检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2025年第1期45卷 90-97页

作者：张思齐张金俊王天一秦小林中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学北京100049

针对深度事件检测模型对复杂时序事件检测准确性不足和忽略了不同事件间相关性的问题,提出一种基于信号时态逻辑的深度时序事件检测算法DSTL(Deep Signal Temporal Logic)。该算法一方面引入信号时态逻辑框架,并用信号时态逻辑(STL)公... 详细信息

针对深度事件检测模型对复杂时序事件检测准确性不足和忽略了不同事件间相关性的问题,提出一种基于信号时态逻辑的深度时序事件检测算法DSTL(Deep Signal Temporal Logic)。该算法一方面引入信号时态逻辑框架,并用信号时态逻辑(STL)公式建模时间序列中的事件来综合考虑时间序列上事件的逻辑性和时态性;另一方面采用基于神经网络的基础分类器来检测原子事件的发生情况,并通过STL公式结构和语义来辅助检测复杂事件。另外,使用神经网络模块替代相应的逻辑连接词和时态逻辑算子,从而提供可GPU加速和梯度下降的神经网络模块。通过对6个时间序列数据集的实验,验证了该算法在时序事件检测方面的有效性,并把使用DSTL算法的模型与不使用该算法而使用多层感知机(MLP)、长短期记忆(LSTM)网络和Transformer的深度时间序列分类模型进行比较。实验结果表明,使用DSTL算法的模型在5种事件上的平均F1分数提升了约12%,其中3种跨时间点事件上的平均F1分数提升了约14%,且具备更好的可解释性。

关键词：时态逻辑事件检测事件表示时间序列深度学习

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水下图像复原和增强方法研究进展

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 51-65页

作者：周玲刘庆敏金凯杰赵文义张卫东河南科技学院信息工程学院新乡453003 河南科技学院计算机应用研究所新乡453003 北京邮电大学人工智能学院北京100876

自2012年中国提出海洋强国战略以来,水下图像清晰化已成为机器视觉领域的研究热点和挑战。与陆地良好环境中拍摄的图像不同,光在水下传播时受水下介质吸收和散射影响,导致水下图像存在颜色失真、细节模糊、低对比度、亮度不均等问题。... 详细信息

自2012年中国提出海洋强国战略以来,水下图像清晰化已成为机器视觉领域的研究热点和挑战。与陆地良好环境中拍摄的图像不同,光在水下传播时受水下介质吸收和散射影响,导致水下图像存在颜色失真、细节模糊、低对比度、亮度不均等问题。低质量水下图像使得水下机器视觉感知面临看不清的挑战,因此研究有效的水下图像增强方法是当前水下视觉领域亟待解决的重要问题。本文在广泛调研的基础上梳理了水下图像质量提升的方法,主要包括图像复原和图像增强两大类。随后,深入讨论了代表性方法,并通过定性和定量评估分析,详细探讨了这些方法的优势和局限性。此外,全面概述了水下图像质量退化问题、提升方法、数据集及评估指标,分析了其在不同场景下的性能,提供了全面的水下图像清晰化方法研究现状。最后,根据水下图像增强和复原方法的难点与目前面临的主要问题对研究方向和发展趋势进行了归纳和展望。这一综合性研究为未来相关领域的研究和实践提供了建议。

关键词：水下图像质量退化光的散射与吸收水下图像清晰化水下图像质量评估

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基于三周期极小曲面的管道爬行机器人

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科学技术与工程 2025年第3期25卷 1133-1141页

作者：梁加龙罗凯李德臣陈飞飞上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 中国工程物理研究院计算机应用研究所绵阳621900 中国运载火箭技术研究院北京100076

针对流体运输中的小管径管道检测与维护任务,设计并研制了一种小尺寸软体气动管道爬行机器人。该机器人采用解析隐式三周期极小曲面偏置技术,形成具有厚度的实体结构,并通过调整隐式方程参数实现结构刚度的各向异性。在此基础上,设计了... 详细信息

针对流体运输中的小管径管道检测与维护任务,设计并研制了一种小尺寸软体气动管道爬行机器人。该机器人采用解析隐式三周期极小曲面偏置技术,形成具有厚度的实体结构,并通过调整隐式方程参数实现结构刚度的各向异性。在此基础上,设计了径向和纵向变形驱动器,以满足机器人在管道内的灵活运动需求。为优化机器人性能,提出了一种基于MATLAB、Rhino和ABAQUS的联合参数优化框架,并利用Python脚本实现自动化参数优化流程。通过这一框架,可以有效提高机器人的运动性能和适应性。基于两种变形驱动器,设计了管道爬行机器人的整体结构,并详细阐述了制造方法和运动控制步态。实验结果表明,所设计的管道机器人能够在两种不同姿态以及一定载荷条件下稳定地沿管道运动,验证了联合参数优化框架的可行性。研究成果为后续管道爬行机器人的参数化设计和优化研究提供了有价值的参考,有助于推动软体机器人在小管径管道检测与维护领域的应用发展。

关键词：管道爬行机器人三周期极小曲面驱动器结构参数优化软体机器人

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基于多路层次化混合专家模型的轴承故障诊断方法

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计算机应用 2025年第1期45卷 59-68页

作者：徐欣然张绍兵成苗张洋曾尚中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 深圳市中钞科信金融科技有限公司广东深圳518206

针对滚动轴承故障诊断中处理复杂工况准确率较低的问题,提出一个多任务学习(MTL)模型,即多路层次化混合专家(MHMoE)模型,以及对应的层次化训练模式。该模型结合多阶段、多任务联合训练,实现了层次化的信息共享模式,并在普通MTL模式的基... 详细信息

针对滚动轴承故障诊断中处理复杂工况准确率较低的问题,提出一个多任务学习(MTL)模型,即多路层次化混合专家(MHMoE)模型,以及对应的层次化训练模式。该模型结合多阶段、多任务联合训练,实现了层次化的信息共享模式,并在普通MTL模式的基础上进一步提升了模型的泛化性和故障识别准确率,使模型能同时在复杂与简单的数据集上出色地完成任务,同时,结合一维ResNet的瓶颈层结构,在保证网络深度的同时,也规避梯度爆炸与梯度消失等问题,从而能充分地提取数据集的相关特征。以帕德博恩大学轴承故障数据集(PU)为测试数据集设计的实验的结果表明,在不同工况复杂度下,与不使用MTL的单任务混合专家单元结构(OMoE)-ResNet18模型相比,所提模型的准确率提升5.45~9.30个百分点;而与集成经验模态分解的Hilbert谱变换方法(EEMD-Hilbert)、MMoE(Multigate Mixture-of-Experts)和多尺度多任务注意力卷积神经网络(MSTACNN)等模型相比,所提模型的准确率至少提升3.21~16.45个百分点。

关键词：轴承故障诊断预测性维护多任务学习深度学习卷积神经网络

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大语言模型综述与展望

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计算机应用 2025年第3期45卷 685-696页

作者：秦小林古徐李弟诚徐海文中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国民用航空飞行学院理学院四川广汉618307

大语言模型(LLM)是由具有大量参数(通常数十亿个权重或更多)的人工神经网络组成的一类语言模型,使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练,是当前生成式人工智能(AI)技术的核心。与传统语言模型相比,LLM通过大量的算力、参... 详细信息

大语言模型(LLM)是由具有大量参数(通常数十亿个权重或更多)的人工神经网络组成的一类语言模型,使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练,是当前生成式人工智能(AI)技术的核心。与传统语言模型相比,LLM通过大量的算力、参数和数据支持,展现出更强的语言理解与生成能力,广泛应用于机器翻译、问答系统、对话生成等众多任务中并表现卓越。现有的综述大多侧重于LLM的理论架构与训练方法,对LLM的产业级应用实践及技术生态演进的系统性探讨仍显不足。因此,在介绍LLM的基础架构、训练技术及发展历程的基础上,分析当前通用的LLM关键技术和以LLM为底座的先进融合技术。通过归纳总结现有研究,进一步阐述LLM在实际应用中面临的挑战,包括数据偏差、模型幻觉和计算资源消耗等问题,并对LLM的持续发展趋势进行展望。

关键词：大语言模型智能体自然语言处理检索增强生成模型幻觉

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基于量子动力学的优化算法熵

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计算机应用 2025年第1期45卷 186-195页

作者：唐泉王鹏辛罡中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学北京100049 成都锦城学院电子信息学院成都611731 西南民族大学计算机与人工智能学院成都610225

在优化系统分析和研究中,熵是一种常用的描述手段,针对不同优化系统动态行为和熵之间的内在联系缺乏深入分析的问题,提出一种基于量子动力学的优化算法熵。首先基于物理学中的布朗运动与采样行为的相似性提出优化问题的布朗运动描述方... 详细信息

在优化系统分析和研究中,熵是一种常用的描述手段,针对不同优化系统动态行为和熵之间的内在联系缺乏深入分析的问题,提出一种基于量子动力学的优化算法熵。首先基于物理学中的布朗运动与采样行为的相似性提出优化问题的布朗运动描述方法。将优化问题力学表达转化为能量的形式引入薛定谔方程,提出基于量子动力学的优化算法;然后结合优化问题在薛定谔方程下的概率表达得到优化算法熵;最后对目标函数约束下的粒子随机行为进行分析,给出了量子动力学下优化系统的基本搜索行为与熵的关系。实验从参考能量、自由粒子动能和目标函数扰动3个不同方面跟踪和分析优化系统的动态行为和熵的变化趋势,验证了熵与优化系统搜索行为之间的相关性。实验结果表明,基于量子动力学的优化算法熵可以深入分析优化过程,为研究优化算法给出了新的思路和方法。

关键词：量子动力学优化问题布朗运动薛定谔方程熵

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人力资源管理视角下的涉密人员管理实践

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保密工作 2025年第2期 33-34页

作者：张丽倩赵隽祎郭丽娜北京计算机技术及应用研究所

涉密人员是在一个国家或组织涉密岗位上工作的人力资源，不仅具有能动性、再生性、社会性等人力资源的共性特征，也具有因从事涉密工作而形成的个性特征。共性特征与个性特征的交织性，使得涉密人员管理成为一项复杂的系统工作。有研究...

涉密人员是在一个国家或组织涉密岗位上工作的人力资源，不仅具有能动性、再生性、社会性等人力资源的共性特征，也具有因从事涉密工作而形成的个性特征。共性特征与个性特征的交织性，使得涉密人员管理成为一项复杂的系统工作。有研究表明，粗放式、经验化的涉密人员管理方式，可能导致涉密人员在选、用、育、留等职能环节发展不平衡，影响保密工作开展。人力资源是“第一资源”，涉密人员是国家安全与保密事业的首要资源。

关键词：

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高新技术企业研发项目全生命周期成本管理研究

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中国农业会计 2025年第10期 24-26页

作者：明旭红北京计算机技术及应用研究所

高新技术企业研发项目的成本管理具有复杂性、动态性和战略性，直接影响企业创新效能与市场竞争力。本文基于全生命周期视角，通过分析高新技术企业研发项目成本管理的特点，提出涵盖立项论证、开发实施、测试验证、成果转化及总结评价... 详细信息

高新技术企业研发项目的成本管理具有复杂性、动态性和战略性，直接影响企业创新效能与市场竞争力。本文基于全生命周期视角，通过分析高新技术企业研发项目成本管理的特点，提出涵盖立项论证、开发实施、测试验证、成果转化及总结评价五个阶段的成本管理方法，并强调构建矩阵式成本责任体系、建立分级授权与风险预警制度以及实施业财融合型专业团队培育等保障措施的重要性，旨在降低高新技术企业研发项目成本，增强企业的市场竞争力。

关键词：高新技术企业研发项目全生命周期成本控制

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基于多粒度共享语义中心关联的文本到人物检索方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 808-814页

作者：康斌陈斌王俊杰李昱林赵军智咸伟志中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入... 详细信息

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先,引入一个多粒度交叉对齐模块,并通过增强图像-句子和局部区域-分词之间的交互,实现跨模态数据在联合嵌入空间的多层次对齐;其次,建立一个共享语义中心,将它作为一个可学习的语义枢纽,并通过全局特征和局部特征的关联,增强不同对齐机制之间的语义一致性,促进全局和局部特征的协同作用。在共享语义中心内,计算图像特征和文本特征之间的局部和全局跨模态相似性关系,提供一种全局视角与局部视角的互补度量,并最大限度地促进多种对齐机制之间的正向效应;最后,在CUHK-PEDES数据集上进行实验。结果表明:所提方法在Rank-1指标上较基线方法显著提升了8.69个百分点,平均精度均值(mAP)提升了6.85个百分点。在ICFG-PEDES和RSTPReid数据集上所提方法也取得了优异的性能,明显超越了所有对比方法。

关键词：视觉-语言模型人物检索全局对齐局部对齐共享语义中心

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融合多头自注意力机制的语音增强方法

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西安电子科技大学学报 2020年第1期47卷 104-110页

作者：常新旭张杨杨林寇金桥王昕徐冬冬北京计算机技术及应用研究所

由于人类在听觉感知过程中存在掩蔽效应,因此能量高的信号会屏蔽掉其他能量低的信号。受到这一现象启发,结合自注意力方法和多头注意力方法,提出融合多头自注意力机制的语音增强方法。通过对输入的含噪语音特征施加多头自注意力计算,可... 详细信息

由于人类在听觉感知过程中存在掩蔽效应,因此能量高的信号会屏蔽掉其他能量低的信号。受到这一现象启发,结合自注意力方法和多头注意力方法,提出融合多头自注意力机制的语音增强方法。通过对输入的含噪语音特征施加多头自注意力计算,可以使得输入语音特征的干净语音部分和噪声部分有较为明显的区分,从而使得后续的处理能够更有效地抑制噪声。实验结果表明,这种语音增强方法相较于使用门控循环神经网络的语音增强方法,语音增强性能更好,增强语音的语音质量与可懂度更高。

关键词：语音增强深度神经网络自注意力多头注意力门控循环单元

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