谭励

作品数：69被引量：263H指数：7
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发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学经济管理更多>>
发文期刊：《高技术通讯》《智能系统学报》《传感器与微系统》《集团经济研究》更多>>
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一种基于轻量化卷积模块的语义分割网络
《应用科学学报》2025年第1期66-79,共14页连晓峰 康毛毛 谭励 王艳莉 
重庆自然科学基金(No.CSTB2022NSCO-MSX1415)资助。
融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depth...
关键词：语义分割 同步定位与地图构建 轻量化 注意力机制 特征金字塔 
基于动态特征点匹配方法的室内环境SLAM研究
《计算机仿真》2024年第4期245-249,共5页徐晨星 连晓峰 罗海勇 谭励 
国家自然基金(61872046)。
主要针对在动态环境下如何有效剔除动态物体以便构建更为准确的室内环境语义地图这一问题,提出一种在借鉴ORB-SLAM3的基础上,通过增加视频图像关键帧选择机制并计算图像帧中特征点切换概率的方法来实现动态场景下的语义语义地图构建。首...
关键词：视觉同步定位与地图构建 室内动态环境 切换概率 语义地图 
基于多示例学习的食品健康领域长文谣言检测被引量：2
《计算机工程与设计》2022年第11期3101-3107,共7页谭励 王舸 周丽娜 曹娟 
北京市自然科学基金项目-海淀原始创新联合基金项目(L182007);国家自然科学基金项目(61702020)。
为解决长文本的谣言检测问题,以食品健康领域的长文本谣言为例,提出一种基于多示例学习的长文本谣言检测方法。将带有明显段落结构的长文本作为包,以文章段落作为示例,结合文本卷积神经网络与注意力机制建立MI-TCNNSA模型。实验结果表明...
关键词：食品健康领域 谣言检测 多示例学习 卷积神经网络 深度学习 
一种均匀抗噪自适应的ORB特征提取算法被引量：4
《计算机仿真》2022年第4期321-327,共7页赵宇琦 连晓峰 谭励 刘栋 
国家自然科学基金(61702020);北京市自然科学基金(4172013);北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(L182007)。
针对原始ORB算法特征点检测密集度高、抗噪能力弱、自适应性能差等问题,提出一种具有均匀抗噪自适应性能的改进特征提取算法。首先采用快速自适应图像金字塔(FAIP)对原始输入图像进行高斯滤波、差分运算、归一化、降采样等步骤建立多尺...
关键词：特征提取 快速自适应图像金字塔 三维描述子灰度质心法 四叉树特征管理 
基于卷积神经网络的食品安全领域谣言检测方法被引量：5
《计算机应用与软件》2022年第3期45-50,115,共7页周丽娜 谭励 曹娟 马子豪 吕芯悦 
国家自然科学基金项目(61702020);国家重点研发计划项目(2016YFD0401104);北京市自然科学基金项目(4172013);北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金项目(L182007)。
近年来,食品安全已经成为政府和社会最关心的问题之一。与此同时,大量食品安全领域的谣言也在社交媒体平台上疯狂传播。现有的研究大多针对通用领域的谣言进行检测,忽视了不同领域谣言之间存在的差异性。针对食品安全这一领域谣言的特点...
关键词：深度学习 领域实体特征 卷积神经网络 特征融合 食品安全领域谣言检测 
以学科前沿课为载体开展留学生国际化培养研究
《科技创新导报》2021年第14期222-224,256,共4页谭励 高婧 黄小凯 
目前,开展高校留学生的国际化培养,已经成为我国实现高等教育国际化和高等院校国际化的核心内容。以北京工商大学计算机学院的留学生培养为例,以计算机学科前沿课程机器学习课程为载体,按照高等教育国际化的理念和方法,研究符合计算机...
关键词：学科前沿 计算机专业 留学生 国际化培养 
无人机无线通信协议的形式化认证分析与验证被引量：2
《计算机测量与控制》2021年第4期244-250,共7页刘栋 连晓峰 王宇龙 谭励 赵宇琦 李林 
装备发展部项目(170341402020)。
针对无人机组与地面控制站之间进行无线通信时的身份认证问题,首先分析无线通信协议的工作流程及其形式化表示,然后对网络系统中的诚实主体和攻击者进行形式化建模,其中推导了协议安全属性的LTL公式,通过建立密钥机制,实现控制站与无人...
关键词：无人机无线通信协议 形式化表示与建模 模型检测工具SPIN 攻击者知识项获取 
改进YOLOV3算法的视频目标检测被引量：31
《计算机科学与探索》2021年第1期163-172,共10页宋艳艳 谭励 马子豪 任雪平 
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(L182007);国家自然科学基金(61702020)。
由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成YOLOV3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在YOLOV3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上...
关键词：目标检测 YOLOV3算法 斥力损失 深度学习 视频理解 
联合场景和行为特征的短视频行为识别被引量：5
《计算机科学与探索》2020年第10期1754-1761,共8页董旭 谭励 周丽娜 宋艳艳 
北京市自然科学基金No.4172013;北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金No.L182007;国家自然科学基金No.61702020。
目前行为识别方法更关注动作本身,但短视频中包含的信息比较少,需要利用视频中的多种特征信息,提高任务行为识别的准确率。因此,对基于场景和行为联合特征的短视频行为识别方法进行了研究,利用场景信息作为上下文信息,提高传统单一行为...
关键词：场景识别 行为识别 字典学习 深度学习 视频理解 
基于小结构体的无线传感器网络部署算法被引量：2
《计算机应用》2020年第7期2033-2037,共5页史佳琦 谭励 唐小江 连晓峰 王浩宇 
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金资助项目(L182007);国家自然科学基金(61702020)及其配套项目(PXM2018_014213_000033)。
目前无线传感器网络中节点的部署主要采用基于Voronoi图的算法,在使用Voronoi算法进行部署的过程中由于参与部署的节点数量多,算法的复杂度高,导致算法的迭代时间较长。为解决节点部署中算法迭代时间较长的问题,提出一种基于小结构体的...
关键词：小结构体 VORONOI图 覆盖率 移动距离 迭代时间 
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