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2671.

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点. 不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题. 因此,如何在动态、非平稳的… … 相似文献

2672.

功能验证在处理器芯片开发流程中所占用的时间超过70%,因此优化提升功能验证环节的效率非常必要. 软件仿真等传统验证方法提供了包括断言等多种验证机制,以提升验证的细粒度可见性和自检查能力,但是软件仿真运行速度较慢,在高效性方面有明显不足. 基于FPGA的硬件原型验证方法能极大地加速… … 相似文献

2673.

图计算作为分析与挖掘关联关系的一种关键技术,已在智慧医疗、社交网络分析、金融反欺诈、地图道路规划、计算科学等领域广泛应用. 当前,通用CPU与GPU架构的并行结构、访存结构、互连结构及同步机制的不断发展,使得多核CPU与GPU成为图处理加速的常用平台. 但由于图处理具有处理数据规… … 相似文献

2674.

较低的网络服务响应时间对提升用户体验至关重要. 以搜索引擎这一典型的网络服务场景为例,服务提供商应确保网络服务（搜索）响应时间在1 s以内. 在实践中,服务响应时间会受到用户浏览器、运营商、页面加载方式等诸多服务属性的影响. 为了进行针对性的优化,服务提供商需要找出使服务响应时间… … 相似文献

2675.

针对当前大多数命名实体识别(NER)模型只使用字符级信息编码且缺乏对文本层次信息提取的问题,提出一种融合多粒度语言知识与层级信息的中文NER(CNER)模型(CMH).首先,使用经过多粒度语言知识预训练的模型编码文本,使模型能够同时捕获文本的细粒度和粗粒度语言信息,从而更好地表征… … 相似文献

2676.

多模态命名实体识别(MNER)的目的是在给定的图像-文本对中检测实体范围并将其分类为相应的实体类型.尽管现存的MNER方法取得了成功,但它们都集中在使用图像编码器提取视觉特征后,不做增强或过滤处理,直接送入跨模态交互机制.此外,由于文本和图像的表示来自不同的编码器,很难弥合两种模… … 相似文献

2677.

2678.

2679.

基于频谱的故障定位(Spectrum-Based Fault Localization,SBFL)技术已被广泛研究,可以帮助开发人员快速找到程序错误位置,以降低软件测试成本.然而,测试套件中存在一种特殊的测试用例,其执行了错误的语句但能输出符合预期的结果,这种测试用例被称为偶然正… … 相似文献

2680.

高维数据的子空间聚类是无监督学习领域的热点研究问题,其难点在于寻找恰当的子空间以及其中的数据簇.大多数现有的子空间聚类算法均存在计算复杂度高和参数选择难的缺陷,这是因为在高维数据中子空间的组合数量很大,算法的执行时间非常长,且不同数据集和应用场景需要不同的参数设定.为此,提出了基… … 相似文献

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