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3241.

区块链分片技术是提高区块链系统吞吐量的有效方法。现有的区块链分片方法大多采用静态平行架构分片方案,未解决跨分片交易比例高的问题,导致吞吐量降低以及潜在的无限交易确认延迟。针对这些问题,提出一种基于自学习的星型链空间自适应分配架构。首先,针对区块链分片系统中跨分片交易比例高的问题,… … 相似文献

3242.

目的任意方向的多尺度目标和复杂的背景信息,使得在遥感图像上的目标检测相比一般目标检测任务具有更大的挑战。尽管一些现有的检测模型取得了令人满意的成果,但它们主要基于锚框实现,其检测性能依赖于预定义锚框的设计。本文在Faster R-CNN(faster region-based … … 相似文献

3243.

随着大语言模型(LLMs)的不断发展,针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增,以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而,尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用,但在多任务场景却鲜有研究。具体来说,由于主流… … 相似文献

3244.

3245.

地理信息是经济社会发展所需的基础数据,而兴趣点数据是其中一种常见且重要的数据类型。兴趣点数据的采集,传统上由地图厂商完成,存在成本高、空间覆盖不全、粒度不够细等问题,影响了下游应用的精准性。幸运的是,移动互联网的普及产生了大量移动性数据,其揭示了兴趣点的存在且具有推测地点类别的潜… … 相似文献

3246.

知识追踪要求基于学习者的历史作答情况来预测未来的答题表现,并评估知识状态的变化。探索学习者知识状态的变化有助于实现个性化服务,如课程推荐和试题推荐。然而,现有的大多数知识追踪模型在建模时考虑的特征不够全面,不能综合衡量学习者知识状态的变化。针对这一问题,提出一种新的知识追踪模型—… … 相似文献

3247.

联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以在不共享原始数据的前提下训练模型。当前,联邦学习方法存在针对模型准确率最优化、通信成本最优化、参与者性能分布均衡等多个目标同时优化难的问题,难以做到多目标的同步均衡。针对该问题,提出联邦学习四目标优化模型及求解算法。将全局模型错误率、模… … 相似文献

3248.

知识图谱补全旨在通过预测缺失的三元组来扩展和完善知识图谱;多模态知识图谱补全融合了实体的本体信息;如实体描述、实体图像和实体属性;以获取更精确的实体表示。现有研究将不同模态投影到统一的空间中;以获取实体模态联合表示;再融合知识图谱结构信息作出预测。然而;现存方法融合多模态信息时难… … 相似文献

3249.

研究了高维线性时不变动力学系统构成的具有加权有向的多智能体网络拓扑变化可辨识性. 这些网络智能体动力学和内耦合矩阵均具有异构性. 分析异构内耦合矩阵对网络拓扑可辨识性的影响, 并发现网络拓扑结构的可辨识性与智能体之间的内耦合矩阵相关. 当内耦合矩阵由同构变为异构时, 网络拓扑的可… … 相似文献

3250.

为了解决人脸图像在未经授权情况下被伪造或篡改的问题;提出一种基于注意力掩码与特征提取的人脸伪造主动防御方法。该方法旨在采取攻击性措施;向图像中加入可干扰伪造模型的对抗样本;从源头上预防图像被伪造;同时提高被保护图像的视觉质量。首先;采用改进的梯度下降法生成对抗扰动并将这些扰动添加… … 相似文献

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