信息嵌入

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数据驱动的气动热建模预测方法总结与展望
《气体物理》2024年第4期39-55,共17页王泽 宋述芳 王旭 张伟伟 
国家自然科学基金(92152301,12072282)。
气动热的准确预测是指导高超声速飞行器设计的基础。在经典气动热预测方法愈发难以满足工程中高效准确的气动热预测需求的背景下,近年来蓬勃发展的数据驱动气动热建模预测方法逐渐成为气动热预测的新范式。对此,首先阐述了数据驱动气动...
关键词：气动热预测 数据驱动 特征空间降维 逐点建模 物理信息嵌入 
基于Piecewise映射的安全密文域可逆信息隐藏算法
《现代电子技术》2024年第14期1-8,共8页万洪莉 张敏情 柯彦 蒋宗宝 狄富强 姜超 
国家自然科学基金项目(62272478);国家自然科学基金项目(62102450);国家自然科学基金项目(62102451);国家社会科学基金项目(2022-SKJJ-C-091);国防科技自主科研项目:智能信息隐藏技术及某领域应用研究。
密文域可逆信息隐藏(RDH-ED)中常采用对称加密,但仅采用流密码异或(XOR)、置乱或两者结合的方法,在现有条件下难以抵抗唯密文攻击、选择明文攻击或已知明文攻击(KPA)。为了提高RDH-ED的安全性,提出一种基于Piecewise混沌映射的安全RDH-E...
关键词：密文域可逆信息隐藏 Piecewise混沌映射 异或加密 置乱加密 图像加密 信息嵌入 抗攻击性 
基于物理信息机器学习的酶促反应系统参数估计
《化学工程》2024年第7期77-81,94,共6页刘承杰 俞辉 陈宇 戴厚德 
福建省特种智能装备安全与测控重点实验室(FJIES2023KF02);泉州市科技计划项目(2022C004L)。
为揭示物理信息神经网络在生化领域中的潜力,研究一种基于现代物理信息机器学习工具的新参数估计方法,并通过酶促反应过程模型的案例研究进行了演示,比较软、硬边界约束设置对计算结果的影响。实验分析表明,利用软、硬2种不同约束的物...
关键词：物理信息嵌入 酶促反应 神经网络 参数估计 硬约束 
基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别
《北京大学学报（自然科学版）》2024年第3期393-402,共10页孙明龙 欧阳纯萍 刘永彬 任林 
湖南省自然科学基金(2022JJ30495);湖南省教育厅重点科研项目(22A0316)资助。
现有的多模态融合策略大多将不同模态特征进行简单拼接,忽略了针对单个模态固有特点的个性化融合需求。同时,在情绪识别阶段,独立地看待单个话语的情绪而不考虑其在前后话语语境下的情绪状态,可能导致情绪识别错误。为了解决上述问题,...
关键词：分层融合 噪声干扰 上下文信息嵌入 
无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第3期48-62,共15页胡海峰 倪宗煜 赵海涛 张红 沐勇 吴建盛 
国家自然科学基金(62071242,61571233,61901229,61872198)资助项目。
针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transfor...
关键词：无人机场景 行人重识别 Transformer轻量化 空间信息嵌入 
基于特征增强与时空信息嵌入的涡扇发动机剩余寿命预测
《计算机应用研究》2024年第4期1001-1007,共7页李勇成 李文骁 雷印杰 
装发预研项目。
针对现有的剩余寿命预测方法对原始数据利用率不高以及多维数据特征提取能力不足的问题,提出了一种基于特征增强和时空信息嵌入的卷积神经模型。首先,通过特征增强模块在原始数据基础上进一步提取工况特征与手工特征作为辅助特征;其次,...
关键词：剩余寿命预测 特征增强 时空信息嵌入 卷积神经网络 
民族服装图像描述生成的局部属性注意网络
《计算机辅助设计与图形学学报》2024年第3期399-412,共14页张绪辉 刘骊 付晓东 刘利军 彭玮 
国家自然科学基金(62262036,61862036,61962030);云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划(202005AC160036)。
针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据...
关键词：民族服装图像 图像描述生成 文本信息嵌入 局部属性学习 注意力感知 
基于递进式模型结构和时间信息嵌入的非侵入式负荷分解
《智慧电力》2024年第2期55-62,70,共9页孙睿晨 董坤 赵剑锋 毛妍纯 
国家自然科学基金资助项目(51936003 )。
现有的非侵入式负荷监测算法对多时间尺度的用电规律缺乏关注,且存在电器状态误判率高和功率预测误差大的问题。对已有模型在学习框架、信息嵌入和损失函数3个方面进行优化,提出一种基于递进式模型结构和时间信息嵌入的负荷分解方法。...
关键词：非侵入式负荷分解 深度学习 自注意力机制 Transformer模型 
自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割
《计算机辅助设计与图形学学报》2023年第7期1086-1096,共11页何自芬 黄俊璇 张印辉 朱守业 
国家自然科学基金(62171206,62061022)。
城市街道场景实例分割是无人驾驶不可忽略的关键技术之一,针对城市街景实例密集、边缘模糊以及背景干扰严重等问题,提出一种自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割模型RENet.首先使用自适应调控卷积替代原有的残差结构,利用...
关键词：密集实例 街景分割 自适应调控卷积 复杂形变建模 双路信息嵌入 
基于多元信息嵌入与协同神经网络的力学实体识别算法被引量：1
《计算机工程》2023年第7期125-134,共10页张家熔 苑津莎 许珈宁 罗志宏 
中央高校基本科研业务费专项资金(2020JG006)。
自动抽取力学问题中的关键实体是力学问题自动解答的重要手段。然而,与开放域相比,力学问题具有大量的专业词汇和较长的实体,其识别难度高,准确率低。针对该问题,基于图注意力网络(GAT)和Transformer编码器提出一种用于力学问题关键实...
关键词：命名实体识别 多元信息嵌入 图注意力网络 Transformer架构 注意力机制 
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