检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2016年第8期28卷 1333-1340页

作者：杜振龙赵中武李晓丽郭延文南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了把常态实拍人物图像参考指定姿态变形为跳、飞奔、飞跃的"飞人"效果,提出一种利用基灵矢量场的图像高保真变形方法.该方法利用改进的GrabCut算法提取待变形的目标人物;通过语义骨架匹配算法把人物骨架与姿态模板骨架进行... 详细信息

为了把常态实拍人物图像参考指定姿态变形为跳、飞奔、飞跃的"飞人"效果,提出一种利用基灵矢量场的图像高保真变形方法.该方法利用改进的GrabCut算法提取待变形的目标人物;通过语义骨架匹配算法把人物骨架与姿态模板骨架进行匹配;利用骨架约束基灵矢量场实现图像变形,从而达到实拍常态人物图像变形为跳、飞奔、飞跃等效果.实验结果表明,文中方法能够处理人物图像间的变形,有效地把人物图像参照姿态模板进行变形,效果真实.

关键词：图像变形基灵矢量场保真骨架语义匹配

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基于到达时间差的两步最小二乘定位算法

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第6期43卷 1157-1161页

作者：谢胜东胡爱群黄毅姜禹东南大学信息科学与工程学院南京210096 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

为了提高单目标定位的精度,以到达时间差为物理量,提出了一种两步最小二乘定位算法(TSLS).TSLS首先基于普通线性最小二乘估计模型,采用线性纠正最小二乘定位算法(LCLS)获得目标节点位置的估计值;然后计算出目标节点到达不同基站的距离差... 详细信息

为了提高单目标定位的精度,以到达时间差为物理量,提出了一种两步最小二乘定位算法(TSLS).TSLS首先基于普通线性最小二乘估计模型,采用线性纠正最小二乘定位算法(LCLS)获得目标节点位置的估计值;然后计算出目标节点到达不同基站的距离差,并用该距离差来近似实际距离差;最后基于约束总体最小二乘估计模型,利用约束总体最小二乘定位算法(CTLS)对目标节点位置进行二次估计.由于TSLS本质上是通过减少CTLS的矩阵误差来提高CTLS的性能,因此可以看成是一种增强型CTLS算法.仿真分析表明,TSLS算法的总体性能要优于CTLS算法和LCLS算法.

关键词：单目标定位到达时间差两步最小二乘定位精度

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基于多模态特征融合嵌入的相似广告检索方法

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计算机学报 2022年第7期45卷 1500-1516页

作者：冯奕周晓松李传艺王挺葛季栋胡雨成张小鹏骆斌南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 南京大学软件学院南京210093 深圳市腾讯计算机系统有限公司广东深圳518000

随着互联网人工智能技术的飞速发展,学习用户特征并精准投放广告能够显著提升广告的点击率(Click-Through-Rate,CTR)与转化率(Conversion Rate,CVR).人群智能定向是解决广告投放问题中极其重要的一环,其业界主流方法是使用转化用户和非... 详细信息

随着互联网人工智能技术的飞速发展,学习用户特征并精准投放广告能够显著提升广告的点击率(Click-Through-Rate,CTR)与转化率(Conversion Rate,CVR).人群智能定向是解决广告投放问题中极其重要的一环,其业界主流方法是使用转化用户和非转化用户训练基于用户特征的判断其是否会成为转化用户的分类模型.这个分类器的优劣依赖广告的实际转化人群规模,规模越大,越能准确判断.但在实际应用中通常面临某些广告转化人群不足的问题,本文利用在学术与工业场景占据重要研究地位的基于内容的检索技术来扩充相似广告集合,从而扩充对应转化人群.现有的单模态检索方案只关注于单个模态的特征(文本/图像),忽视了不同模态间的内在共有联系,使得挖掘出的广告特征不全且包含大量噪声,最终导致相似广告的检索结果质量不高,从而导致相似转化人群的扩充质量低下.而近年来兴起的跨模态检索方案主要关注以文搜图或以图搜文,并且没有考虑到通用目标检测器并不适用于特定领域图像数据这一事实.为解决这些问题,本文提出一种以广告分类为基本训练目标的多模态商品广告特征融合建模方法,以提升相似广告检索的效果.具体来说,本文使用Transformer模型提取文本语义特征,使用目标检测YOLO模型挖掘图像中细粒度的视觉特征,并结合文本注意力机制识别图像中与商品相关的目标,以降低无关目标给广告特征带来的噪声影响.同时,本文提出了一种多模态融合注意力机制,以高效融合广告文本和图像特征.该模型命名为ToTYEmb(Text oriented Transformer-Yolo fusion Embedding).另外,本文还提出了一种算法框架,将相似广告扩充、转化人群扩充加入到现有的人群智能定向工作流中.实验结果表明,较多个基线模型,本文方案有效提升了相似商品广告的检索质量,避免了很多由单模态信息带来的错误.同时离线人群定向更新实验表明本文提出的利用相似广告扩充转化人群确实能在很大程度上优化现有的人群智能定向算法.

关键词：多模态特征融合相似广告检索 Transformer 注意力机制

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HRB：基于环状层次结构的应用层多播协议

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电子学报 2007年第B12期35卷 156-159页

作者：许建真严正岭王常华南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

本文设计了一种新的应用层多播方案（HRB），提出层次多环的叠加网结构模型．该模型采用区间划分技术，在叠加网上建立传输拓扑转发数据；并且根据地理位置信息，将端系统组织到不同的环状拓扑中进行管理以减轻主干网络的链路压力．仿... 详细信息

本文设计了一种新的应用层多播方案（HRB），提出层次多环的叠加网结构模型．该模型采用区间划分技术，在叠加网上建立传输拓扑转发数据；并且根据地理位置信息，将端系统组织到不同的环状拓扑中进行管理以减轻主干网络的链路压力．仿真结果显示，该方案在控制负载、带宽利用率、物理网络的链路压力以及路径长度方面存在优势．

关键词：应用层多播控制负载链路压力路径长度

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基于改进萤火虫算法和长短期记忆网络的恶意行为检测方法

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计算机工程与科学 2024年第12期46卷 2158-2170页

作者：沈凡凡汤星译张军徐超陈勇何炎祥南京审计大学计算机学院(智能审计学院) 江苏南京211815 东华理工大学软件学院江西南昌330013 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

近年来,数据平台与系统的规模飞速扩张,性能快速提升,安全性能也随之越发重要。现有的基于深度学习的恶意行为检测方案缺少与模型契合的优化算法,导致模型缺乏自优化能力。提出了一种基于改进萤火虫算法与改进长短期记忆网络的恶意行为... 详细信息

近年来,数据平台与系统的规模飞速扩张,性能快速提升,安全性能也随之越发重要。现有的基于深度学习的恶意行为检测方案缺少与模型契合的优化算法,导致模型缺乏自优化能力。提出了一种基于改进萤火虫算法与改进长短期记忆网络的恶意行为检测方法iFA-LSTM,该方法可以有效地进行恶意行为的二分类检测。通过UNSW-NB15数据集来验证所提出的方法,方法在单攻击二分类实验中的平均识别准确率达到了99.56%,且在混合攻击二分类实验中平均识别准确率也达到了98.79%,同时也充分证明了iFA的有效性。所提出的方法可以快速有效地进行恶意行为检测,非常有希望应用于恶意行为的安全监控和识别。

关键词：平台与系统安全恶意行为检测神经网络算法优化二分类

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基于深度学习的群体动作识别综述

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计算机学报 2024年第11期47卷 2552-2578页

作者：严锐葛晓静黄捧舒祥波唐金辉南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

不同于传统的简单动作识别,群体动作识别需要理解场景中由若干人物的单人动作和他们之间的交互动作构成的复杂语义.近年来,群体动作识别在公共安全监控、体育视频分析和社会角色理解等领域的研究与应用引起了学者们的广泛关注.但是现有... 详细信息

不同于传统的简单动作识别,群体动作识别需要理解场景中由若干人物的单人动作和他们之间的交互动作构成的复杂语义.近年来,群体动作识别在公共安全监控、体育视频分析和社会角色理解等领域的研究与应用引起了学者们的广泛关注.但是现有能够帮助学者们快速了解研究概况的中文文献很少且用于归纳和分析的依据较为笼统.为此,本文旨在综述近十年来基于深度学习的群体动作识别的研究进展.首先,本文介绍了群体动作识别的问题与定义,总结了现有解决方案的核心流程和该研究的关键挑战.然后,本文针对现有研究中的两个核心内容,即个体动作特征的提取及其关联建模,对现有文献作出了归纳与分析.具体而言,本文介绍并总结了群体动作研究中常用的人体行为特征,并将现有关联建模类型归纳为三类,即线性关联、序列关联和图关联.此外,本文还列举了现有的十二种可用于群体动作研究的视频数据集,并在三个常用数据集上对目前流行的方法进行了对比与分析.最后,本文研判了几个更具挑战的未来研究趋势.综上,本文剖析了群体动作识别的核心研究思路及未来研究趋势,有助于相关研究人员快速了解群体动作识别的研究概况.

关键词：视频理解动作识别群体动作识别深度学习注意力机制递归神经网络图模型

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有目标的随机早期检测算法

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武汉理工大学学报 2010年第16期32卷 152-154,158页

作者：马利陈杰张波南京信息工程大学计算机与软件学院

提出了一种基于随机早期检测算法RED的改进算法Targeted RED,该算法能够在不同的网络流量下保持路由器队列的稳定性:不管是在低数据流量还是在高数据流量的情况下,队列长度都保持在一定的范围内。进而保证了网络时延的稳定,提高了网络... 详细信息

提出了一种基于随机早期检测算法RED的改进算法Targeted RED,该算法能够在不同的网络流量下保持路由器队列的稳定性:不管是在低数据流量还是在高数据流量的情况下,队列长度都保持在一定的范围内。进而保证了网络时延的稳定,提高了网络的服务质量。TRED算法同ARED算法的目标是相同的,但是ARED引入了更多的参数,带来了更多的参数设置问题,而TRED却未引入更多的参数,这是TRED优于ARED的地方。使用网络模拟软件NS-2进行算法性能验证,实验效果良好。

关键词： RED ARED TargetedRED NS-2

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基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法

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东南大学学报（自然科学版） 2013年第2期43卷 290-295页

作者：丁卫平王建东管致锦施佺南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南通大学计算机科学与技术学院南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基... 详细信息

为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基因云对进化种群进行编码,基于约简属性熵权逆向云进行量子旋转门自适应调整,使其在定性知识指导下能够自适应控制属性约简空间搜索范围,并采用量子云变异和云纠缠操作算子较好地避免了在属性演化约简中易陷入局部最优和早熟收敛等问题,使算法快速搜索到全局最优属性约简集.仿真实验表明,提出的最小属性约简增强算法具有收敛速度快、约简精度高和稳定性强等优点.

关键词：属性约简逆向云模型量子云旋转门量子云变异与云纠缠

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用于超分辨率重建的深度网络递进学习方法

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自动化学报 2020年第2期46卷 274-282页

作者：张毅锋刘袁蒋程程旭东南大学信息科学与工程学院南京210096 东南大学南京通信技术研究院南京211100 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

本文针对深度学习在单幅图像超分辨率方面难以恢复高频纹理细节的问题,提出了一种基于递进学习的超分辨率算法.该算法首先采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征,然后利用基于密度峰值的聚类方法实现对整个训练集的分类,其中每个训练子集具... 详细信息

本文针对深度学习在单幅图像超分辨率方面难以恢复高频纹理细节的问题,提出了一种基于递进学习的超分辨率算法.该算法首先采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征,然后利用基于密度峰值的聚类方法实现对整个训练集的分类,其中每个训练子集具有相似的纹理复杂度.针对传统的递进学习方法会出现对已掌握知识"遗忘"的问题,本文根据网络模型在各个训练子集上的拟合情况,实时调整当前训练样本在各个子集上的概率分布,从而实现快速收敛,并获得更好的纹理细节复原效果.将本文提出的递进学习用于DRCN、VDSR、SRCNN等超分辨率网络的训练,实验结果表明超分辨率网络收敛速度得到提升,同时网络对复杂纹理等细节较多的图像也获得了较好的视觉恢复效果,峰值信噪比则平均获得0.158 dB、0.18 dB、0.092 dB的提升.

关键词：超分辨率递进学习共生矩阵密度峰值

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三值逻辑证明系统及正例与反例的提取

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计算机辅助设计与图形学学报 2011年第7期23卷 1270-1279页

作者：郭建韩俊刚华东师范大学软件学院上海200062 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210092 西安邮电学院计算机科学系西安710061

三值逻辑模型检验是对更高层的模型抽象验证的一种方法,对其验证中常常需要给出正例和反例.为此,讨论了三值逻辑模型检验以及正例和反例的提取,并在给出一套三值逻辑证明规则的基础上形成一个证明系统;运用该系统可以证明模型是否满足... 详细信息

三值逻辑模型检验是对更高层的模型抽象验证的一种方法,对其验证中常常需要给出正例和反例.为此,讨论了三值逻辑模型检验以及正例和反例的提取,并在给出一套三值逻辑证明规则的基础上形成一个证明系统;运用该系统可以证明模型是否满足某个性质;在证明过程中为存在路径量词提取正例,为全称路径量词提取反例.正例和反例的提取可给模型的细化指明方向.最后通过实例给出了该证明系统在数字逻辑电路验证中的应用.

关键词：三值逻辑不完全Kripke结构正例反例证明系统

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