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1381.
基于双向数据流分析与图抽象嵌入的漏洞检测方法
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随着网络攻击和犯罪日益猖獗,软件漏洞检测的准确性与全面性面临重大挑战。针对跨程序漏洞复杂语义难以捕获、数据流信息难以全面解析以及漏洞模式特征提取困难等问题,提出了一种基于LLVM IR与双向门控图神经网络Bi-GGNN的双向数据流分析的漏洞检测方法——BiG-BiD。该方法首先通… …
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带频繁区域的空间并置模式挖掘方法
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聚焦于空间并置模式挖掘,旨在探索空间特征间的共存关系。传统方法虽能识别频繁共存的模式,但无法确定这些模式在空间中的具体分布区域。为了解决这一问题,提出了一种新颖的带频繁区域的空间并置模式挖掘算法。算法分为两个阶段,第一阶段采用凝聚层次聚类方法,根据数据特性进行空间分区,进而在各聚… …
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奖励回溯DQN驱动的多QoS工业网络时隙调度方法
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现有研究在多QoS(quality of service)调度问题中,由于仅依赖即时奖励反馈机制,在资源受限的场景下处理时延敏感数据和具有连续传输需求的媒体数据时,存在可扩展性差和资源浪费的问题。为此,提出了一种基于奖励回溯的DQN(reward backtracking bas… …
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一种具有多级安全目标的动态对称可搜索加密方案
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可搜索加密是将数据文件加密后存储到云端,然后对密文进行检索的一种技术。动态可搜索加密允许对云端的文件进行动态更新,然而现有动态可搜索加密方案都着重解决前向和后向安全问题且大多仅支持单用户搜索,无法同时保护搜索模式和访问模式。针对上述问题,基于不经意键值对存储技术,设计了一种满足前… …
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基于完整超图神经网络的捆绑推荐模型
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捆绑推荐通过提供一组预定义的商品组合来增强用户体验并提升商家销售业绩。在视频点播、音乐播放列表生成等众多服务生态系统中同样扮演着重要角色。现有的捆绑推荐方法常常依赖共享模型参数或多任务学习的方案,忽略了用户、商品及捆绑包三者之间的深层次联系,从而导致信息丢失,影响推荐系统的性能。… …
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基于信息互补与交叉注意力的跨模态检索方法
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随着互联网中多模态数据的快速增长,跨模态检索技术受到了广泛关注。然而,现实中一些多模态数据存在语义信息缺失,导致模型难以准确提取出其中蕴涵的语义特征。此外,一些多模态数据还包含了与语义无关的冗余信息,干扰了模型对关键信息的提取。为此,提出了一种基于信息互补与交叉注意力(ICCA)… …
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基于大语言模型的多任务生成式重构对话情绪识别
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对话情绪识别(ERC)是对话系统研究中的一项关键任务,然而,现有模型往往由于管道设计的复杂性,容易过拟合于特定数据集和对话模式,从而限制了其泛化能力。为了解决这一问题,提出一个基于大语言模型的多任务生成式重构对话情绪识别模型(M-GERC)。该模型引入说话人识别和主题预测情绪两个… …
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多模态行人重识别研究综述
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在现代安全监控系统中,行人重识别技术扮演着至关重要的角色。面对行人图像的光照变化、视角差异和遮挡等问题,传统的行人重识别系统(person re-identification, RE-ID)准确性和可靠性受限。为应对这些挑战,研究者将多模态学习方法引入RE-ID领域,希望有效融合… …
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语义通信在边缘算力网络中应用研究综述
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语义通信(semantic communication,SemCom)是一种融合智能与通信的新兴技术,有望突破传统通信的带宽瓶颈,成为未来第六代移动通信系统(6th generation mobile communication system,6G)的通信新范式。当前,语义通信技… …
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基于意图正则化的深度半监督文本聚类
针对现有半监督文本聚类方法无法同时在表示学习和聚类过程中考虑用户意图的问题,提出基于意图正则化的深度半监督文本聚类(IRDSTC)模型。通过引入意图正则化策略,设计意图正则化的表示学习(IRRL)模块和意图正则化的聚类(IRC)模块。首先,根据用户提供的意图约束信息构建意图矩阵,… …
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面向交通标识的改进RT-DETR检测算法
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针对交通标识检测过程中,驾驶车速过快或光照等外界环境因素导致交通标识发生形变、模糊而造成的检测精度与速度下降的问题,本文提出一种面向交通标识的改进RT-DETR检测算法.首先在算法的主干网络中引入了DCNv2可变形卷积并设计了MCCA注意力机制,进而提出DCNv2att可变形注意… …
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面向源代码细粒度漏洞检测的集成学习方案
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近年来,基于深度学习的源代码漏洞检测研究取得了重大进展.然而,大多数现有方法检测性能较低,且主要侧重于粗粒度漏洞检测,即在函数级别或切片级别检测漏洞,无法准确确定导致漏洞的代码行.针对以上问题,本文提出了一种用于细粒度漏洞检测的集成学习方案.该方案针对增强代码属性图的切片子图,集… …
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结合评价对象信息的评论摘要研究
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