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2091.

传统联邦学习在应用中面临设备异构、数据异构、通信资源约束等挑战. 终端设备异构导致训练过程中过低的协作效率,而数据异构所包括的数据量和数据特征分布异构则导致全局模型精度损失以及模型缺少泛化性. 为了有效利用终端的计算、通信以及数据资源,提出了一种自适应优化的分层联邦学习方法. 该… … 相似文献

2092.

在图神经网络模型的训练中会涉及大量的隐私数据,出于隐私和数据安全的考虑,图遗忘技术得到了快速发展.然而,现有图遗忘问题的研究大多依靠数据划分的方法,这将破坏节点间的连接关系,也有部分方法仍然赖于对待遗忘的数据进行分析,从而带来数据泄露的风险和额外的计算开销.针对这些不足,本文提出… … 相似文献

2093.

PKI系统是目前用户进行安全访问基础资源的重要设施,通过公共的第三方认证来保障用户访问资源的安全.随着PKI技术的逐步部署应用,各类在部署应用中的安全问题也随之而来,攻击者可以通过攻击PKI系统窃取用户信息和破坏用户访问.从PKI的基本工作原理出发,全面介绍PKI系统在实际部署应… … 相似文献

2094.

RISC-V因其开源和模块化设计等特性,已在嵌入式领域取得显著成功,并逐步向高性能计算（HPC）领域拓展. 面向HPC的RISC-V硬件（如Sophon SG2042多核处理器）已展现出与x86/ARM同类型产品相当的性能水平,但不完善的软件生态是阻碍其发展的最大障碍之一. 开发… … 相似文献

2095.

针对文本特征提取时缺乏考虑句子的上下文判别性特征以及未能充分利用实例和关系标签之间的关联信息的问题,提出一种结合语义增强和感知注意力的关系抽取方法（SPRE）。首先,在句子特征编码阶段,构建语义增强机制（SEM）提取句子的显著性语义特征,通过实体感知词嵌入和显著特征感知（SFP）… … 相似文献

2096.

随着深度学习技术的发展,光学字符识别（optical character recognition,OCR）技术逐步从传统方法转向基于深度神经网络的端到端学习模型,涌现出大量具备高准确率和强泛化能力的OCR大模型。多模态大模型通过融合视觉、语言等多种感知通道,提高了模型在复杂场景下… … 相似文献

2097.

近年来,诸如ChatGPT、DeepSeek等神经网络推理服务的发展,使得小微企业及个人等不具备海量数据或充足算力的用户也能受益于神经网络强大的表征能力。然而,随着人们对隐私泄露问题的关注,神经网络推理服务中的两个关键问题亟待解决：（1）如何在推理过程中保护用户的数据和推理结果不… … 相似文献

2098.

Steiner最小树是求解超大规模集成电路布线问题的最佳连接模型。然而,现代芯片中往往存在各种障碍,如宏单元、IP块等,这些障碍使得Steiner最小树的构建更为困难。同时,考虑到X结构布线具有的良好线长优化能力以及麻雀搜索算法在求解NP难问题上展现出良好的应用前景,提出了一种基… … 相似文献

2099.

近年来,大规模预训练视觉-语言模型在图像描述、视觉问答和图像检索等任务中展现出卓越的性能。然而,这些模型在安全性方面存在显著的脆弱性,尤其容易受到几乎不可见的对抗噪声的攻击。对抗噪声通过在输入图像中加入人眼几乎不可察觉的扰动,使得模型发生错误。这种脆弱性在实际应用中带来了深度学习… … 相似文献

2100.

针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图（EEG）信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器（VGAE）与局部-全局图网络（VLGGNet）的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习… … 相似文献

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