【论文研读】-A Parallel Smart Contract Model

智能合约静态分析并行化处理-交易分割算法

 2023-04-24
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【JPC】用于动态过程监测的重排序短期自相关驱动远程判别卷积自编码器

由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性，深度神经网络（DNN）可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性，本文首先提出了一种新的数据构造方法，将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵，然后对其元素进行重新排序，以更好地编码局部和时间结构。随后，我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意（LDA）的新结构，以扩大原始卷积神经网络（CNN）的接受范围，从而提取全局特征。最后，我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器（LDCA）监测模型，从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。

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【EAAI】基于大规模多模工业数据的异常检测：非平稳核与自编码器的融合方法

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用于非线性工业过程故障检测的尖峰自动编码器

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大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

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