多模态数据处理是一个重要的研究领域,它可以通过结合文本、图像等多种信息来提高模型性能.然而,由于不同模态之间的异构性以及信息融合的挑战,设计有效的多模态分类模型仍然是一个具有挑战性的问题.本文提出了一种新的多模态分类模型—...多模态数据处理是一个重要的研究领域,它可以通过结合文本、图像等多种信息来提高模型性能.然而,由于不同模态之间的异构性以及信息融合的挑战,设计有效的多模态分类模型仍然是一个具有挑战性的问题.本文提出了一种新的多模态分类模型——MCM-ICE,它通过联合独立编码和协同编码策略来解决特征表示和特征融合的挑战.MCM-ICE在Fashion-Gen和Hateful Memes Challenge两个数据集上进行了实验,结果表明该模型在这两项任务中均优于现有的最先进方法.本文还探究了协同编码模块Transformer输出层的不同向量选取对结果的影响,结果表明选取[CLS]向量和去除[CLS]的向量的平均池化向量可以获得最佳结果.消融研究和探索性分析支持了MCM-ICE模型在处理多模态分类任务方面的有效性.展开更多
针对实时系统负载动态变化的问题,提出一种面向软实时的基于资源预留的反馈调度模型(Feedback Scheduling M odel based on Resource Reservation,FSM-RR),当负载发生变化时调整服务器的CPU带宽.接着针对混合任务提出一种自适应分层调...针对实时系统负载动态变化的问题,提出一种面向软实时的基于资源预留的反馈调度模型(Feedback Scheduling M odel based on Resource Reservation,FSM-RR),当负载发生变化时调整服务器的CPU带宽.接着针对混合任务提出一种自适应分层调度框架(Adaptive Hierarchical Scheduling Framework,AHSF),对不同类型任务采用相应的调度算法,保证硬实时任务在其截止期之前完成,同时尽可能的降低软实时以及非实时任务的截止期错失率.在RTSim平台上进行仿真实验,并与传统调度算法进行对比分析,实验结果表明本文提出调度算法具有较好的性能.展开更多
文摘多模态数据处理是一个重要的研究领域,它可以通过结合文本、图像等多种信息来提高模型性能.然而,由于不同模态之间的异构性以及信息融合的挑战,设计有效的多模态分类模型仍然是一个具有挑战性的问题.本文提出了一种新的多模态分类模型——MCM-ICE,它通过联合独立编码和协同编码策略来解决特征表示和特征融合的挑战.MCM-ICE在Fashion-Gen和Hateful Memes Challenge两个数据集上进行了实验,结果表明该模型在这两项任务中均优于现有的最先进方法.本文还探究了协同编码模块Transformer输出层的不同向量选取对结果的影响,结果表明选取[CLS]向量和去除[CLS]的向量的平均池化向量可以获得最佳结果.消融研究和探索性分析支持了MCM-ICE模型在处理多模态分类任务方面的有效性.
文摘针对实时系统负载动态变化的问题,提出一种面向软实时的基于资源预留的反馈调度模型(Feedback Scheduling M odel based on Resource Reservation,FSM-RR),当负载发生变化时调整服务器的CPU带宽.接着针对混合任务提出一种自适应分层调度框架(Adaptive Hierarchical Scheduling Framework,AHSF),对不同类型任务采用相应的调度算法,保证硬实时任务在其截止期之前完成,同时尽可能的降低软实时以及非实时任务的截止期错失率.在RTSim平台上进行仿真实验,并与传统调度算法进行对比分析,实验结果表明本文提出调度算法具有较好的性能.