計(jì)算機(jī)科學(xué)最新期刊目錄

D-LINet：一種融合雙線性層與雙向歸一化的時(shí)間序列預(yù)測(cè)框架————作者：耿海軍;李東鑫;

摘要：時(shí)間序列預(yù)測(cè)在能源管理、交通流量和氣象分析等多個(gè)實(shí)際場(chǎng)景中具有重要應(yīng)用價(jià)值。然而，時(shí)間序列數(shù)據(jù)中存在的分布漂移（distributionshift）與長(zhǎng)程依賴（long-termdependency）仍限制了傳統(tǒng)方法與現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中的表現(xiàn)。為此，本文提出了一種名為 D-LINet（Dual-Normalization and Linear Integration Network）的創(chuàng)...

多簇NOMA-UAV網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能軌跡與資源優(yōu)化————作者：李志坷;徐涴砯;

摘要：針對(duì)無(wú)人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）輔助多簇非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access， NOMA）下行網(wǎng)絡(luò)中有限資源下的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service， QoS）保障問(wèn)題，提出了一種優(yōu)化方案。UAV作為空中移動(dòng)基站，向地面用戶提供通訊業(yè)務(wù)。由于能量有限，為使更多能量用于通信，將通信（懸停）時(shí)間作為優(yōu)化變量，通過(guò)分別優(yōu)...

基于結(jié)構(gòu)化知識(shí)蒸餾的輕量級(jí)偽裝目標(biāo)檢測(cè)模型————作者：宋建華;劉淳;張龑;

摘要：偽裝目標(biāo)檢測(cè)在自然場(chǎng)景分析與安全監(jiān)控中發(fā)揮著重要作用，但偽裝目標(biāo)的復(fù)雜性和多樣性對(duì)檢測(cè)模型的性能提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。現(xiàn)有知識(shí)蒸餾方法多用于模型壓縮，通過(guò)對(duì)教師網(wǎng)絡(luò)與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的輸出層特征對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)輕量化。然而，知識(shí)蒸餾現(xiàn)有方法通常忽略了教師網(wǎng)絡(luò)中間特征的豐富語(yǔ)義信息。此外，固定學(xué)習(xí)率策略難以適應(yīng)教師和學(xué)生模型規(guī)模差距過(guò)大的情況，導(dǎo)致蒸餾過(guò)程不穩(wěn)定。為此，設(shè)計(jì)了一種基于結(jié)構(gòu)化知識(shí)蒸餾的輕量級(jí)偽裝目標(biāo)檢測(cè)模...

基于大語(yǔ)言模型的業(yè)務(wù)流程長(zhǎng)尾變化應(yīng)變方法————作者：邵欣怡;朱經(jīng)緯;張亮;

摘要：業(yè)務(wù)流程應(yīng)變是業(yè)務(wù)流程管理的重要任務(wù)，旨在通過(guò)調(diào)整流程模型和實(shí)例行為以響應(yīng)不斷變化的環(huán)境，從而提高其柔韌性并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。建模時(shí)因殘留不確定性所導(dǎo)致的長(zhǎng)尾變化無(wú)法避免，給傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程應(yīng)變技術(shù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。目前針對(duì)長(zhǎng)尾變化最為有效的應(yīng)變方法基于一種三方協(xié)作框架，即由負(fù)責(zé)感知長(zhǎng)尾變化和提出應(yīng)變策略的前端業(yè)務(wù)人員、負(fù)責(zé)提供服務(wù)接口和合規(guī)性要求的后端技術(shù)人員和管理層，以及輔助應(yīng)變實(shí)施的工具系統(tǒng)共同協(xié)作來(lái)應(yīng)...

面向并發(fā)圖分析的局部性感知的緩存管理策略————作者：李漢橋;趙苑君;

摘要：隨著圖計(jì)算技術(shù)蓬勃發(fā)展，現(xiàn)有圖平臺(tái)上通常運(yùn)行著大量并發(fā)圖分析任務(wù)以獲得數(shù)據(jù)背后價(jià)值，廣泛應(yīng)用于智能教育、公共管理和新聞媒體等領(lǐng)域。然而，目前圖計(jì)算系統(tǒng)大多為執(zhí)行單個(gè)圖分析任務(wù)設(shè)計(jì)，在支持并發(fā)圖分析任務(wù)時(shí)面臨大量冗余數(shù)據(jù)訪問(wèn)。盡管有一些工作已經(jīng)觀察到并發(fā)圖分析任務(wù)執(zhí)行時(shí)內(nèi)存中存在大量冗余圖數(shù)據(jù)，并試圖利用其中的時(shí)間和空間局部性共享底層圖數(shù)據(jù)減少冗余數(shù)據(jù)訪問(wèn)，然而忽視了私有狀態(tài)數(shù)據(jù)更新訪問(wèn)的數(shù)據(jù)局部性...

基于YOLOv8增強(qiáng)的目標(biāo)檢測(cè)算法及其應(yīng)用規(guī)范————作者：徐永偉;任好盼;王棚飛;

摘要：目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，旨在從圖像或視頻中定位目標(biāo)位置并識(shí)別所屬的類別，廣泛地應(yīng)用在智能交通、安防監(jiān)控、工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域。YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)方法在檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性方面取得了優(yōu)異的結(jié)果，但是在復(fù)雜背景干擾、小目標(biāo)檢測(cè)、遮擋等方面存在嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，容易出現(xiàn)誤檢或漏檢的情況。為了提高目標(biāo)檢測(cè)的精度，本文提出了一種基于YOLOv8增強(qiáng)的目標(biāo)檢測(cè)算法，并探討了相應(yīng)的應(yīng)用規(guī)范。在技術(shù)層面，首先，在...

基于組合上下文提示的大型語(yǔ)言模型領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答研究————作者：方全;張金龍;王冰倩;胡駿;

摘要：近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型的快速發(fā)展引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。雖然大型語(yǔ)言模型已經(jīng)天然適應(yīng)各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，然而在特定領(lǐng)域的問(wèn)答任務(wù)中，由于缺少針對(duì)垂直領(lǐng)域的訓(xùn)練，生成答案的可靠性和適用性往往不盡如人意。為提升領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的性能，文中提出了一種新的基于組合上下文提示的大型語(yǔ)言模型領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答方法。組合上下文提示包括了領(lǐng)域知識(shí)上下文和問(wèn)答示例上下文兩部分。領(lǐng)域知識(shí)上下文由采用基于對(duì)比學(xué)習(xí)的密集檢索...

基于Transformer架構(gòu)的RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法————作者：喻定;李章維;

摘要：RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是生物信息學(xué)中的核心問(wèn)題，近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為該領(lǐng)域帶來(lái)了顯著進(jìn)步。然而，現(xiàn)有方法在預(yù)測(cè)精度和對(duì)外部先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷囊蕾囆苑矫嫒源嬖诓蛔悖�這些限制可能對(duì)模型的魯棒性和泛化能力造成影響。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種基于Transformer架構(gòu)的RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型。該模型設(shè)計(jì)了兩條特征編碼通路，通過(guò)線性嵌入和獨(dú)熱編碼生成序列特征，并利用交叉注意力機(jī)制高效融合兩種特征表示。在特...

基于可控偏好抽樣的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度分布推斷方法————作者：池藝妍;祁明澤;黃彭奇子;段曉君;

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜性日益增長(zhǎng)。受網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、動(dòng)態(tài)性和隱私保護(hù)等限制，獲取網(wǎng)絡(luò)的完全信息難以實(shí)現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)抽樣作為一種有效的解決方案，可以通過(guò)獲取網(wǎng)絡(luò)的局部信息來(lái)估計(jì)整體屬性和特征。然而，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)抽樣方法在獲取節(jié)點(diǎn)的過(guò)程中往往存在不同程度的度偏置，導(dǎo)致樣本網(wǎng)絡(luò)度分布相較真實(shí)度分布出現(xiàn)顯著偏差。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出了一套基于可控偏好抽樣的度分布推斷框架，該框架包含一種單向邊抽樣方...

基于雙層注意力網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題————作者：王皓焱;李崇壽;李天瑞;

摘要：柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題作為作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的一種變體，因其廣泛的適用性成為現(xiàn)代制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中的重要研究?jī)?nèi)容。近年來(lái)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題，然而，允許將操作分配給具有不同處理時(shí)間的多臺(tái)兼容機(jī)器的特點(diǎn)給決策和狀態(tài)表示帶來(lái)了額外的復(fù)雜性。本文提出了一種基于改進(jìn)的注意力機(jī)制和近端策略優(yōu)化算法的端到端深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架以解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。基于異構(gòu)析取圖結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于...

PKHOI:利用先驗(yàn)知識(shí)增強(qiáng)人-物交互檢測(cè)算法————作者：趙文豪;梅萌;王小平;羅航宇;

摘要：人-物交互檢測(cè)在視覺(jué)場(chǎng)景理解中起著至關(guān)重要的作用，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于視覺(jué)的交互檢測(cè)模型已經(jīng)能夠獲得良好的性能。然而，現(xiàn)有方法大多缺乏對(duì)于先驗(yàn)的邏輯知識(shí)的運(yùn)用，有時(shí)會(huì)推導(dǎo)出不合理的結(jié)果。其次，一些方法將空間信息和人體姿態(tài)信息用于推理，但它們僅在推理結(jié)果和標(biāo)注之間構(gòu)造損失，導(dǎo)致解碼器無(wú)法學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的隱含關(guān)系。因此，提出一種利用先驗(yàn)知識(shí)增強(qiáng)現(xiàn)有人-物交互檢測(cè)算法的方法PKHOI，能夠有效增強(qiáng)現(xiàn)...

解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)Non-IID問(wèn)題的基礎(chǔ)模型方法綜述————作者：王鑫;陳坤;孫凌云;

摘要：聯(lián)邦學(xué)習(xí)因?yàn)橛须[私保護(hù)的天然特性，已經(jīng)逐漸成為一個(gè)被廣泛認(rèn)可的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，但由于參與方數(shù)據(jù)分布的差異性，特別是呈現(xiàn)非獨(dú)立同分布(Non-Independent and Identically Distributed，Non-IID)時(shí)，面臨著泛化性能不足，收斂性能下降以及數(shù)據(jù)傾斜等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。用預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型緩解Non-IID問(wèn)題作為一個(gè)新穎的方法，演變出了各種各樣的解決方案。從預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模...

結(jié)合性別信息的多任務(wù)語(yǔ)音情感識(shí)別————作者：姚佳;李冬冬;王喆;

摘要：現(xiàn)有的語(yǔ)音情感識(shí)別方法通常依賴深度學(xué)習(xí)模型提取聲學(xué)特征，但大多僅關(guān)注通用特征的建模，未能充分挖掘數(shù)據(jù)中與情感密切相關(guān)的先驗(yàn)知識(shí)。為此，本文提出了一種端到端的多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，利用自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型 WavLM 提取包含豐富情感信息的語(yǔ)音特征，并將性別識(shí)別作為輔助任務(wù)，以捕捉性別差異對(duì)情感識(shí)別的潛在影響。針對(duì)傳統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)框架中固定權(quán)重計(jì)算損失所導(dǎo)致的學(xué)習(xí)不均衡問(wèn)題，進(jìn)一步提出了一種自適應(yīng)溫度系數(shù)的動(dòng)態(tài)...

智能嵌入式系統(tǒng)專題序言————作者：郭兵;鄧慶緒;陳銘松;張凱龍;謝國(guó)琪;周俊龍;

摘要：<正>作為數(shù)字與物理、信息與應(yīng)用交叉融合的重要基石,嵌入式系統(tǒng)技術(shù)在近十年被廣泛應(yīng)用于社會(huì)生產(chǎn)、生活、國(guó)防等諸多領(lǐng)域,并快速推動(dòng)了這些領(lǐng)域的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展。目前,隨著人工智能技術(shù)和嵌入式芯片技術(shù)的發(fā)展,人工智能開始逐步向嵌入式系統(tǒng)遷移,尤其是隨著機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、無(wú)人車等智能設(shè)備的技術(shù)成熟,越來(lái)越多的應(yīng)用需要在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn),嵌入式人工智能迎來(lái)嶄新機(jī)遇

空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)軌跡和計(jì)算卸載聯(lián)合優(yōu)化————作者：陳奕天;童英華;

摘要：空天地一體化網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，近年來(lái)引起了廣大研究者的關(guān)注，它能夠很好地提高網(wǎng)絡(luò)整體的服務(wù)質(zhì)量。針對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋不全面，缺乏基本的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的問(wèn)題，提出了一種無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星共同收集任務(wù)的偏遠(yuǎn)地區(qū)空天地一體化網(wǎng)絡(luò)框架，其中無(wú)人機(jī)與衛(wèi)星為地面?zhèn)鞲衅魈峁┻吘売?jì)算服務(wù)，云服務(wù)器為地面?zhèn)鞲衅魈峁┰品��?wù)。由于無(wú)人機(jī)覆蓋率、任務(wù)完成率和任務(wù)延遲都是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素，因此對(duì)無(wú)人機(jī)軌跡和計(jì)算卸...

基于解釋Petri網(wǎng)的新型CPS分解方法————作者：陳宇浩;屠翰乾;相東明;

摘要：Petri網(wǎng)被廣泛應(yīng)用于信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems, CPS)的建模與分析，這些系統(tǒng)通常包含多個(gè)并發(fā)任務(wù)。為了簡(jiǎn)化CPS的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，可將其分解成為若干獨(dú)立組件。現(xiàn)有的CPS分解方法，如基于整數(shù)線性代數(shù)的算法，面臨高時(shí)間復(fù)雜度問(wèn)題；而依賴監(jiān)控器的分解方法則存在較大的通信開銷。為解決這些問(wèn)題，綜合現(xiàn)有分解方法的優(yōu)勢(shì)，提出了一種基于解釋Petri網(wǎng)的CPS分解方法。該方法...

基于多核異構(gòu)操作系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)冗余可靠機(jī)制研究————作者：何瑞琦;張凱龍;吳金飛;于強(qiáng);張家銘;

摘要：針對(duì)當(dāng)前嵌入式系統(tǒng)的混合部署需求和功能安全需求，提出了一種動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余的操作系統(tǒng)架構(gòu)DHR-OS。面向混合部署需求，該架構(gòu)設(shè)計(jì)了異構(gòu)操作系統(tǒng)的混合部署模式，即在多核CPU上以Linux為主操作系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)部署RTOS從操作系統(tǒng)鏡像。同時(shí)，為了操作系統(tǒng)間的協(xié)同工作，利用OpenAMP(Open Asymmetric Multi-Processing)實(shí)現(xiàn)了主從操作系統(tǒng)間的通信，并基于OpenAMP進(jìn)一...

面向邊緣智能應(yīng)用的多出口深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)優(yōu)化方法————作者：李洲誠(chéng);張毅;孫晉;

摘要：邊緣智能作為一種新型的智能計(jì)算范式，能夠有效提升智能推理任務(wù)在嵌入式邊緣設(shè)備中的響應(yīng)速度。而信息年齡(AoI)作為衡量數(shù)據(jù)時(shí)效性的重要指標(biāo)，對(duì)于邊緣智能應(yīng)用的計(jì)算資源開銷和實(shí)時(shí)響應(yīng)至關(guān)重要。針對(duì)多出口深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的資源配置優(yōu)化問(wèn)題，考慮出口退出概率造成的AoI隨機(jī)不確定性，引入系統(tǒng)AoI的概率約束，基于隨機(jī)優(yōu)化理論對(duì)出口設(shè)置進(jìn)行決策，以最小化多出口DNN的資源開銷。文中提出了一種基于布谷...

基于雙分支小波卷積自編碼器和數(shù)據(jù)增強(qiáng)的深度聚類方法————作者：安瑞;魯進(jìn);楊晶晶;

摘要：基于自編碼器的深度聚類是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的代表算法，近年來(lái)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域獲得了諸多關(guān)注。相較于傳統(tǒng)算法，自動(dòng)編碼器隱藏層緊湊的表示空間為聚類任務(wù)提供了更為靈活的條件。現(xiàn)有的自編碼器聚類大多使用單分支編碼器網(wǎng)絡(luò)，而采用多個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的雙編碼器結(jié)構(gòu)還有較大的探索空間。為此，提出了一種基于雙分支小波卷積自編碼器和數(shù)據(jù)增強(qiáng)的深度聚類方法DB-WCAE-DA(Deep Clustering Method Base...

基于虹膜紋理感知的自適應(yīng)關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)方法————作者：孔佳琳;張琪;衛(wèi)建澤;李琦;

摘要：虹膜中的微結(jié)構(gòu)具有較高的個(gè)體區(qū)分度，使得虹膜識(shí)別成為實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證的理想選擇。除了微結(jié)構(gòu)本身的特征外，其間的關(guān)聯(lián)性也是用于身份驗(yàn)證的有效判別線索。針對(duì)虹膜微結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性，提出了一種基于虹膜紋理感知的自適應(yīng)關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)方法，該方法在關(guān)聯(lián)測(cè)度模型的雙分支結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，融入了通道注意力和高效多尺度注意力機(jī)制來(lái)自適應(yīng)地動(dòng)態(tài)調(diào)整特征圖，從不同細(xì)節(jié)層次的分布中捕捉特征，提高了對(duì)虹膜微結(jié)構(gòu)的敏感度。為了深入...

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