用户名： 密码： 找回密码 中文版 English 本站信箱 收藏本站 本网介绍

首页加盟期刊收录期刊评价中心文献导读期刊动态博客美文问题解答在线订阅新浪微博RSS
网站动态： 中国计算机期刊网介绍          欢迎关注中国计算机期刊网微信订阅号！          中国计算机期刊网正式发布,欢迎访问!          如何申请成为收录期刊和加盟期刊         
  •   按检索    检索词：    高级检索
     排序：相关度 OA 时间 被引次数 点击次数 下载次数 共有10000条符合的查询结果，以下是第771-780项 搜索用时 83 毫秒
[首页] « 上一页 [73] [74] [75] [76] [77] 78 [79] [80] [81] [82] [83] 下一页 » 末  页»
771.
在集成芯片的制造过程中,硅通孔(TSV)中可能会出现许多缺陷,这些缺陷会影响通过硅通孔信号的完整性,因此在早期生产阶段检测这些缺陷至关重要。现有的测试方法存在测试面积和时间开销大、测试精度低的问题。该文选择N型金属氧化物半导体场效应管(NMOS)和P型金属氧化物半导体场效应管(P… …   相似文献
772.
随着航天技术的快速发展,天基计算芯片作为空间信息系统的核心器件,承担着数据处理、任务控制和通信支持等关键功能,其重要性日益凸显。天基计算芯片不仅决定了空间任务的执行效率和可靠性,还在极端环境下为航天器的长期稳定运行提供保障。该文通过回顾天基计算芯片的发展历程,以探讨其未来发展方向… …   相似文献
773.
  
针对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的结构不易确定、参数学习过程复杂等问题,提出一种增量构造式随机循环神经网络(incremental-construction for random RNN, IRRNN),实现了RNN结构的增量构造与参… …   相似文献
李文艺  代伟  南静  刘从虎 《软件学报》2025,36(9):4072-4092
774.
  
大语言模型(large language model, LLM)随着不断发展,在开放领域取得了出色的表现.然而,由于缺乏专业知识, LLM在垂直领域问答任务上效果较差.这一问题引发了研究者的广泛关注.现有研究通过“检索-问答”的方式,将领域知识注入大语言模型,以增强其性能.然而该… …   相似文献
775.
内存虚拟化作为虚拟化技术的核心组成部分,直接影响虚拟机的整体性能.目前,主流的内存虚拟化方法在两维地址翻译开销与页表同步开销之间面临权衡.传统的影子页表模型通过一套由软件维护的页表,实现了与原生(native)环境相当的地址翻译性能.然而,由于影子页表的同步依赖于基于写保护的机制… …   相似文献
776.
  
随着海量数据的涌现和智能应用需求的日益增长,保障数据安全成为提高数据质量、实现数据价值的重要举措.其中,云边端架构是高效处理和优化数据的新兴技术,联邦学习(federated learning, FL)作为一个高效的去中心化的机器学习范式,能够为数据提供隐私保护,近年来引起了学术… …   相似文献
777.
  
智能合约是运行在以太坊区块链上的脚本,能够处理复杂的业务逻辑.大多数的智能合约采用Solidity语言开发.近年来智能合约的安全问题日益突出,为此提出了一种采用时序逻辑程序设计语言(MSVL)与命题投影时序逻辑(PPTL)的智能合约形式化验证方法,开发了SOL2M转换器,实现了S… …   相似文献
778.
红外成像设备采集的原始红外图像普遍存在对比度低和目标显著性差等问题,传统增强技术难以自适应处理复杂场景下的光照不均问题,而基于深度学习的方法又过度依赖高质量标签数据。针对上述问题,提出了一种基于无监督学习与层次分解的红外图像增强方法。该方法采用层次分解策略,将输入图像分解为基础层… …   相似文献
779.
在目前基于深度强化学习的数据库索引推荐中,当负载变化时,由于实际负载与训练负载差距较大,模型的推荐效果会显著下降。针对现有基于深度强化学习的索引推荐算法在负载增量变化下自适应性和模型泛化性不足的问题,提出了一个基于多智能体迁移强化学习的索引推荐算法MARLIA(multi-age… …   相似文献
780.
旨在优化工业环境下基于可重构智能表面(RIS)的MIMO通信系统。首先构建适用于工业场景的信道模型,并提出以最大化系统接收功率为目标的非凸优化问题。针对该难题,创新性地提出一种基于梯度投影算法(GPM)的交替优化策略,通过迭代更新RIS相移矩阵、发射波束成形矢量及接收组合矢量,实… …   相似文献
[首页] « 上一页 [73] [74] [75] [76] [77] 78 [79] [80] [81] [82] [83] 下一页 » 末  页»
关于我们 | 广告服务 | 商务洽谈 | 联系我们 | 免责条款 | 隐私声明 | 网站导航
网站版权所有：中国科学院软件研究所  京ICP备09084417号-9
地址：北京海淀区中关村南四大街4号 邮编：100190 电话：010-62562563 E-mail ： cj_mail@jscas.ac.cn
本系统由:北京勤云科技发展有限公司提供技术支持