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基于MapReduce的拷贝数变异测序数据并行处理方案
1
作者 何亨 程凯莉 +1 位作者 张葵 成淑君 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期177-187,共11页
拷贝数变异(CNV)作为一种遗传变异,广泛存在于人类基因组的基因分布中。CNV检测效率的提升不仅可以为更多的病患提供更加快速精确的CNV检测结果,大幅降低医疗成本,同时又有利于药物的研发和临床应用。基于读段深度(RD)的方法是目前最为... 拷贝数变异(CNV)作为一种遗传变异,广泛存在于人类基因组的基因分布中。CNV检测效率的提升不仅可以为更多的病患提供更加快速精确的CNV检测结果,大幅降低医疗成本,同时又有利于药物的研发和临床应用。基于读段深度(RD)的方法是目前最为常用的CNV检测方法,对RD相关信息的处理时间较长,在CNV检测中时间占比较高。现有方法无法有效应用于全基因组分析,存在计算效率较低、检测精度下降的问题。基于RD的CNV检测方法,提出一种高效的测序数据并行处理方案EPPCNV。在EPPCNV中,设计2个MapReduce作业串行执行的方法,实现高效全基因组测序数据的并行处理,精准地完成RD相关信息的提取;为充分考虑到GC含量偏差对CNV检测结果的影响,对测序数据的RDs进行校正处理,保证最终检测结果的高灵敏度与高精确度;采用独立于具体CNV检测方法的高适配性数据处理方式,其最终生成的RD相关信息能够与多种主流CNV检测方法直接结合,在不改变原方法对CNV区域判定的基础上,实现方法整体性能的大幅提升。实验结果表明,EPPCNV的综合准确率高,分别与CNV-LOF、HBOS-CNV以及CNVnator 3种方法直接结合,能够显著提升原方法的计算效率,并保证检测结果的高灵敏度与高精确度。对于覆盖深度越高、数据量越大的测序数据,CNV检测方法与EPPCNV结合后计算效率的提升更为显著。 展开更多
关键词 拷贝数变异检测 MapReduce作业 测序数据处理 读段深度 全基因组
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基于粒子群优化算法的多核处理器任务调度研究 被引量：14
2
作者 田佳 胡威 +2 位作者 李琳 柯鹏 张凯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3698-3700,共3页
针对多核处理器在调度多个任务时效率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的嵌入式多核多线程系统任务调度算法,用来找寻任务调度过程中的最优解,以求取任务的最短完成时间。在算法中通过针对多核多线程任务模型而选择粒子群算法... 针对多核处理器在调度多个任务时效率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的嵌入式多核多线程系统任务调度算法,用来找寻任务调度过程中的最优解,以求取任务的最短完成时间。在算法中通过针对多核多线程任务模型而选择粒子群算法的适应度函数,综合利用局部最优极值和全局最优极值的优势,优化了粒子群算法中存在的过早收敛问题,使算法具有较高的收敛效率。实验结果表明,与基于遗传算法的多核多线程任务调度算法相比,该算法能更快地找到最优解。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多核处理器 多核多线程 任务调度
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基于Python的工作流管理系统的设计与应用 被引量：8
3
作者 李洋 邓莉 +1 位作者 顾进广 田萍芳 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第6期91-95,共5页
如何合理地将业务流程分解成定义良好的活动,并按照一定的规则来控制活动的执行,是企业信息化建设过程中的一个核心难题,而且传统的业务流程处理方式已经无法满足企业的战略发展要求。基于Python开发了一款工作流管理系统(PWFMS),在规... 如何合理地将业务流程分解成定义良好的活动,并按照一定的规则来控制活动的执行,是企业信息化建设过程中的一个核心难题,而且传统的业务流程处理方式已经无法满足企业的战略发展要求。基于Python开发了一款工作流管理系统(PWFMS),在规范流程的基础上,提高业务流程的处理效率,同时方便流程的追踪和统计分析,完成了跨人员、跨部门和跨应用的协作,为企业日常的一些办公流程实现了全自动化处理。 展开更多
关键词 PYTHON 工作流管理系统 办公自动化
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基于投票和以太坊智能合约的云数据审计方案 被引量：2
4
作者 黄河 金瑜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2093-2101,共9页
确保云数据的完整性是亟待解决的安全挑战,受到广泛应用的区块链技术为应对该安全挑战提供了良好的解决方案。当前结合区块链和智能合约技术,并由矿工参与审计验证工作的方案存在审计效率低、通信开销大和数据拥有者(DO)审计负担重等不... 确保云数据的完整性是亟待解决的安全挑战,受到广泛应用的区块链技术为应对该安全挑战提供了良好的解决方案。当前结合区块链和智能合约技术,并由矿工参与审计验证工作的方案存在审计效率低、通信开销大和数据拥有者(DO)审计负担重等不足。针对上述问题,提出一种基于投票和以太坊智能合约的云数据审计方案(CASVEC)。首先,结合投票机制和智能合约技术在以太坊上设计并部署了去中心化自治组织(DAO),DAO中节点投票选举出一个审计节点代替矿工的审计验证工作,从而有效解决验证审计证明阶段效率低的问题,并且投票机制引入信誉值保证投票公平可靠。其次,仅使用少量链上资源存储审计结果以降低通信过程中的数据量,从而有效解决验证审计证明阶段通信开销大的问题。此外,DO仅需向DAO委托一次审计请求以及查询最终的审计结果,无需频繁调用智能合约交换审计相关信息,减轻了审计负担。最后,从理论和实验角度验证了与当前基于区块链的云审计方案相比,CASVEC能够显著降低验证审计证明阶段的时间开销和通信开销,以及审计阶段DO的时间开销。 展开更多
关键词 数据完整性 区块链 智能合约 云数据审计 投票机制
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基于知识表示学习的实时语义数据流推理 被引量：1
5
作者 高峰 熊辉 顾进广 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第2期26-31,94,共7页
传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则... 传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。 展开更多
关键词 实时语义推理 语义数据流处理 知识表示学习
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基于图像处理的多孔电极孔隙率的计算
6
作者 向宇涵 付晓薇 +1 位作者 田菁 李曦 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期572-574,624,共4页
针对固体氧化物燃料电池(SOFC)的电极孔隙率评估问题,提出了一种基于区域生长的图像分割改进方法来标识出电子显微镜下电极图像中的孔隙。该方法首先利用Otsu阈值法获取原图像的二值图像并标记连通区域,然后在每一个连通区域选取一个灰... 针对固体氧化物燃料电池(SOFC)的电极孔隙率评估问题,提出了一种基于区域生长的图像分割改进方法来标识出电子显微镜下电极图像中的孔隙。该方法首先利用Otsu阈值法获取原图像的二值图像并标记连通区域,然后在每一个连通区域选取一个灰度值最小的像素点作为种子点进行区域生长,最后根据区域生长后的结果图像计算SOFC孔隙率。实验结果表明该方法可以有效地计算SOFC电极孔隙率用于分析SOFC的性能。 展开更多
关键词 图像分割 固体氧化物燃料电池(SOFC) 孔隙 区域生长
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CASESC:基于以太坊智能合约的云审计方案 被引量：1
7
作者 郭彩彩 金瑜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期368-376,共9页
云存储凭借其高扩展性、低成本等优点受到广泛关注,但确保云数据的完整性成为了目前亟待解决的问题。由于区块链具有去中心化、不可篡改等特点,可以很好地解决基于第三方审计者的云审计方案中存在的单点失效和安全威胁等问题,因此有学... 云存储凭借其高扩展性、低成本等优点受到广泛关注,但确保云数据的完整性成为了目前亟待解决的问题。由于区块链具有去中心化、不可篡改等特点,可以很好地解决基于第三方审计者的云审计方案中存在的单点失效和安全威胁等问题,因此有学者提出了基于区块链的云审计方案,但这类方案的审计证明均由数据拥有者(DO)或委托其他DO进行验证,需要DO保持在线状态,加重了审计负担,且绝大部分方案并未在真正的区块链环境中实现。基于此,提出了一种基于以太坊智能合约的云审计方案——CASESC,使用solidity语言编写可实现向云服务提供商发起审计请求和验证其返回的审计证明等功能的以太坊智能合约代码,并将审计结果和相关信息记录在以太坊中供DO随时查询,使得CASESC能代替DO完成审计工作,无需DO委托验证与实时在线,降低了审计开销。此外,CASESC分别在以太坊Goerli公有链测试网络和Ganache搭建的私有链中运行,验证了其可用性。理论分析和实验结果表明,CASESC可在不增加整体审计开销的情况下大幅降低DO的审计开销。 展开更多
关键词 云审计 区块链 以太坊 智能合约
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基于高效深度瓶颈结构的实时语义分割方法
8
作者 陈学颢 李顺新 《计算机技术与发展》 2023年第9期30-36,共7页
针对现阶段语义分割方法参数量多、计算成本高,难以满足实际场景需求的问题,提出了一种基于高效深度瓶颈结构的轻量级实时语义分割方法(GDBNet)。首先,利用分解卷积和扩张卷积的有效结合构建出高效深度瓶颈结构,并以一种轻量并高效的方... 针对现阶段语义分割方法参数量多、计算成本高,难以满足实际场景需求的问题,提出了一种基于高效深度瓶颈结构的轻量级实时语义分割方法(GDBNet)。首先,利用分解卷积和扩张卷积的有效结合构建出高效深度瓶颈结构,并以一种轻量并高效的方式提取局部上下文信息;然后,将该结构堆叠来获取多尺度的语义信息;最后,通过注意力融合连接模块聚合多尺度的上下文信息并指导特征选择,以此提高分割效果。在不经过任何预训练和后处理的情况下,GDBNet在Cityscapes和Camvid数据集上以140.0 FPS和143.7 FPS的推理速度分别达到了72.91%和68.84%平均交并比的准确度并且参数量仅为0.66 M。该方法在Cityscapes数据集上,相比于同类型深度非对称瓶颈网络(DABNet),准确度提高了2.81百分点,推理速度上升了35.8 FPS,并且参数量降低了0.1 M;在Camvid数据集上,与SPMNet方法相比,准确度提高了1.54百分点,同时参数量和推理速度也更优。实验结果表明:所提方法在满足实时性要求的前提下,能较为准确地识别场景信息。 展开更多
关键词 瓶颈结构 实时语义分割 分解卷积 扩张卷积 上下文信息
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基于流动图与时间上升频的实时云层移动研究
9
作者 陈烨 李顺新 《计算机技术与发展》 2023年第8期37-42,共6页
现有基于光线步进的云层渲染方法能够较好地得到云层形状,但渲染效率不高且在云层移动时边缘会缺失云层移动形变细节且出现不连续的情况。针对上述问题,提出了一种基于流动图的云层移动渲染算法,算法的核心思想是利用流动图控制云层在... 现有基于光线步进的云层渲染方法能够较好地得到云层形状,但渲染效率不高且在云层移动时边缘会缺失云层移动形变细节且出现不连续的情况。针对上述问题,提出了一种基于流动图的云层移动渲染算法,算法的核心思想是利用流动图控制云层在移动时竖直方向上的偏移,使云层随风连续形变的同时增加一定前向扭曲效果。其次,为保证渲染的实时性,利用交叉矩阵来降低单帧渲染像素的数量,提高渲染速度。最后,提出使用时间上升频来增强减少渲染像素后的渲染结果。相较于未使用流动图的云层移动算法,所提算法能够在性能增加不超过10%的情况下表现出云层移动时的整体形变以及向风向连续翻滚的效果。 展开更多
关键词 实时渲染 云层移动 光线步进 流动图 时间上升频
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SDN中基于流长度分布和多控制器的轻量级流表空间优化方案
10
作者 何亨 王佳 +1 位作者 彭哲喆 聂雷 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第10期2463-2470,共8页
为了支持软件定义网络(SDN)中高速数据包转发,商用OpenFlow交换机通常使用三元内容寻址存储器(TCAM)来存储流表项.然而,交换机中TCAM容量有限,可能导致流表溢出,难以满足大规模网络的性能需求.基于互联网上流量长度的实际分布,本文提出... 为了支持软件定义网络(SDN)中高速数据包转发,商用OpenFlow交换机通常使用三元内容寻址存储器(TCAM)来存储流表项.然而,交换机中TCAM容量有限,可能导致流表溢出,难以满足大规模网络的性能需求.基于互联网上流量长度的实际分布,本文提出了一种SDN中基于多控制器的轻量级流表空间优化方案(FODC).FODC设计了一种轻量级的大象流检测算法和混合转发策略,基于概率性数据结构使控制器能快速准确区分数据包属于老鼠流还是大象流,老鼠流由控制器通过Packet-Out消息直接转发,大象流通过在交换机上安装流表项转发.同时,设计了一种基于Gossip协议的分布式多控制器架构和相关算法,实现多个控制器间负载均衡和协同工作.仿真实验表明,FODC可以有效缓解OpenFlow交换机流表空间受限的问题,具有较好的扩展性,并快速实现多控制器负载均衡,满足大规模网络的性能需求. 展开更多
关键词 软件定义网络 流表空间优化 流长度分布 多控制器架构
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基于大型语言模型驱动的本体演化机制研究
11
作者 廖光忠 方锤 +1 位作者 陆晨阳 顾进广 《计算机技术与发展》 2025年第7期117-124,共8页
在本体演化过程中,尽管领域专家的参与至关重要,但也同时存在着知识局限、成本高昂、效率低下等问题。为此,该文提出了一种利用大语言模型来指导本体演化的方法,旨在降低本体演化过程对领域专家的依赖。方案共设计六种提示范式:二元决... 在本体演化过程中,尽管领域专家的参与至关重要,但也同时存在着知识局限、成本高昂、效率低下等问题。为此,该文提出了一种利用大语言模型来指导本体演化的方法,旨在降低本体演化过程对领域专家的依赖。方案共设计六种提示范式:二元决策完型范式、二元决策前缀范式、多元决策完型范式、多元决策前缀范式、整体输入范式、分步输入范式。通过四种方式(二元决策、多元决策、完整输入和分步输入)将待删除的实体三元组等信息输入到大模型中,根据模型输出结果重新构建本体,比较本体演化前后的结构相似率来衡量模型效果。研究使用了ChatGPT-V3.5和Llama-7B两种模型,并对民航客服本体(CACSO)、天气预测本体(SENSOR)和中文糖尿病本体(CDMO)三个领域的数据集进行了零样本实验。实验结果表明,与传统的专家驱动方法相比,基于大语言模型的本体演化方法显著提升了效率,降低了对专家资源的依赖,验证了大语言模型在本体演化中的可行性,为本体演化领域提供了一种创新的智能化决策方法。 展开更多
关键词 本体 本体演化 提示工程 范式 大型语言模型
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大模型辅助的汉语文化负载词抽取与知识图谱构建 被引量：2
12
作者 张为 肖巧玲 +4 位作者 刘海江 任好 蔡子妍 苏鹏鹍 顾进广 《数字图书馆论坛》 2025年第1期33-45,共13页
文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载... 文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载词领域可推动其规范化组织,促进其在翻译、教育等方面的应用。因此,综合现有对文化负载词分类的研究,设计可扩展的汉语文化负载词本体模型,并从文献、教材以及权威网站收集相关的中文语料,利用UIE模型进行知识抽取。为描述各负载词之间的关联,使用大语言模型,根据上下文对汉语文化负载词进行层次分类以及关系补全。结果表明,基于提出的层次化可扩展本体模型构建的知识图谱,能够系统整合汉语文化负载词的相关属性,映射词汇间的文化关联,解决了传统知识图谱在处理多义词和动态表达时存在的问题,为翻译和文化教育等领域提供准确的语义支持,从而提高文化知识的解释性和实际应用效果。 展开更多
关键词 大语言模型 知识图谱构建 文化负载词 知识抽取 文本分类
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基于视觉特征增强与双向交互融合的图文情绪分类
13
作者 王露瑶 胡慧君 刘茂福 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第11期2056-2066,共11页
多模态情感分析日益受到广泛关注,其目的是利用文本和图像等多模态信息实现情感预测。相较于文本,视觉模态作为辅助模态,可能包含更多与情感无关的混淆或者冗余信息,同时现有研究未充分考虑多个感知模态间的交互作用和互补性。针对上述... 多模态情感分析日益受到广泛关注,其目的是利用文本和图像等多模态信息实现情感预测。相较于文本,视觉模态作为辅助模态,可能包含更多与情感无关的混淆或者冗余信息,同时现有研究未充分考虑多个感知模态间的交互作用和互补性。针对上述问题,提出了基于视觉特征增强与双向交互融合的图文情绪分类VFEBIF模型。其中,细粒度视觉特征增强模块利用场景图的结构化知识和基于CLIP的筛选技术,提取出与视觉语义相关的文本关键词,从而增强视觉局部特征。此外,双向交互融合模块并行实现模态间交互,并融合多模态特征以深入挖掘模态间的互补信息,进而实现情绪分类。在TumEmo和MVSA-Single这2个公共数据集上的实验表明,VFEBIF模型优于多数现有模型,能够有效提升情绪分类性能。 展开更多
关键词 多模态情感分析 图文情绪分类 视觉特征增强 双向交互融合
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改进PSO-XGBoost的连铸定重预测
14
作者 高峰 李新杰 +1 位作者 符海东 彭浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期290-297,共8页
为实现连铸坯有效定重预测,避免在连铸生产中产生质量缺陷和资源浪费,根据真实方坯生产数据,提出一种基于改进粒子群算法优化XGBoost的连铸定重预测模型。针对粒子群算法全局寻优精度较低等缺点进行改进,主要采用反向学习策略优化种群... 为实现连铸坯有效定重预测,避免在连铸生产中产生质量缺陷和资源浪费,根据真实方坯生产数据,提出一种基于改进粒子群算法优化XGBoost的连铸定重预测模型。针对粒子群算法全局寻优精度较低等缺点进行改进,主要采用反向学习策略优化种群初始分布提高算法优化效率,根据进化状态自适应调整惯性权重,匹配粒子当前搜索状态,同时使用突变策略使粒子突破局部收敛。数值实验结果表明,改进算法收敛速度更快,精度更高,验证了良好性能。将其应用到XGBoost中优化模型超参数,连铸坯定重预测精度获得提升。 展开更多
关键词 连铸 定重预测 XGBoost 粒子群优化 进化状态 自动机器学习 超参数优化
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基于简洁文档表示的稠密检索方法
15
作者 侯嘉浩 罗景 涂新辉 《计算机与数字工程》 2025年第9期2558-2565,共8页
近年来,基于预训练模型的信息检索方法ColBERT在检索精度和速度上均取得了里程碑式的成功,成为工业界和学术界关注的焦点。然而,ColBERT在索引阶段离线存储文档向量时需要消耗大量的磁盘空间,限制了其在大规模信息检索系统中的应用。针... 近年来,基于预训练模型的信息检索方法ColBERT在检索精度和速度上均取得了里程碑式的成功,成为工业界和学术界关注的焦点。然而,ColBERT在索引阶段离线存储文档向量时需要消耗大量的磁盘空间,限制了其在大规模信息检索系统中的应用。针对该问题,提出了一种基于简洁文档表示的稠密检索方法S-BERT(SuccinctBERT)。该方法在索引阶段首先构建文档的向量表示,其次抽取文档向量表示中关键的词向量表示,然后利用这些词向量构建新的文档表示并创建索引。通过减少表示文档的词向量个数,构建了更为简单有效的文档表示,显著降低了ColBERT离线存储文档索引时的磁盘空间消耗。在MS MARCO数据集上的实验结果表明:该方法构建的文档索引占用磁盘空间仅为ColBERT的55%,在检索精度上超过或者接近ColBERT方法,并在一定程度上提高了检索的效率。 展开更多
关键词 信息检索 稠密检索 简洁文档表示 关键词抽取 预训练语言模型
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基于位置预测和缓存的边缘计算轨迹隐私保护方案
16
作者 程思亮 刘静 《计算机技术与发展》 2025年第4期45-52,共8页
在连续LBS的应用场景中,用户的位置数据经常需要被传输到位置服务提供商(LSP)以获取各种服务,然而这会带来用户位置和轨迹隐私的泄露。大多数现有的保护方案使用无第三方或匿名器的系统架构,由于硬件限制这种频繁的数据传输会导致较大... 在连续LBS的应用场景中,用户的位置数据经常需要被传输到位置服务提供商(LSP)以获取各种服务,然而这会带来用户位置和轨迹隐私的泄露。大多数现有的保护方案使用无第三方或匿名器的系统架构,由于硬件限制这种频繁的数据传输会导致较大的网络延迟,影响了用户体验。为了缓解这一问题,现有的技术方案往往采用边缘计算和缓存策略来处理LBS查询。边缘计算通过在网络的边缘节点处理数据,从而降低了延迟。而缓存策略则允许将查询结果存储在边缘节点上,以便于后续的查询可以直接从缓存中获取结果,无需再次与LBS服务器交互。然而现有许多方案无法充分利用边缘服务器的响应以回答后续的查询。为了应对这一挑战,该文提出了一种基于位置预测和缓存的边缘计算轨迹隐私保护方案。在移动用户和边缘服务器都使用k匿名以及对LBS查询数据的缓存,移动用户使用预测模型根据连续的位置数据对下一次位置进行预测,并对未来位置的LBS数据缓存,增强用户的位置隐私,提高缓存命中率。与CDKA方案相比,该方案具有更高的缓存命中率和更低的延迟。 展开更多
关键词 轨迹隐私 k匿名 位置预测 缓存 边缘计算
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基于注意力和特征融合的路面缺陷检测算法
17
作者 谢文斌 李顺新 《计算机技术与发展》 2025年第4期15-21,共7页
针对现有道路损伤检测方法检测精度不足,难以兼顾模型规模和精度的问题,提出了一种路面损伤实时检测算法YOLOv8-Pavement defect(YOLOv8-PD)。由于YOLOv8网络在快速目标检测拥有显著成效,将其作为改进的基准网络。首先,在骨干网络上,在Y... 针对现有道路损伤检测方法检测精度不足,难以兼顾模型规模和精度的问题,提出了一种路面损伤实时检测算法YOLOv8-Pavement defect(YOLOv8-PD)。由于YOLOv8网络在快速目标检测拥有显著成效,将其作为改进的基准网络。首先,在骨干网络上,在YOLOv8特征提取模块C2f上融合ECA注意力机制,能够更好地提取图片特征和关注重点对象;其次,在颈部结构引入LightConv结构进行轻量化;最后,针对坑洞(D40)检测不理想的情况,加入小目标层和加权特征融合,加强对于小目标坑洞的检测效果。实验结果表明,在RDD2022路面损伤数据集上,YOLOv8-PD比原算法YOLOv8n在mAP50-95上提升了5.67%,在mAP50上提升了3.06%,在T4上FPS上达到了71 FPS,满足实时检测的需求。与YOLO等主流算法相比,该算法在精度上超越了所有的YOLO系列的轻量级模型,证明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 YOLOv8 n 注意力机制 轻量化 深度学习 路面缺陷检测
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基于三维姿态估计的自然场景中文文本识别
18
作者 吕林浩 邓春华 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第12期3397-3405,共9页
针对自然场景中不规则中文文本识别,传统方法矫正文本至标准姿态以提升识别率,但处理连续多变姿态文本时效果不佳,忽视单字符姿态的关键作用。鉴于中文单字符姿态检测数据稀缺,研究提出了一种基于中文姿态检测基准(benchmark)的新方法,... 针对自然场景中不规则中文文本识别,传统方法矫正文本至标准姿态以提升识别率,但处理连续多变姿态文本时效果不佳,忽视单字符姿态的关键作用。鉴于中文单字符姿态检测数据稀缺,研究提出了一种基于中文姿态检测基准(benchmark)的新方法,并构建了专用于单字符三维姿态检测识别的数据集。通过结合合成和真实中文数据集,优化网络模型,采用多任务学习策略,实现基于像素级文本定位的中文姿态检测,引入全卷积网络进行特征提取,并通过面积加权池化增强模型识别不同姿态文本的能力。实验结果显示,该方法在自然场景中面对仿射变换的中文文本识别任务时,准确率和效率较高,整体准确率提高了4.29%。 展开更多
关键词 中文姿态 自然场景中文文本识别 单字符 机器学习 中文数据集 文本检测 神经网络
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基于时空Transformer的混合回报隐式Q学习人群导航
19
作者 周帅 符浩 刘伟 《计算机应用》 北大核心 2025年第11期3666-3673,共8页
在人群密集环境中,机器人执行人群导航任务时通常采用在线强化学习算法。然而,行人运动复杂多变的特性显著降低了在线强化学习的样本效率。针对这一问题,提出一种在离线强化学习(ORL)框架下的基于时空Transformer的混合回报隐式Q学习(ST... 在人群密集环境中,机器人执行人群导航任务时通常采用在线强化学习算法。然而,行人运动复杂多变的特性显著降低了在线强化学习的样本效率。针对这一问题,提出一种在离线强化学习(ORL)框架下的基于时空Transformer的混合回报隐式Q学习(STHRIQL)算法。首先,将蒙特卡洛(MC)回报机制融入隐式Q学习(IQL)算法中,旨在增强学习过程的收敛性;其次,进一步将时空Transformer模型整合至Actor-Critic中,以有效捕捉并解析离线人群导航数据集中机器人与行人之间高度动态且复杂的交互信息,从而优化算法的训练流程与效率;最后,通过仿真实验将所提算法与现有基于在线强化学习的人群导航算法进行对比,并根据评估机制进行定量与定性分析。实验结果显示,STHRIQL算法不仅在人群导航任务中展现出了优越的性能,而且相较于现有的在线人群导航算法,样本效率提升了30.5%~55.8%。STHRIQL算法可为提升机器人在复杂人群环境中的导航能力提供新的思路与解决方案。 展开更多
关键词 人群导航 深度强化学习 离线学习 神经网络 时空Transformer
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基于多模态深度学习的RGB-D物体识别 被引量：6
20
作者 骆健 蒋旻 +1 位作者 刘星 周龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1624-1629,共6页
针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal spars... 针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal sparse auto-encoder and recursive neural networks,MSAE-RNNs)的深度学习模型。SAE结合卷积及池化技术分别从RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图、3D曲面法线中提取低层次的平移不变性特征,作为多个固定树RNNs的输入,得到更加抽象的高层特征,融合后的多模态特征,采用SVM分类器进行分类。在RGB-D数据集上的实验结果表明,该算法的物体识别率达到90.7%,较其它算法提高了3%-9%,能很好完成RGB-D物体的识别。 展开更多
关键词 多模态 稀疏自编码 递归神经网络 卷积及池化 3D曲面法线
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