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作者

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语言

  • 3,356 篇 中文
检索条件"机构=可信计算北京市重点、实验室"
3356 条 记 录,以下是261-270 订阅
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基于移动机器人的拣选系统货架动态储位分配研究
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系统科学与数学 2024年 第3期44卷 780-791页
作者: 袁瑞萍 邹顺洁 潘路可 李俊韬 马西锋 北京物资学院信息学院 北京101149 智能物流系统北京市重点实验室 北京101149 河南财经政法大学计算机与信息工程学院 郑州450046
为了提高基于移动机器人的拣选系统拣货效率,更好地满足客户动态需求和订单时效要求,提出了考虑货架后续需求频次、需求紧迫程度以及拥堵因素的货架动态储位分配策略,构建了最小化货架搬运距离的动态储位分配模型,并设计了启发式算法进... 详细信息
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图像分布外检测研究综述
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模式识别与人工智能 2023年 第7期36卷 613-633页
作者: 郭凌云 李国和 龚匡丰 薛占熬 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院 北京102249 中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室 北京102249 河南师范大学计算机与信息工程学院 新乡453007
分类器学习一般假设训练样本和预测样本具有独立同分布.由于该条件过强,实践中当分类器面向分布外(Out-of-Distribution,OOD)样本时容易导致预测错误.因此,对OOD检测进行深入研究就显得尤为重要.文中首先介绍OOD检测的概念及其相关研究... 详细信息
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深度森林研究综述
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北京工业大学学报 2022年 第2期48卷 182-196页
作者: 夏恒 汤健 乔俊飞 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深... 详细信息
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基于双鉴别器生成对抗网络的单目深度估计方法
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北京工业大学学报 2022年 第9期48卷 928-934页
作者: 阮晓钢 颜文静 黄静 郭佩远 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
针对自监督单目深度估计精度不高的问题,提出一种基于双鉴别器生成对抗网络的自监督单目深度估计方法.该方法利用生成对抗网络在合成视觉上可信的图像方面的优势,进一步提高了自监督单目深度估计的精度.首先,为充分利用重建图像,在Wasse... 详细信息
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基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法
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北京工业大学学报 2022年 第2期48卷 121-128页
作者: 阮晓钢 刘少达 朱晓庆 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.... 详细信息
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动态场景下基于深度学习的语义视觉SLAM
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北京工业大学学报 2022年 第1期48卷 16-23页
作者: 阮晓钢 郭佩远 黄静 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
针对基于静态场景假设的传统的同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在动态场景中鲁棒性差、位姿估计准确率低的问题,提出了一种基于深度学习的语义视觉SLAM方法.该方法将语义分割技术与运动一致性检测算法... 详细信息
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面向结构地震响应预测的Phy-LInformers方法
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智能系统学报 2024年 第4期19卷 1027-1041页
作者: 郭茂祖 张欣欣 赵玲玲 张庆宇 北京建筑大学电气与信息工程学院 北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室 北京100044 哈尔滨工业大学计算学部 黑龙江哈尔滨150001
为了准确评估建筑结构在地震作用下的动力特性和延性性能并促进韧性城乡的建设,本文提出了一种名为Phy-LInformers的深度学习框架,该框架综合运用了长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、Transformer类模型Informer以及物理先... 详细信息
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基于深度神经网络的会话推荐研究
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计算机仿真 2023年 第10期40卷 1-8页
作者: 曹健 孙浩 李海生 毛典辉 北京工商大学计算机学院 北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室 北京100048
近年来,会话推荐系统正逐渐成为推荐系统领域的研究热点,它主要用来解决匿名会话场景下用户点击的下一次推荐任务。与传统的基于内容或基于协同过滤的推荐方式不同,会话推荐系统需要捕捉短期且动态的用户偏好。由于深度神经网络在序列... 详细信息
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融合多源异质特征的最后一公里配送路线与时间并行预测
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计算机工程与应用 2024年
作者: 侯云峰 毛潇苇 温浩珉 郭晟楠 林友芳 万怀宇 北京交通大学计算机科学与技术学院 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学)
最后一公里配送是指将包裹从仓库送至客户手中,是物流服务的关键一步。在最后一公里配送中进行路线和时间预测(route and time prediction, RTP),有利于提升物流系统效率并改善客户的体验。然而,实现准确的路线和时间预测面临巨... 详细信息
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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
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