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数据预取器是现代处理器用于提高性能的重要微架构组件。然而,由于在设计之初缺乏系统性的安全评估与考量,主流商用处理器中的预取器近年来被揭示出存在严重安全隐患,已被用于针对浏览器、操作系统和可信执行环境的侧信道攻击。面对这类新型微架构攻击,处理器安全研究亟需解决以下关键问题:如何系统… …   相似文献
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针对现有的大多数RGB-D显著性检测方法在特征提取过程中难以有效提取多尺度特征以及在解码过程中模态特征信息交互不充分导致信息丢失的问题;提出了一种特征增强和渐进式解码的RGB-D显著性检测方法。针对多尺度特征提取困难;导致算法对多目标、小目标物体检测精度低的问题;构建了多尺度自注… …   相似文献
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文本-图像行人检索(text-based person retrieval)作为多模态智能监控系统的核心任务,旨在通过自由形式的文本描述从大规模数据库中识别目标行人图像,在公共安全与视频取证领域具有关键应用价值,如刑事侦查中的嫌疑人追踪及跨摄像头取证分析. 传统方法通常基于图像-… …   相似文献
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随着人工智能与医疗健康的深度融合,临床数据正经历从“辅助决策”到“驱动决策”的范式转变。临床数据包括患者症状、诊断影像、治疗记录等结构化与非结构化信息,为医疗决策提供重要支撑。然而,由于“领域偏移”现象的普遍存在,临床AI模型训练评估依赖的数据独立同分布假设(i.i.d.)失效,… …   相似文献
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图卷积网络(GCN)在基于骨架的动作识别中表现出色,但由于关节间距离较大和现有方法特征聚合能力有限,识别精度受到限制.为了解决这一问题,本文提出了一种时序与关节的双维度拓扑优化的超图卷积网络(DDTO-HGCN),用于骨架动作识别.该方法通过超图理论扩展传统图结构,利用超边提取局… …   相似文献
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序列到序列模型Transformer在句子级神经机器翻译任务上已取得了瞩目的效果。但直接将Transformer应用于长文本(如篇章)的翻译,却很难达到较好的效果。该文首先分析了Transformer模型在长文本(篇章)上翻译性能欠佳的主要原因,然后合理地提出了多视角注意力机制。… …   相似文献
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目前,人工智能模型版权保护研究主要集中在水印技术的鲁棒性和模型精度提升,而对于模型溯源追踪的研究仍然较少.针对多用户模式下盗版难于追踪的问题,提出了一个支持盗版溯源的模型指纹框架.该框架为每个用户随机抽取唯一的可控数据增强组合,基于此生成各用户的溯源指纹集.接着结合多任务学习技术… …   相似文献
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方面词抽取作为一项序列标记任务,通常需要依赖于大量标记数据.这在标记数据稀缺的领域变成了一项巨大的挑战.为克服该任务对于标记数据的依赖,主要是将源域与目标域中相似的句法信息或语义信息作为枢轴信息进行领域自适应,但仅仅依靠语义或句法信息作为枢轴信息其性能是有限的.故而本文在此基础上… …   相似文献
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本文关注室内人群计数这一具有挑战性的任务.在室内场景中,人们经常聚集在一起并在有限空间内执行相似的任务.因此,室内人群的大多数行为都非常相似.获取全局感受野并找出室内人群特征中的相似性是很重要的.本文设计了一种循环卷积网络,该网络结合了卷积神经网络和Transformer的优势,… …   相似文献
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随着区块链技术的广泛应用,智能合约的安全性问题日益突出.交易顺序依赖(transaction order dependency, TOD)漏洞是一种常见且危害性极大的漏洞,可能引发严重的经济损失.现有漏洞检测方法主要分为静态分析和动态分析,但仍存在误报率高、关键路径覆盖不足及对固… …   相似文献
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方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感.最近,基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的.然而,句法依赖树并不是特定于情感分析的工具,不能关注到特定的方面词.针对上述问题,本文提出一种方面语义增强的融合网络模型,该模型将句法,语义和词法信息与方面词相结合,用于方… …   相似文献
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学习推荐作为智能教育领域的核心研究任务,目的是根据学习者的认知状态,提供个性化的学习资源. 现有的学习推荐方法依赖于学习者对知识概念的掌握程度,缺少对作答序列数据中情境信息的充分挖掘,无法有效提高学习者的知识迁移能力. 提出了面向作答序列数据的情境自适应学习推荐方法. 该方法构建… …   相似文献
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联邦增量学习作为一种新兴学习范式,在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识,有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题,该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方… …   相似文献
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非易失存储(Non-Volatile Memory, NVM)结合了动态随机访问存储器(DRAM)的高速存取特性和硬盘驱动器(HDD)或固态硬盘(SSD)的数据持久性,为传统存储和内存架构带来了革命性的变化.本文对NVM索引技术进行了综述,重点分析了NVM的关键特性和各种主流索引… …   相似文献
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随机计算是一种以概率信号替代确定性二进制数值的新型计算范式,其核心在于将确定性数值映射为概率化比特数流,通过统计特性而非精确位权实现算术运算。相较于传统确定性数值计算,随机计算具有低硬件开销、高渐进精度与高容错性等优势,广泛应用于数字信号处理、神经网络加速及边缘计算。然而,该技术… …   相似文献
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随着特征尺寸的不断缩小,寄生参数提取对于整体电路性能变得越来越重要。为了实现更快的设计收敛,该文提出一种基于概率的寄生参数提取算法,用于全局布线后的时序分析。通过一种新颖的基于网格的数据表示方法,该文开发了一种分区策略,以有效地捕获耦合导线段;然后构建了一个基于概率的平均模型,用… …   相似文献
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芯粒技术作为后摩尔时代提升计算性能与实现异构集成的关键途径,其内部互连网络的性能与可靠性直接影响系统整体效能。然而,芯粒互连网络面临链路故障频发与动态网络拥塞并发存在且相互耦合的严峻挑战,难以满足高性能和高可靠芯粒系统的需求。针对此问题,该文提出一种故障与拥塞联合感知自适应路由算… …   相似文献
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侧信道分析(SCA)对加密算法的电路实现造成了巨大的威胁。掩码作为硬件防护的常用手段,有效地提高了设计的抗性。但是,在已有的掩码方法中,算法级掩码要求对算法结构的深入了解并且无法保证硬件层面的强化效果;实施在寄存器传输级(RTL)电路的掩码在向硬件电路转换时,由于需要经过逻辑优化… …   相似文献
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物联网、边缘计算和可穿戴设备等万物互联的应用场景对无线网络领域信号调制识别方法所消耗的计算资源提出了要求.本研究针对调制识别任务中模型复杂度高、识别精度低的问题,设计了一种特征融合式的,联合深度残差收缩网络与门控循环单元的轻量化调制识别方法.该方法首先对原始IQ信号数据进行转换,… …   相似文献
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