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- 电子学报
摘要：无监督域适应任务中源域和目标域通常不满足独立同分布假设 为生成目标域可用标签，经典域适应方法选择分类器预测概率最大的类别作为目标样本伪标签，使伪标签中可能包含噪声信息，造成域适应“负迁移” 此外，传统对抗域适应方法往往考虑对齐领域间全局分布，较少关注样本类别
- Chinese Journal of Electronics
Current Issue A Physics-Based Compact Model for Kink Effects in GaN HEMTs Huang Lei, Mao Shuman, Wu Qingzhi, Tang Min, Xu Yuehang, Wang Yan
- SDWN中基于多智能体图强化学习的多对多通信路由方法
学术论文 | 更新时间：2025-10-16 SDWN中基于多智能体图强化学习的多对多通信路由方法 A Multi-Agent Graph Reinforcement Learning Method for Many-to-Many Communication Routing in SDWN 电子学报 2025年53卷第6期 页码：1885-1905
- 基于TCAD与DNN的FinFET器件辐射总剂量效应模型
先进鳍式场效应晶体管（Fin Field-Effect Transistor，FinFET）因其高集成度、强栅极控制能力、高驱动电流、高开关速度、低泄漏电流等优势，在先进集成电路中成为主要的晶体管器件。为得到器件物理层面的FinFET工艺下不同器件尺寸的辐射总剂量（Total-Ionizing-Dose，TID）效应模型，本文结合TCAD（Technology
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- Low-Rank Adaptation Based Flexibility-Aware Distillation Method
Knowledge distillation is a learning paradigm that transfers knowledge from a complex and deep teacher model to a lightweight student model to enhance performance To address the issues of insufficient diversity in the teacher model’s knowledge distribution and the significant resource consumption caused by the search space for constructing the student model’s architecture, we propose a
- 基于几何先验知识约束的双目视觉深度估计方法
深度估计是计算机视觉领域中的核心课题之一，其目标是从单目或双目图像中恢复场景的三维几何信息。随着深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的深度估计方法取得了突破性进展，在KITTI、Middlebury等基准数据集上实现了亚像素级精度的深度预测，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等
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