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2023中国网络媒体论坛在江苏南京举行
2023 中国网络媒体 南京
2023/4/23
2023年4月17日,研究所郝沛课题组和中国科学院分子植物科学卓越创新中心李轩课题组合作,在国际学术期刊《Genome Biology》发表了题为“DeepEdit: single-molecule detection and phasing of A-to-I RNA editing events using nanopore direct RNA sequencing”的研究论文。该研究利用深...
基于深度学习的方法在去雾领域已经取得了很大进展,但仍然存在去雾不彻底和颜色失真等问题.针对这些问题,本文提出一种基于内容特征和风格特征相融合的单幅图像去雾网络.所提网络包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络,其中特征提取网络包括内容特征提取模块和风格特征提取模块,分别用于学习图像内容和图像风格以实现去雾的同时可较好地保持原始图像的色彩特征。
基于运动引导的高效无监督视频目标分割网络
无监督视频目标分割 运动引导 局部注意力 互注意力
2023/4/20
大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation,UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题,这显著限制了算法在实际中的应用.提出了基于运动引导的视频目标分割网络,在大幅降低模型参数量与计算量的同时,提升视频目标分割性能.整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成.具体地,首先,RGB图像与光流估计输入双流网...
《一种基于边缘计算网络的网络流量测量方法》(图)
边缘计算 物联网 软件定义的网络
2023/3/30
边缘计算是5G网络中的关键技术之一,它可以在接入网上收集和处理数据并降低网络的传输负载。边缘计算网络软件定义网络(SDN)中的数据交换将传统交换机中的控制平面和转发平面解耦,并在全局视角下规划路由使网络管理更加灵活和高效、准确、全面的网络流量测量我们的方案使用基于SDN架构的粗粒度度量。通过在基于Open Flow的开关中收集统计量,并利用自回归移动平均(ARMA)模型来推断细粒度度量。
基于ReliefF特征选择算法和BP神经网络的窃电检测(图)
窃电检测 ReliefF 多元特征选择 BP神经网络
2023/3/30
为了提高窃电特征建立和窃电检测的准确性,分析了常用窃电方法的原理,采用ReliefF多元特征选择算法对窃电特征进行优化。本文建立了基于BP神经网络的窃电检测模型,并将优化后的特征作为模型的输入。实验结果表明,利用优化后的特征进行窃电检测的模型具有较好的窃电识别精度。