1.南京信息工程大学计算机学院，南京2100442.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京2100443.中国气象局武汉暴雨研究所中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室，武汉430205 4.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京1000815.南京信息工程大学大气物理学院，南京210044+通信作者E-mail: hsfangwei@sina...

内蒙古工业大学智能科学与技术学院，呼和浩特010080+通信作者E-mail: zxf@imut.edu.cn摘 要：行人轨迹预测作为自动驾驶、智能监控等场景中的关键技术，其预测精度直接关系到下游决策系统的安全性和可靠性。然而，行人运动受社会交互、环境约束以及个体意图差异的共同影响，具有明显的动态性和复杂性，传统方法通常难以在统一框架下同时兼顾这些复杂因素。近年来，图神经网络凭借其强大的关系建模能...

1.佳木斯大学信息电子技术学院，黑龙江佳木斯1540072.佳木斯大学信息电子技术学院黑龙江省自主智能与信息处理重点实验室，黑龙江佳木斯154007 3.佳木斯市卫星导航技术与装备工程技术重点实验室，黑龙江佳木斯154007+通信作者E-mail: chang-liang1980@163.com摘 要：模型中毒攻击是联邦学习中的一种严重威胁，在模型中毒攻击中，恶意攻击者通过在训练数据或模型更新中注...

1.湖南科技大学机电工程学院，湖南湘潭4111002.湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室，湖南湘潭411100 +通信作者E-mail: jgwu@hnust.edu.cn摘 要：随着自动化工业生产线和智能物流仓储系统的快速发展，自动导引车（AGV）作为工业自动化与智能制造的核心载体，其环境感知能力是实现高精度自主导航与智能化作业的先决条件。通过人工智能与多模态传感技术的深度融合，AGV...

陆军工程大学指挥控制工程学院，南京210001 +通信作者E-mail: 383618393@qq.com摘 要：检索增强生成（RAG）技术通过动态集成外部知识有效缓解大语言模型的幻觉问题和知识时效性的限制，已经成为提升大语言模型任务响应准确性的关键范式，但是如何高效使用检索增强生成架构以适配复杂任务的规划需求仍然是当前的核心挑战。作为一种流行的解决方案，根据不同的时机触发检索增强生成，显著增强了...

1.天津大学教育学院，天津3003502.天津大学计算机科学与技术学院，天津300350 3.天津移动 AI产业研究院，天津3000204.飞腾信息技术有限公司，天津300459+通信作者E-mail: yumei@tju.edu.cn摘 要：教育文本分类是智能教育的核心任务，广泛应用于教材内容分析、自动试题分类和教学资源推荐等场景。然而，与新闻、评论等通用文本相比，教育类文本具有术语密集、结构化...

1.中国人民公安大学信息网络安全学院，北京1000382.北京警察学院公安管理系，北京1022023.北京警察学院北京市公安局警察学院警务情报与数据智能标准实验室，北京102202 +通信作者E-mail: caimanchun@ppsuc.edu.cn摘 要：大语言模型（LLM）作为近年来人工智能领域的代表性突破之一，已广泛应用于学术、商业、生产、生活等各个领域，为各行各业提质增效带来强大动力。...

河北科技大学信息科学与工程学院，石家庄050018 +通信作者E-mail: zhangxiaom@hebust.edu.cn摘 要：随着重症医学的不断发展，医护人员在重症医疗实践过程中需迅速且准确地获取并应用专业知识，以应对复杂多变的临床情境。然而，目前重症医疗领域中的知识主要以非结构化文本呈现，缺乏系统化和结构化支持，难以满足临床决策对实时性和准确性的高要求。此外，传统知识抽取方法在处理非结构...

国务院国有资产监督管理委员会干部教育培训中心科技创新实验室，北京100053 +通信作者E-mail: xuwenjing@buaa.edu.cn摘 要：针对大规模干部教育培训质量评估中跨场景数据割裂、角色同质化及行为-认知映射衰减等核心问题，提出双轨融合因果评估框架（DICE-Frame）。该框架创新性构建“知识内化与实践转化”双层级时滞因果传导模型，通过自适应延迟机制桥接线上政策学习与线下能力...

1.兰州财经大学统计与数据科学学院，兰州7300202.甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室，兰州730020 +通信作者E-mail: gaohy_54@sina.com摘 要：非负矩阵分解（NMF）作为一种有效的数据表示和降维方法，已广泛应用于图像处理、文本聚类等领域。然而，标准的NMF仅能处理非负数据，对异常值和噪声敏感，并且未能充分捕捉隐藏在样本空间和特征空间中的流形信息。为了基于Sem...

河北地质大学信息工程学院，石家庄050031 +通信作者E-mail: qinfyh@hgu.edu.cn摘 要：基于知识迁移的演化多任务的研究吸引了越来越多的注意，然而大多数的多任务算法集中在求解无约束的优化问题，约束多任务算法比较少见。遵循“以简驭繁”的原则，设计了基于重构算子的约束多任务差分演化算法（CMTDE）。将差分演化算法的交叉算子重构为交叉迁移算子，完成任务内个体信息的重组和任务间知...

华东理工大学计算机科学与工程系，上海200237 +通信作者E-mail: xfeng@ecust.edu.cn摘 要：持续学习（CL）是一种先进的机器学习范式，其目标是模拟和优化人类学习机制，在其整个生命周期中增量地获取新知识、更新旧知识并有效地积累和利用知识。持续学习追求在保留历史任务知识（稳定性，S）的同时，灵活适应新任务（可塑性，P）。为此，模拟并分析了影响函数（IF）计算中的关键环节，分...