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计算机动态取证的数据分析技术研究 被引量:19
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作者 钟秀玉 凌捷 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第9期26-27,92,共3页
本文针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题 ,提出将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中 ,给出了基于数据挖掘的计算机动态取证系统模型 ,提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性 ,解决动态取... 本文针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题 ,提出将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中 ,给出了基于数据挖掘的计算机动态取证系统模型 ,提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性 ,解决动态取证中的实用性、有效性。 展开更多
关键词 网络安全工具 黑客入侵 防火墙 入侵检测系统 数据分析 数据挖掘 计算机动态取证 计算机网络
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基于FusionCompute的虚拟化技术在计算机实验室中的应用 被引量:5
2
作者 陈炳丰 谢光强 朱鉴 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第4期224-227,共4页
虚拟化技术将单台设备虚拟成多台逻辑设备,能够有效缓解设备资源利用率低等问题。该文针对计算机实验室的设备资源现状进行分析,在虚拟化技术的基础上,构建了FusionCompute虚拟化平台,并将其应用于计算机实验室。结果证明,该虚拟化技术... 虚拟化技术将单台设备虚拟成多台逻辑设备,能够有效缓解设备资源利用率低等问题。该文针对计算机实验室的设备资源现状进行分析,在虚拟化技术的基础上,构建了FusionCompute虚拟化平台,并将其应用于计算机实验室。结果证明,该虚拟化技术能够提升设备资源的利用率,降低采购数量、投入经费、能源消耗等,在计算机实验室具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 虚拟化 FusionCompute 资源利用率 实验技术
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基于遗传算法的计算机通信网路由选择和容量分配问题新算法 被引量:5
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作者 何翠红 陈火旺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1997年第S1期124-129,共6页
文中研究计算机通信网的路由选择和容量分配问题,即为每一对通信结点选择一条路由,以及为网络中的每条链路分配一个容量值.给定网络的拓扑结构、通信量、候选路由集和候选容量集,要求使网络总的费用(包括容量费用和时延费用)最小... 文中研究计算机通信网的路由选择和容量分配问题,即为每一对通信结点选择一条路由,以及为网络中的每条链路分配一个容量值.给定网络的拓扑结构、通信量、候选路由集和候选容量集,要求使网络总的费用(包括容量费用和时延费用)最小.作者采用遗传算法来求解该问题,并对ARPA和RING网进行了实验.实验结果表明,文中方法是一种十分有效的方法. 展开更多
关键词 计算机通信网 路由选择 容量分配 遗传算法
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Calculix三级并行优化及其在天河二号超级计算机中的应用 被引量:1
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作者 姜文超 林穗 +2 位作者 王多强 李东明 金海 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期32-35,共4页
针对开源有限元软件Calculix传统计算模式在大规模数值计算中的低效问题,提出了Calculix三级并行优化策略,即预处理并行优化、节点间并行调度以及节点内多核多线程并行改造。预处理并行优化在方程组分解过程中与分解过程后,分别对其参... 针对开源有限元软件Calculix传统计算模式在大规模数值计算中的低效问题,提出了Calculix三级并行优化策略,即预处理并行优化、节点间并行调度以及节点内多核多线程并行改造。预处理并行优化在方程组分解过程中与分解过程后,分别对其参数矩阵进行有条件的动态舍弃,据此构造了部分列选主元多行双门槛不完全LU分解预处理算法,并对算法的可行性、有效性以及收敛性给出了证明。为充分发挥TH-2超级计算机强大的资源优势,相继给出了基于QoS的节点间任务动态调度算法,以及节点内多核多线程并行任务调度算法,进一步实现计算任务与资源之间的优化匹配和QoS需求。在实验环节中搭建了针对天河二号(TH-2)超级计算环境的有限元并行计算与分析平台,并完成了针对船舶疲劳强度分析问题的实际工程应用测试。理论分析与工程算例测试结果充分证明:Calculix三级并行优化方案能够有效提高Calculix求解线性方程组的速度,在可获取足够计算资源的前提下,与传统计算模式相比,实际工程算例的计算速度平均提高了2~4倍。 展开更多
关键词 并行计算 超级计算 Calculix 并行优化 疲劳强度分析
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用VC++6.0实现计算机与压缩机控制器的通信
5
作者 刘敬勇 朱安邦 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期88-90,共3页
简要介绍了压缩机控制器与计算机通信所用的Modbus协议,详细讨论了在VC++中用CFile类实现计算机与压缩机控制器通信的方法,并给出了硬件连接图和部分源代码。实际应用表明,该方法稳定、可靠。
关键词 串行通信 MODBUS协议 VC++
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跨学科视阈下师范生计算思维发展现状与培养策略
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作者 郭锂 胡钦太 +1 位作者 王姝莉 陈颖珊 《中国电化教育》 北大核心 2025年第7期104-111,122,共9页
计算思维教育是人工智能教育的基石,居于我国基础教育中的学科核心素养教育之列。在国内外日益重视K-12教师跨学科教学能力的背景下,各学科职前教师的计算思维普适能力和计算思维职业能力的全面培养成为国际研究热点。该研究从K-12跨学... 计算思维教育是人工智能教育的基石,居于我国基础教育中的学科核心素养教育之列。在国内外日益重视K-12教师跨学科教学能力的背景下,各学科职前教师的计算思维普适能力和计算思维职业能力的全面培养成为国际研究热点。该研究从K-12跨学科教学和计算思维教育的互生性这一视角切入,分层剖析跨学科与师范生计算思维的逻辑关系;以我国多地区师范生计算思维的大样本问卷调查结果呈现师范生计算思维发展现状;以83项国际相关实证研究的结论为启示并结合该研究团队所开展的侧重于培养师范生“计算思维教育融入跨学科主题学习”职业能力的专门课程的本土化教学实践经验,给出我国师范生计算思维培养的实操性策略。 展开更多
关键词 跨学科 计算思维 师范生 职前教师 新课标
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基于流计算和大数据平台的实时交通流预测 被引量:2
7
作者 李星辉 曾碧 魏鹏飞 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期553-561,共9页
目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后... 目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后的数据sink到大数据的HDFS文件系统,交由下一步的大数据并行框架进行分析建模与训练,实现基于流计算和大数据平台的实时交通流预测。实验结果表明,Flink能够实时捕捉和预处理交通流数据,把数据准时无误送入分布式文件系统中,在此基础上借助大数据框架下的并行分析和建模优势,在实时性数据分析与预测方面取得了较好的效果。 展开更多
关键词 大数据 数据并行 流计算框架 实时处理 交通流预测 分布式系统 实时性分析
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面向电商联盟的区块链营销标签交易系统 被引量:1
8
作者 代炜琦 李铭 +4 位作者 赵珂轩 姜文超 周蔚林 邹德清 金海 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期269-280,共12页
大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)... 大数据电商时代,数据交易可使彼此孤立的数据资源得到协同共享与价值利用,营销标签作为电商业务中数据交易的主要形式,拥有巨大的潜在价值.然而传统数据交易市场面临3个主要问题:1)中心化平台信息不透明导致信任危机和恶意竞价排名;2)缺乏合理的激励机制来打破数据孤岛导致数据不流通和共享困难;3)数据安全威胁导致隐私泄露和数据倒卖盗卖等问题.为解决这些问题,设计了一种面向电商联盟的区块链营销标签交易机制DSTS(decentralized data security transaction system),以去中心化为基础设计上层共识激励机制,结合可信执行环境完成系统各项数据交易和计算业务,从而实现了一个安全完备的数据交易生态.通过真实性验证机制确保营销标签有效性,设计共识激励机制使用户积极共享数据,利用智能合约对角色行为按照系统设计规范进行有效约束;随后通过SGX(software guard extensions)远程认证实现密钥传输和数据安全存储,实现了智能合约安全调用来保障用户隐私和数据安全;最后,通过可信计算机制和系统设计思想,实现了数据交易结果的可靠交付.为验证系统的安全性和实用性,采用某电商公司提供的35万条真实数据进行性能测试,测试结果表明系统能够同时保证安全和性能需求,其额外开销主要来自远程认证模块且在可接受范围内. 展开更多
关键词 区块链 数据交易 电商联盟 可信执行环境 共识机制
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融合加权不一致性的多视图聚类 被引量:2
9
作者 滕少华 盛文涛 +2 位作者 滕璐瑶 张巍 曾莹 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期381-388,共8页
图学习是一种广泛应用于多视图聚类的技术,它可以从多视图中学习出统一的相似图.现有的图学习方法大多只能发掘多视图的一致性,忽视了不一致的信息,这使得它们可能在学习过程中丢失视图独有的信息.为了解决这个问题,本文提出了一种融合... 图学习是一种广泛应用于多视图聚类的技术,它可以从多视图中学习出统一的相似图.现有的图学习方法大多只能发掘多视图的一致性,忽视了不一致的信息,这使得它们可能在学习过程中丢失视图独有的信息.为了解决这个问题,本文提出了一种融合一致性和不一致性,面向图的多视图低秩聚类框架.该方法首先将多视图分解为一致性和不一致性两个部分,然后利用自适应加权融合多视图的一致性图,并在此过程中防止权重出现平凡解;进而,提出了一种新颖的低秩融合策略,用一个统一的目标函数融合多视图一致性和不一致性,并通过谱聚类获得结果.本文还设计并实现了一种迭代优化方法来求解目标函数.最后,7个多视图数据集的对比实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 多视图聚类 融合多视图一致性和不一致性 多视图不一致性 低秩表示
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时空关键区域增强的小样本异常行为识别 被引量:1
10
作者 肖进胜 王澍瑞 +3 位作者 吴原顼 赵持恒 陈云华 章红平 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期68-81,共14页
异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征... 异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征往往只存在于局部的关键区域中;异常行为时空变化复杂,导致连续地定位并利用关键区域特征变得更加困难。为了解决上述难题,本文提出时空关键区域增强的小样本异常行为识别方法,通过学习大规模正常行为数据集中的共性知识实现对数量较少的异常行为的识别,并选取视频中的关键区域对异常行为特征进行增强。特征向量由于其中的信息被压缩,而难以准确地定位关键区域,本文创新性地挖掘特征图中的二维空间信息,以自适应地选取异常行为的关键区域。单个的视频帧很难反映行为的变化情况,因此需要根据时空信息动态地选取关键区域。本文提出在特征图级别将长时间范围内的时序信息和短时间范围内的运动信息进行关联,以使关键区域有效地捕捉异常行为的连续变化。最后提出时空精细化小样本损失函数,以保证模型有效学习到在时间和空间中更精细化等级的特征。本文在HMDB51、Kinetics以及UCF Crime v2数据集上进行了实验,结果证明本文方法识别效果优于其他方法,在异常行为数据集上相对于最强的竞争者准确率提升了0.6%。 展开更多
关键词 异常行为识别 小样本学习 关键区域增强 时空精细化损失 时空关联
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基于DQN生成对抗样本的JavaScript恶意代码检测模型
11
作者 苏庆 温炜亮 +2 位作者 林佳锐 黄剑锋 谢国波 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期332-340,共9页
针对基于深度学习的JavaScript恶意代码检测模型抗攻击能力较弱的问题,提出一个基于DQN(Deep Q-Learning Network)生成对抗样本的JavaScript恶意代码检测组合模型DQN-CNN。利用CNN对数据集进行训练,得到初始判别器origin_CNN。将DQN作... 针对基于深度学习的JavaScript恶意代码检测模型抗攻击能力较弱的问题,提出一个基于DQN(Deep Q-Learning Network)生成对抗样本的JavaScript恶意代码检测组合模型DQN-CNN。利用CNN对数据集进行训练,得到初始判别器origin_CNN。将DQN作为生成器,两者组成DQN-origin_CNN对抗模型进行训练。在训练过程中DQN通过代码混淆动作,生成origin_CNN的对抗样本。接着将对抗样本加入数据集,对origin_CNN持续进行迭代训练,获得最终判别器retrain_CNN。实验结果表明,retrain_CNN与DQN组成新的对抗模型DQN-retrain_CNN生成对抗样本成功率显著下降,从45.7%下降为21.5%,证明最终生成的判别器retrain_CNN的抗攻击能力得到了显著提升。 展开更多
关键词 深度强化学习 代码混淆 灰度图 JAVASCRIPT代码 对抗攻击
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基于UCTransNet的建筑损害评估模型
12
作者 谢国波 张文亮 +1 位作者 何林 林志毅 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期44-51,共8页
为提高建筑损害的评估精度,提出一种基于UCTransNet的双阶段灾后建筑损害评估模型(MGDLNet)。阶段一使用UCTransNet完成建筑分割。阶段二使用改进后的DM-UCTransNet进行建筑损害评估,通过差异特征提取模块充分融合多尺度的建筑损害特征... 为提高建筑损害的评估精度,提出一种基于UCTransNet的双阶段灾后建筑损害评估模型(MGDLNet)。阶段一使用UCTransNet完成建筑分割。阶段二使用改进后的DM-UCTransNet进行建筑损害评估,通过差异特征提取模块充分融合多尺度的建筑损害特征,嵌入空间金字塔更好捕捉小目标建筑及边缘特征,引入深度监督机制和改进损失函数加强浅层特征学习并平衡样本。实验结果表明,MGDLNet在目标数据集有较大优势,其加权F1得分相较于SegNet、UNet、DeeplabV3+、TransUNet和UCTransNet分别提高了8.6%、1.9%、5.0%、2.7%和1.4%。 展开更多
关键词 建筑损害评估 UCTransNet 双阶段 差异特征 空间金字塔 深度监督 损失函数
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基于二跳邻居的分布式大规模混合多智能体系统一致性协议
13
作者 谢光强 冯衍达 李杨 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2482-2489,共8页
分布式多智能体系统(MAS)一致性是实现协调控制的首要条件。多智能体一致性协议通常使用一跳邻域信息进行收敛,每个智能体仅通过有限的局部信息导致收敛速度缓慢。为解决上述问题提出了一种基于二跳邻居的分布式一致性协议。首先,提出... 分布式多智能体系统(MAS)一致性是实现协调控制的首要条件。多智能体一致性协议通常使用一跳邻域信息进行收敛,每个智能体仅通过有限的局部信息导致收敛速度缓慢。为解决上述问题提出了一种基于二跳邻居的分布式一致性协议。首先,提出方法综合一跳和二跳的邻域信息作为计算智能体的下一状态的基础,增强了智能体的决策能力;其次,提出了一种关键邻居选择方法,解决了收集二跳邻域信息可能导致的对计算效率和鲁棒性的影响;然后,设计了基于相对最近邻拓扑的约束集构造方法以增大约束集的范围。最后,通过引入凸包和实例分析,证明了该协议的连通性和收敛性,同时对多种类型的拓扑进行了大量的仿真实验。实验结果表明,该协议在各种拓扑下都具有优势,特别是在大规模高密度拓扑上。 展开更多
关键词 多智能体系统 二跳邻域 一致性 大规模混合拓扑 分布式控制
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面向跨域自然语言生成SQL语句的超图神经网络
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作者 郝志峰 黎阳霖 +1 位作者 许柏炎 蔡瑞初 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期114-123,共10页
近年来,图神经网络(GNN)广泛-应用于跨域自然语言生成结构化查询语言(SQL)语句(Text-to-SQL)的编码器。基于GNN的编码过程通过捕获数据库架构和自然语言问题之间的关联信息,大幅提高生成模型在跨域SQL语句生成下的泛化性。现有的GNN方... 近年来,图神经网络(GNN)广泛-应用于跨域自然语言生成结构化查询语言(SQL)语句(Text-to-SQL)的编码器。基于GNN的编码过程通过捕获数据库架构和自然语言问题之间的关联信息,大幅提高生成模型在跨域SQL语句生成下的泛化性。现有的GNN方法在异构图结构编码学习过程中存在缺陷,以节点为中心进行数据库架构和自然语言问题的链接预测,在复杂语义场景下容易出现错配。针对这一问题,提出一种面向跨域Text-to-SQL的异构图学习框架。框架针对异构图以边为中心学习的过程提出关系边子图构建和边超图注意力网络,有效学习异构图中关系边与节点的差异化结构特征,实现复杂语义场景下SQL语句正确生成。为验证所提框架的有效性,在多个跨域Text-to-SQL数据集上进行充分实验对比。结果表明,相较于基线,该框架在F1值和完全匹配准确率(EMA)指标上均取得显著提升,且在复杂跨域场景下具有更强的泛化性。 展开更多
关键词 自然语言处理 自然语言生成SQL语句解析 深度学习 图构建 图神经网络
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面向教师的常态化教学画像测诊技术接受度研究
15
作者 蒋林浩 李晓兰 胡钦太 《电化教育研究》 北大核心 2025年第6期98-106,共9页
文章基于技术接受与统一模型、整合技术的教学法知识理论,采用定量研究方法,分析中小学教师对常态化教学画像测诊技术的使用意愿及其实际使用行为的影响因素。研究发现:(1)习惯、整合技术的教学法知识显著正向影响使用意愿和实际使用行... 文章基于技术接受与统一模型、整合技术的教学法知识理论,采用定量研究方法,分析中小学教师对常态化教学画像测诊技术的使用意愿及其实际使用行为的影响因素。研究发现:(1)习惯、整合技术的教学法知识显著正向影响使用意愿和实际使用行为,享乐动机可以通过使用意愿间接作用于实际使用行为;(2)绩效期望、使用意愿直接正向影响实际使用行为,努力期望、促进条件直接负向影响实际使用行为;(3)课时工作量对习惯作用于使用意愿具有调节效应。研究建议:打破信息茧房,建立高校、企业、中小学三位一体的长效反馈机制;警惕技术异化,重视以人为本的教学情感培育;跨越技术藩篱,加强人机之间的互动交流。 展开更多
关键词 常态化教学 教师教育 智能测诊 教育数字化 技术接受度
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面向序列推荐的深度化指数移动平均学习方法
16
作者 温雯 胡智鑫 郝志峰 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期774-786,共13页
序列推荐是对用户历史交互序列进行建模,以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性,交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项,从而影响模型捕捉稳定的序列模式;同时,交互序列中存在多样的序列信号,如趋势信... 序列推荐是对用户历史交互序列进行建模,以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性,交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项,从而影响模型捕捉稳定的序列模式;同时,交互序列中存在多样的序列信号,如趋势信号、语义信号和残差信号等,依赖单一模式进行建模无法得到精确的表达。针对上述两个问题,提出了一种基于深度化指数移动平均的序列推荐模型(DeepEMA)。为了解决用户交互序列中的噪音问题,DeepEMA使用时间序列领域的指数移动平均法对序列进行平滑处理,过滤噪音并初步提取序列趋势;为了捕捉交互序列中复杂多样的序列信号,DeepEMA通过包括序列趋势模块、维度语义模块及残差提取模块在内的多模块架构,分别建模序列的趋势信号、维度的语义信号以及残差信号。在四个公开的数据集上进行了验证,实验结果表明,该模型的推荐准确性在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)指标上均优于最先进的基线算法。在HR@5指标上,比最先进的基线平均提高了5.67%;在NDCG@5指标上,比最先进的基线平均提高了4.88%。序列的噪音问题得到了明显改善,消融实验也验证了各模块的有效性。 展开更多
关键词 序列推荐 移动平均 噪音 序列信号
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基于生成对抗网络与渐进式融合的多模态实体对齐
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作者 冯广 郑润庭 +6 位作者 刘天翔 杨燕茹 林健忠 钟婷 黄荣灿 项峰 李伟辰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1632-1640,共9页
在教育领域中,知识图谱融合起着关键的作用。作为知识图谱融合的一个核心技术,实体对齐的目标是从多个知识图谱中识别等价的实体对。目前实体对齐方法大部分建立在假设源实体在目标知识图谱中有对应实体的基础上,当使用跨语言与跨图谱... 在教育领域中,知识图谱融合起着关键的作用。作为知识图谱融合的一个核心技术,实体对齐的目标是从多个知识图谱中识别等价的实体对。目前实体对齐方法大部分建立在假设源实体在目标知识图谱中有对应实体的基础上,当使用跨语言与跨图谱实体集时就会产生悬挂实体问题。针对该问题,提出双生成器参数共享对抗网络实体对齐模型DGSAN-EA。该模型采用参数部分共享和择优策略训练双生成器,选择最优生成器用于条件生成跨知识图谱的新实体,达到增强数据集的目的,以解决悬挂实体问题。接下来,采取渐进式融合策略和引入分布一致性损失函数,有效解决多模态实体对齐中融合特征信息失真及模态间不对齐的问题。在多个公开数据集上进行验证,实验表明,与现有的多模态实体对齐模型相比,DGSANEA在hit@k和MMR得分整体都有提高,证明了其在实体对齐任务中的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱 实体对齐 对抗网络 双生成器 参数共享 渐进式融合 分布一致性
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VTON-FG:通过图像边缘轮廓特征引导的虚拟试衣网络
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作者 谭台哲 陈宏才 杨卓 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期255-262,共8页
针对当前虚拟试衣方法在生成手臂和服装纹理细节方面普遍存在生成模糊和不完整的问题,基于CP-VTON+模型提出了一种名为VTON-FG的虚拟试衣网络。该网络引入了特征引导模块,在试穿模块中,通过提取服装边缘轮廓特征,并将不同尺度的特征信... 针对当前虚拟试衣方法在生成手臂和服装纹理细节方面普遍存在生成模糊和不完整的问题,基于CP-VTON+模型提出了一种名为VTON-FG的虚拟试衣网络。该网络引入了特征引导模块,在试穿模块中,通过提取服装边缘轮廓特征,并将不同尺度的特征信息融合到U-Net编码器的不同层次中,从而避免手臂信息和纹理信息丢失,引导图像生成更清晰的手臂图像和纹理特征。此外,在几何匹配模块中,为解决服装变形后可能导致的纹理畸变问题,引入了边缘轮廓图损失,从而提高了服装变形后的真实性。通过一系列消融实验,逐步验证了各模块在模型性能提升中的关键作用。实验结果表明,这些针对性的改进增强了模型的性能,从而证实了各模块在整体模型架构中的有效性和重要性。相对于CP-VTON+,该方法在结构相似度SSIM、感知相似度LPIPS和IS评价指标上分别提升了2.8%、19.4%和6.9%。 展开更多
关键词 虚拟试衣 可控图像生成 特征引导 坐标注意力 边缘检测
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基于因果机制的分子属性预测
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作者 蔡瑞初 许遵鸿 +3 位作者 陈道鑫 杨振辉 李梓健 郝志峰 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期105-112,共8页
在量子化学领域,分子性质预测是一项基础而关键的任务,广泛应用于药物发现、化学合成预测等多个领域。随着人工智能的发展,深度学习方法在该领域得到了广泛应用。然而,当前的方法往往采用微观和宏观视图两种极端的抽象层次来对分子性质... 在量子化学领域,分子性质预测是一项基础而关键的任务,广泛应用于药物发现、化学合成预测等多个领域。随着人工智能的发展,深度学习方法在该领域得到了广泛应用。然而,当前的方法往往采用微观和宏观视图两种极端的抽象层次来对分子性质进行建模,导致难以推广到分布之外样本的挑战。化学的介观视图提供了一个有益的中间层次,通过包含与性质相关的功能基团的介观成分来描述分子性质。通过考虑这些介观成分,并从因果关系的角度对其进行建模,可以更加关注与性质相关的功能基团。为了实现该目标,提出一种介观成分识别模型。该模型基于分子数据的介观因果生成过程和变分自编码器的框架,通过学习与分子性质相关的介观成分的表示,实现对分子性质的预测。首先假设原子隐变量遵循高斯分布和语义隐子结构遵循多元伯努利分布,将分子数据输入神经网络来识别原子隐变量和语义隐子结构。接着利用识别出来的原子隐变量和语义隐子结构来预测分子性质。为了能够识别出原子隐变量和语义隐子结构,利用变分下界和稀疏项来构造模型的损失函数。实验结果表明,该模型不仅在性能上取得先进的结果,而且提供了深入的解释,为模型预测提供了更全面的理解,提高分子性质预测的准确性和泛化能力。 展开更多
关键词 分子属性预测 因果 分布外泛化 图表征 图神经网络
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一种图文协同层级融合的多模态命名实体识别方法
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作者 冯广 刘天翔 +4 位作者 杨燕茹 郑润庭 钟婷 林健忠 黄荣灿 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2390-2397,共8页
多模态命名实体识别(MNER)旨在结合文本和图像等信息,提高命名实体识别的准确性。然而,现有方法因文本表达不规范以及图像特征提取聚焦于局部信息,导致图文语义特征利用不充分。针对该问题,提出了一种图文协同层级融合(VTCHF)的命名实... 多模态命名实体识别(MNER)旨在结合文本和图像等信息,提高命名实体识别的准确性。然而,现有方法因文本表达不规范以及图像特征提取聚焦于局部信息,导致图文语义特征利用不充分。针对该问题,提出了一种图文协同层级融合(VTCHF)的命名实体识别模型,不仅利用全局视觉特征来补充视觉语义,还通过协同自变分编码器充分利用图像与文本特征,协同生成包含视觉语境信息的特征,从而增补文本语义。随后,设计了层级融合模块,预融合图文特征及其语义特征,自适应增强图文语义粒度,缓解后续模态融合中的对齐偏差。在多个公开数据集上的实验结果表明,该模型显著提升了命名实体识别的准确率、召回率和F 1值,验证了其优越的性能。 展开更多
关键词 多模态命名实体识别 语义对齐偏差 语义增强 模态协同 注意力机制
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