跨模态遥感图像-音频（RSIA）检索使用音频或遥感图像作为查询检索相关内容。考虑到标记样本的高成本，SSIA利用未标记样本学习显著信息、跨模态对齐及RSI与音频间的相似性。通过RSI与音频信息的相似性作为监督信息，设计了交互式对齐模块和音频引导的图像去冗余模块，提高检索效率和精确度。在四个主要RSIA数据集上的实验证明，SSIA的性能超越了其他方法。本项目出自：武汉理工大学陈亚雄老师团队

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深度哈希算法因低存储和高检索效率而广泛用于检索任务。大多数算法侧重全局特征学习，忽略无人机图像的局部细粒度特征和显著性信息。DSSH结合显著性捕捉机制、分布平滑项及全局和局部细粒度特征，有效学习无人机图像的哈希码。DSSH包括信息提取模块，捕获全局和局部特征，及显著性捕捉模块，进行信息交互和视觉增强注意力。此外，设计新目标函数以保持哈希码相似性，平滑数据集分布，减少量化误差。在无人机行动数据集和ERA无人机数据集上的实验显示，DSSH性能优于其他算法。 本项目出自：武汉理工大学陈亚雄老师团队

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FADH是一个跨模态遥感图像-音频模型，采用一种新颖的精细对齐辨别哈希方法来对齐特征，该方法能同时学习哈希码来捕捉遥感图像的辨别信息，并学习遥感图像与音频之间的对应详细信息。 本项目出自：武汉理工大学陈亚雄老师团队

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天津大学 韩亚洪老师团队

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电子科技大学 李晶晶老师团队 MindSpore实现用于多媒体推荐的任务对抗适应（TAA）

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电子科技大学 李晶晶老师团队 MindSpore 实现在不同环境温度下锂离子电池的无源跨域充电状态估计

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电子科技大学 李晶晶老师团队 MindSpore 实现跨域任务中的保序一致性正则化(OCR)约束

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东南大学 桂杰老师团队

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东南大学 桂杰老师团队

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东南大学 桂杰老师团队

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StreamE是一个轻量级框架，用于在流式场景中高效生成时序知识图谱（Temporal Knowledge Graph, TKG）表示。为了减小参数大小，在StreamE中，实体表示与模型训练解耦，以充当存储实体历史信息的内存模块。为了实现高效的更新和生成，在StreamE中将生成表示的过程解耦为两个函数。一个更新函数用于根据新到达的知识增量更新实体表示，另一个读取函数用于预测实体表示的未来语义。 本项目出自：电子科技大学 邵杰老师团队。

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华南理工大学蔡毅老师团队

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华南理工大学蔡毅老师团队

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南京理工大学宫辰老师团队

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