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融合上下文信息的个性化序列推荐深度学习模型_孙淑娟

融合上下文信息的个性化序列推荐深度学习模型融合上下文信息的个性化序列推荐深度学习模型融合上下文信息的个性化序列推荐深度学习模型融合上下文信息的个性化序列推荐深度学习模型

  • 2021-07-26
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基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测_王伟

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

  • 2021-07-26
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基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法_卫刚

基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法_基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法_基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法_

  • 2021-07-26
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基于深度学习的车辆轨迹重建与异常轨迹识别_黄士琛

基于Spark的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法基于Spark的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法基于Spark的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法

  • 2021-07-26
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无人机遥感及深度学习在油菜冻害识别中的应用研究_安谈洲

无人机遥感及深度学习在油菜冻害识别中的应用研究无人机遥感及深度学习在油菜冻害识别中的应用研究无人机遥感及深度学习在油菜冻害识别中的应用研究

  • 2021-07-26
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车联网拟态防御系统研究

在物联网时代万物互联,车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险,这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
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基于API序列和卷积神经网络的恶意代码检测

塞积神经网絡( convolutional neural network. CNN)在诸多领域得到了广泛点用。Windows API序列在姑构上存在前后依赖关系,仅仅使用卷积神经网络实现悉意代码检测将忽略词的上下文语义,因此使用了词向量模型来训练API序列,并且融合5个大小不同的卷积核来弥补传统暮积网络丢失序列时序信息和语法信息的缺点在Cuckoo沙箱中运行样本文件,提取动态API序列并进行去重处理。预训练得到词向量,输入到多核融合的CNN网络中训练悉意代码检测模型.最后使用测试集测试模型的有效性,测试集的正确率值达到了98.1%,结果表明所提出的方法能有 效地检测悉意代码

  • 2021-07-20
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基于神经网络基础情感分析现状

现有情感分类模型大都采用Word2Vee,GloVe(gobal vectors)等 获取文本的词向量表示,忽略了词的上下文关系。针对此问题,提出基于BERT( bidirectional encoder representations fromtransformers)预训练语言模型与双向长短时记忆网络( bidirectional long short term memorynetwork, BLSTM)及注意力机制相始合的神经网络模型进行文本情感分析.首先通过BERT预训练模型获取包含上下文语艾信息的词向量,然后利用双向长短时记忆网络提取上下文相关特征进行深度学习,最后引入注意力机制对提取出的信息分配权重,突出重点信息,进行文本情感分类。在 SST(stanford sentiment treebank)数据集上测试准确率可达到88.91%.表明该方法较其他方法在 分类准确率上有一定程度的提高

  • 2021-07-20
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