二次計算復雜性。為了克服這些限制,提出了一種用于單目深度估計的端到端模型,命名為Depth...
基于韋伯定律的彼得森圖局部人臉特征模式
摘 要:以提升人臉特征提取和識別的性能為目標,提出了一種新型局部特征提取方法——基于韋伯定律的彼得森圖局部人臉特征模式(WPLFP)。該方法巧妙地將韋伯定律融入緊湊的編碼方案中,通過定義韋伯-彼得森數(shù)來精確表征目標像素與其鄰域像素之間的結構...
復合因素影響下嫌疑人發(fā)型變化的深度模擬
摘 要:年齡、偽裝等復合因素影響下,命案積案中嫌疑人的相貌、發(fā)型等體貌特征變化具有明顯的不確定性。針對上述問題,提出雙重風格遷移生成對抗網(wǎng)絡(dual style transfer generative adversarial networ...
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