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6801.
QV-Electra:引入Query-Value注意力机制的预训练文本分类模型
预训练语言模型的作用是在大规模无监督语料上基于特定预训练任务获取语义表征能力,故在下游任务中仅需少量语料微调模型且效果较传统机器学习模型(如CNN、RNN、LSTM等)更优。常见的预训练语言模型如BERT、Electra、GPT等均是基于传统Attention机制搭建。研究表明,… …
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基于高阶一致性学习的聚类集成算法
现有的大部分关于聚类集成的研究主要关注有效的集成算法的设计。为解决由于基聚类器的质量高低不一、低质量的基聚类器对聚类集成性能产生影响的问题,从数据发掘的角度出发,以基聚类器为基础挖掘数据的内在联系,提出一种高阶信息融合算法——基于高阶一致性学习的聚类集成(HCLCE)算法,从不同… …
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基于上下文信息和多尺度融合重要性感知的特征金字塔网络算法
针对目标检测中分类和定位子任务分别需要大感受野和高分辨率,难以在这两个相互矛盾的需求间取得平衡的问题,提出一种用于目标检测的基于注意力机制的特征金字塔网络算法.该算法能整合多个不同感受野来获取更丰富的语义信息,以一种更关注不同特征图重要性的方式融合多尺度特征图,并在注意力机制引导… …
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基于云服务器的公平多方隐私集合交集协议
隐私集合交集(PSI)是解决隐私信息共享的重要办法.针对现有的协议中参与方不能同时获取计算结果而导致的不公平性问题,提出一种基于云服务器的公平多方PSI协议.首先,利用哈希映射完成隐私信息的子份额在混淆布隆过滤器(GBF)中的存储;其次,为避免交互过程中各参与方集合元素索引值的泄… …
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CHAIN:基于重合支配的边缘计算节点放置算法
边缘计算将计算资源部署在离终端用户更近的边缘计算节点,从待选的位置中选择合适的边缘计算节点部署位置能提升边缘计算服务的节点容量以及用户服务质量(QoS)。然而,目前对于如何放置边缘计算节点以降低边缘计算成本的研究较少。此外,在边缘服务的时延等QoS因素的约束下,目前尚没有一种边缘… …
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异构平台下卷积神经网络推理模型自适应划分和调度方法
针对卷积神经网络(CNN)在异构平台执行推理时存在硬件资源利用率低、延迟高等问题,提出一种CNN推理模型自适应划分和调度方法.首先,通过遍历计算图提取CNN的关键算子完成模型的自适应划分,增强调度策略灵活性;然后,基于性能实测与关键路径-贪婪搜索算法,在CPU-GPU异构平台上根… …
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基于张量虚拟机的深度神经网络模型加速方法
随着人工智能(AI)技术的蓬勃发展,深度神经网络(DNN)模型被大规模应用到各类移动端与边缘端.然而,边缘端算力低、内存容量小,且实现模型加速需要深入掌握边缘端硬件知识,这增加了模型的部署难度,也限制了模型的推广应用.因此,基于张量虚拟机(TVM)提出一种DNN加速与部署方法,从… …
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面向异构多背包问题的多级二进制帝国竞争算法
在传统多背包问题的基础上,从典型物流服务场景中共性抽象出异构多背包问题(HMKP),并设计和定制了一种帝国竞争算法(ICA)对HMKP进行求解和评估.针对原始ICA易陷入局部最优以及0-1背包问题最优解往往在约束边界周围的特点,设计了双点自变异策略(TPAS)和跳出局部最优算法(… …
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中文句子级性别无偏数据集构建及预训练语言模型的性别偏度评估
在自然语言处理领域各项任务中,模型广泛存在性别偏见。然而,当前尚无中文性别偏见评估和消偏的相关数据集,因此无法对中文自然语言处理模型中的性别偏见进行评估。首先,该文根据16对性别称谓词,从一个平面媒体语料库中筛选出性别无偏的句子,构建了一个含有20 000条语句的中文句子级性别无… …
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动态异构信息融合的科研合作潜力预测
现有的科研合作潜力预测方法使用特征工程来人工提取科研合作网络中作者的浅层静态属性,忽略了科研合作网络中异构实体间的关联关系.针对以上不足,提出融合科研合作网络中的多种实体潜在属性信息的动态合作潜力预测(CPP)模型,在提取异构实体的属性的同时考虑了学者与学者之间合作关系的结构特征… …
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缩减轮的超轻量级分组密码算法PFP的不可能差分分析
基于Feistel结构的轻量级分组密码算法PFP适用于物联网终端设备等资源极端受限环境.目前对PFP算法不可能差分分析的最好结果是利用7轮不可能差分区分器攻击9轮PFP算法,这样可恢复36 b的种子密钥.为了更准确地评估PFP算法抵抗不可能差分分析的能力,对PFP算法结构进行研究… …
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深度融合多视图聚类网络
现有的深度多视图聚类方法存在以下缺点:1)在对单一视图进行特征提取时,只考虑了样本的属性信息或结构信息,而没有将二者进行融合,导致提取到的特征不能充分表示原始数据的潜在结构;2)将特征提取与聚类划分为两个独立的过程,没有建立两者间的联系,因此无法利用聚类过程优化特征提取过程。针对… …
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基于一致性训练的半监督虚假招聘广告检测模型
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实体关系抽取任务是信息抽取的核心任务,它对于有效地从爆炸性增长的数据中提取出关键性的信息有着不可替代的作用,也是构建大规模知识图谱的基础任务,因此研究实体关系抽取对各种自然语言处理任务具有重要意义。尽管现有的基于深度学习方法的实体关系抽取已经有了很成熟的理论和较好的性能,但依然还… …
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高效低索引的图相似性搜索算法
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一种针对格基后量子密码的能量侧信道分析框架
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为应对量子计算对传统公钥密码的安全威胁,后量子密码(PQC)已逐渐成为新一代密码技术。虽然后量子密码通过数学理论保证了算法的安全性,但在密码实现运算过程中易发生侧信道信息泄漏。该文提出一种针对格基PQC的能量侧信道分析攻击框架,利用秘密多项式系数与能耗之间的关系创建侧信道攻击模板… …
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