搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 研究进展”相关记录106条 . 查询时间(1.247 秒)
近日，西北农林科技大学机械与电子工程学院胡瑾教授团队在计算机网络与通信领域国际顶级期刊IEEE Trans. on Mobile Computing（中国计算机学会（CCF）推荐 A类期刊，中国电子学会（CIE）推荐T1类期刊）在线发表了两篇题为“MultiResp: Robust Respiration Monitoring for Multiple Users using Acoustic S...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：全同态加密方案及其应用研究进展
全同态 加密方案 应用研究
2023/4/12
该报告首先介绍格密码安全性分析中带来的数学问题和基于符号推导自动产生可读的分析过程。在此基础上我们初步研究了格密码方案中的参数优化问题。其次，在应用方面设计了面向基因数据的同态计算方案，将其应用于膀胱癌诊断回归模型，以及前列腺癌的神经网络模型。由于理想格上的同态计算大多归结为高次大整数的多项式乘法，我们实现了FPGA硬件上的多项式乘法加速，为将来软硬件结合的大规模隐私计算方案设计奠定了基础。
机器学习技术成功地应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等众多领域.然而,现有的大多数机器学习模型在部署后类别和参数是固定的,只能泛化到训练集中出现的类别,无法增量式地学习新类别.在实际应用中,新的类别或任务会源源不断地出现,这要求模型能够像人类一样在较好地保持已有类别知识的基础上持续地学习新类别知识.近年来新兴的类别增量学习研究方向,旨在使得模型能够在开放、动态的环境中持续学习新类别的同时保持...
视觉语言导航研究进展
视觉语言导航 视觉语言理解 跨模态匹配 具身智能
2023/1/7
视觉语言导航,即在一个未知环境中,智能体从一个起始位置出发,结合指令和周围视觉环境进行分析,并动态响应生成一系列动作,最终导航到目标位置.视觉语言导航有着广泛的应用前景,该任务近年来在多模态研究领域受到了广泛关注.不同于视觉问答和图像描述生成等传统多模态任务,视觉语言导航在多模态融合和推理方面,更具有挑战性.然而由于传统模仿学习的缺陷和数据稀缺的现象,模型面临着泛化能力不足的问题。
2022第十届西湖论剑?网络安全大会2022年7月2日至3日在杭州、北京两地举办，其中由中国网络空间研究院主办，《中国网信》杂志、安恒信息、光明网承办的“网络安全趋势论坛”7月2日下午在北京举行。中国科学院信息工程研究所研究员、中国中文信息学会常务理事、大数据安全与隐私计算专业委员会主任李凤华应邀做“隐私计算研究进展及发展趋势”主题演讲。
近日，中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室在代码注释数据治理方面取得研究进展。该研究针对当前代码注释大数据质量治理难的问题，通过分析4个大规模代码注释基准数据集，归纳出12种类型的噪声数据并研发了基于规则的代码注释数据噪声清理工具，能够高效、精准地自动治理代码注释数据质量，为代码注释自动生成模型形成高质量数据提供保障，有效促进现有的代码注释自动生成模型提升性能。
中国科学院软件所在代码注释数据治理方面取得研究进展（图）
代码注释 数据治理 互联网软件
2022/7/7
2022年7月7日，软件所互联网软件技术实验室在代码注释数据治理方面取得研究进展。该研究针对当前代码注释大数据质量治理难的问题，通过分析4个大规模代码注释基准数据集，归纳出12种类型的噪声数据并研发了基于规则的代码注释数据噪声清理工具，能够高效、精准地自动治理代码注释数据质量，为代码注释自动生成模型形成高质量数据提供保障，有效促进现有的代码注释自动生成模型提升性能。
信息安全与人民生活、社会稳定甚至国家安全息息相关。过去几十年里，为应对日益强大的伪造技术，各种防伪材料及相关防伪技术已得到快速发展。然而，基于传统干态或硬质材料存储的信息往往以静态形式显示，易被破解，因此，亟需开发新型的信息防伪材料及相应加密-解密策略来提高信息的安全等级。智能高分子凝胶具有可设计、修饰的三维网络结构，通过功能的赋予，这类材料在软机器人、组织工程、仿生皮肤等领域均具有应用前景和研究...
近期，复旦大学计算机科学技术学院肖仰华教授带领的知识图谱课题组（知识工场实验室）的研究论文《VoCSK: Verb-oriented commonsense knowledge mining with taxonomy-guided induction》被Artificial Intelligence（AIJ）录用，论文第一作者为博士生刘井平，通讯作者为肖仰华教授。AIJ创刊于1970年，是国际最...
随着机器学习技术的飞速发展，各种学习方法被提出并成功应用于图像识别、学习控制等领域。其中，学习控制的典型方法包括迭代学习控制（ILC）、高斯混合学习控制、强化学习控制等。比如，迭代学习控制方法常被用于控制许多批处理模式的动态过程，并已被成功应用于化工生产和工业机器人等。然而，理论界之前尚未研究这种控制方法针对从数据中获取的参数的随机误差的鲁棒收敛性问题。
面向行人重识别的局部特征研究进展、挑战与展望
行人重识别 局部特征 深度学习 计算机视觉
2021/12/23
行人重识别(Person re-identification,Re-ID)旨在跨区域、跨场景的视频中实现行人的检索及跟踪,其成果在智能监控、刑事侦查、反恐防暴等领域具有广阔的应用前景.由于真实场景下的行人图像存在光照差异大、拍摄视角不统一、物体遮挡等问题,导致从图像整体提取的全局特征易受无关因素的干扰,识别精度不高.基于局部特征的方法通过挖掘行人姿态、人体部位、视角特征等关键信息,可加强模型对人体...
组合优化问题广泛存在于国防、交通、工业、生活等各个领域,几十年来,传统运筹优化方法是解决组合优化问题的主要手段,但随着实际应用中问题规模的不断扩大、求解实时性的要求越来越高,传统运筹优化算法面临着很大的计算压力,很难实现组合优化问题的在线求解.近年来随着深度学习技术的迅猛发展,深度强化学习在围棋、机器人等领域的瞩目成果显示了其强大的学习能力与序贯决策能力。
基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
深度学习 光学遥感 目标检测 卷积神经网络
2021/10/13
光学遥感图像的目标检测(Optical remote sensing images object detection,ORSIOD)是航空和卫星图像分析领域的一个基本但具有挑战性的问题,近年来受到广泛关注.本文从如下几个方面介绍了基于深度学习的光学遥感图像目标检测的研究现状.首先对光学遥感图像目标检测的主要难点进行了介绍,接着对现有基于深度学习的目标检测算法进行概括,并以光学遥感图像目标检测的难点...