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作者

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检索条件"机构=吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室计算机科学与技术学院"
1037 条 记 录,以下是61-70 订阅
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结合进化算法的深度强化学习方法研究综述
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计算机学报 2022年 第7期45卷 1478-1499页
作者: 吕帅 龚晓宇 张正昊 韩帅 张峻伟 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 Department of Information and Computing Sciences Utrecht UniversityUtrecht 3584 CCThe Netherlands
深度强化学习是目前机器学习领域中重要的研究分支之一,它可以通过直接与环境进行交互实现端到端的学习,对高维度和大规模的问题有着很好的解决能力.虽然深度强化学习已经取得了瞩目的成果,但其仍面临着对环境探索能力不足、鲁棒性差、... 详细信息
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基于ProtBert预训练模型的HLA-Ⅰ和多肽的结合预测算法
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吉林大学学报(理学版) 2023年 第3期61卷 651-657页
作者: 周丰丰 张亚琪 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012
针对现有的第Ⅰ类HLA(HLA-Ⅰ)分子与多肽结合亲和力预测算法在特征构造时依赖传统序列评分函数的问题,为突破用经典机器学习算法构造氨基酸序列特征的局限性,提出一种基于蛋白质预训练模型ProtBert的HLA-Ⅰ与多肽的结合预测算法ProHLAⅠ... 详细信息
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基于深度神经网络的诉辩文本争议焦点识别
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吉林大学学报(工学版) 2022年 第8期52卷 1872-1880页
作者: 白天 徐明蔚 刘思铭 张佶安 王喆 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 吉林大学软件学院 长春130012 吉林大学法学院 长春130012
争议焦点是诉辩双方存在争议的焦点问题,是驱动案件审理、纠纷解决的主线和枢纽。准确快速地归纳争议焦点有利于提高庭审质量和效率,达到支撑“智慧司法”建设的效果。本文提出了一个端到端的模型来解决这个问题,模型基于深度神经网络... 详细信息
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基于样本效率优化的深度强化学习方法综述
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软件学报 2022年 第11期33卷 4217-4238页
作者: 张峻伟 吕帅 张正昊 于佳玉 龚晓宇 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院 吉林长春130012 吉林大学软件学院 吉林长春130012
深度强化学习将深度学习的表示能力和强化学习的决策能力结合,因在复杂控制任务中效果显著而掀起研究热潮.以是否用Bellman方程为基准,将无模型深度强化学习方法分为Q值函数方法和策略梯度方法,并从模型构建方式、优化历程和方法评估等... 详细信息
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基于多模态数据融合的胃癌患者生存预测模型
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吉林大学学报(工学版) 2024年
作者: 刘元宁 王星喆 黄子彧 张家晨 刘震 吉林大学计算机科学与技术学院 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 北京林业大学信息学院 长崎综合科学大学研究生院工学研究科
针对胃癌患者生存预测的深度学习方法中存在的患者数据使用不全面、数据结合方式粗糙等问题,提出了一种多模态数据融合的胃癌患者生存预测模型。首先,将同一患者的包括临床数据、基因表达数据和医学图像的多模态数据预处理。其次,将... 详细信息
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基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
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吉林大学学报(理学版) 2024年 第5期62卷 1129-1137页
作者: 张啸成 王涛 田昕 张永刚 吉林大学软件学院 长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 吉林大学第二医院 长春130062 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI... 详细信息
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基于YOLOV3改进的虹膜定位算法
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东北大学学报(自然科学版) 2022年 第4期43卷 496-500,508页
作者: 于哲舟 刘岩 刘元宁 吉林大学计算机科学与技术学院 吉林长春130012 吉林大学软件学院 吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 吉林长春130012
针对传统虹膜定位算法定位不准确的问题,利用改进的YOLOV3虹膜定位模型对虹膜定位的准确率加以提高,使其更好应用于生产实践.使用Densenet-121模型作为特征提取模块,并在此基础上通过复制骨干网络得到辅助网络的方式使其更有利于检测小... 详细信息
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基于生成模型提升训练的深度学习虹膜识别方法
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吉林大学学报(工学版) 2022年 第12期52卷 2924-2932页
作者: 刘元宁 朱琳 朱晓冬 刘震 吴浩萌 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 长崎综合科学大学研究生院工学研究科 长崎851-0193
提出了一种改进的深度虹膜分类模型EnhanceDeepIris,在生成网络的辅助下,对深度学习虹膜分类网络进行二次训练,使已经在原始训练集上收敛的分类网络继续训练,得到在测试集上泛化能力更好的网络。使用3个先进的图像分类网络VGG16、ResNet... 详细信息
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像素级卷积神经网络多聚焦图像融合算法
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吉林大学学报(工学版) 2022年 第8期52卷 1857-1864页
作者: 申铉京 张雪峰 王玉 金玉波 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 长春爱思博特信息科技有限公司 长春130012
提出了一种用于多聚焦图像融合的卷积神经网络(CNN)。与现有的基于CNN的图像融合方法将源图像分解成几个小块,然后使用一个分类器来估计图像块是否聚焦相比,本文方法直接将整个图像转换成一个决策图。像素级回归策略可以充分利用互补信... 详细信息
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结合结构特征基于测试集重排序的故障诊断方法
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电子学报 2022年 第1期50卷 63-71页
作者: 欧阳丹彤 刘扬 宋金彩 王浩然 张立明 吉林大学计算机科学与技术学院 吉林长春130012 吉林大学软件学院 吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京100000
故障诊断是集成电路领域中的重要研究方向,基于测试激励集方法求解候选故障诊断是目前较为高效的诊断方法,而GTreord是目前具有较高诊断准确性的方法.在对GTreord方法深入研究的基础上,本文依据测试激励与候选故障诊断解之间的结构特征... 详细信息
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