計算機應用研究

2025年07期

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多模態(tài)行人重識別研究綜述 摘要：在現(xiàn)代安全監(jiān)控系統(tǒng)中，行人重識別技術扮演著至關重要的角色。面對行人圖像的光照變化、視角差異和遮擋等問題，傳統(tǒng)的行人重識別系統(tǒng)(personre-identification,RE-ID）準確性和可靠性受限。為應對這些挑戰(zhàn),研究者將多模...
語義通信在邊緣算力網(wǎng)絡中的應用研究綜述 摘要：語義通信(semantic communication,SemCom)是一種融合智能與通信的新興技術，有望突破傳統(tǒng)通信的帶寬瓶頸，成為未來第六代移動通信系統(tǒng)(6th generation mobile communication sy...

基于同態(tài)加密和零知識證明的區(qū)塊鏈可擴展隱私保護方案 摘要：為了解決隨著區(qū)塊鏈技術的廣泛應用而日益突出的隱私保護和性能擴展問題，提出了一種基于Okamoto-Uchiyama加密算法的改進算法，該算法在實現(xiàn)數(shù)據(jù)加密的同時支持零知識證明，實現(xiàn)了用戶交易數(shù)據(jù)的完全隱私保護。此外，設計了一種基于匿名...
HyperledgerFabric并發(fā)沖突消除機制 摘要：HyperledgerFabric是一個主流的聯(lián)盟鏈平臺,當面臨多筆并發(fā)執(zhí)行且相互關聯(lián)的交易時，現(xiàn)有架構容易生成大量無效交易，這嚴重降低了系統(tǒng)的有效交易處理能力。為了解決這一問題，提出一種融合映射與有向無環(huán)圖（DAG)的沖突消除機制—...

PMoE：在P-tuning中引入混合專家的參數(shù)高效微調(diào)框架 摘要：大語言模型(LLM)在推理和生成任務中的表現(xiàn)顯著提升,但現(xiàn)有的開源LLM在處理專業(yè)領域問題時仍存在知識不足，亟需針對特定任務進行微調(diào)。傳統(tǒng)微調(diào)方法在多任務學習中難以兼顧低成本與高效性。為此,提出了一種名為PMoE的參數(shù)高效微調(diào)框架。該...
基于大語言模型的多任務生成式重構對話情緒識別 摘要：對話情緒識別(ERC)是對話系統(tǒng)研究中的一項關鍵任務,然而,現(xiàn)有模型往往由于管道設計的復雜性，容易過擬合于特定數(shù)據(jù)集和對話模式，從而限制了其泛化能力。為了解決這一問題，提出一個基于大語言模型的多任務生成式重構對話情緒識別模型（M-GE...
基于圖文對比融合的圖像人物情感識別 摘要：基于上下文背景識別圖像中人物情感是近年來越來越受歡迎的一項任務，在許多領域都具有應用價值?，F(xiàn)有的大部分方法只是分別編碼人物主體與背景，提取出孤立的特征進行簡單交互，缺乏有效的主體與上下文背景的特征融合機制，為了解決復雜背景與人物主體的...
基于深度特征交互與層次化多模態(tài)融合的情感識別模型 摘要：多模態(tài)情感識別近年來成為情感計算領域的重要研究方向，旨在通過融合語音、文本等多種模態(tài)以更精確地識別和理解人類情感狀態(tài)。然而，現(xiàn)有方法在提取特征時缺乏模態(tài)間的關聯(lián)性處理以及融合特征時忽視多尺度情感線索。為了解決上述問題，提出一種基于深度...
反向聚焦細粒度多模態(tài)語義對齊的視頻字幕模型 摘要：現(xiàn)有視頻字幕方法常通過引入多模態(tài)信息，輔助模型從復雜多變的視覺內(nèi)容中提取關鍵且細粒度的信息，卻忽略了因不同模態(tài)間表征差異引發(fā)的語義鴻溝問題。為彌合模態(tài)間的表征差異，促進跨模態(tài)信息有效對齊和高效融合，并提升對細粒度語義信息的提取能力，提...
基于CLIP文本特征增強的剪紙圖像分類 摘要：針對剪紙圖像分類中文本與圖像模態(tài)差異大、類原型表達能力弱的問題，提出了一種基于CLIP模型的文本特征增強方法(CLIP visual text enhancer,C-VTE)。該方法通過人工提示模板提取文本特征，設計了一種視覺文本增強...

基于完整超圖神經(jīng)網(wǎng)絡的捆綁推薦模型 摘要：捆綁推薦通過提供一組預定義的商品組合來增強用戶體驗并提升商家銷售業(yè)績。在視頻點播、音樂播放列表生成等眾多服務生態(tài)系統(tǒng)中同樣扮演著重要角色?，F(xiàn)有的捆綁推薦方法常常依賴共享模型參數(shù)或多任務學習的方案，忽略了用戶、商品及捆綁包三者之間的深層...
基于高階鄰域信息交互的自監(jiān)督異質(zhì)圖嵌入算法 摘要：針對當前自監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡算法在獲取鄰域節(jié)點權重時,沒有考慮到高階節(jié)點信息影響的問題,提出一種基于高階鄰域信息交互的自監(jiān)督異質(zhì)圖嵌入算法(SSHGEA-HNI)。其通過在注意力機制中添加前饋全連接層來捕獲高階鄰域節(jié)點特征，從而提升局部優(yōu)化...
基于超圖和分層頻譜濾波器的序列推薦模型 摘要：針對序列推薦中普遍存在的數(shù)據(jù)稀疏問題，以及用戶和物品之間意外交互帶來的噪聲問題,提出了一種基于超圖和分層頻譜濾波器的序列推薦模型（HYFTRec）。HYFTRec將超圖結構引入序列推薦，通過超圖嵌入模塊捕捉用戶與物品之間復雜的高階關系...
針對圖像指代分割的訓練后量化策略 摘要：圖像指代分割(RIS)旨在通過理解視覺和語言信息來分割圖像中給定語句所描述的對象，在交互式圖片編輯以及語言引導的人機交互領域具有很強的應用前景。然而，現(xiàn)有解決方案傾向于探索高性能模型，忽視了對資源有限的邊緣設備上實際應用的考量。為解決...
基于信息互補與交叉注意力的跨模態(tài)檢索方法 摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)中多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速增長，跨模態(tài)檢索技術受到了廣泛關注。然而，現(xiàn)實中一些多模態(tài)數(shù)據(jù)存在語義信息缺失，導致模型難以準確提取出其中蘊涵的語義特征。此外，一些多模態(tài)數(shù)據(jù)還包含了與語義無關的冗余信息，干擾了模型對關鍵信息的提取。為此，...
基于強化學習協(xié)同進化算法求解柔性作業(yè)車間節(jié)能調(diào)度問題 摘要：針對柔性作業(yè)車間節(jié)能調(diào)度問題(EEFJSP)，構建以最小化的最大完工時間和機器總能耗最低為優(yōu)化目標的FJSP問題模型。首先，針對問題模型的特征,提出一種基于強化學習協(xié)同進化算法的自適應算法(QNSGA-Ⅱ);其次，引入狀態(tài)空間和動作空...
融合實體鄰域信息的時序知識圖譜實體對齊 摘要：實體對齊的目的是通過匹配多源知識圖譜中相同的實體來構造一個完整的知識圖譜。現(xiàn)有方法主要集中在靜態(tài)知識圖譜上，未能充分利用大規(guī)模知識結構中普遍存在的時間信息，同時在融合實體鄰域信息時忽視了未直接相連的潛在鄰居。為此,提出了一種融合實體鄰...
互補盲點策略和U型Transformer的地震數(shù)據(jù)去噪 摘要：去除隨機噪聲可以顯著提高地震數(shù)據(jù)的信噪比(SNR)。盲點驅(qū)動的無監(jiān)督去噪方法無需標注數(shù)據(jù)，能自動提取特征，但其忽略了噪聲相關性，導致去噪性能較差。為此，提出了互補盲點策略和U型Transformer的地震數(shù)據(jù)去噪框架(CBUTS)。首...
SP-POMDP：堆疊物體抓取場景中的任務規(guī)劃方法 摘要：在機器人抓取堆疊物體的工作場景中，由于環(huán)境中受雜波影響的傳感器采樣以及物體相互遮擋導致的部分可觀測性,機器人無法實現(xiàn)準確、完整的建模,難以高效完成作業(yè)。針對以上問題,設計了一種基于狀態(tài)修正的部分可觀測馬爾可夫決策過程(SP-POMDP...
基于果蠅協(xié)同算法求解雙目標混裝柔性作業(yè)車間分批調(diào)度問題 摘要：對于多產(chǎn)品混裝柔性生產(chǎn)模式,研究生產(chǎn)、運輸、庫存、裝配各環(huán)節(jié)密切聯(lián)系的混裝柔性作業(yè)車間分批調(diào)度問題。以最小化最大完工時間和總成本為目標建立模型，提出雙層聯(lián)動的多目標混合算法：多目標粒子群算法聯(lián)動果蠅協(xié)同搜索算法，外層使用計算最佳分批策...
優(yōu)化時間窗改進Dijkstra算法的無人駕駛磁懸浮車路徑規(guī)劃 摘要：針對無人駕駛磁懸浮車同軌道多車運營及車輛密度大的特點，研究了一種基于優(yōu)化時間窗改進Dijkstra算法的磁浮車路徑規(guī)劃算法，考慮了路徑?jīng)_突、調(diào)度成本等一系列現(xiàn)實問題,將Dijkstra算法與時間窗相結合，順序規(guī)劃各磁浮車的路徑。首先，...
帶頻繁區(qū)域的空間并置模式挖掘方法 摘要：聚焦于空間并置模式挖掘，旨在探索空間特征間的共存關系。傳統(tǒng)方法雖能識別頻繁共存的模式，但無法確定這些模式在空間中的具體分布區(qū)域。為了解決這一問題,提出了一種新穎的帶頻繁區(qū)域的空間并置模式挖掘算法。算法分為兩個階段，第一階段采用凝聚層次...
輔助任務增強的知識追蹤方法 摘要：知識追蹤是實現(xiàn)智慧教育的有效手段，它通過評估學生學習狀況幫助學生及時調(diào)整學習策略?，F(xiàn)有的知識追蹤方法在處理習題和知識概念間的內(nèi)在關系及獲取學生個性化知識水平等方面仍有不足，針對這一問題,提出一種輔助任務增強的知識追蹤方法（auxili...
基于沖突避讓的多智能體有效旁路規(guī)劃 摘要：針對狹窄環(huán)境中的多個智能體無法規(guī)避關鍵通道上的沖突，導致多智能體尋路效率低下的問題,提出了基于視場的沖突搜索有效旁路規(guī)劃算法。在基于沖突搜索算法框架上層引入視場表示智能體的通信范圍；通過掃描智能體通信范圍內(nèi)所有智能體的多值決策圖，判斷...

基于特征融合的音頻偽造檢測方法 摘要：隨著人工智能的發(fā)展，合成語音與真實語音的區(qū)分變得更加困難，給音頻深度偽造檢測帶來了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的檢測方法通常存在準確率低、泛化性差、抗干擾性弱等問題，為此,提出一種基于特征融合的音頻偽造檢測方法 MFF-STViT。該方法設計了一個新的...
基于多視圖舌象特征融合的中醫(yī)證型辨識 摘要：中醫(yī)舌診中，臨床醫(yī)師通過觀察舌質(zhì)、舌苔和舌底了解患者健康狀態(tài)和病理變化。為解決當前中醫(yī)舌診輔助辨證模型缺乏對舌面和舌底的綜合分析，忽視舌面和舌底特征互補性的問題，提出基于多視圖舌象特征融合的中醫(yī)證型辯識模型（syndrome iden...
多元異構耦合網(wǎng)絡中競爭性輿情信息傳播研究 摘要：針對輿情信息在跨平臺交互過程中相互競爭的問題，提出在耦合網(wǎng)絡下分析競爭性輿情信息傳播規(guī)律。在SEIR模型基礎上引入觀點動力學,加入正、負面信息傳播者，基于小世界網(wǎng)絡和有向無標度網(wǎng)絡搭建符合當下社交特征的耦合網(wǎng)絡環(huán)境，構建多元異構耦合網(wǎng)...
基于增強控制流圖與孿生網(wǎng)絡架構的代碼克隆檢測方法 摘要：針對現(xiàn)有代碼克隆檢測方法存在上下文信息缺失以及語義學習能力弱的問題,提出一種基于增強控制流圖與孿生網(wǎng)絡架構的代碼克隆檢測方法。該方法首先設計了代碼表示結構ECFG（enhancedcontrol flowgraph),在控制流圖中嵌入...

獎勵回溯DQN驅(qū)動的多QoS工業(yè)網(wǎng)絡時隙調(diào)度方法 摘要：現(xiàn)有研究在多QoS(qualityof service)調(diào)度問題中，由于僅依賴即時獎勵反饋機制，在資源受限的場景下處理時延敏感數(shù)據(jù)和具有連續(xù)傳輸需求的媒體數(shù)據(jù)時，存在可擴展性差和資源浪費的問題。為此，提出了一種基于獎勵回的DQN(re...
基于QUIC的擁塞控制算法動態(tài)切換機制 摘要：傳統(tǒng)靜態(tài)配置單一擁塞控制算法的方式已無法適應跨時間和跨地域下的網(wǎng)絡動態(tài)變化特性，擁塞控制算法動態(tài)切換被業(yè)界廣泛關注。針對動態(tài)切換過程中的網(wǎng)絡探測準確度低、傳輸性能波動等問題，在有線網(wǎng)絡場景中開展了基于QUIC的擁塞控制算法動態(tài)切換機制...
CN2Conv：面向物聯(lián)網(wǎng)設備的強魯棒CNN設計方法 摘要：使用云輔助訓練少參數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)可以使其部署在資源受限的物聯(lián)網(wǎng)設備上，然而現(xiàn)有少參數(shù)模型存在對復雜數(shù)據(jù)特征的提取能力不足、魯棒性差的問題。為此提出了一種適應復雜數(shù)據(jù)且魯棒性強的CNN設計方法,組合非線性變換卷積核生成方法（...

面向物流數(shù)據(jù)共享的可撤銷屬性加密方案 摘要：在信息驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)被賦予了更高的價值，成為推動各行各業(yè)發(fā)展的關鍵要素之一。針對物流數(shù)據(jù)共享過程中的數(shù)據(jù)安全問題，提出了一種基于多值決策圖(MDD)訪問結構的、支持用戶分級訪問且可撤銷的密文策略屬性基加密(CP-ABE)方案。該方案...
一種具有多級安全目標的動態(tài)對稱可搜索加密方案 摘要：可搜索加密是將數(shù)據(jù)文件加密后存儲到云端，然后對密文進行檢索的一種技術。動態(tài)可搜索加密允許對云端的文件進行動態(tài)更新，然而現(xiàn)有動態(tài)可搜索加密方案都著重解決前向和后向安全問題且大多僅支持單用戶搜索，無法同時保護搜索模式和訪問模式。針對上述問...
基于雙向數(shù)據(jù)流分析與圖抽象嵌入的漏洞檢測方法 摘要：隨著網(wǎng)絡攻擊和犯罪日益猖獗，軟件漏洞檢測的準確性與全面性面臨重大挑戰(zhàn)。針對跨程序漏洞復雜語義難以捕獲、數(shù)據(jù)流信息難以全面解析以及漏洞模式特征提取困難等問題,提出了一種基于LLVMIR與雙向門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡Bi-GGNN的雙向數(shù)據(jù)流分析的...
基于比特切片技術與指令集的LED算法快速實現(xiàn) 摘要：LED是一種專為資源受限設備設計的輕量級分組密碼算法，具有低功耗、低內(nèi)存占用和高效率的特點，非常適合應用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備、RFID標簽和嵌入式系統(tǒng)等。然而,隨著對性能要求的不斷提升，如何進一步優(yōu)化LED分組密碼算法的加密實現(xiàn)效率...
基于隨機投影與改進min-max哈希的可撤銷指紋模板保護方案 摘要：隨著生物識別技術的廣泛應用，未受保護的生物特征模板仍然面臨著嚴重的安全和隱私泄露風險。現(xiàn)有的生物特征模板保護方案為滿足不可逆性破壞了原始生物特征的結構，降低了生物特征模板的識別準確性，經(jīng)常面臨準確性和安全性的平衡問題。因此，提出一種基...

結合自適應局部圖卷積與多尺度時間建模的骨架行為識別 摘要：鑒于人體骨架的固有拓撲結構特性，采用圖卷積網(wǎng)絡進行骨架數(shù)據(jù)建模成為行為識別的一種有效手段。然而，在骨架行為識別方法中存在固定拓撲圖結構與固定內(nèi)核大小的時間卷積難以適應多變的動作類型、姿態(tài)及行為時長，導致建模誤差，影響識別精度的問題。為...
基于圖元變換的建筑彩繪紋樣圖像矢量化方法 摘要：為了對包含可復用圖元的建筑彩繪紋樣圖像進行矢量化，并保留圖像中可復用圖元的獨立性與變換參數(shù)，提出一種基于圖元變換的建筑彩繪紋樣圖像矢量化方法。該方法首先將復雜彩繪紋樣劃分為局部紋樣;然后對局部紋樣進行圖元多分類檢測，完成圖元過濾和圖元...
雙流特征增強與融合的弱監(jiān)督時序動作定位 摘要：弱監(jiān)督時序動作定位旨在僅使用視頻級標簽對未修剪視頻中的動作實例進行分類和定位?，F(xiàn)有模型通常直接使用預訓練的特征提取器從視頻中提取片段級RGB和光流特征，但預提取的片段級視頻特征只覆蓋短的時間跨度，且沒有考慮RGB和光流的互補性和關聯(lián)性...
多尺度降噪自編碼器的遮擋行人重識別研究與應用 摘要：為了解決行人重識別(ReID)中的遮擋問題，同時減輕遮擋數(shù)據(jù)集不足的影響，對遮擋行人重識別進行研究并提出了一種基于多尺度降噪自編碼器的方法。該方法基于學生-教師模型采用知識蒸餾學習方法進行聯(lián)合訓練，實現(xiàn)知識從教師模型到學生模型的轉(zhuǎn)移。...
基于深度正則化的三維高斯人體重建算法 摘要：現(xiàn)有多視圖三維人體重建方法由于缺少額外幾何約束和先驗知識，從而導致重建結果在質(zhì)量和完整性等方面表現(xiàn)較差。針對上述問題，提出了一種應用于稀疏視圖的三維高斯重建算法DHGS。首先，結合多視圖關節(jié)重投影和交并比誤差改進人體模型參數(shù)估計方法，...
基于雙曲空間的無監(jiān)督視頻異常檢測方法 摘要：在視頻異常檢測領域中，異常事件往往具有時間連續(xù)性和相似性，現(xiàn)有的無監(jiān)督方法將視頻切分為多個片段并隨機選取部分片段進行訓練，破壞了異常事件的連續(xù)性，導致關鍵的時空信息丟失。此外，基于歐氏空間的現(xiàn)有方法在對視頻數(shù)據(jù)建模時，受到嵌入空間維度...