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AAAI单快照观测的多源定位：基于图形贝叶斯优化方法
源定位是应对扩散危险的重要手段之一，本研究提出了一种基于仿真的方法，称为 BOSouL，采用贝叶斯优化近似结果以提高效率。通过模拟，BOSouL 可以在数据获取过程中结合任意扩散模型，并展现出在图结构和扩散模型方面的鲁棒性。
PDF3 months ago
基于条件去噪扩散模型的射电天文图像重构
使用随机神经网络从粗糙的无线电图像中重建天空模型，实现准确的源定位和通量估计，为高红移下研究星系演化提供关键支持。
PDF5 months ago
基于特征表示的顺序注意力源识别
提出了一种基于序列到序列的方法 TGASI，采用归纳学习思想以区分不同时间戳中不同预测源的重要性，并通过设计的时间注意机制来提高在不同场景下源定位的准确性和可扩展性。
PDFa year ago
一种统一的音视频学习框架：局部化、分离与识别
该研究提出了一种名为 OneAVM 的联合学习框架，该框架可以用于音频 - 视频源定位、分离和识别任务，其中共享的音频 - 视频编码器和任务特定的解码器是通过三个目标进行训练，包括本地化的音频 - 视觉对应丢失、视觉源分离和选择和用于强化视
PDFa year ago
基于两阶段降噪扩散模型的图反问题源定位
提出一种二阶段优化框架，即源定位去噪扩散模型（SL-Diff），其中在粗略阶段设定源接近度作为监督信号以生成粗略的源预测，引入以上文深度扩散模型中级联时间信息的改进方法，转化了多对一映射关系为一对一映射关系，从而更好地解决了反问题中的不适定
PDFa year ago
KDD基于变分自编码器的图扩散源定位用于图反问题
本文提出了一种基于概率模型的通用框架：SL-VAE 来定位任意扩散模式下的扩散源。SL-VAE 利用前向扩散估计模型和深度生成模型，近似扩散源分布并量化不确定性。最后，通过导出一个统一的目标函数，强制模型在任意扩散模式下进行泛化。在 7 个
PDF2 years ago
WWW可逆图扩散神经网络用于源定位
本文提出了一种基于可逆的有效图扩散模型的通用框架，用于在图上进行源定位，该模型可处理包括难以在端到端方式中对图扩散模型的逆过程建模、难以确保推断出的来源的有效性以及源推断的效率和可伸缩性等主要挑战。
PDF2 years ago
简单实现的视觉声音定位
本文提出了一种名为 EZ-VSL 的简单而有效的无监督音频 - 视觉源定位方法，旨在识别视频中的可见声源，其采用对齐音频和视觉空间的方法来实现，在 Flickr SoundNet 和 VGG-Sound Source 数据集上均取得了良好的
PDF2 years ago
定位实现语音分离的保密锥
使用深度网络在波形领域内，以角度感兴趣和角度窗口大小为输入，同时定位来源并分离个别说话者，以实现无限制数量并在高背景噪声下取得最先进的成果。
PDF4 years ago
使用卷积神经网络在多径环境中进行声源定位
本文提出使用卷积神经网络 (CNNs) 在浅水复途径环境下，对宽带声辐射噪声源（如机动船只）的源定位，通过使用 cepstrogram 和广义交叉相关图作为输入，显示出更可靠的效果，同时证明了在海上实验中，相比传统的被动测距方法，其定位性
PDF7 years ago
Catch'Em All: 使用部分观测定位网络中的多个扩散源
研究了网络中多重扩散源的定位问题，提出了一种称为 OJC 的新的源定位算法，该算法通过候选人选择算法提取子图来选择源候选人，然后在提取的子图中，OJC 找到一组节点，它们覆盖了最小半径内的所有观察到的感染节点，这组节点被视为扩散源。通过在
PDF8 years ago