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8001.
面向多曲线的通用高性能ECC处理器设计
该文针对广泛应用的TLS1.3协议,提出了一种高性能的椭圆曲线密码处理器.该处理器支持TLS1.3协议中定义的两类素数域椭圆曲线的通用模数.通过对高基蒙哥马利算法的改进,提出了一种支持521 bit及以下位宽的模乘运算单元,并提出了一种双模乘单元并行结构的标量乘法器.基于该结构在… …
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8002.
不动点视角下的强化学习算法综述
近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计最优解与可行解的构造问题;其次,根据Banac… …
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文档级事件抽取研究综述
事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出人们感兴趣的事件信息并对其进行结构化表示。事件抽取具有广泛的应用,包括自动问答、机器翻译、推荐系统、信息检索、知识图谱构建等。现有的事件抽取研究综述,主要围绕句子级的事件抽取任务和实现方法展开。但事件的描述、事件元素和元素角色通常分布在整篇文档… …
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检测优化的标签多伯努利视频多目标跟踪算法
在检测器与跟踪器结合的视频多目标跟踪算法中,检测器好坏将直接影响整个跟踪算法性能,尤其是检测器的漏检以及误检,会导致目标的漏跟以及误跟,增加碎片化轨迹以及身份标签变换次数增加的问题。针对这些问题,在标签多伯努利的滤波框架下,设计了新的量测驱动新生目标识别方法以更快速精准地捕获新生… …
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8005.
融合ALBERT与规则的小麦病虫害命名实体识别
小麦病虫害中文命名实体识别是构建该领域知识图谱的关键步骤,针对小麦病虫害领域训练数据匮乏、实体结构复杂、实体类型多样及实体分布不均匀等问题,在充分挖掘隐含知识的前提下,采用了两种数据增广方法扩充句子语义信息,构建了小麦病虫害实体识别语料库WpdCNER及其领域词典WpdDict,… …
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双通道异构图神经网络序列推荐算法
基于用户行为序列的推荐系统的目的是根据上一次序列的顺序预测用户的下一次点击。目前的研究一般是根据用户行为序列中项目的转换来了解用户偏好。然而,行为序列中的其他有效信息被忽略,如用户配置文件,这会导致模型无法了解用户的特定偏好。提出了一种基于双通道异构图神经网络的用户行为序列推荐算… …
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8007.
概念漂移复杂数据流分类方法综述
传统分类器难以应对含概念漂移的复杂类型数据流分类这一难题,且得到的分类效果往往不尽如人意。针对不同类型数据流中处理概念漂移的方法,从不平衡、概念演化、多标签和含噪声4个方面对概念漂移复杂数据流分类方法进行了综述。首先,对基于块的和基于在线的学习方式对不平衡概念漂移数据流、基于聚类… …
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8008.
基于改进粒子群优化算法和遗传变异的图像分割模型
图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。针对聚类分割对初始聚类中心有较大依赖的局限性,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)算法和遗传变异的图像分割模型PSOM-K(Particle Swarm Optimization Mutations-K-means)。首先,对PSO公式… …
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8009.
无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载算法
无人机(UAV)灵活机动、易于部署,可以辅助移动边缘计算(MEC)帮助无线系统提高覆盖范围和通信质量,但UAV辅助MEC系统研究中存在计算延迟需求和资源管理等挑战。针对UAV为地面多个终端设备提供辅助计算服务的时延问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的时延最小化任… …
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8010.
基于边界框标注的弱监督显著性目标检测算法
针对以往的弱监督显著性目标检测算法存在的显著目标定位不准确问题,提出一种基于边界框标注的弱监督显著目标检测算法。所提算法利用图像中所有目标的最小外接矩形框,即边界框,作为监督信息。首先基于边界框标注和GrabCut算法生成初始显著图;然后在此基础上设计了一个缺失修正模块,以得到优… …
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基于混合内存的Apache Spark缓存系统实现与优化
随着大数据时代数据规模的激增,内存计算框架得到了长足发展。主流内存计算框架Apache Spark使用内存来缓存中间结果,大幅度地提升了数据处理速度。同时,具有较快的读写速度和较大容量的非易失性存储器NVM在内存计算领域展现出了巨大的发展前景,使用DRAM和NVM构建Spark混… …
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课程评估是教学改革的一个关键环节,涉及教学案例、试题以及课堂教学等方面的内容.针对计算课程的试题评估,引入Bloom分类法,以普林斯顿大学和桂林电子科技大学\"计算机科学导论\"课程(CS1)的试题为语料库,给出针对CS1的Bloom分类法认知过程维度和知识维度的相应动词种子库和… …
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近年来,哈希算法由于其存储成本小、检索速度快的特点,在大规模多媒体数据的高效跨模态检索中受到了广泛关注.现有的跨模态哈希算法大多是有监督和无监督方法,其中有监督方法通常能够获得更好的性能,但在实际应用中要求所有数据都被标记并不具有可行性.此外,这些方法大多数是离线方法,面对流数据… …
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现有图像去雾方法普遍存在去雾不彻底、容易出现颜色失真等问题,基于传统深度学习模型的图像去雾方法多采用静态推理模式,在该模式下,模型对不同样本会采用同样的、固定的参数设置,从而抑制了模型的表达能力,影响图像的去雾效果。针对以上问题,文中提出了一种基于动态卷积核的自适应图像去雾算法,… …
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图像聚类是图像处理中一个重要且开放的问题.最近,一些方法利用联合对比学习的良好表征能力来进行端到端聚类学习,利用伪标签技术来生成高质量的伪标签以提升聚类模型的鲁棒性.伪标签方法通常需要设置一个较大的概率阈值,并对满足要求的样本生成one-hot的标签,同时利用生成的标签来更新模型… …
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基于多核CPU的无锁并行Semi-naive算法
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