检索结果-内蒙古大学图书馆

大学数学教学内容值得深入研究

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高等数学研究 2025年第1期28卷 29-30,60页

作者：张景中广州大学计算科技研究院广东广州510016 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041

在大学数学课程的学习和教学中,会遇到一些值得深入探讨的问题,还有可能出现数学上的创新.

关键词：点几何微积分极限

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基于实体注意力和负训练的远程监督噪声过滤方法

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计算机应用 2022年第S02期42卷 42-46页

作者：陈克正钟勇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

远程监督关系抽取可以在非人工标注条件下自动构建数据集,但同时会产生错误标注。针对错误标注问题,提出一种基于实体注意力和负训练的远程监督噪声过滤方法。首先使用BERT预训练语言模型或双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络提取句子和实... 详细信息

远程监督关系抽取可以在非人工标注条件下自动构建数据集,但同时会产生错误标注。针对错误标注问题,提出一种基于实体注意力和负训练的远程监督噪声过滤方法。首先使用BERT预训练语言模型或双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络提取句子和实体的特征,然后通过计算实体和句子中每个词之间的相关性,作为头实体和尾实体的注意力权重,接着使用负训练的方式准确捕获噪声数据的关键特征,最后通过基于预测值的动态阈值函数过滤噪声数据,并根据样本的最大预测值对过滤出的噪声数据重新进行正确标注。在人工智能领域数据集上进行实验:所提方法在使用BERT预训练语言模型提取句子和实体特征时,相比SENTBERT,F1值获得了2.23个百分点的提升;当使用BiLSTM提取句子和实体特征时,相比SENTBiLSTM,F1值获得了2.53个百分点的提升。实验结果验证了所提方法能更有效地过滤远程监督产生的噪声数据。

关键词：远程监督负训练注意力机制关系抽取动态阈值知识图谱

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基于冲突避免的无线表决系统MAC协议设计

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计算机应用 2022年第S01期42卷 242-246页

作者：何轩昂李国勇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

终端设备和收发基站的通信效率和稳定性在无线表决系统中是亟须解决的关键问题。由于单个无线信道同一时刻只能由一个设备使用,因此目前终端设备和收发基站的数据传输通常使用轮询的方式进行传输或者基于时分多址(TDMA)的方式共享信道... 详细信息

终端设备和收发基站的通信效率和稳定性在无线表决系统中是亟须解决的关键问题。由于单个无线信道同一时刻只能由一个设备使用,因此目前终端设备和收发基站的数据传输通常使用轮询的方式进行传输或者基于时分多址(TDMA)的方式共享信道。针对无线表决系统当前传输方式存在效率低、含有大量冗余数据包以及信道繁忙使得相邻信道间干扰较强导致容易丢包等缺点,基于LoRa设备的信道活动检测机制设计了一种三阶段冲突避免算法。结合可靠传输机制设计了无线表决系统的介质访问控制层(MAC)传输协议,以减少无线表决系统传输中的冗余数据,并提升传输效率以及稳定性。实验结果表明,基于该协议的无线表决系统的数据传输效率大幅提升,并且可以有效降低数据丢包带来的额外时间消耗。

关键词：无线表决系统 LoRa 冲突避免带有冲突避免的载波侦听多路访问嵌入式系统

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多无人机编队分组覆盖路径规划算法

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计算机应用 2022年第S02期42卷 148-154页

作者：罗刚秦小林中国科学院成都计算机应用研究所成都610044 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 南昌理工学院计算机信息工程学院南昌330044

针对现有多无人机(UAV)覆盖路径规划简单复用单机算法,多机之间协同程度不足的问题,提出多无人机编队分组覆盖路径规划算法。首先,多无人机以编队形式完成Boustrophedon分解后子区域的覆盖,提高覆盖速度与覆盖效率;其次,多机编队在分支... 详细信息

针对现有多无人机(UAV)覆盖路径规划简单复用单机算法,多机之间协同程度不足的问题,提出多无人机编队分组覆盖路径规划算法。首先,多无人机以编队形式完成Boustrophedon分解后子区域的覆盖,提高覆盖速度与覆盖效率;其次,多机编队在分支结点处按照后继结点内部情况分解为多个子编队,同时完成多个分支的覆盖任务,消除了规划过程中的图回溯问题;最后,分解的多个子编队在分支合并时以延时编队的形式重组为一个编队,并重复此过程直到无人机遍历覆盖完成。实验验证了所提算法的有效性。对比实验结果表明,编队分组算法在覆盖速度方面相对传统多机全覆盖算法有16.18%~21.95%的提升,在覆盖效率与转弯次数等也有明显提升。编队分组算法在覆盖规划过程中消除了图回溯问题,极大地降低了多无人机覆盖路径规划的算法复杂度。

关键词：多无人机覆盖路径规划区域分解无人机编队延时组队

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基于多表征融合的无监督点云异常检测

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计算机应用 2025年第5期45卷 1677-1685页

作者：陈子和陈斌中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

随着工业自动化需求的不断增长,三维点云异常检测在产品质量控制中扮演着越来越重要的角色。然而,现有方法通常依赖单一特征,导致信息损失和精度下降。因此,提出一种基于多表征融合的无监督点云异常检测方法 MRF(Multi-Representation F... 详细信息

随着工业自动化需求的不断增长,三维点云异常检测在产品质量控制中扮演着越来越重要的角色。然而,现有方法通常依赖单一特征,导致信息损失和精度下降。因此,提出一种基于多表征融合的无监督点云异常检测方法 MRF(Multi-Representation Fusion)。MRF利用多角度旋转和多种着色方案将点云渲染为多模态图像,并使用预训练的二维卷积神经网络提取丰富的语义特征;同时,还采用预训练的Point Transformer提取三维结构特征。之后,通过融合二维图像语义特征和三维结构特征,MRF能够更全面地捕捉点云信息。在异常检测阶段,MRF使用基于正样本记忆库和近邻搜索的方法,可有效地识别异常点云。在MVTec 3D AD数据集上的实验结果表明,MRF的点云级接受者操作特征曲线下面积(AUROC)为0.972,点级区域重叠度(AUPRO)为0.948,显著优于对比方法。可见,该方法的有效性和鲁棒性使它成为工业应用中极具潜力的解决方案。

关键词：计算机视觉点云无监督异常检测特征嵌入记忆库

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基于动态聚类的Stacking算法及其应用

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计算机应用 2022年第S02期42卷 100-104页

作者：张晏鲍胜利王啸飞中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

针对传统Stacking算法手动选择基学习器存在效率低和无法选择最优基学习器的问题,提出一种基于动态聚类的Stacking算法并将其应用于销量预测任务中。首先,通过轮廓系数法对多个初始基学习器的输出以不同的簇数计算其轮廓系数值;然后,动... 详细信息

针对传统Stacking算法手动选择基学习器存在效率低和无法选择最优基学习器的问题,提出一种基于动态聚类的Stacking算法并将其应用于销量预测任务中。首先,通过轮廓系数法对多个初始基学习器的输出以不同的簇数计算其轮廓系数值;然后,动态选择系数值最大时的簇数进行k-means聚类,每轮聚类后根据各簇心与标签值的误差给予回报值奖励;最后,选择回报值最大的簇所包含的基学习器作为最优基学习器。实验结果表明,所提算法与基于特征融合的Stacking算法相比,均方根百分比误差(RMSPE)降低了1.3个百分点,平均绝对百分比误差(MAPE)降低了1.0个百分点;与基于层次分析的Stacking算法相比,RMSPE降低了1.1个百分点,MAPE降低了0.8个百分点。

关键词：集成学习 Stacking算法动态聚类深度学习特征融合销售预测

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达到渐近GV界的一种线性映射族构造方法——生成Shannon好码渐近序列的新进展

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中国科学：数学 2021年第1期51卷 225-238页

作者：王晓京彭行一中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

给定有限域F_(q)(q≥2)、任意正整数n和k(n>k),F_(q)上的线性映射序列(代数族){σ_(i)}(σ_(i):F_(q)^(k)→F_(q)^(n)(i→∞))的构造方法已经成为信息科学中编码理论的一个中心问题,一般称为实现Shannon理想的代数族途径.迄今为止,... 详细信息

给定有限域F_(q)(q≥2)、任意正整数n和k(n>k),F_(q)上的线性映射序列(代数族){σ_(i)}(σ_(i):F_(q)^(k)→F_(q)^(n)(i→∞))的构造方法已经成为信息科学中编码理论的一个中心问题,一般称为实现Shannon理想的代数族途径.迄今为止,发现这种代数族{σ_(i)}的更好结构,并由它导出Shannon好码渐近序列{[n_(i),k_(i),d_(i)]}仍是一个尚未彻底解决的挑战性难题和持续不断的努力目标.衡量这种代数族的好坏,除了看{σ_(i)}的构造是否有利于通信工程实现(构造简明,执行复杂度低)之外,最重要的一个基本标准是看{σ_(i)}导出的序列{[n_(i),k_(i),d_(i)]}诸参数的渐近极限结果是否不至于衰减到渐近GilbertVarshamov(GV)界之下,该问题吸引了许多数学工作者的关注.本文从矩阵映射的观点给出一种生成任意有限域F_(q)上代数族{σ_(i)}的新方法,并表明由{σ_(i)}导出的渐近码序列{[n_(i),k_(i),d_(i)]}可达渐近GV界之上.这种新的代数族生成途径对于信息编码理论及其工程应用都具有很重要的意义.

关键词：线性映射族代数构造渐近Gilbert-Varshamov界

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基于多尺度特征融合的自然场景文本检测

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计算机应用 2022年第S02期42卷 31-35页

作者：周冲浩顾勇翔彭程中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

为改善自然场景文本检测任务中存在的分割边界粗糙和多尺度文本漏检等问题,提出了一种多尺度特征融合方法。首先,将密集连接型金字塔池化(DenseASPP)和卷积块注意力模块(CBAM)与渐进式尺度扩展网络(PSENet)进行紧密结合,前者作为尺度感... 详细信息

为改善自然场景文本检测任务中存在的分割边界粗糙和多尺度文本漏检等问题,提出了一种多尺度特征融合方法。首先,将密集连接型金字塔池化(DenseASPP)和卷积块注意力模块(CBAM)与渐进式尺度扩展网络(PSENet)进行紧密结合,前者作为尺度感知模块,可以提取丰富的多尺度信息,感知不同规模的文本;而后者作为注意力模块,能够突出多尺度信息中的关键特征,改善边界定位。然后,在骨干网络中添加空洞卷积扩大感受野。最后,在后处理阶段采用渐进式扩展算法优化文字行合成。在ICDAR2015和ICDAR2017-MLT数据集上的实验结果表明,综合评估指标F值相较于PSENet分别提升了2.47%和6.57%。可视化结果表明,该方法能够更好地分割文本边界,检测出PSENet漏检的文本。

关键词：文本检测空洞卷积注意力机制特征金字塔深度学习

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基于多粒度共享语义中心关联的文本到人物检索方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 808-814页

作者：康斌陈斌王俊杰李昱林赵军智咸伟志中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入... 详细信息

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先,引入一个多粒度交叉对齐模块,并通过增强图像-句子和局部区域-分词之间的交互,实现跨模态数据在联合嵌入空间的多层次对齐;其次,建立一个共享语义中心,将它作为一个可学习的语义枢纽,并通过全局特征和局部特征的关联,增强不同对齐机制之间的语义一致性,促进全局和局部特征的协同作用。在共享语义中心内,计算图像特征和文本特征之间的局部和全局跨模态相似性关系,提供一种全局视角与局部视角的互补度量,并最大限度地促进多种对齐机制之间的正向效应;最后,在CUHK-PEDES数据集上进行实验。结果表明:所提方法在Rank-1指标上较基线方法显著提升了8.69个百分点,平均精度均值(mAP)提升了6.85个百分点。在ICFG-PEDES和RSTPReid数据集上所提方法也取得了优异的性能,明显超越了所有对比方法。

关键词：视觉-语言模型人物检索全局对齐局部对齐共享语义中心

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基于连续同伦的多方对策之Nash均衡点的机械化求解方法

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系统科学与数学 2023年第3期43卷 780-796页

作者：熊贝贝杨争峰武斌曾振柄湖北大学数学与统计学学院武汉430062 华东师范大学软件工程学院上海200062 上海财经大学浙江学院金华321013 中国科学院成都计算机应用研究所成都610213

Nash定理证明非合作n人矩阵对策一定有混合平衡解,现有文献多讨论n=2时混合平衡解的求法,一般用优化或逼近的方法.文章给出了一种机械化求解方法,通过构造非合作多人矩阵对策的混合平衡局势所满足的多项式方程组,应用方程组求解软件由... 详细信息

Nash定理证明非合作n人矩阵对策一定有混合平衡解,现有文献多讨论n=2时混合平衡解的求法,一般用优化或逼近的方法.文章给出了一种机械化求解方法,通过构造非合作多人矩阵对策的混合平衡局势所满足的多项式方程组,应用方程组求解软件由此可直接求出多人对策的问题的各种混合平衡解.

关键词： Nash定理混合平衡策略数学机械化多项式方程连续同伦方法

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