【雜志簡(jiǎn)介】

　　《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》創(chuàng)辦于1972年，是我國(guó)微電子技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的唯一專業(yè)性國(guó)家中文核心期刊，同時(shí)也是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊。本刊的宗旨是，嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真，求實(shí)創(chuàng)新;以人為本，研以致用;弘揚(yáng)科學(xué)，追求真理。本刊國(guó)內(nèi)公開發(fā)行，面向科研院所，廠礦技術(shù)人員、院校師生和管理人員，及時(shí)提供國(guó)內(nèi)微電子與計(jì)算機(jī)行業(yè)最新科研成果、學(xué)術(shù)與工程技術(shù)動(dòng)態(tài)，是較為實(shí)用的參考資料和科學(xué)決策的準(zhǔn)確依據(jù)。

　　【收錄情況】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　航天優(yōu)秀期刊

　　陜西省優(yōu)秀期刊一等獎(jiǎng)

　　【欄目設(shè)置】

　　報(bào)道國(guó)內(nèi)外半導(dǎo)體集成電路和微型計(jì)算機(jī)的科研、技術(shù)成果。包括微電子技術(shù)在航天事業(yè)中的應(yīng)用、微型計(jì)算機(jī)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與制造、微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)軟件及應(yīng)用軟件、微型機(jī)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、半導(dǎo)體集成電路設(shè)計(jì)與制造工藝等方面。主要欄目：計(jì)算機(jī)技術(shù)，微電子技術(shù)等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　基于顯著點(diǎn)切片的三維模型檢索 霍磊，呂學(xué)強(qiáng)，李卓，張凱，HUO Lei，LV Xue-qiang，LI Zhuo，ZHANG Kai

　　面向無線通信的多模式信道糾錯(cuò)碼譯碼 管武，梁利平，李婧，胡巧芝，GUAN Wu，LIANG Li-ping，LI Jing，HU Qiao-zhi

　　基于粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法 郭強(qiáng)，張曉萌，朱若函，GUO Qiang，ZHANG Xiao-meng，ZHU Ruo-han

　　基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)音源數(shù)的自適應(yīng)盲源分離算法 陳勝，徐巖，王小軍，CHEN Sheng，XU Yan，WANG Xiao-jun

　　基于多重聚類的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)方法研究 楊宏宇，張樹茂，江華，YANG Hong-yu，ZHANG Shu-mao，JIANG Hua

　　基于含權(quán)概念圖的中文語(yǔ)句語(yǔ)義匹配方法的研究 劉培奇，曹東川，劉陽(yáng)，LIU Pei-qi，CAO Dong-chuan，LIU Yang

　　應(yīng)用混沌變異機(jī)制混合反向?qū)W習(xí)人工魚群算法 王培崇，李麗榮，彭菲菲，汪慎文，WANG Pei-chong，LI Li-rong，PENG Fei-fei，WANG Shen-wen

　　基于模糊 QoS的云服務(wù)資源選擇方法 劉娜娜，魏汪洋，吳慶濤，張明川，鄭瑞娟，LIU Na-na，WEI Wang-yang，WU Qing-tao，ZHANG Ming-chuan，ZHENG Rui-juan

　　一種維納濾波圖像復(fù)原算法的 k值快速估計(jì) 杜苗苗，楊燦美，DU Miao-miao，YANG Can-mei

　　SA R與全色圖像快速配準(zhǔn)算法研究 張永梅，張謙，顧琳，葉青，ZHANG Yong-mei，ZHANG Qian，GU Lin，YE Qing

　　基于元胞蟻群算法模型的云資源調(diào)度 張水平，仲偉彪，ZHANG Shui-ping，ZHONG Wei-biao

　　基于FPGA的粒子濾波算法研究與實(shí)現(xiàn) 王爾申，范云飛，龐濤，WANG Er-shen，F(xiàn)AN Yun-fei，PANG Tao

　　一種基于點(diǎn)匹配的圖像重復(fù)區(qū)域檢測(cè)方法 甘玲，張鵬飛，GAN Ling，ZHANG Peng-fei

　　U M-BUS總線通道故障檢測(cè)方法 張家祺，鄧哲，周繼芹，邱柯妮，ZHANG Jia-qi，DENG Zhe，ZHOU Ji-qin，QIU Ke-ni

　　一種用于支持向量回歸的動(dòng)態(tài)工作集選擇方法 姜宏，楊孟飛，于廣良，魏夢(mèng)捷，JIANG Hong，YANG Meng-fei，YU Guang-liang，WEI Meng-jie

　　湖北理工學(xué)院學(xué)報(bào)投稿范文：基于有線電視故障與處理方法探討

　　摘　要：有線電視網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)在運(yùn)行過程中，由于存在季節(jié)的變換、溫度的變化、自然的老化、施工的質(zhì)量以及人為的因素，不可避免的會(huì)出現(xiàn)各種問題，既影響了有線電視的播放率，同時(shí)又增加了有線電視的故障率，還大大降低了用戶的滿意度。因此，如何在最短的時(shí)間里高效地處理有線電視出現(xiàn)的故障，對(duì)于廣大電視技術(shù)人員來說是一項(xiàng)比較艱巨的任務(wù)。

　　關(guān)鍵詞：有線電視,故障問題,處理方法,維護(hù)管理

　　引言

　　隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，有著獨(dú)特傳播形式的有線電視因其畫面清晰、節(jié)目設(shè)置多彩多樣的特點(diǎn)成為了人們生活中不可或缺的一部分。然而，有線電視網(wǎng)絡(luò)信號(hào)從發(fā)射塔發(fā)射信號(hào)到接收塔接收到信號(hào)需要很多中轉(zhuǎn)設(shè)備的支持，不再讓有線電視故障檢修是難事，從而使有線電視的廣播質(zhì)量得到保障。

　　微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)最新期刊目錄

基于YOLOv8改進(jìn)的復(fù)雜場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)————作者：劉鑫蕊;朱樹先;

摘要：針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中因光照變化、目標(biāo)遮擋與姿態(tài)角度變化所帶來的檢測(cè)難點(diǎn)問題，提出一種基于YOLOv8m的改進(jìn)模型ECSC-YOLO。首先，設(shè)計(jì)EAConv模塊，通過嵌入高效通道注意力機(jī)制，強(qiáng)化特征提取能力，抑制過曝或低光區(qū)域的干擾；其次，改進(jìn)CoordAtt模塊，首次引入下采樣策略，在降低特征圖尺寸的同時(shí)保持上下文語(yǔ)義一致性，顯著提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)前后重疊目標(biāo)的敏感性；采用改進(jìn)的SPPFCSPC＿E模塊替代...

一種單電感三輸出RBAOT BUCK DC-DC設(shè)計(jì)————作者：徐金彪;陳群超;

摘要：本文設(shè)計(jì)了一款適用于多電源電壓應(yīng)用場(chǎng)景的高效、低交叉調(diào)整影響的單電感三輸出（Single Inductor Three Output， SITO）BUCK轉(zhuǎn)換器。該轉(zhuǎn)換器采用基于紋波控制的自適應(yīng)關(guān)斷時(shí)間（Ripple Based Adaptive Off-Time， RBAOT）環(huán)路控制方案，利用比較器的快速響應(yīng)特點(diǎn)以提升系統(tǒng)性能。并引入了類鎖相環(huán)電路來產(chǎn)生自適應(yīng)關(guān)斷時(shí)間，通過負(fù)反饋環(huán)路鎖定轉(zhuǎn)換器...

針對(duì)數(shù)字延遲鎖相環(huán)模塊的單粒子翻轉(zhuǎn)容錯(cuò)設(shè)計(jì)————作者：涂子歸;吳麗娟;李振濤;

摘要：本文主要研究了數(shù)字延遲鎖相環(huán)的設(shè)計(jì)以及其單粒子翻轉(zhuǎn)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)，并提出一種電路級(jí)SEU仿真方法。首先本文提出了一款基于延遲線的數(shù)字延遲鎖相環(huán)，接著探究了單粒子翻轉(zhuǎn)效應(yīng)的產(chǎn)生與現(xiàn)象，并通過開關(guān)電容的方式來引入節(jié)點(diǎn)電平的翻轉(zhuǎn)來模擬這一效應(yīng)。接著，對(duì)不同的模塊提出了不同的加固方法，在延遲鏈路中加入冗余鏈路配合表決器來抑制SEU的影響，同時(shí)，在TSPC觸發(fā)器中設(shè)計(jì)了雙模冗余搭配雙輸入反相器來增強(qiáng)觸發(fā)器的抗S...

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中LIF神經(jīng)元與突觸時(shí)序依賴性研究————作者：周運(yùn);應(yīng)駿;王子健;

摘要：針對(duì)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜特征學(xué)習(xí)和分類任務(wù)中存在的學(xué)習(xí)穩(wěn)定性差、權(quán)重分布單一等問題，提出了一種自適應(yīng)LIF神經(jīng)元模型，并結(jié)合全新設(shè)計(jì)的可調(diào)節(jié)乘性STDP規(guī)則，構(gòu)建了一個(gè)高效的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。突觸前蹤跡的指數(shù)映射和乘性調(diào)制機(jī)制提升了LIF神經(jīng)元對(duì)輸入脈沖的響應(yīng)速度和網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜信號(hào)的適應(yīng)能力。同時(shí)，所提出的新的STDP規(guī)則結(jié)合了歸一化的突觸前軌跡和Sigmoid函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了突觸權(quán)重在適應(yīng)性和穩(wěn)定性之間...

基于差異增強(qiáng)與邊緣感知的耕地變化檢測(cè)方法研究————作者：肖亮;錢育蓉;帕力旦·吐爾遜;白璐;

摘要：遙感變化檢測(cè)技術(shù)旨在觀察和分析同一地區(qū)在不同時(shí)間段內(nèi)的遙感影像，以確定該地區(qū)發(fā)生變化的位置、類型和范圍。針對(duì)現(xiàn)有耕地變化檢測(cè)方法中存在變化耕地與背景之間邊緣模糊，且變化耕地間邊界粘連的問題，提出了一種基于差異增強(qiáng)和邊緣感知的耕地變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（DGEANet）。DGEANet使用孿生ResNet網(wǎng)絡(luò)從雙時(shí)相遙感圖像中提取多尺度、多層次特征；設(shè)計(jì)的差異注意力增強(qiáng)模塊，接受不同尺度的雙時(shí)相特征，增強(qiáng)不同...

基于多層次特征提取的細(xì)粒度圖像哈希檢索方法————作者：王森立;李梓楊;李雪;陳鵬程;王鑫;

摘要：在細(xì)粒度圖像檢索領(lǐng)域，現(xiàn)有研究成果主要集中于采用深層網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)判別特征提取與精準(zhǔn)定位，忽略了淺層特征信息的重要性，且無法消除背景中的復(fù)雜噪聲干擾，限制了檢索性能的提升。因此，提出一種基于多層次特征提取的細(xì)粒度圖像哈希檢索方法（Fine-grained Deep Hashing Image Retrieval Method based on Multi Level Feature Extraction...

基于擴(kuò)頻技術(shù)的Buck變換器設(shè)計(jì)————作者：王佳文;宗楊;任建;

摘要：為降低電源管理單元對(duì)芯片其他模塊的電磁干擾影響，提出了一種基于擴(kuò)頻技術(shù)的Buck變換器。該變換器采用分段線性控制方法，實(shí)現(xiàn)可調(diào)的開關(guān)頻率范圍，從而有效降低噪聲譜峰值。此外，設(shè)計(jì)了一種對(duì)工藝、電源電壓及溫度變化不敏感的振蕩器，以保證開關(guān)頻率范圍的穩(wěn)定性，減小輸出電壓紋波。為增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性，還設(shè)計(jì)了III型補(bǔ)償器和功率級(jí)驅(qū)動(dòng)電路。Buck變換器采用0.18μm BCD工藝完成設(shè)計(jì)，輸入電壓范圍3.5～...

ACB-Net：帶有注意力補(bǔ)償分支的圖像分割算法及應(yīng)用————作者：楊明樟;陳壹華;余松森;曾易文浩;徐芳;陳榕榕;

摘要：近年來，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，但現(xiàn)有方法在特征提取方面存在深淺層特征區(qū)分不充分的問題，影響了分割效果的準(zhǔn)確性。為解決此問題，本文提出了一種稱為ACB-Net的創(chuàng)新分割網(wǎng)絡(luò)，通過引入注意力補(bǔ)償機(jī)制提升分割性能。具體而言，ACB-Net引入ResPath來處理低級(jí)特征中的語(yǔ)義信息不足，采用卷積補(bǔ)償?shù)腃C-Transformer捕捉深層特征的全局上下文信息，并通過雙增強(qiáng)卷積（DEC-...

大模型在航天嵌入式軟件測(cè)試中的應(yīng)用研究————作者：李東玲;黃晨;楊建磊;楊書坤;

摘要：大語(yǔ)言模型（Large Language Model，LLM），尤其是一些預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擁有強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力，不僅能學(xué)習(xí)典型的軟件缺陷，還能夠深度分析軟件隱含的缺陷，給出風(fēng)險(xiǎn)提示和改進(jìn)建議。大模型的應(yīng)用，使得測(cè)試方法和流程更加智能化，且能夠發(fā)現(xiàn)之前難以捕捉的復(fù)雜缺陷。航天器軟件以其獨(dú)特性、專業(yè)性、復(fù)雜性、高可靠性、高安全性的特點(diǎn)，需要通過專業(yè)的方法訓(xùn)練專業(yè)的大模型來滿足航天嵌入式軟件測(cè)試...

場(chǎng)景流與推理輔助的多幀點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)模型————作者：趙芃康;李翔宇;齊洪鋼;鄧永強(qiáng);李娟娟;梁浩;苗軍;

摘要：隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)步，基于激光雷達(dá)點(diǎn)云的3D目標(biāo)檢測(cè)已成為關(guān)鍵任務(wù)。然而，現(xiàn)有方法大多依賴單幀檢測(cè)，未充分利用時(shí)序信息，導(dǎo)致檢測(cè)精度不高，存在遮擋和目標(biāo)丟失等問題。本文提出了一種新型多幀目標(biāo)檢測(cè)模型， 通過集成多幀信息來提高檢測(cè)性能。為了有效利用多幀信息，本文提出的模型引入了匹配推理模塊和場(chǎng)景流模塊，其中，匹配推理模塊根據(jù)目標(biāo)的初始位置推斷其運(yùn)動(dòng)方向和速度，更新目標(biāo)的后續(xù)位置。場(chǎng)景流模塊則整合了...

PFTransCNN:基于CNN-Transformer雙分支融合的病理圖像分割————作者：張恩琿;林帥;陳金令;莫琳;朱創(chuàng)創(chuàng);陳宇;

摘要：在臨床診斷中，病理圖像分割作為病理學(xué)圖像分析的核心任務(wù)，對(duì)疾病的準(zhǔn)確診斷與治療至關(guān)重要。然而，病理圖像的復(fù)雜結(jié)構(gòu)給分割任務(wù)帶來了顯著挑戰(zhàn)，尤其是在病變區(qū)域與正常組織之間邊界模糊、對(duì)比度較低等情況下，分割精度易受到影響。因此，如何有效提取病理圖像中的病變區(qū)域，已成為當(dāng)前病理圖像分析領(lǐng)域待解決的關(guān)鍵問題。為此，本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer的雙分支融合模型PFTran...

FE-AKT：特征增強(qiáng)的注意力知識(shí)追蹤模型————作者：王敏;吳千喜;季偉東;

摘要：知識(shí)追蹤在智能教學(xué)過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，根據(jù)學(xué)習(xí)者過去的做題序列建模其知識(shí)狀態(tài)隨時(shí)間的變化，并預(yù)測(cè)未來的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。盡管現(xiàn)有的知識(shí)追蹤方法，尤其是基于Transformer結(jié)構(gòu)的模型取得了顯著的預(yù)測(cè)效果，但大多數(shù)方法僅依賴答題結(jié)果進(jìn)行建模，忽略了做題過程中更多的特征信息，尤其是與學(xué)習(xí)者能力相關(guān)的特征，也沒有考慮原始特征在模型預(yù)測(cè)過程中的損失。針對(duì)以上問題，本文提出了一種基于特征增強(qiáng)的注意力知識(shí)追蹤模...

基于指令串行融合的RISC-V向量處理器計(jì)算方法————作者：李凱歌;高鑫;楊孟飛;

摘要：在傳統(tǒng)馮諾依曼計(jì)算機(jī)架構(gòu)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、矩陣計(jì)算、快速傅里葉變換等算法存在頻繁的數(shù)據(jù)重用，寫后讀指令大量存在于向量處理器流水線中，機(jī)器指令之間因?yàn)榱魉�線執(zhí)行極易引發(fā)數(shù)據(jù)沖突。并且，數(shù)據(jù)在向量寄存器和計(jì)算單元之間的頻繁傳輸會(huì)造成顯著的功耗開銷。針對(duì)該問題，本文提出了一種解決向量計(jì)算數(shù)據(jù)沖突的方法。該方法可以利用數(shù)據(jù)重用來減少數(shù)據(jù)流動(dòng)，進(jìn)而減少計(jì)算芯片功耗。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法應(yīng)用于RISC-V向量...

基于時(shí)空Transformer的注視目標(biāo)檢測(cè)概率模型————作者：王子千;高旭杰;張俊晨;李頊;孫永宣;

摘要：本文提出一種基于時(shí)空可變形Transformer 的一致性導(dǎo)向的概率模型，用于注視目標(biāo)檢測(cè)。其主要由幀注視模型、時(shí)空注視關(guān)系模型、未來語(yǔ)義注視估計(jì)模塊構(gòu)成。幀注視模型通過空間編碼器、空間解碼器和預(yù)測(cè)模塊對(duì)幀特征進(jìn)行處理，得到關(guān)于頭部標(biāo)簽、熱圖等信息；時(shí)空注視關(guān)系模型將過去特征與當(dāng)前幀特征拼接后，通過時(shí)序注視關(guān)系特征編碼器和時(shí)序注視關(guān)系查詢編碼器融合特征，增強(qiáng)當(dāng)前幀的注視關(guān)系查詢；未來語(yǔ)義注視估計(jì)模...

基于改進(jìn)TransUNet的醫(yī)學(xué)圖像分割————作者：孫超;王麗娜;

摘要：醫(yī)學(xué)圖像分割在疾病診斷、治療計(jì)劃和效果評(píng)估中具有重要意義。然而，由于器官邊緣的復(fù)雜性和形狀差異，分割精度仍然面臨挑戰(zhàn)。為提高分割精度，本文提出一種改進(jìn)TransUNet的分割模型。該模型為編碼解碼結(jié)構(gòu)，編碼器由CNN和Transformer組成，CNN負(fù)責(zé)提取局部特征，Transformer則學(xué)習(xí)全局特征；解碼器通過級(jí)聯(lián)上采樣結(jié)構(gòu)逐步恢復(fù)圖像特征。編碼階段，模型引入高效通道注意力，提升對(duì)圖像通道特...

基于服務(wù)器主動(dòng)安全的自動(dòng)化紅隊(duì)測(cè)試技術(shù)研究————作者：周勇;陳璽名;程度;仇晶;袁啟;張獻(xiàn);李曉輝;

摘要：高級(jí)持續(xù)性威脅（APT）對(duì)政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)及其他組織的網(wǎng)絡(luò)安全和隱私構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。在現(xiàn)有的紅隊(duì)測(cè)試中，缺乏明確的攻擊行為順序指導(dǎo)，導(dǎo)致潛在網(wǎng)絡(luò)威脅的推理和驗(yàn)證效率低下。為解決這一問題，本文提出了一種基于偏序規(guī)劃的攻擊圖構(gòu)建方法。這種方法能夠快速、準(zhǔn)確且有序地預(yù)測(cè)潛在的威脅路徑。此外，現(xiàn)有的威脅評(píng)估指標(biāo)主要集中于通用威脅評(píng)估，忽視了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中威脅利用的難度。針對(duì)這一點(diǎn)，本文提出了一種結(jié)合CVSS...

異構(gòu)環(huán)境下的聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)分布式?jīng)Q策優(yōu)化————作者：葛培洲;于清玥;宋宇波;

摘要：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)將用戶數(shù)據(jù)傳至服務(wù)器帶來的數(shù)據(jù)安全問題提供了良好的方案。然而因?yàn)槁?lián)邦學(xué)習(xí)的參與方眾多，模型訓(xùn)練往往會(huì)遇見參與方計(jì)算性能差異、數(shù)據(jù)分布差異、設(shè)備差異等，造成了計(jì)算通信資源浪費(fèi)，模型訓(xùn)練效果下降。針對(duì)此類問題，本文提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架FRL-HS，重點(diǎn)優(yōu)化計(jì)算和通信不均衡帶來的影響。該框架通過量化鄰居節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)度，采用智能合作...

基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的無參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)————作者：張悅;程成;陳豪;顧敏明;夏振平;

摘要：與平面圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)相比，立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)需要考慮左右視圖雙目融合和雙目交互等復(fù)雜特性，因而更具挑戰(zhàn)性。為此，本文結(jié)合人眼左右視覺感知特性，提出了一種多任務(wù)學(xué)習(xí)的無參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)。首先，建立雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于左右視圖的特征提取和質(zhì)量預(yù)測(cè)任務(wù)；其次，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)雙目交互模塊來模擬人類視覺系統(tǒng)視覺皮層的雙目交互機(jī)制；最后，考慮到人眼雙目融合和競(jìng)爭(zhēng)的特性，又將左右視圖特征的融合圖像和視差圖...

融合自編碼器和KAN的協(xié)同過濾方法研究————作者：開新;李汪根;楊航;張根生;

摘要：協(xié)同過濾在推薦系統(tǒng)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，因此一直以來備受關(guān)注和研究。目前很多協(xié)同過濾技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為基于多層感知器（MLP）的復(fù)雜模型結(jié)構(gòu)，但是依然存在數(shù)據(jù)稀疏、可解釋性差、模型遺忘等問題。論文針對(duì)上述問題，提出了一種融合自編碼器和Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的協(xié)同過濾模型。自編碼器通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)，將輸入數(shù)據(jù)壓縮到潛在空間表征，并通過解碼器重構(gòu)輸出。在自編碼器的邊...

基于時(shí)空特征原型的視頻場(chǎng)景圖生成————作者：王慶;嚴(yán)沁;孫永宣;李圣豪;許聞;

摘要：視頻場(chǎng)景圖生成，是將視頻中的對(duì)象作為節(jié)點(diǎn)，對(duì)象之間的關(guān)系作為邊的一種結(jié)構(gòu)化描述，有利于對(duì)圖片的深層理解。現(xiàn)有方法無法區(qū)分相似的空間位置關(guān)系、無法區(qū)分由于時(shí)間變化導(dǎo)致的接觸關(guān)系變化。為了解決上述問題，提出了一種基于時(shí)空特征原型的視頻場(chǎng)景圖生成模型。在該模型中，通過對(duì)時(shí)空Transformer提取出的時(shí)空特征進(jìn)行聚類原型學(xué)習(xí)，得到關(guān)系的空間特征原型和時(shí)間特征原型。利用關(guān)系的空間特征原型與當(dāng)前特征進(jìn)行相...

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