内江师范学院 数学与信息科学学院，四川 内江 641199 +通信作者 E-mail: pengjiayin62226@163.com摘 要：利用三量子最大slice态作为量子信道，提出了单量子酉算子的受控远程执行的两个协议。首先，利用双向量子隐形传态（BQST），给出了一个任意单量子酉算子的受控隐形传输方案。结果表明，通过非最大纠缠信道，发送者能够在遥远的接受者的量子系统上远程地执行一个任意单量...

1.辽宁工程技术大学 优化与决策研究所，辽宁 阜新 123000 2.辽宁工程技术大学 运筹与优化研究院，辽宁 阜新 123000 +通信作者 E-mail: gaoleifu@163.com摘 要：为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力，提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法（IYSGA）。首先，该改进算法在标准YSGA算法基础上，...

江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122 +通信作者 E-mail: gubinjie1980@126.com摘 要：为了解决增量式最小二乘孪生支持向量回归机存在构成的核矩阵无法很好地逼近原核矩阵的问题，提出了一种增量式约简最小二乘孪生支持向量回归机（IRLSTSVR）算法。该算法首先利用约简方法，判定核矩阵列向量之间的相关性，筛选出用于构成核矩阵列向量的样本作为支持向...

1.内蒙古科技大学包头师范学院 信息科学与技术学院, 内蒙古 包头 014030 2.内蒙古师范大学 计算机科学学院，呼和浩特 010022+通信作者 E-mail: mazhanfei@163.com摘 要：传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注，融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同，导致模型之间不能完全融合，在行人数量多、姿势复杂和有遮...

1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 6505002.云南省人工智能重点实验室（昆明理工大学），昆明 650500 3.云南枭润科技服务有限公司，昆明 650500+通信作者 E-mail: 1061036738@qq.com摘 要：针对基于深度特征的目标跟踪算法在目标快速运动、长时间遮挡容易导致跟踪漂移的问题，提出了一种结合重检测机制的多卷积层特征响应跟踪算法。首先基于图像分块的混合高斯...

同济大学 计算机科学与技术系，上海 201804 +通信作者 E-mail: caikecan@tongji.edu.cn摘 要：许多现实场景要求准确的脸部性别识别。深度卷积神经网络在正常状况下取得好的准确率，适用于大规模分类任务，但存在模型可解释性差、易丢失细节信息等问题，并且光照、姿势、表情等因素带来的不确定性会导致分类准确率较低。提出一种基于阴影集的二级分类模型。采用深度卷积神经网络对大规模...

1.江南大学 人工智能与计算机学院，江苏 无锡 2141222.江南大学 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室，江苏 无锡 214122 +通信作者 E-mail: lxl9528@163.com摘 要：目前大多的域自适应算法在源域与目标域具有相同类别的场景下，利用标签丰富的源域信息对标签稀少且分布相似的目标域数据进行迁移学习，取得了很多成果。然而，由于现实场景的复杂性和开放性，源域和目标域在类别空...

华南师范大学 计算机学院，广州 510631 +通信作者 E-mail: 1154218228@qq.com摘 要：随着越来越多多模态数据的出现，跨模态检索引起了广泛的关注。跨模态检索面临一大挑战为模态鸿沟，为了解决数据的异构性问题，公共子空间学习的方法被提出。然而，大部分方法仅仅是单独考虑了样本之间的相关联信息或不相关信息，而没有同时考虑样本间的相关信息和不相关信息。除此之外，大部分方法对于样本...

1.西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 7101212.西安邮电大学 陕西省信息通信网络及安全重点实验室，西安 710121 +通信作者 E-mail: lvsq3601@xupt.edu.cn摘 要：现有的网络表示学习算法主要是针对同质网络或异质网络设计的，而忽略了在推荐系统、搜索引擎和问答系统等领域出现的二分网络的特殊特征以及这类网络所携带着的非常丰富的属性信息。为了解决上述问题，提出了一...

物联网技术应用教育部工程研究中心（江南大学 物联网工程学院），江苏 无锡 214122 +通信作者 E-mail: xie_linbo@jiangnan.edu.cn摘 要：在针对视频的人体活动定位和识别领域中，现有的时序行为提名方法无法很好地解决行为特征长期依赖性而导致提名召回率较低。针对此问题，提出了一种上下文信息融合的时序行为提名方法。该方法首先采用三维卷积网络提取视频单元的时空特征，然后采...

西南交通大学 信息科学与技术学院，成都 611756 +通信作者 E-mail: yyang@swjtu.edu.cn摘 要：方面级情感分析是自然语言处理的热门研究方向之一，相比于传统的情感分析技术，基于方面的情感分析是细粒度的，能够判断句子中多个目标的情感倾向，能更加准确地挖掘用户对目标的情感极性。针对以往研究忽略目标单独建模的问题，提出了一种基于双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的交互注意...

辽宁大学 信息学院，沈阳 110036+通信作者 E-mail: junlu.wang@outlook.com摘 要：时间序列事件聚类是研究事件分类及挖掘分析的基础。现有聚类方法多直接针对具有时间属性且结构复杂的持续事件聚类，未考虑聚类对象的转化，聚类准确性低且效率差。针对这些问题，提出一种面向时间序列事件的动态矩阵聚类方法RDMC。首先，构建事件近邻评价体系，根据评价值优劣衡量事件的代表性，通过...