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联邦学习是一种能够保护数据隐私的机器学习设置,然而高昂的通信成本和客户端的异质性问题阻碍了联邦学习的规模化落地。针对这两个问题,提出一种面向通信成本优化的联邦学习算法。首先,服务器接收来自客户端的生成模型并生成模拟数据;然后,服务器利用模拟数据训练全局模型并将其发送给客户端,客户… …   相似文献
9492.
  
视频行人重识别在监控场景中起着非常重要的作用.但是,大多数现有方法没有充分利用行人视频序列的时空信息.具体来说,这些方法以相同的分辨率和网络结构处理每一帧图像,造成连续帧特征的高度相似.此外,现有方法通常通过引入各种复杂的操作提高精度,过多的计算开销使其不利于真实场景的部署.针对… …   相似文献
9493.
  
时间序列在现实生活中具有广泛的用途,使用时间序列预测模型能够预估序列的未来变化趋势,为决策提供支撑.对于多变量时间序列的预测研究,已经提出了很多模型,但已有方法存在如下问题:不能同时考虑时间序列本身和协变量的信息;忽略了多变量时间序列中的全局信息;不能对预测结果进行解释.针对这些… …   相似文献
9494.
  
现有的格基认证密钥交换协议普遍基于Bellare-Rogaway等单阶段模型,忽略了实际通信场景中会话密钥建立的阶段分离。针对这一问题,基于MSKE模型提出了一种格基多阶段认证密钥交换协议。该方案使用预共享的口令进行认证,并使用Peikert误差消除机制结合服务器静态密钥实现多阶… …   相似文献
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在智慧城市领域中,随着信息化技术的不断深入,各信息系统产生的海量数据不断增长,这些多源异构数据之间的语义互通成为了城市智能应用开发需要解决的重要问题之一。构建知识图谱是解决数据语义互通的常用手段之一。在建立知识图谱本体模型后,图谱实例模型的构建演化就成为支撑基于图谱的各类应用的关… …   相似文献
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事件抽取是自然语言处理的重要任务,而事件检测是事件抽取的关键步骤之一,其目标是检测事件的发生并对其进行分类。目前基于触发器识别的中文事件检测方法存在一词多义、词与触发词不匹配的问题,影响了事件检测模型的精度。针对此问题,提出基于双重注意力的无触发词事件检测模型(Event Det… …   相似文献
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作为未来自动驾驶汽车的核心技术之一,蜂窝车联网(Cellular-V2X,C-V2X)在快速普及应用的同时,还面临着一系列与网络连通性相关的发展痛点,如车辆移动性、网络覆盖、频谱资源等问题。C-V2X车路协同连通性直接反映了C-V2X网络联网车辆的整体性能,对于保证信息在C-V2… …   相似文献
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农业书籍与网络知识库作为领域专家撰写的蕴含了大量农学常识与农事经验的数据源,具有高可信、知识丰富、结构规范等特点。为了挖掘此类文本源中的农学知识,该文讨论了农业命名实体和实体关系的相关问题,首次提出了主动学习与众包相结合的农业知识标注体系。在农学专家的指导和参与下,构建了包含9类… …   相似文献
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针对现有的太赫兹无线个域网双信道媒体访问控制(Medium Access Control, MAC)协议在节点需要双向通信时采用半双工通信方式和对于已通信过的节点再次通信且位置未发生改变时信息控制开销较大而影响网络性能的问题,提出一种低控制开销的太赫兹无线个域网双信道MAC协议(… …   相似文献
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针对现有大多数面向查询的多文档抽取式摘要方法通常是将句子的内容显著性及查询相关性分开计算的,且对向量表示的建模不充分的问题,提出一种基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法.首先,通过训练层级BiGRU+Attention神经网络模型,获得具有丰… …   相似文献
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