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基于函数加密的密文卷积神经网络模型
目前,多数的外包卷积神经网络(CNN)模型采用同态加密、安全多方计算等方法来保护敏感数据的隐私性。然而,上述方法存在计算与通信开销过大而引起的系统效率较低的问题。利用函数加密的低开销特点,构建了基于函数加密的密文卷积神经网络模型。首先,设计了内积函数加密算法和基本运算函数加密算法… …
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复杂数据流在线集成分类算法综述
复杂数据流中所存在的概念漂移及不平衡问题降低了分类器的性能。传统的批量学习算法需要考虑内存以及运行时间等因素,在快速到达的海量数据流中性能并不突出,并且其中还包含着大量的漂移及类失衡现象,利用在线集成算法处理复杂数据流问题已经成为数据挖掘领域重要的研究课题。从集成策略的角度对ba… …
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大规模差异化点云数据下的联邦语义分割算法
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在线异步联邦学习的客户优化选择与激励
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习题内外表示异质融合的知识追踪模型
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基于代理选举的高效异构联邦学习方法
物联网多样性终端设备在计算、存储、通信方面的异构性导致联邦学习效率不足。针对上述联邦训练过程中面临的问题,基于代理选举思路,提出了一种高效联邦学习算法。设计了基于马氏距离的代理节点选举策略,将设备的计算能力与闲置时长作为选举因素,选举性价比高的设备作为代理节点,充分发挥设备计算能… …
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基于动态频域分解的乐队指挥动作生成
近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空重合的特性,提出基于动作动态频域分解(dynamic fre… …
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改进松鼠搜索算法求解分布式节能柔性调度
为了优化同时考虑最大完工时间和机器能耗的双目标分布式柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的多目标松鼠搜索算法。引入了基于升序排列规则的转换机制,实现了松鼠位置向量与调度解之间的转换,并针对机器空闲时间设计了从半主动到主动的解码策略。针对不同优化目标设计了三种种群初始化策略。同时提… …
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基于增量加权的不平衡漂移数据流分类算法
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一种基于小数倍多普勒信道的OTFS信道估计方法
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-40
,远远大于随机置换的差分概率。然后,给出S盒的差分分支数概念并将其作为衡量差分安全性的指标,以新S盒替代原MGFN算法的S盒,并修改了密钥扩展算法,提出新的MGFN-P算法。最后,通过差分路径搜索和分析比较,说明了MGFN-P算法比原MGFN算法更安全、高效。… …
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基于大规模多目标优化的跳频序列设计方法
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