检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机测量与控制 2023年第2期31卷 97-103页

作者：马云鹤王玉玫赵宇帆华北计算技术研究所北京100083

作为一种新的城市公共交通方式,共享单车的出现给人们的日常出行带来了极大的便利性;但由于其使用的过程中存在动态不均衡的性质,用户常会面临无车可借和无桩可还的现象,因此需要一个精确的需求预测模型,来解决共享单车的调度问题;为此... 详细信息

作为一种新的城市公共交通方式,共享单车的出现给人们的日常出行带来了极大的便利性;但由于其使用的过程中存在动态不均衡的性质,用户常会面临无车可借和无桩可还的现象,因此需要一个精确的需求预测模型,来解决共享单车的调度问题;为此提出一种新的基于时空融合图的注意力网络模型,该模型将不同时间片的相同车站节点进行连接,从而形成一张大的时空融合图;得益于时空融合图下的自注意力机制,模型在时间相关性和空间相关性之外,还可以捕获局部时空相关性和全局时空相关性;在Divvy数据集上的实验表明,该模型的预测精度优于以往的时空数据预测模型,预测结果与真实结果曲线相吻合,可为实际中共享单车需求预测系统提供有效参考。

关键词：共享单车系统需求预测时空融合图自注意力图卷积网络

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基于Transformer-CVAE的三维人体动画生成方法

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计算机科学与探索 2023年第9期17卷 2137-2147页

作者：冯文科石敏朱登明李兆歆华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190

三维人体动画生成技术是三维动画领域的核心技术。基于动作捕捉的人体动画生成方法通常制作流程较为繁琐、制作周期较长,无法快速生成人体动画,而现有数据驱动的方法生成的人体动画缺乏真实性,且生成人体运动的种类相对有限。基于此,提... 详细信息

三维人体动画生成技术是三维动画领域的核心技术。基于动作捕捉的人体动画生成方法通常制作流程较为繁琐、制作周期较长,无法快速生成人体动画,而现有数据驱动的方法生成的人体动画缺乏真实性,且生成人体运动的种类相对有限。基于此,提出了一种基于Transformer-CVAE的三维人体动画生成方法。首先,基于真实的人体运动构建人体运动数据集,并按照运动种类进行类别划分;其次,基于Transformer网络架构学习运动序列的时序依赖关系,进一步引入变分自编码器结构学习运动序列在隐空间上的概率分布;然后,在隐空间施加约束条件进而控制生成人体运动的效果;最后,在AMASS、HumanACT12、UESTC等数据集上进行实验,并从视觉效果与网络性能两方面对方法进行分析。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法可生成种类丰富、真实细腻的人体动画,且在STED、RMSE等指标上具有明显的提升。

关键词： Transformer 条件变分自编码器三维人体动画计算机图形学

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面向多阶段匹配的答案选择模型

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 158-165页

作者：陈建贵张儒清郭嘉丰范意兴中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

近年来,信息量成倍增长,获取有效信息的代价越来越高,答案选择技术能够为用户直接提供所需的信息,具有革命性的意义。给定问题和候选答案,答案选择任务要求从候选答案中找出与问题最相关的答案。不失一般性,候选答案根据与问题的匹配程... 详细信息

近年来,信息量成倍增长,获取有效信息的代价越来越高,答案选择技术能够为用户直接提供所需的信息,具有革命性的意义。给定问题和候选答案,答案选择任务要求从候选答案中找出与问题最相关的答案。不失一般性,候选答案根据与问题的匹配程度可以分为三种类型:不相关、相关不合理、相关且合理。然而,已有工作仅考虑问题与答案的相关性,这对于精准问答是远远不够的。为此,提出多阶段匹配模型(MSMM),模拟人的答题过程。具体的,MSMM模型分为两个阶段,第一阶段先将简单易解决的问答对分离出去,第二阶段再综合推理复杂的问答数据。每一阶段都由嵌入层、编码层、对齐层、融合层和池化层组成。此外,为了增强模型的推理能力,还引入语义角色标注信息和单词相似矩阵信息。为了便于评估,基于WikiQA和InsuranceQA数据集构造了两个答案合理性数据集。实验结果表明,对比基准方法,该模型在性能上取得一致的提升。

关键词：答案选择问答系统知识增强

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面向3D生成对抗网络的频域加速器设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第6期35卷 953-960页

作者：江卓燊刘博生唐忆滨武继刚广东工业大学计算机学院广州510006 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 武汉数字工程研究所武汉430074

三维生成对抗网络(3D generative adversarial networks,3D GANs)广泛应用于模型预测、对象生成等领域.针对当前3D GANs加速器存在计算开销高、访存能耗高等问题,提出一种基于快速傅里叶变换(FFTs)的3D GANs频域加速器设计(FAG).首先针... 详细信息

三维生成对抗网络(3D generative adversarial networks,3D GANs)广泛应用于模型预测、对象生成等领域.针对当前3D GANs加速器存在计算开销高、访存能耗高等问题,提出一种基于快速傅里叶变换(FFTs)的3D GANs频域加速器设计(FAG).首先针对3D GANs加速器计算开销高的问题,提出支持频域3D GANs计算的硬件架构,利用频域低计算复杂度特性和频域反卷积中的零值模式以减少计算开销;其次针对3D GANs加速器访存能耗高的问题,提出支持3D卷积和反卷积计算的频域映射调度流,利用频域共轭对称特性和反卷积中的零值模式减少访存开销.基于ModelNet数据集和3个3D GANs模型(3DGAN,3D-IWGAN和3D-PhysNet)的评估结果表明,与具有代表性的频域加速器相比,FAG可使性能提高76%,能效提高141%;与具有代表性的空间域加速器相比,FAG的性能提高6倍,能效提高46倍.

关键词：频域加速器 3D GANs 反卷积数据重用调度流

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图对比学习综述

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中文信息学报 2023年第5期37卷 1-21页

作者：岑科廷沈华伟曹婍程学旗中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院大学北京101408 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190

对比学习作为一种自监督式的深度学习范式,在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了瞩目的成绩。受这些成功的对比学习模型的启发,近年来大量研究者尝试将其拓展到图数据上,这为推动图对比学习的发展提供了坚实的基础。该领域现有的综... 详细信息

对比学习作为一种自监督式的深度学习范式,在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了瞩目的成绩。受这些成功的对比学习模型的启发,近年来大量研究者尝试将其拓展到图数据上,这为推动图对比学习的发展提供了坚实的基础。该领域现有的综述主要关注于传统的图自监督学习任务,而缺少对图对比学习方法的梳理和归纳。为了更好地帮助相关领域的研究者,该文梳理了近些年来的图对比学习模型,通过将现有工作归纳到一个统一的框架下,突出其发展脉络。最后该文总结了图对比学习常用的数据集和评价指标,并展望了该领域未来的发展方向。

关键词：自监督学习图对比学习图表示学习预训练

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基于多表达的第一阶段语义检索模型

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计算机工程与应用 2023年第4期59卷 139-146页

作者：蔡银琼范意兴郭嘉丰张儒清中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

当前,信息检索系统通常采用“检索+重排序”的多级流水线架构。基于稠密表示的检索模型已经被逐渐应用到第一阶段检索中,并展现出了相比传统的稀疏向量空间模型更好的性能。考虑到第一阶段检索所需的高效性,大多数情况下这些模型的基本... 详细信息

当前,信息检索系统通常采用“检索+重排序”的多级流水线架构。基于稠密表示的检索模型已经被逐渐应用到第一阶段检索中,并展现出了相比传统的稀疏向量空间模型更好的性能。考虑到第一阶段检索所需的高效性,大多数情况下这些模型的基本架构都采用双编码器(bi-encoder)结构。对查询和文档进行独立的编码,分别得到一个稠密表示向量,然后基于获得的查询和文档表示使用简单的相似度函数计算查询-文档对的得分。然而,在编码文档的过程中查询是不可知的,而且文档相比查询而言通常包含更多的主题信息,因此这种简单的单表示模型可能会造成严重的文档信息丢失。为了解决这个问题,设计了一种新的语义检索方法MDR(multi-representation dense retrieval),将文档编码成多个稠密向量表示。同时,该方法引入覆盖率(coverage)机制来保证多个向量之间的差异性,从而能够覆盖文档中不同主题的信息。为了评估模型性能,在MS MARCO数据集上进行了段落排序和文档排序任务,实验结果证明了MDR方法的有效性。

关键词：语义检索双编码器模型信息检索

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基于问题导向提示学习和多路推理的检索增强生成问答

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计算机工程与应用 2024年

作者：王昱婷陈波闫强范意兴余智华郭嘉丰计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院大学

当前大语言模型因其优越的性能，在各个领域都有着重要的应用。但大语言模型存在知识过时、知识不充分及生成结果错误等问题。检索增强生成通过给大语言模型输入精准及时的专业外部知识缓解了这些问题。然而，如何提高生成答案的准确性... 详细信息

当前大语言模型因其优越的性能，在各个领域都有着重要的应用。但大语言模型存在知识过时、知识不充分及生成结果错误等问题。检索增强生成通过给大语言模型输入精准及时的专业外部知识缓解了这些问题。然而，如何提高生成答案的准确性仍是值得关注的热点问题。文章设计问题导向提示，通过优化提示工程，有效激发了大语言模型对于不同类型问题的理解能力，并充分利用外部信息，提高检索增强生成在回答不同类型问题的问答任务的准确性。文章同时使用辅助多路推理优化提示与生成答案总结降低模型生成答案的幻觉。在英文检索增强生成基准数据集中的简单问题、比较问题、集合问题与多跳问题以及总体数据进行的实验结果表明，文章提出的方法能够取得比较好的实现效果。

关键词：检索增强生成提示学习大语言模型

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基于DWGA的低轨卫星多波束调度策略

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西安电子科技大学学报 2024年

作者：李红光石晶林周一青刘垚圻中国科学院计算技术研究所中国科学院大学中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室中科南京移动通信与计算创新研究院

低轨卫星通信是天地一体化信息网络的重要组成部分，在实时业务和应急通信等领域具有重要作用。针对地面用户业务需求时空分布差异大，导致低轨卫星波束资源利用率低的问题，提出一种基于时延加权和遗传算法的低轨卫星多波束调度策略。... 详细信息

低轨卫星通信是天地一体化信息网络的重要组成部分，在实时业务和应急通信等领域具有重要作用。针对地面用户业务需求时空分布差异大，导致低轨卫星波束资源利用率低的问题，提出一种基于时延加权和遗传算法的低轨卫星多波束调度策略。首先设计了低轨卫星多波束调度架构；其次通过构建的波束干扰模型分析同频复用距离对载干噪比的影响，从而确定全频率复用的干扰规避方案；然后采用真实人口密度分布和用户调度速率构建业务模型；接着将待发往不同波束小区的业务容量与业务容忍时延加权得到容量调度因子，以避免业务数据超时失效；最后以最大化卫星容量为目标，采用遗传算法求解出不同调度次序下的跳波束图案。仿真结果表明，与遗传算法、轮询算法和随机算法对比，所提算法容量利用率分别平均提升2.74%，45.5%，46.23%；业务超时失效率分别平均降低2.52%，20.66%，25.36%；与遗传算法相比，所提算法代价为存储容量。

关键词：低轨卫星跳波束资源分配遗传算法

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类别不均衡的少样本工业产品表观缺陷检测

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图学学报 2025年

作者：王素琴杜雨洁石敏朱登明华北电力大学控制与计算机工程学院中国科学院计算技术研究所太仓中科信息技术研究院

通用的目标检测网络在缺陷样本数量较少、缺陷类别分布不均衡时，总体检测精度偏低，在缺陷样本稀少的尾部类别上检测精度更低。为此，提出了一种基于改进YOLOv8s的工业产品表观缺陷检测方法。通过在Neck网络使用幻影卷积GSConv，降低... 详细信息

通用的目标检测网络在缺陷样本数量较少、缺陷类别分布不均衡时，总体检测精度偏低，在缺陷样本稀少的尾部类别上检测精度更低。为此，提出了一种基于改进YOLOv8s的工业产品表观缺陷检测方法。通过在Neck网络使用幻影卷积GSConv，降低网络复杂度的同时增强网络非线性能力，以避免过拟合风险。利用聚合模块VoV-GSCSP进一步提取与融合不同层次特征，提升网络特征提取与融合能力。通过采用重加权损失函数以平衡不同类别样本的训练损失贡献，加大尾部类别样本的损失贡献占比，从而提高尾部类别缺陷的检测精度。相比基线模型，改进方法对针灸针表观缺陷检测精度mAP为93.3%，提高5.0%，样本最少的断针缺陷提升9.1%；药板表观缺陷检测精度mAP为91.4%，提高2.6%，样本最少的脏污缺陷提升3.2%。在样本较多且分布不均衡的钢材数据集上，整体缺陷检测精度mAP提高2.6%。实验表明，该改进方法在缺陷样本少且类别分布不均衡时，可有效提升工业产品表观缺陷总体检测精度，对样本稀少的尾部类别检测精度改善明显，泛化性良好。

关键词：表观缺陷检测少样本类别不均衡 GSConv 重加权损失函数

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AI构建视距径地图的低时延数据路由方法

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西安电子科技大学学报 2025年

作者：卞留念周一青刘玲李达时宁哲石晶林中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室中国科学院大学计算机科学与技术学院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

在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中，自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时，车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化，车辆节点的无线传输范围随之改变，现有基于固定传输范围的数据... 详细信息

在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中，自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时，车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化，车辆节点的无线传输范围随之改变，现有基于固定传输范围的数据路由方法的丢包或时延增加。面向遮挡环境中的移动自组网，本文提出基于视距径地图的低时延数据路由方法。首先，提出了一种基于全连接神经网络构建视距径地图的方法，通过估计路由消息的信噪比生成原始数据，基于信噪比大小将原始数据转换为训练数据，训练全连接神经网络得到视距径地图。然后，提出了一种基于视距径地图的时延感知数据路由协议，可在视距径地图基础上，估计节点间无线链路期望传输次数，基于该次数计算和更新路由评估分数，节点选择路由评估分数大（对应时延小）的路径上的节点作为下一跳转发节点。最后，仿真结果表明，在存在遮挡物的场景中，与基于固定传输范围的数据路由方法相比，本文所提方法能够在不降低数据包交付率的同时将通信时延降低66%。

关键词：移动自组织网络路由协议自动导引车视距径

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