检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报(工学版) 2025年第03期 128-135页

作者：耿雪莲宋明阳冯毅景丽萍于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室

关键词预测通常难以充分利用文本结构中的复杂层次和语义信息,针对该问题,提出了一种新型语义表示增强的关键词预测方法(ACL-KP),即利用动态对比学习增强关键词预测。该方法首先通过引入自适应权重机制,动态调整样本权重,解决在对比学... 详细信息

关键词预测通常难以充分利用文本结构中的复杂层次和语义信息,针对该问题,提出了一种新型语义表示增强的关键词预测方法(ACL-KP),即利用动态对比学习增强关键词预测。该方法首先通过引入自适应权重机制,动态调整样本权重,解决在对比学习过程中难以区分真实样本与噪声样本的问题,减少误识别噪声样本的影响,优化空间表示。此外,为了提高训练数据的多样性,引入高斯白噪声,自动生成一些具有挑战性的虚拟样本,从而增强文档和关键词的语义表示。在关键词预测领域的多个公开数据集上进行的实验结果表明:模型在F1@5和F1@M指标上相较于当前先进模型提升了2%～17%,与序列到序列模型和统一模型相比,展现出了更显著的性能优势。

关键词：自然语言处理关键词预测多目标优化对比学习嵌入表示

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PLSGA:阶段式长文本摘要生成方法

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 170-178页

作者：方缙李宝安游新冬吕学强北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

针对现有方法在处理长文本时,存在冗余信息处理困难和无法筛选出最高质量摘要的问题,提出了一种阶段式长文本摘要生成方法(PLSGA)。将样本数据的文本和参考摘要分割,利用Sentence-BERT获取语义向量并进行相似度比对,从中抽取文本的关键... 详细信息

针对现有方法在处理长文本时,存在冗余信息处理困难和无法筛选出最高质量摘要的问题,提出了一种阶段式长文本摘要生成方法(PLSGA)。将样本数据的文本和参考摘要分割,利用Sentence-BERT获取语义向量并进行相似度比对,从中抽取文本的关键信息;通过关键信息和非关键信息训练抽取模型,以尽可能地保留原文本的语义信息;将抽取的关键信息和参考摘要作为样本输入骨干模型BART进行生成模型训练;通过生成模型生成多条候选摘要,并使用无参考摘要评分模型筛选出质量最好的摘要。提出的阶段式长文本摘要生成方法在多个中文长文本数据集上进行实验,结果表明相对于目前主流的方法以及ChatGPT,其效果均有提升,具有领域优势,生成的摘要质量更好,更具可读性。

关键词：文本摘要 Sentence-BERT 关键信息 BART 无参考摘要评分模型

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多阶段重建内容协同优化的图像修复算法

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信号处理 2025年第2期41卷 325-337页

作者：秦佳白慧慧王梦丽翟双姣晋赞霞秦品乐曾建潮中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 北京交通大学信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提... 详细信息

随着数字图像技术的快速发展,图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而,由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失,往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年,大量渐进式图像修复算法被提出,通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息,使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而,在这种渐进式图像修复的结构中,低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中,造成修复结果在图像内容上有误,难以达到人眼视觉要求。针对这一问题,本文提出了一种多阶段重建内容协同优化的图像修复算法(Image inpainting algorithm based on multi-stage reconstruction collaborative optimization,MSNet),在渐进修复中融入并行结构,通过对三阶段渐进层内容的协同优化,提高修复结果的准确性。具体来说,在该网络的初步修复阶段后,提出了一种并行的图像内容精细化修复模块(Parallel image content refinement module,PCRM),通过基于自注意力的U-Net和增强的残差网络两个分支并行地修复图像结构和细节信息。其中,基于自注意力的U-Net倾向于对图像的结构特征进行抽象提取,并通过Multi-Head自注意力机制进行全局恢复。而增强残差网络结构则通过优化特征值区分度的方式,提升重要细节信息的表征能力,使残差网络能够更关注于重要细节的恢复。在PCRM后,为了融合第二阶段所得的多个修复重建信息,细节-结构融合模块被提出来,将细节信息合理嵌入到结构中,提高多渐进层特征在空间表征上的兼容性,减少纹理与结构不统一所造成的图像视觉不连续问题,以生成更加符合客观现实的修复结果。实验结果表明,与现有的修复算法对比,本文提出的算法可以生成纹理更加清晰,视觉上更加逼真的结果。

关键词：图像修复特征融合渐进式图像修复图像复原

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基于相关矩阵Toeplitz特性的5G终端基带信道估计算法设计

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高技术通讯 2025年第1期35卷 9-19页

作者：冯雪林石晶林戴曼刘林中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100080 中国科学院大学北京100049 北京中科晶上科技股份有限公司北京100190

第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文... 详细信息

第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。

关键词： 5G终端基带信道估计均方根托普利兹动态范围

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基于改进YOLOv5的路面病害检测方法

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北京工业大学学报 2025年第5期51卷 552-559页

作者：刘鹏宇袁静高倩陈善继北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁81000

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一,以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题,建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集,以弥补现有数据集的不足,... 详细信息

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一,以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题,建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集,以弥补现有数据集的不足,并且提出基于改进YOLOv5的路面病害检测方法。该方法通过融合注意力机制和轻量化结构组件在提升模型检测精度的同时降低参数量,实现了在多种干扰背景下对裂缝和坑槽路面损坏的检测和准确识别,有效改善了上述不足。实验结果表明,提出的方法在构建的路面病害数据集上检测平均精度均值达到93.3%,具有较高的检测精度,模型参数量仅为6.7×10^(6)左右,大大降低了部署成本。

关键词：公路养护路面病害深度学习 YOLOv5 注意力机制轻量化

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基于剪枝的大模型联邦参数高效微调技术

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计算机应用 2025年第3期45卷 715-724页

作者：曾辉熊诗雨狄永正史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190

随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信... 详细信息

随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信这两个主要阶段,分别提出对应的解决方案,即本地高效微调模式和环形本地聚合模式。本地高效微调模式采用基于参数高效微调(PEFT)的模型剪枝算法以减轻本地计算和通信开销;环形本地聚合模式采用分布式的本地聚合方法取代中心化的聚合方法以提升聚合阶段的通信效率。实验结果表明,所提大模型联邦参数高效微调框架在最终性能和效率方面均表现良好。

关键词：联邦学习大模型微调参数高效微调模型剪枝

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分散决策下的电力平衡机制分析与启示:以德国平衡结算单元为例

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电网技术 2025年第4期49卷 1436-1446,I0035页

作者：单兰晴宋昊天唐庆虎郭鸿业侯胜任康重庆新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学电机系) 北京市海淀区100084 代尔夫特理工大学电气数学和计算机部荷兰代尔夫特2628SK

随全球能源系统向低碳化转型,可再生能源在电力系统中渗透率不断提高,其不确定性增大了电力市场的出清压力与电力系统的调度压力,为电力的平衡带来挑战。文章聚焦以德国平衡结算单元机制为例的典型分散决策电力平衡机制,分析了分散决策... 详细信息

随全球能源系统向低碳化转型,可再生能源在电力系统中渗透率不断提高,其不确定性增大了电力市场的出清压力与电力系统的调度压力,为电力的平衡带来挑战。文章聚焦以德国平衡结算单元机制为例的典型分散决策电力平衡机制,分析了分散决策机制中市场主体自主性的增强、系统集聚不确定性的减弱与调度压力的降低等优势。首先,介绍了上述机制的基本结构、运作方式与平衡结算单元作为关键组成的参与作用;然后,分析了德国电力平衡结算单元机制的规则特点、实际运行中的配套机制,并剖析了该机制的分散平衡特性;最后,开展了相关市场化平衡机制引入我国面临的问题与适应性探索,提出了调度层级、市场参与、市场衔接与技术支持方面的建议。

关键词：电力市场平衡结算单元电力平衡平衡市场平衡责任

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认知机器的模型与结构研究进展

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中国图象图形学报 2025年第4期30卷 895-921页

作者：鲍泓郑颖梁天骄北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100027 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

机器如何与人一样具有认知能力?认知能力可用智能度量,人的智能是认知过程的涌现,人们从认知的模型出发研究其结构,结构决定机器的认知功能。本文旨在探讨机器认知的模型和构建方法,为设计新一代认知机器提供新的模型、结构和方法论。... 详细信息

机器如何与人一样具有认知能力?认知能力可用智能度量,人的智能是认知过程的涌现,人们从认知的模型出发研究其结构,结构决定机器的认知功能。本文旨在探讨机器认知的模型和构建方法,为设计新一代认知机器提供新的模型、结构和方法论。本文用分析、归纳和演绎的方法综述认知机器模型和结构的起源、演进与发展趋势。首先,从20世纪初计算机器的发明和DNA双螺旋结构模型的发现谈起,阐述了“图灵机模型+冯·诺依曼结构”划时代意义的科学研究成果的形成,这一模型和结构催生了通用计算机器的发明,并对计算机科学与技术等新学科的形成起到奠基作用;此后,图灵的天问“机器能思维吗”及“图灵测试”对后来创立人工智能有重大启示和影响;然后评述近20年来“深度学习模型+卷积神经网络结构”以及“大语言模型+转换器结构”等的里程碑式进展和存在的问题;在最新进展部分综述当前国内外有代表性的3位科学家提出的模型和结构:“世界模型”、“空间智能”和“四要素说”,特别是以“四要素说”为基础的认知物理学,为人的认知和机器认知提供了统一的理论框架,构成了机器认知的4种基本模式——认知螺旋模型和OOXA结构链,讨论了认知核、洋葱模型和负熵概念,以驾驶脑认知为案例进行具身智能的实验验证;最后,展望了本领域未来研究和发展趋势。模型定义了机器认知的约束边界,结构决定认知机器的涌现性,通过模型+结构的研究方法和评价,为探索“人和机器认知的机制”和解决“机器如何认知”这样的人工智能发展的重大问题提供了一种新研究视角、路径和范式。

关键词：认知机器认知物理学认知核模型结构涌现负熵

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深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

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工程科学学报 2025年第4期47卷 768-779页

作者：谭靖杨利刚李潇睿袁兆麟崔允端姚超王宗杰班晓娟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(... 详细信息

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.

关键词：深度强化学习在线强化学习离线强化学习工业控制系统智能控制

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基于全局与局部特征加权融合的隐喻识别模型

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计算机工程 2025年第5期51卷 143-153页

作者：马月坤马铭佑华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 华北理工大学河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

部分文本中隐喻本体与喻体位置相距较远,导致模型学习文本语境信息的难度增大,以及所提取的特征中重要信息不明显。为此,提出一种基于全局与局部特征加权融合的隐喻识别模型。首先,设计了局部特征提取模块(LFEM),通过对不同范围以及更... 详细信息

部分文本中隐喻本体与喻体位置相距较远,导致模型学习文本语境信息的难度增大,以及所提取的特征中重要信息不明显。为此,提出一种基于全局与局部特征加权融合的隐喻识别模型。首先,设计了局部特征提取模块(LFEM),通过对不同范围以及更大感受野下文本局部特征的关注来达到学习词语周围不同距离语境信息的目的;其次,使用双向长短时记忆(BiLSTM)与多头注意力构成全局特征提取模块(GFEM),学习宏观句子级语义信息;最后,设计了特征加权融合模块(FWFM),对提取得到的2种特征进行自适应动态融合,以较少的噪声获得鲁棒性更强且重要信息更为集中的特征。实验结果表明,相比RoBERTa+Transformer+GCN模型,所提模型在VUA ALLPOS、TOEFL ALLPOS以及CCL 3个数据集上的F1值分别提升了1.1、1.2和3.2百分点,所提模型具有更高的隐喻识别精度。

关键词：隐喻识别全局特征局部特征特征加权注意力机制双向长短时记忆

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