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EGCN-CeDML:一种面向车辆驾驶行为预测的分布式机器学习框架
在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一.车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响.文中综合考虑了上述因素,提出了一种新的基于边-增强图卷神经网络的通信有效的分布式机器学习框架EGC… …
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基于虚拟化的跨域VPN解决方案
针对目前运营商网络中构建的跨域虚拟私有网实现复杂、自治系统边界设备负载过重、存在单点故障等问题,提出了采用虚拟化方式构建跨域虚拟私有网的解决方案。该方案包括公网隧道的建立、本地VPN实例的建立、自治系统边界设备的虚拟化、边界设备私网路由的交互4个关键步骤。为评估方案的可行性,对方… …
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抗推理攻击的隐私增强联邦学习算法
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基于一对多关系的多模态虚假新闻检测
面向多模态的虚假新闻检测工作大部分是利用文本和图片之间的一对一关系,将文本特征和图片特征进行简单融合,忽略了帖子内多张图片内容的有效特征,对帖子间的语义关联建模不足。为了克服现有方法的局限性,该文提出了一种基于文图一对多关系的多模态虚假新闻检测模型。利用跨模态注意力网络筛选多张图… …
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QV-Electra:引入Query-Value注意力机制的预训练文本分类模型
预训练语言模型的作用是在大规模无监督语料上基于特定预训练任务获取语义表征能力,故在下游任务中仅需少量语料微调模型且效果较传统机器学习模型(如CNN、RNN、LSTM等)更优。常见的预训练语言模型如BERT、Electra、GPT等均是基于传统Attention机制搭建。研究表明,… …
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基于高阶一致性学习的聚类集成算法
现有的大部分关于聚类集成的研究主要关注有效的集成算法的设计。为解决由于基聚类器的质量高低不一、低质量的基聚类器对聚类集成性能产生影响的问题,从数据发掘的角度出发,以基聚类器为基础挖掘数据的内在联系,提出一种高阶信息融合算法——基于高阶一致性学习的聚类集成(HCLCE)算法,从不同… …
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基于上下文信息和多尺度融合重要性感知的特征金字塔网络算法
针对目标检测中分类和定位子任务分别需要大感受野和高分辨率,难以在这两个相互矛盾的需求间取得平衡的问题,提出一种用于目标检测的基于注意力机制的特征金字塔网络算法.该算法能整合多个不同感受野来获取更丰富的语义信息,以一种更关注不同特征图重要性的方式融合多尺度特征图,并在注意力机制引导… …
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基于云服务器的公平多方隐私集合交集协议
隐私集合交集(PSI)是解决隐私信息共享的重要办法.针对现有的协议中参与方不能同时获取计算结果而导致的不公平性问题,提出一种基于云服务器的公平多方PSI协议.首先,利用哈希映射完成隐私信息的子份额在混淆布隆过滤器(GBF)中的存储;其次,为避免交互过程中各参与方集合元素索引值的泄… …
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CHAIN:基于重合支配的边缘计算节点放置算法
边缘计算将计算资源部署在离终端用户更近的边缘计算节点,从待选的位置中选择合适的边缘计算节点部署位置能提升边缘计算服务的节点容量以及用户服务质量(QoS)。然而,目前对于如何放置边缘计算节点以降低边缘计算成本的研究较少。此外,在边缘服务的时延等QoS因素的约束下,目前尚没有一种边缘… …
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6810.
异构平台下卷积神经网络推理模型自适应划分和调度方法
针对卷积神经网络(CNN)在异构平台执行推理时存在硬件资源利用率低、延迟高等问题,提出一种CNN推理模型自适应划分和调度方法.首先,通过遍历计算图提取CNN的关键算子完成模型的自适应划分,增强调度策略灵活性;然后,基于性能实测与关键路径-贪婪搜索算法,在CPU-GPU异构平台上根… …
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在传统多背包问题的基础上,从典型物流服务场景中共性抽象出异构多背包问题(HMKP),并设计和定制了一种帝国竞争算法(ICA)对HMKP进行求解和评估.针对原始ICA易陷入局部最优以及0-1背包问题最优解往往在约束边界周围的特点,设计了双点自变异策略(TPAS)和跳出局部最优算法(… …
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