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201.
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
202.
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
203.
204.
少样本学习是目前机器学习领域研究的热点问题.其目标是学习一个具有良好泛化能力的模型,在面对新类别时,该模型能够利用少量的标注图像来掌握新类别的概念.本文针对现有少样本模型仅单独使用全局特征或单独使用局部特征导致的信息未能充分利用问题,以及未考虑噪声影响导致样本服从不同分布假设问题… …   相似文献
205.
多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息系统融合模型,以综合考虑各尺度的重要性.其次,将灰色关联… …   相似文献
206.
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
207.
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
208.
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
209.
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
210.
现代处理器广泛采用的分支预测技术虽然提升了指令流水线效率,但其推测执行机制产生的瞬态执行窗口已成为攻击的突破口。该文对现代处理器的分支预测技术进行了详细的分析,并对X86指令集中的指令进行了瞬态窗口的测量,发现X86架构中基于RCX寄存器值进行分支预测的循环指令(LOOP, LO… …   相似文献
211.
现代操作系统采用内核地址空间随机化(KASLR)技术来抵御内核代码重用攻击。处理器微架构侧信道能够泄露内核代码段的页表信息,进而可以被用来绕过KASLR保护,但是现有研究局限于MOV, CMASKMOV, PREFETCHNTA和CLDEMOTE等少数的几条指令来探测内核地址,攻… …   相似文献
212.
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
213.
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
214.
随着量子计算的兴起与飞速发展, 它以其独特的并行计算能力和叠加特性冲击着传统密码算法的安全性。评估经典密码算法在量子计算环境下的抗量子攻击能力并设计出相应改进策略,已成为当前密码学领域的研究热点。该文以韩国分组密码算法标准ARIA为研究对象,基于塔域分解完成ARIA算法4种S盒的… …   相似文献
215.
针对多智能体强化学习中隐私泄露及联邦强化学习在多微网设备异构环境下失效的问题, 提出一种基于个性化联邦强化学习的异构多区域微电网能量调度方法. 该方法将状态−动作对拆分为“私有”和“共有”两类, 分别输入模块化Critic网络中的私有解构层和公有解构层, 仅在公有层中部署联邦框架… …   相似文献
216.
约束多目标优化问题主要考虑如何在复杂约束条件下同时优化多个相互冲突的目标, 其广泛存在于工程实践中. 解决多目标优化问题的关键在于约束满足和目标优化之间的平衡. 然而, 当问题具有复杂可行域时, 现有算法往往存在选择压力大小的矛盾: 若算法的选择压力较大, 种群容易陷入局部最优;… …   相似文献
217.
在开放交通场景, 智能网联汽车仍然存在安全可信性弱、交互属性不足等关键瓶颈问题. 随着人工智能(AI)的发展和深度学习的突破, AI模型在自动驾驶领域取得显著成果, 可以应用于自动驾驶中的场景理解和推理. 本文对基于信息融合的智能网联汽车安全交互决策研究进行综述, 首先梳理开放场… …   相似文献
218.
219.
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
220.
  
在社交和聊天场景中,用户不再局限于使用文字或emoji表情符号,而是采用语义更加丰富的静态或动态图片来进行交流。尽管现有的文本-动态图片检索算法取得了一定效果,但仍存在模态内和模态间缺乏细粒度交互,以及原型生成过程中缺乏全局引导的问题。为了解决上述问题,提出了一种全局敏感的渐进原… …   相似文献
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