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融合事件类型的中文事件抽取方法

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 214-220页

作者：王瑾睿李劼北京邮电大学计算机学院北京100876

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采... 详细信息

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采用序列标注BIO完成抽取任务,但此类方法容易存在标签歧义问题。因此又有学者提出在事件文本特征中融入特征知识以避免歧义,可现有的融合方法忽略了事件抽取各个子任务间的依赖关系。为解决以上问题,针对事件抽取任务采用联合学习的算法框架,通过门融合机制将事件类型信息作为新知识融入事件的文本表示中,再进行事件触发词抽取与事件论元抽取。实验结果证明该算法模型在论元抽取任务上较之基线方法表现更优异。

关键词：文本事件抽取预训练语言模型门融合

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IRS辅助及人工噪声增强的高铁隐蔽通信波束赋形方法

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西南交通大学学报 2025年

作者：李翠然孙姝婧张泽鹏王惠琴谢健骊兰州交通大学电子与信息工程学院兰州理工大学计算机与通信学院

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智... 详细信息

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智能反射面(IRS)辅助及AN增强的高铁无线隐蔽通信波束赋形方法。为了解决优化变量耦合的问题，采用交替优化策略将原问题分解为三个子问题：基站波束赋形、IRS相移优化和AN发射功率优化。首先通过分式规划中二次变换方法将隐蔽需求约束映射在复圆流形上，然后利用共轭梯度算法(CG)对IRS相移进行优化，最后使用Dinkelbach算法对AN发射功率设计并交替迭代优化。仿真结果表明，该算法的计算复杂度较低，在高速情况下，系统有效吞吐量提升了27.31%，提升了隐蔽传输性能，对保障高铁无线通信系统安全信息传输具有重要的意义。

关键词：智能反射面高铁通信隐蔽通信交替优化波束赋形

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深度学习赋能波束管理:现状、挑战与机遇

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2025年第1期64卷 40-50页

作者：王昭诚马可清华大学电子工程系北京100084

随着载波频率的不断提高和大规模天线阵列的广泛部署,基于模拟移相器的波束赋形成为下一代无线通信的标志性技术之一。此时,波束管理被用于获取和维护基站和用户端具有最大接收功率的最优波束对,以保障可靠的无线通信服务。传统波束管... 详细信息

随着载波频率的不断提高和大规模天线阵列的广泛部署,基于模拟移相器的波束赋形成为下一代无线通信的标志性技术之一。此时,波束管理被用于获取和维护基站和用户端具有最大接收功率的最优波束对,以保障可靠的无线通信服务。传统波束管理方法往往依赖于海量搜索。同时,传统数学模型无法全面的、准确刻画非线性的波束的内在关联和高维无线环境特征,因而难以取得令人满意的波束增益性能。近年来,得益于深度学习强大的自适应拟合能力,深度学习赋能波束管理得到了国内外广泛关注。本文总结了深度学习赋能波束管理的研究进展,并展望了未来的研究方向。首先,阐述了深度学习应用于波束管理的典型场景和潜在优势;随后,从空/时/频域切入,讨论当前深度学习赋能波束管理的主要研究路线和代表性工作;最后,面向更大规模的无线网络、更多元的波束管理功能和更鲁棒的深度学习模型,阐述未来的研究挑战与机遇。

关键词：深度学习波束管理空域时域频域

面向新工科的“数据挖掘”课程创新体系探索与实践

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高等工程教育研究 2025年第1期 68-74页

作者：冯林李子豪韩鸿宇李晓宁四川师范大学计算机科学学院

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“... 详细信息

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“数据挖掘”知识结构。多年的课程实施结果表明，新的课程创新体系较好地解决了传统教学方法存在的问题，有效实现了课程目标。

关键词：新工科数据挖掘创新能力教学改革实践教学

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混合博弈问题的求解与应用综述

软件学报 2025年第1期36卷 107-151页

作者：董绍康李超杨光葛振兴曹宏业陈武兵杨尚东陈兴国李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如, AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达... 详细信息

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如, AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达到或超过人类专家水平.这些应用集中在双人、两队或者多人的零和博弈问题中,而对于混合博弈问题的研究缺乏实质性的进展与突破.区别于零和博弈,混合博弈需要综合考虑个体收益、集体收益和均衡收益等诸多目标,被广泛应用于公共资源分配、任务调度和自动驾驶等现实场景.因此,对于混合博弈问题的研究至关重要.通过梳理当前混合博弈领域中的重要概念和相关工作,深入分析国内外研究现状和未来发展方向.具体地,首先介绍混合博弈问题的定义与分类;其次详细阐述博弈解概念和求解目标,包含纳什均衡、相关均衡、帕累托最优等解概念,最大化个体收益、最大化集体收益以及兼顾公平等求解目标;接下来根据不同的求解目标,分别对博弈论方法、强化学习方法以及这两种方法的结合进行详细探讨和分析;最后介绍相关的应用场景和实验仿真环境,并对未来研究的方向进行总结与展望.

关键词：混合博弈博弈论强化学习

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基于信息表征增强的空间弱小目标检测方法

计算机学报 2025年

作者：范铭楷薛丹娜闫庆森朱宇孙瑾秋张艳宁西北工业大学计算机学院西北工业大学航天学院

基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展，已被广泛应用于多个领域。然而，目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比，空间目标检测面临着独特的挑战：首先，由于拍摄距离极远，空间目标在... 详细信息

基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展，已被广泛应用于多个领域。然而，目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比，空间目标检测面临着独特的挑战：首先，由于拍摄距离极远，空间目标在图像中通常仅呈现为包含少量像素的弱小光斑，缺乏清晰的形状和颜色特征；另外，复杂的空间环境以及设备因素会导致图像中存在各种噪声，例如杂散光引起的明亮背景、相机因素导致的热像素噪声；最后，视场中密集的恒星会导致在空间图像中容易出现部分光斑相互粘连的情况。上述难点无疑增加了空间目标检测的难度。本文提出了一种基于信息表征增强的无锚框空间弱小目标检测方法，该方法通过设计端到端卷积神经网络模型，能够实现同时对空间弱小目标检测和质心定位。针对目标弱小、背景噪声干扰的问题，我们首先设计了跨空间-通道注意力模块和压缩-激励的多尺度特征融合模块，提升模型对含噪图像中弱小目标的有效信息关注度，从而提高噪声背景下目标的检测能力；在此基础上，为了进一步解决光斑粘连的问题，我们引入了基于密度图的损失函数，通过使模型更加直接地学习图像中目标的整体空间分布与数量信息，以此使模型掌握粘连光斑中目标的数量，从而更准确分辨粘连光斑中各个独立目标。此外，本文仿真了包含点状、条状目标和多种噪声背景的空间图像，并对目标的质心位置、边界框和像素坐标进行了精细标注。为验证方法的有效性，我们在本文的仿真图像与公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中进行了实验验证。在仿真图像数据测试中，本文方法的F1分数为95.34%，并实现了0.4478的亚像元级平均质心定位精度。同时，我们还对本文方法进行了不同噪声强度影响下质心定位精度测试以及不同硬件条件下处理效率测试，以更全面分析本文方法的能力。在公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中，本文方法结合引入的序列后处理方法取得的F1分数为93.08%。实验结果证明了本文方法对空间弱小目标准确检测和精确定位方面的优越性能。

关键词：空间弱小目标检测质心定位注意力机制特征融合数量信息

多智能体协同研究进展综述:博弈和控制交叉视角

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自动化学报 2025年

作者：秦家虎马麒超李曼张聪付维明刘轻尘郑卫新中国科学技术大学自动化系澳大利亚西悉尼大学计算机学院数据与数学科学系

多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大规模复杂任务的需求,融合博弈与控制... 详细信息

多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大规模复杂任务的需求,融合博弈与控制的多智能体协同应运而生.在这一框架下,多智能体协同具有更高的灵活性、适应性和扩展性,为多智能体系统的发展带来了更多可能性.本文首先从协同角度入手,回顾了多智能体协同控制与估计领域的进展.接着,围绕博弈与控制的融合,介绍了博弈框架的基本概念,重点讨论了在微分博弈下多智能体协同问题的建模与分析,并简要总结了如何应用强化学习算法求解博弈均衡.文章选取多移动机器人导航和电动汽车充电调度这两个典型的多智能体协同场景,介绍了博弈与控制融合的思想如何用于解决相关领域的难点问题.最后,对博弈与控制融合框架下的多智能体协同进行了总结和展望.

关键词：多智能体系统协同控制博弈优化应用

基于亲和关系学习与区域感知增强的小样本语义分割方法

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：苟旭晨王邦军李凡长张莉樊佳庆苏州大学计算机科学与技术学院

小样本语义分割旨在利用少量标注样本对未见新类的目标进行分割。最近一些面向该任务的模型集成原型学习与亲和学习两类方法的优点，在充分利用支持集中语义信息的同时避免模型过拟合基类。然而，这些方法依然面临数据集分布偏移和二值... 详细信息

小样本语义分割旨在利用少量标注样本对未见新类的目标进行分割。最近一些面向该任务的模型集成原型学习与亲和学习两类方法的优点，在充分利用支持集中语义信息的同时避免模型过拟合基类。然而，这些方法依然面临数据集分布偏移和二值掩码使用不当造成特征判别性下降的问题。针对这一问题，本文提出交叉注意力信息增强网络，首先通过信息增强模块基于注意力机制进行特征间的密集匹配，然后使用区域感知增强模块在空间上下文信息的引导下增强支持掩码，从而过滤边缘特征引入的背景噪声。本文还考虑了训练集类别不平衡问题造成的模型泛化损失。实验结果表明，本文提出的模型在COCO-20i和PASCAL-5i数据集上使用VGG-16作为骨干网络时在不同设定下的m IoU指标比当前最优模型分别提升1.5%、2.3%、3.7%和4.6%，充分表明该方法的有效性与优越性。

关键词：小样本学习双分支网络先验分割框架类别不平衡

推进民主进程促进事业发展——谈原新疆工学院计算机工程系的系务公开

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太原师范学院学报（自然科学版） 2001年第3期 83-84页

作者：李蔷新疆大学计算机工程系新疆乌鲁木齐830008

本文以原新疆大学计算机工程系为例 ,阐述系务公开可以推进民主进程。

关键词：民主进程系务公开

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