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361.
  
联邦学习（FL）是一种分布式机器学习方法,即利用分布式数据在训练模型的同时保护数据隐私。然而,它在高度异构的数据分布情况时表现不佳。个性化联邦学习（PFL）通过为每个客户端提供个性化模型来解决这一问题。然而,以往的PFL算法主要侧重于客户端本地模型的优化,忽略了服务器端全局模型的… …   相似文献
362.
大型语言模型(LLMs)的微调效果高度依赖于训练数据的质量,但现有的基于单模型困惑度的数据评估方法存在困惑度偏差(低困惑度样本可能仍被错误预测)和跨模型分歧(不同模型对同一样本的困惑度不一致)的局限性。为此,该研究提出了一种基于异构小语言模型委员会一致性的方法,从两个方面评估数据… …   相似文献
363.
针对当前基于图对比学习的推荐模型中随机增强方法易导致语义信息丢失和流行性偏差加剧的问题,提出了一种基于梯度感知图增强的图对比学习推荐算法(gradient-aware graph augmentation, GAA)。首先引入梯度感知图增强,利用梯度信息指导图增强策略实现基于梯度… …   相似文献
364.
针对农产品运输过程中存在的需求不确定性、货损风险及运输路径开放等现实问题,构建了一个在开放路径框架下,兼顾货损成本与需求不确定性、具有时间窗约束的两级选址-路径(2E-LRP)多目标优化模型。然后,针对模型的特点,通过采用混合实数编码、引入快速非支配排序与拥挤度、混合多种自适应策… …   相似文献
365.
  
目的 医学图像中病灶的精准分割对临床诊断和治疗制定至关重要。虽然现有方法多利用深度特征、注意力机制或多尺度结构来提升性能,但对高低频特征的显式建模不足,下采样过程中易产生信息丢失。本文提出一种融合频率自适应与特征变换的分割网络（frequency adaptation and f… …   相似文献
366.
  
目的 对抗样本作为人工智能安全领域的基础性问题,其生成方法的研究具有重要意义。当前的全局扰动优化策略生成的对抗样本存在源模型过拟合问题,这显著降低了跨模型迁移攻击的效果。为了解决这一问题,一种有效的思路是将图像转换到频率域,提取对决策相关的频率信息后进行针对性干扰以生成对抗样本。… …   相似文献
367.
  
人工智能生成图像检测旨在判断图像是否由生成模型生成,是人工智能安全与治理领域一个重要研究方向。然而当前生成图像检测方法因生成模型结构的多样性、生成图像的复杂性以及对生成图像后处理操作的不确定性难以实现高效和鲁棒检测。早期的检测方法重点关注对生成对抗网络生成内容的检测。近年来,扩散… …   相似文献
368.
随着基于格的后量子密码体制快速发展,格上困难问题求解算法已成为评估后量子密码方案安全性的关键技术.当前,经典计算模型下已存在枚举、筛法、格基约化等格上困难问题求解算法,同时量子筛法、量子枚举等格上困难问题量子求解算法正逐步引起关注.围绕后量子密码研究中涉及的格上困难问题,对格上困… …   相似文献
369.
在分布式系统环境中,数据库的高可用性面临诸多挑战,如网络延迟、节点故障、数据一致性维护等问题.这些挑战不仅要求先进的技术支持,还需要灵活的架构设计和精密的管理策略.高可用性不仅维护了数据库的数据完整性和一致性,还在提升系统性能和增强容错能力等方面发挥了关键作用.全面概述当前数据库… …   相似文献
370.
  
威胁建模是一种识别和应对威胁的结构化方法,STRIDE方法在实践中已经成为事实上的主流威胁识别技术。目前,对STRIDE威胁的分析和威胁识别规则的构建在很大程度上依赖于人类的专业知识,导致威胁识别规则不完整,威胁建模数据量不足,分析准确性和效率不足。随着每年新的互联网软件威胁的快… …   相似文献
371.
  
现有的鲁棒可逆水印(Robust Reversible Watermarking, RRW)方案在抗攻击鲁棒性和可逆嵌入阶段所需辅助信息量两方面仍面临着挑战。针对这一问题,本文提出了一种新的高效鲁棒可逆水印(Efficient Robust Reversible Watermar… …   相似文献
372.
无监督域适应(unsupervised domain adaptation, UDA)旨在将源域中训练好的模型应用于仅有未标记数据的目标域. 当前的无监督域适应方法主要通过统计差异最小化或对抗学习来对齐源域和目标域特征空间, 从而学习域不变特征. 然而, 这些约束可能导致语义特征… …   相似文献
373.
  
多标签特征选择是处理高维多标签数据的关键预处理技术.现有方法或因采用贪婪搜索策略而容易陷入局部最优,或在稀疏模型中对特征相关性与冗余性的度量不够充分.为此,文中提出基于高阶相关性与双重冗余驱动的全局多标签特征选择算法(Global Multi-label Feature Sele… …   相似文献
374.
针对中文命名实体识别任务中存在的实体边界模糊、结构复杂及专业领域数据稀缺等问题,提出了一种基于Biaffine机制和词汇增强的中文命名实体识别模型WLASC。在模型的编码层中设计了动态双仿射模块和多级词汇增强模块,通过引入相对位置编码和双仿射变换增强上下文建模能力,有效解决实体边界模糊问题;同时利用多级词汇信息和多头注意力机制加权融合不同的粒度特征,提升嵌套实体识别精度并减少对标注数据的依赖。此外,采用双向门控循环神经网络对提取特征进行融合以增强模型表达能力。在民航飞行安全领域数据集CANER及公共数据集Weibo、Resume上的实验结果表明,改进后的算法F1值最高分别提升9.77%、6.97%和1.38%,最低提升2.72%、1.27%和0.31%。在CANER数据集上的实验证明,该模型可有效解决中文特殊领域中结构复杂以及专业术语的实体识别,在公共数据集上的实验表明,该模型具有较好的泛化能力。… …   相似文献
375.
在网络安全威胁日益复杂的情况下,传统的欺骗性防御技术因为其策略动态适应性不足,难以应对持续性高级威胁(advanced persistent threat, APT)和复杂网络情况。博弈论通过建模攻防策略互动为防御优化提供理论支持,但存在状态空间爆炸、不完全信息建模不足等问题。机… …   相似文献
376.
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态… …   相似文献
377.
  
海量遥感数据的获取和AI大模型的发展极大程度地推动了智能化遥感图像解译的下游应用落地。“预训练+微调”是视觉语言基础大模型适配下游领域的经典范式,能有效将基础模型的知识迁移至新任务中。尽管遥感大模型发展如火如荼且在下游任务中表现突出,扩展的模型规模和高昂的训练成本使其难以适用于资… …   相似文献
378.
  
目的 随着电影内容的复杂化与多样化,电影场景分割成为理解影片结构和支持多媒体应用的重要任务。为提升镜头特征提取和特征关联的有效性,增强镜头序列的上下文感知能力,提出一种混合架构电影场景分割方法（hybrid architecture scene segmentation netw… …   相似文献
379.
  
目的 虹膜呈现攻击检测（presentation attack detection, PAD）是确保虹膜识别系统安全可靠的关键技术之一。针对现有检测方法在跨域场景下泛化性不足、难以有效检测合成虹膜的问题,提出一种基于空间域与频域特征融合的虹膜PAD模型。利用频域信息对环境变化的鲁… …   相似文献
380.
  
目的 由于现有的基于卷积神经网络的检测方法往往局限于观察全局或局部时空特征,难以获取更全面的伪造线索,从而限制了检测方法的泛化能力。为了解决这一问题,本文提出一种基于多域特征融合的多分支网络框架（multi-branch multi-division,MBMD）,综合利用频率域、… …   相似文献
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