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981.
超立方体在对称PMC模型下的g-好邻条件诊断度和g-额外条件诊断度
故障诊断在维持多处理器系统的可靠性中起到了至关重要的作用,而诊断度是系统诊断能力的一个重要度量参数.除经典诊断度外还有条件诊断度,如g-好邻条件诊断度、g-额外条件诊断度等.其中g-好邻条件诊断度是在每个无故障顶点至少有g个无故障邻点的条件下定义的一种条件诊断度,g-额外条件诊断… …
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基于同态加密的跨链交易数据隐私保护
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为了解决区块链跨链交易数据隐私问题,本文提出了一种基于同态加密的隐私保护方案.该方案改进了同态加密算法以支持浮点数运算,同时保留了原算法加法同态特性,并支持任意次数的加法运算,以实现对跨链交易金额的隐私保护.为了防止同态加密的私钥管理不当或丢失对交易安全性构成威胁,引入了基于Sh… …
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基于多标签语义分割的硬笔字笔画提取
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基于多重互信息约束的高表现力语音转换
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随着语音转换在人机交互领域的广泛应用,对于获取高表现力语音的需求日益显著.当前语音转换主要通过解耦声学特征实现,侧重对内容和音色特征的解耦,很少考虑语音中混合的情感特性,导致转换音频情感表现力不足.为解决上述问题,本文提出一种基于多重互信息约束的高表现力语音转换模型(MMIC-E… …
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基于对比学习及背景挖掘的少样本语义分割
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少样本语义分割是在具有少量标注样本的查询图像的条件下,对潜在对象类别进行分割的计算机视觉任务.然而,现有方法仍然存在两个问题,这对它们构成了挑战.首先是原型偏差问题,这导致原型具有较少的前景目标信息,难以模拟真实的类别统计信息.另一个是特征破坏问题,这意味着模型只关注当前类别而不… …
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基于图形重写和融合探索的张量虚拟机算符融合优化
针对计算密集型神经网络在使用张量虚拟机(TVM)算符融合过程中对计算图进行逐层查找导致访问次数过多、内存资源利用率低等问题,提出一种基于图形重写和融合探索的TVM算符融合优化方法.首先,对运算符的映射类型进行分析;其次,基于运算定律对计算图进行重写,简化计算图结构以减少中间结果生… …
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基于自注意力融合的不完整多视图聚类算法
基于不完整数据的多视图聚类任务已经成为无监督学习领域的研究热点之一.然而大多数基于\"浅层\"模型的多视图聚类算法通常在面对大规模高维数据时难以提取和刻画视图内的潜在特征结构;同时,堆叠或求平均的多视图信息融合方式忽视了视图之间的差异性,没有充分考虑各视图对构建公共一致表示的不同… …
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基于生成提示的无监督文本情感转换方法
文本情感转换是在保留内容的基础上更改文本的情感属性.由于缺乏平行语料,现有无监督文本情感转换的方法主要通过文本重建和分类损失来构建情感和内容的潜在表征,实现情感转换.然而,这种弱监督信号训练策略在提示学习范式下的模型性能退化严重.针对以上问题,提出一种基于生成提示的无监督文本情感… …
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知识图谱在装备故障诊断领域的研究与应用综述
知识图谱从装备故障诊断数据中提取有用的知识,通过(实体,关系,实体)的三元组方式,对复杂装备的故障诊断信息进行有效管理,实现装备故障的快速诊断.首先,介绍装备故障诊断知识图谱的相关概念,分析装备故障诊断领域知识图谱的构建框架;其次,归纳国内外装备故障诊断知识图谱的知识抽取、知识融… …
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基于需求模式自适应匹配的间歇性需求预测方法
大型制造企业售后配件的需求分布稀疏、波动性大,需求频率和需求数量不确定性较高,序列呈现出典型的间歇性特点.在实际运维中,配件需求在频率和数量方面存在较大波动,从而产生变化多样的需求模式,而现有间歇性需求预测主要采用单一或静态组合的固定预测模型,难以充分挖掘不同需求模式下需求序列的… …
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基于概率稀疏自注意力神经网络的重性抑郁疾患诊断
抑郁症的诊断主要依赖于医师的咨询和量表评估等主观方法,可能导致误诊.脑电图(EEG)具有高时间分辨率、低成本、易于设置和无创等优点,因此可以用作精神障碍(如抑郁症)的定量测量工具.深度学习算法目前在EEG信号上有多种应用,其中就包括抑郁症的诊断和分类.EGG信号在通过自注意力机制… …
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基于可校正强化搜索遗传算法的光学系统自动设计
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基于鲲鹏处理器的LU并行分解优化算法
ScaLAPACK(Scalable Linear Algebra PACKage)是并行计算软件包,适用于分布式存储的 MIMD(Multiple Instruc-tion,Multiple Data)并行计算机,被广泛应用于基于线性代数运算的并行应用程序开发.然而在进行LU分… …
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面向多域数据场景的安全高效联邦学习
针对联邦学习在不同领域数据训练中面临的泛化能力差、灾难性遗忘和隐私攻击等挑战,文中提出面向多域数据场景的安全高效联邦学习方案.在本地训练阶段,结合知识蒸馏技术,防止模型在不同领域数据训练时发生灾难性遗忘,同时加速知识在各领域间的迁移,提高训练效率.在上传阶段,提出高斯差分隐私机制… …
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