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加密数字货币监管技术研究综述
借助区块链等新兴技术,加密数字货币呈现去中心化、自治化、跨界化的特点.研究加密数字货币的监管技术不仅有助于打击基于加密数字货币的犯罪活动,而且可以为区块链技术在其他领域的扩展提供可行的监管方案.首先,基于加密数字货币的应用特点,定义并阐述了加密数字货币产生、兑换和流通(GEC)周… …
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不规则物体点云切片中的多轮廓分割算法
使用切片法进行不规则物体点云体积测量时,现有的多边形拆分再重组(PSR)算法难以正确拆分较近的轮廓,进而导致计算精度较低。针对这一问题,提出一种多轮廓分割算法——改进最近点搜索(INPS)算法。首先,通过局部点的单次使用原则分割多轮廓;其次,使用多边形内点判定(PIP)算法判断轮… …
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面向语音增强的双复数卷积注意聚合递归网络
针对现有的语音增强方法对语谱图特征关联信息表达有限和去噪效果不理想的问题,提出一种双复数卷积注意聚合递归网络(DCCARN)的语音增强方法.首先,建立双复数卷积网络,对短时傅里叶变换后的语谱图特征进行两分支信息编码;其次,将两分支中编码分别使用特征块间和特征块内注意力机制对不同的… …
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9114.
基于图对比学习的多模态交通流量协同预测方法
准确的城市区域交通流量预测对市区车辆调度、公交系统优化等具有重要指导意义.目前,大多数现有的交通流量预测方法只考虑规则网格区域上单一种类的交通流量预测,忽略了交通网络中空间的不规则性和异质性以及不同出行模式交通流的交互性.针对上述问题,提出了一种基于图对比学习的多模态交通流量协同… …
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一种基于纠删码的区块链账本分组存储优化方法
传统区块链系统采用全副本冗余的存储方式,每个节点存储相同的账本,使得区块链的存储负担非常大.目前,相关的区块链存储优化方法能够降低数据存储开销,但仍存在可扩展性差和可用性低的问题.为此,提出了一种基于纠删码的区块链账本分组存储优化方法.该方法引入一种新的区块链节点——分组存储(G… …
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基于SVD的深度学习模型对抗鲁棒性研究
对抗攻击的出现对于深度神经网络(DNN)在现实场景中的大规模部署产生了巨大的威胁,尤其是在与安全相关的领域。目前已有的大多数防御方法都基于启发式假设,缺少对模型对抗鲁棒性的分析。如何提升DNN的对抗鲁棒性,并提升鲁棒性的可解释性和可信度,成为人工智能安全领域的重要一环。文中提出从… …
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9117.
融合细粒度上下文信息的互动论点对识别方法
作为论辩挖掘领域中的重要研究问题,互动论点对识别旨在从对话文本中理解对话双方的观点,并识别出互动的论点对。现有基于深度学习的方法通过融合上下文信息取得了不错的效果,但是这些方法往往仅考虑整体上下文,忽略了上下文中可能存在的噪声文本,缺乏对论点间互动关系的细粒度建模能力。针对上述问… …
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动态环境下基于延迟语义的RGB-D SLAM算法
目前,将分割网络与SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)结合已成为解决视觉SLAM不能应用于动态环境的主流方案之一,但是SLAM系统受到分割网络处理速度的限制,无法保证实时运行.为此,文中提出基于延迟语义的RGB-D SLAM算法.… …
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结合相似度的新型加权网络模型
许多实际复杂网络都可以采用加权网络模型描述.现有加权网络多以节点强度作为择优连接的概率,而未考虑节点之间内在属性的相似也会增加两个节点连接的概率.基于典型的BBV加权网络模型,提出一个结合相似度的新型加权网络模型,改进了已有模型的连边增长方式和择优连接机制,提出了一种权重自适应演… …
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双通道知识蒸馏的节点分类方法
近年来,基于教师-学生的知识蒸馏框架在图神经网络方面取得了较好的表现.然而这类知识蒸馏框架仍存在一些问题,如教师模型的知识信息不够全面,不能很好地指导学生模型;学生模型自身学习能力较差.为了解决这两方面的问题,本文提出了基于双通道知识蒸馏的节点分类方法.具体而言,该方法引入双教师… …
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