检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 31-39页

作者：冼进徐小茹冼允廷冼楚华华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 江苏财经职业技术学院法律与人文艺术学院江苏淮安223003

图像补全是指对图像缺失区域进行内容填充,是计算机视觉和图像处理研究的重要问题之一。当前图像补全算法的研究已经取得了很大的进展,但如果图像中的场景比较复杂且存在大面积的缺失区域时,现有算法由于缺乏有效的网络结构来捕捉图像... 详细信息

图像补全是指对图像缺失区域进行内容填充,是计算机视觉和图像处理研究的重要问题之一。当前图像补全算法的研究已经取得了很大的进展,但如果图像中的场景比较复杂且存在大面积的缺失区域时,现有算法由于缺乏有效的网络结构来捕捉图像的长距离依赖和高级语义信息,仍然较难生成高质量的完整图像。针对大范围缺失的图像补全问题,为扩大图像补全网络有限的感受野,有效地获取图像可见区域的全局信息,同时充分利用图像可见区域的有效信息,该文提出了一种基于混合编码和掩膜空间调制的图像补全算法。该算法首先通过混合编码网络对图像可见区域进行局部和全局信息的特征提取;然后采用掩膜空间调制模块,根据缺失面积的大小动态调整在生成缺失区域时的多样性;最后基于StyleGAN2的方法生成完整图像。实验结果表明,该文提出的算法能够有效地处理大范围缺失的图像,可生成具有多样性的高质量图像,并且能应用在视觉显著性模型的数据增强上。

关键词：图像补全图像增强混合编码掩膜空间调制

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横向联邦学习:研究现状、系统应用与挑战

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计算机学报 2025年第1期48卷 35-67页

作者：吴文泰吴应良林伟伟左文明暨南大学信息科学技术学院广州510632 华南理工大学电子商务系广州510006 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510335

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 详细信息

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。

关键词：横向联邦学习数据隐私分布式系统机器学习人工神经网络

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融合强化学习的分阶段策略求解旅行背包问题

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计算机工程与科学 2025年第1期47卷 140-149页

作者：章政夏小云陈泽丰向毅浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018 嘉兴大学人工智能学院浙江嘉兴314001 中山大学人工智能学院广东珠海519082 华南理工大学软件学院广东广州510006

旅行背包问题TTP是传统的旅行商问题和背包问题的结合,属于NP难问题。相较于独立的旅行商问题和背包问题,旅行背包问题更加符合现实情况,具有更高的研究价值。先前的TTP求解算法主要为启发式算法,性能有限,其他类型的算法则研究较少。... 详细信息

旅行背包问题TTP是传统的旅行商问题和背包问题的结合,属于NP难问题。相较于独立的旅行商问题和背包问题,旅行背包问题更加符合现实情况,具有更高的研究价值。先前的TTP求解算法主要为启发式算法,性能有限,其他类型的算法则研究较少。为了提高TTP的求解性能,提出了融合强化学习的算法,采用分阶段策略。第1阶段根据物品的属性生成物品选择计划,第2阶段利用强化学习演员-评论家(Actor-Critic)算法求解旅行路径,第3阶段引入邻域搜索策略优化所得解。实验结果表明,所提算法在大部分算例上都取得了较好的结果,并且在部分算例上,解的质量超越了其他对比算法,表明了所提算法具有较优的性能。

关键词：强化学习旅行背包问题演员-评论家算法组合优化

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基于多粒度时空注意力机制的说话人识别模型

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声学技术 2025年第1期44卷 93-101页

作者：朱文博吴靖金浩叶维彰朱珍佛山科学技术学院机电工程与自动化学院广东佛山528000 佛山科学技术学院机电子信息工程学院广东佛山528000 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510000 台湾清华大学工业工程与工程管理系台湾新竹300044

深度学习已广泛应用在说话人识别领域,但当前模型存在识别率低和模型参数复杂度高的问题,难以进行轻量化语音识别。针对此问题,文章提出一种基于多粒度时空注意力机制的说话人识别模型,该模型由多粒度混合模块、时空注意力机制模块、通... 详细信息

深度学习已广泛应用在说话人识别领域,但当前模型存在识别率低和模型参数复杂度高的问题,难以进行轻量化语音识别。针对此问题,文章提出一种基于多粒度时空注意力机制的说话人识别模型,该模型由多粒度混合模块、时空注意力机制模块、通道压缩模块组成。其中多粒度混合模块和时空注意力机制模块以多尺度建模角度来捕捉局部时序上下文特征和空间关联特征信息,并通过多粒度方式耦合不同时空信息的关联特征以提高全局时空建模能力。同时,通道压缩模块通过聚合不同说话人信道以及上下文语境依赖表征以减少整体模型参数数量。在多组公开数据集上进行五重交叉验证实验,结果表明:对比主流模型,所提方法能够有效地提高说话人识别准确率、降低参数量,并达到最优的表现,在轻量化说话人识别模型方面具有重要的应用价值。

关键词：深度学习卷积神经网络说话人识别注意力机制轻量化模型

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省级混合式一流课程建设探索与实践——以编译原理课程为例

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高教学刊 2025年第12期11卷 36-39页

作者：吴昱应伟勤汤茂斌余法红田灿广州大学计算机科学与网络工程学院广州510006 华南理工大学软件学院广州510006 汕尾职业技术学院智能计算及安全技术研究中心广东汕尾516600

编译原理是广州大学计算机学科的专业核心课程,2022年被认定为广东省一流本科课程。关于编译原理一流课程的建设,教学团队在线上线下教学活动中从教学模式、实验设计和测评练习等方面进行探索和实践,将“三疑三探”教学模式中的环节融合... 详细信息

编译原理是广州大学计算机学科的专业核心课程,2022年被认定为广东省一流本科课程。关于编译原理一流课程的建设,教学团队在线上线下教学活动中从教学模式、实验设计和测评练习等方面进行探索和实践,将“三疑三探”教学模式中的环节融合进BOPPPS模式中,设计多个螺旋分层的探索性实验项目,开发过程管控的智能交互式主观综合题线上练习系统。注重以学生为中心,以问题为导向,引导学生加深对知识点的理解,提高对专业知识难点的剖析深度,锻炼学生对专业知识的自主逻辑思辨能力,充分发挥多模式的优势。多期混合式教学实践说明该课程教学改革取得良好效果。

关键词：编译原理一流课程混合式教学多模式过程管控的练习系统

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磁带库随机I/O缓冲调度算法的性能

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华南理工大学学报（自然科学版） 2007年第5期35卷 75-80页

作者：吴涛杨捷华南理工大学计算机科学与技术学院广东广州510640

为了提高磁带设备的在线存储效率,提出了一种磁带库缓冲调度算法.该算法采用磁盘驱动器做缓存,将磁带库设备虚拟为逻辑块设备使用.同时,提出了主动写回以及读预取方法,将磁带库的随机读写操作顺序化,以改善系统随机读写性能.文中还对算... 详细信息

为了提高磁带设备的在线存储效率,提出了一种磁带库缓冲调度算法.该算法采用磁盘驱动器做缓存,将磁带库设备虚拟为逻辑块设备使用.同时,提出了主动写回以及读预取方法,将磁带库的随机读写操作顺序化,以改善系统随机读写性能.文中还对算法性能进行了详细分析,并利用仿真方法对算法进行了测试,结果证明系统集合I/O和单I/O响应时间能够得到明显改善.

关键词：磁带存储虚拟存储缓冲调度主动写回数据预取

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一种状态自动划分的模糊小脑模型关节控制器值函数拟合方法

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控制理论与应用 2011年第2期28卷 256-260页

作者：闵华清曾嘉安罗荣华朱金辉华南理工大学软件学院广东广州510006 华南理工大学计算机科学与技术学院广东广州510006

在庞大离散状态空间或连续状态空间中,强化学习(RL)需要进行值函数拟合以寻找最优策略.但函数拟合器的结构往往由设计者预先设定,在学习过程中不能动态调整缺乏自适应性.为了自动构建函数拟合器的结构,提出一种可以进行状态自动划分的... 详细信息

在庞大离散状态空间或连续状态空间中,强化学习(RL)需要进行值函数拟合以寻找最优策略.但函数拟合器的结构往往由设计者预先设定,在学习过程中不能动态调整缺乏自适应性.为了自动构建函数拟合器的结构,提出一种可以进行状态自动划分的模糊小脑模型关节控制(FCMAC)值函数拟合方法.该方法利用Bellman误差的变化趋势实现状态自动划分,并且探讨了两种选择划分区域的机制.汽车爬坡问题和机器人足球仿真平台中的实验结果表明新算法能有效拟合值函数,而且利用所提出的函数拟合器智能体可以进行有效的强化学习.

关键词：强化学习值函数状态自动划分模糊小脑关节模型控制器

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基于主动环形闭合约束的移动机器人分层同时定位和地图创建

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计算机研究与发展 2007年第4期44卷 636-642页

作者：黄庆成洪炳熔厉茂海罗荣华哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640

基于Rao-Black wellized粒子滤波器提出了一种基于主动闭环策略的移动机器人分层同时定位和地图创建(si multaneous localization and mapping,SLAM)方法,基于信息熵的主动闭环策略同时考虑机器人位姿和地图的不确定性;局部几何特征地... 详细信息

基于Rao-Black wellized粒子滤波器提出了一种基于主动闭环策略的移动机器人分层同时定位和地图创建(si multaneous localization and mapping,SLAM)方法,基于信息熵的主动闭环策略同时考虑机器人位姿和地图的不确定性;局部几何特征地图之间的相对关系通过一致性算法估计,并通过环形闭合约束的最小化过程回溯修正.在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型;通过有效的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)方法提取环境特征,基于KD-Tree的最近邻搜索算法实现特征匹配.实际实验表明该方法为实现SLAM提供了一种有效可靠的途径.

关键词：移动机器人同时定位和地图创建 Rao-Blackwellized粒子滤波器分层地图表示信息熵主动环形闭合约束尺度不变特征变换

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一种新的灰度图像表示算法研究

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计算机学报 2010年第12期33卷 2397-2406页

作者：郑运平陈传波华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

图像表示是计算机图形学、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题.文中扩展了著名的Gouraud阴影法,并通过使用矩形非对称逆布局模型(RNAM)和扩展的Gouraud阴影法,提出了一种新的灰度图像表示算法.该算法编解码部分的时... 详细信息

图像表示是计算机图形学、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题.文中扩展了著名的Gouraud阴影法,并通过使用矩形非对称逆布局模型(RNAM)和扩展的Gouraud阴影法,提出了一种新的灰度图像表示算法.该算法编解码部分的时间复杂度分别为O(nlogn)和O(n),其中n为灰度图像的像素数.实验结果表明:与流行的STC和SDCT灰度图像表示算法相比,在保持图像质量的前提下,文中提出的灰度图像表示算法具有更高的压缩比和更少的块数,因而能够更有效地减少数据存储空间,是灰度图像表示的一种良好方法.这种表示方法可以应用于灰度图像表示的各个方面,在降低存储空间、加快传输速度、提高模式匹配效率等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值.

关键词：图像表示灰度图像 Gouraud阴影法矩形非对称逆布局模型(RNAM) 空间数据结构 S-树

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一种带参数的Hylomorphisms及其计算律

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计算机研究与发展 2013年第3期50卷 602-618页

作者：余珊珊李师贤苏锦钿中山大学信息科学与技术学院华南理工大学计算机科学与工程学院

针对函数式程序语言中的一般hylomorphisms无法描述带参数的递归计算的问题,利用完全偏序范畴上的多项式函子分别给出带固定参数和累积参数的hylomorphisms——phylo射和ahylo射,证明了它们在固定参数和累积参数下都是唯一的,从而将Pard... 详细信息

针对函数式程序语言中的一般hylomorphisms无法描述带参数的递归计算的问题,利用完全偏序范畴上的多项式函子分别给出带固定参数和累积参数的hylomorphisms——phylo射和ahylo射,证明了它们在固定参数和累积参数下都是唯一的,从而将Pardo对带参数的递归计算pfold和afold的研究扩展到hylomorphisms中,使得在hylomorphisms中可以直接包含额外的参数用于作为计算的输入或者保存临时的累积计算结果;从范畴论的角度分析了phylo射和ahylo射与其他各种递归及共递归之间的关系及其计算律,并利用函数程序语言Haskell给出相应的实现.

关键词：递归共递归 hylomorphisms 累积计算代数共代数

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