期刊简介
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一类非线性延迟波动方程的线性隐式差分格式
谢建强;潘琬笛;汪灿;本文对非线性延迟波动方程建立了一个高效的二阶线性隐式差分格式。运用离散能量法，证明了差分格式在最大模意义下是无条件收敛的，其收敛阶为O(τ~2+h2)。数值结果验证了所提格式的精度和有效性。
基于FRR-UNet模型的医学影像分割技术
李栋梁;韩波;朱旭辉;徐振雄;神经网络在医学图像分割的应用中取得了显著进展和重大突破，UNet(Unity Networking, UNet)是医学图像分割的主要方法，但UNet网络的编码器存在对医学CT影像特征组织提取不充分、语义融合不全面的问题，使得UNet网络的分割效果不够理想。本文提出了FRR-UNet(Feature Reuse ResNet UNet, FRR-UNet)网络，在ResUNet网络上加入了通道注意力机制、空间注意力机制和特征复用结构来提高输入图像中特征信息的利用效率，通过Li TS数据集上的实验验证，FRR-UNet相较于网络传统的UNet++、ResUNet、UNet、MCI-Net(Multi-scale context integration network,MCI-Net)和W-Net网络在平均召回率（m Precision）上分别提高了4.59%、4.60%、4.60%、1.23%和2.12%，在平均交并比（MIoU）上分别提高了4.34%、3.84%、2.30%、4.69%和2.98%，表明FRR-UNet在医学图像分割任务中具有更好的性能和适用性。
基于解纠缠变分自动编码器多模态推荐算法
王鹏;孙刚;杨松;谢俊杰;针对现有多模态推荐系统忽略从用户行为中学习解纠缠潜在因素表示的问题，本文提出一种新算法模型MADVAE(Disentangled Variational AutoEncoder with Multi-layer and Attention)。首先，利用先进的多模态预训练技术将多模态信息投影到统一的文本内容空间。然后构建了一个冻结的项目-项目图，通过改进的残差图卷积网络将文本内容和交互编码为两组解纠缠表示。其次，通过引入多线性层和归一化层模块来更好地捕捉输入数据中的复杂关系，同时采用多头注意力机制增强对长距离依赖关系的捕捉能力。最后将用户和项目之间交互派生的表示与从文本内容中学习到的表示对齐。在三个真实的数据集上与其他基线算法进行了对比实验，实验结果表明本文算法较其他基线算法有明显提升。
