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在数据驱动的人工智能应用迅猛发展的背景下,用户对其个人数据安全与隐私保护的需求持续提升。联邦学习作为一种分布式机器学习范式,通过共享模型参数而非原始数据来完成模型训练,缓解了用户数据的隐私泄露风险。然而,联邦学习仍难以满足用户从已训练模型中删除其个人数据的需求。为此,联邦遗忘学习… … 相似文献
唐湘云;王伟;翁彧;沈蒙;张焘;王伟;祝烈煌 《计算机学报》2025,(9):2064-2093
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超级计算已从传统CPU 集群向异构平台快速发展,随着硬件平台的类型转换,对于计算软件程序调优及性能测评等都面临着重大挑战. 当前一些国际主流并行程序性能分析工具及软件普遍存在与国产超算异构系统处理器产品兼容性低、往往需要进行插桩及重编译代码的方式,且单节点性能数据采集准确度不高等… … 相似文献
顾蓓蓓;邱霁岩;王宁;陈健;迟学斌 《计算机研究与发展》2025,62(9):2382-2395
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测试时适应（test time adaptation, TTA）旨在在模型部署后的测试阶段,通过无标注或少量标注的在线微调策略来动态校正模型,以应对由于分布偏移、传感器噪声、光照变化等引发的性能退化问题,并在自动驾驶、远程医疗、视频监控等对实时性和鲁棒性要求极高的领域展现出广泛应… … 相似文献
尹小龙;詹德川;姜远 《计算机研究与发展》2025,62(9):2166-2182
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机载系统在航空航天领域起着至关重要的作用,其突出的安全性使得软件需求的形式化验证成为一个非常重要的问题. 但是随着机载系统需求复杂度和设备数量的增加,其形式化验证中出现了状态空间爆炸的问题. 为了缓解该问题,提出了一种机载系统需求的建模与分时组合验证方法. 这种方法通过利用时间维… … 相似文献
黄益柯;阮锟;陈小红;金芝 《计算机研究与发展》2025,62(9):2362-2381
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