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3121.

恶意软件的检测与分类是一种发现并消除潜在威胁、识别恶意软件家族的有效方法,在个人隐私保护和系统安全维护等任务中起关键作用。传统检测分类方法在面对使用复杂混淆技术的恶意软件新变种时,存在检测准确率低、误报率高和计算成本高等问题。在此背景下,利用基于深度学习的图像化方法解决恶意软件检… … 相似文献

3122.

静态分析警告作为一种重要的软件质量指标,被广泛用于识别源代码中潜在的违规问题。近期的研究表明,静态分析警告在代码异味检测和即时缺陷预测中有所应用,但有关项目早期缺少提交修改记录的情况没有涉及。针对上述问题,利用三种流行的静态分析工具的警告信息,在原有的缺陷预测模型中融合静态分析警… … 相似文献

3123.

目的针对传统基于深度学习的去模糊方法存在的伪影明显、细节模糊和噪声残留等问题,提出一种基于提示学习的多尺度图像去模糊新方法。方法首先,在详细分析传统去模糊方法的基础上,引入基于提示学习的特定退化信息编码模块,利用退化信息中包含的上下文信息来动态地引导深度网络以更有效地完成去模… … 相似文献

3124.

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系;然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此;提出一种多粒度共享语义中心关联机制;深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先;引入一个多粒… … 相似文献

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{{article.keyPoints_cn}} 相似文献

《电子学报》2025,53(3):800-810

3126.

联邦学习中,高模型贡献率的无线网络设备通常由于算力不足、能量有限成为掉队者,进而增加模型聚合时延并影响全局模型精度。针对此问题,该文设计了联合边缘服务器辅助训练和模型自适应稀疏联邦学习架构,并提出了基于边缘辅助训练的自适应稀疏联邦学习优化算法。首先,引入边缘服务器为算力不足或能量… … 相似文献

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针对大规模机器类型通信场景,提出一种基于认知无线电（CR）频谱感知和非正交多址（NOMA）的大规模免授权随机接入方案。首先,提出CR-NOMA三步免授权随机接入协议,支持终端用户通过频谱感知获取上行信道状态信息以便有针对性地降低随机接入冲突;然后,设计了基于频谱感知结果的接入信道… … 相似文献

3128.

随着全球对可再生能源需求的增加;风电作为清洁可再生能源的重要组成部分;其功率的准确预测对于电力系统的稳定运行和能源的高效利用至关重要。近年来;深度学习方法在风功率预测领域展现出显著的优势;通过构建复杂的非线性模型;深度学习模型能够有效地捕捉风功率数据的内在规律和变化趋势。从风电功… … 相似文献

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针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对抗网络在数据稀疏时难以有效捕捉真实用户复杂行为模式这一… … 相似文献

3130.

为进一步提升多用户无线通信系统的频谱利用率,该文提出了一种基于深度强化学习的智能反射面(IRS)辅助认知无线电网络次用户和速率最大化算法。首先在考虑次基站最大发射功率约束、次基站对主用户的干扰容限约束以及IRS相移矩阵单位模量约束的情况下,建立一个联合优化次基站波束成形和IRS相… … 相似文献

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