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9921.
基于分层结构的匹配量隐藏加密多重映射方案
匹配量隐藏的加密多重映射(EMM)方案可以防止攻击者利用匹配量泄露推理搜索的明文,但是现有方案存在查询计算开销较大的问题。基于被检索数据的匹配量往往服从齐夫定律的特性,设计了一种分层结构的匹配量隐藏EMM方案。相对将全部键值匹配量填充至相等的朴素设计,所提方案将对整体数据的填充转… …
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目标域特征感知与互补用户迁移的跨域推荐模型
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冷启动问题一直是推荐系统中十分有挑战性的问题.目前,基于映射的跨域推荐技术在解决冷启动问题上已取得了十分不错的效果,其方法主要分为两类,一类关注共性,即所有用户共享一个映射函数;另一类则关注个性,即为每个用户分别分配个性化的映射函数;然而,这两类方法均没有考虑到用户共性与个性的互… …
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基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测
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基于时-频注意力机制网络的水声目标线谱增强
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为提高被动声纳对水下低噪声安静型目标的检测,研究者开始关注基于深度学习的线谱增强方法,其中,基于LSTM的线谱增强网络由于同时具有时域和频域的非线性处理能力,具有很强的灵活性,然而其性能还需要进一步提升。为此,该文提出了基于时-频注意力机制的网络模型(TFA-Net),通过在LS… …
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大场景双视角点云特征融合语义分割方法
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目的 点云语义分割在无人驾驶、城市场景建模等领域中具有重要意义,为了提升大场景条件下点云特征的提取效率,提出一种大场景双视角点云特征融合的语义分割方法(double-view feature fusion network for LiDAR semantic segmentati… …
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基于加权锚点的自适应多视图互补聚类算法
在多视图聚类问题中;充分挖掘各视图间的关联信息;并降低冗余信息对聚类效果的影响是当前亟须解决的问题;但现有算法会忽略各视图间的互补性及差异性;或没有考虑冗余信息带来的干扰;从而导致聚类效果不佳。针对这些局限性;提出一种基于加权锚点的自适应多视图互补聚类算法(SMCWA)。在应对高… …
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面向异构效用的移动群智感知多目标任务分配
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可信执行环境:现状与展望
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当前在云服务、移动社交网络下用户普遍追求隐私保护、安全计算,从而推动了隐私计算、机密计算等领域的快速发展. 可信执行环境(trusted execution environment,TEE)作为机密计算服务中重要的技术基础已经广泛部署到各类计算平台中. 目前,以Intel,Arm… …
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基于任务解耦的低照度图像增强方法
低照度条件下拍摄的照片往往存在亮度低、颜色失真、噪声高、细节退化等多重耦合问题,因此低照度图像增强是一个具有挑战性的任务.现有基于深度学习的低照度图像增强方法通常聚焦于对亮度和色彩的提升,导致增强图像中仍然存在噪声等缺陷.针对上述问题,本文提出了一种基于任务解耦的低照度图像增强方… …
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基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型
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为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且有代表性的降噪算法(模型)处理噪声图像以产生2… …
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基于GAT与SVM的区块链异常交易检测
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一种基于SAM-MSFF网络的低照度目标检测方法
由于低照度图像具有对比度低、细节丢失严重、噪声大等缺点,现有的目标检测算法对低照度图像的检测效果不理想.为此,本文提出一种结合空间感知注意力机制和多尺度特征融合(Spatial-aware Attention Mechanism and Multi-Scale Feature F… …
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相对于采用固定网络参数值的有监督深度降噪模型而言,无监督的深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型更具灵活性和实用性.然而,DIP模型的降噪效果远低于有监督降噪模型(尤其是在处理人工合成噪声图像时).为进一步提升DIP降噪模型的降噪效果,本文提出了双通道深… …
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