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检索条件"机构=深圳大学计算机与软件学院"
1069 条 记 录,以下是1-10 订阅
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变形效果可控的通用二维图形变形算法
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计算机辅助设计与图形学学报 2025年
作者: 曹仲豪 徐鹏飞 黄惠 深圳大学计算机与软件学院
传统的二维图形变形算法将图形分为人造图形或有机图形进行变形, 不同分类的图形需应用不同的变形效果, 缺乏一个统一的变形框架. 为此, 基于变形效果属性, 提出一种可控的二维图形变形算法. 该算法基于多边形网格进行变形, 在多... 详细信息
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基于DDQN的否定约束规则迁移
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深圳大学学报(理工版) 2025年 第2期42卷 242-248页
作者: 秦建斌 杜玉琪 林毅斌 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518060
传统的数据清洗方法因需专家手动定义数据质量规则,不仅复杂且耗时巨大,且清洗后的数据可能不能被重复利用,降低了数据清洗的质量和效率.为此,提出基于双重深度Q网络的否定约束迁移(double deep Q-network for denial constraints trans... 详细信息
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DCTRANS:基于DDQN的否定约束规则迁移
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深圳大学学报(理工版) 2025年
作者: 杜玉琪 秦建斌 林毅斌 深圳大学计算机与软件学院
传统的数据清洗方法因需专家手动定义数据质量规则,导致复杂且耗时,清洗后的数据可能不能被重复利用,降低了数据清洗的效率和质量.为此,提出基于双重深度Q网络的否定约束迁移(double deep Q-network-based framework for denial c... 详细信息
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基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化
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计算机学报 2025年 第2期48卷 358-380页
作者: 梁正平 王侃 周倩 王继刚 朱泽轩 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518060 中兴通讯股份有限公司 广东深圳518057
稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 详细信息
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面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法
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计算机科学 2025年 第1期52卷 331-344页
作者: 蔡俊创 朱庆灵 林秋镇 李坚强 明仲 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518060
由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部... 详细信息
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基于深度学习的开放集识别研究综述
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计算机学报 2025年
作者: 章秦 刘紫琪 张晓林 张鹏 刘涵 陈小军 深圳大学计算机与软件学院 山东科技大学
近年来, 机器学习研究不断取得突破, 促成了大量智能系统的成熟和落地. 然而, 当前“深度学习+大规模标注数据+完备先验知识”的机器学习范式过度依赖先验知识的完备性, 其应用场景局限于静态封闭的专用系统. 现实应用环境具有更多... 详细信息
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基于BTMA的LoRa网络隐藏终端MAC协议研究
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计算机科学 2025年 第3期52卷 318-325页
作者: 汪浩 蔡宇航 陈国杰 王璐 武汉大学计算机学院 武汉430072 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518060
低功耗广域网(Low Power Wide Area Network,LPWAN)技术的出现,能够在保证更远距离的通信传输的同时,最大限度地降低功耗,节约传输成本。LoRa(Long Range)技术作为其中的佼佼者,凭借其远距离、低功耗、大容量、强抗干扰、高接收灵敏度... 详细信息
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基于三元自注意力的视频快照压缩成像重建
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计算机工程 2025年 第1期51卷 20-30页
作者: 周宇 谢威 邝得互 江健民 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518000 岭南大学计算与决策科学系 中国香港999077
视频快照压缩成像(SCI)是一种基于计算的成像技术,通过在时间域和空间域上的混合压缩来实现高效成像。在视频SCI中,利用信号的稀疏性以及它在时间域和空间域中的相关性并采用合适的视频SCI算法,有效地重建原始视频信号。虽然基于深度学... 详细信息
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基于时空注意力的多粒度链路预测算法
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软件学报 2025年
作者: 何玉林 赖俊龙 崔来中 尹剑飞 黄哲学 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 深圳大学计算机与软件学院
社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系,在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值.然而,现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势,且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系.针... 详细信息
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脉冲神经网络基准测试及类脑训练框架性能评估
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应用科学学报 2025年 第1期43卷 169-182页
作者: 胡汪鑫 成英超 何玉林 黄哲学 蔡占川 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学计算机与软件学院 广东深圳518060 澳门科技大学计算机科学与工程学院 中国澳门999078
随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,... 详细信息
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