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为优化端到端神经布尔可满足性问题(SAT)求解器的消息传递神经网络(MPNN)结构、减少求解过程中的迭代次数并提升求解器性能,提出一种更多更深的消息传递网络(MDMPN)。该网络通过引入整体消息传递模块,在每次消息传递迭代中实现从文字节点到子句节点的额外的整体消息传递,从而传递更多的消息。同时,引入消息跳跃模块,实现从文字节点到它的二阶邻居的消息传递,从而传递更深的消息。为了评估MDMPN的性能与泛化能力,将它应用于目前先进的神经SAT求解器QuerySAT和基础神经SAT求解器NeuroSAT。实验结果表明,在困难随机的3-SAT数据集上,应用MDMPN的QuerySAT的求解性能优于标准的QuerySAT,在求解包含600个变量迭代次数上限为212的困难3-SAT问题上的准确率提高了46.12个百分点;应用MDMPN的NeuroSAT的求解性能也优于标准的NeuroSAT,在求解包含600个变量迭代次数上限为212的困难3-SAT问题上的准确率提高了35.69个百分点。… …   相似文献
862.
  
智能合约是在区块链上自动执行的代码,具有不可逆性且与金融交易密切相关,故其安全问题至关重要。然而,当前智能合约漏洞检测技术仍面临特征提取效率低、检测精度低以及过度依赖专家规则等问题。对此,提出一种基于异构合约图多维度特征深度融合的漏洞检测方法。首先,针对智能合约数据集的代码进行去… …   相似文献
863.
  
针对迈创3000(MT-3000)异构多核处理器在带宽不足场景下多头注意力(Multi-Head Attention, MHA)计算效率低的问题,本文提出了一套涵盖算子优化、访存优化与调度优化的综合方案,以加速Py Torch框架中的MHA推理。通过融合MT-3000的VLIW指… …   相似文献
864.
现代操作系统采用内核地址空间随机化(KASLR)技术来抵御内核代码重用攻击。处理器微架构侧信道能够泄露内核代码段的页表信息,进而可以被用来绕过KASLR保护,但是现有研究局限于MOV, CMASKMOV, PREFETCHNTA和CLDEMOTE等少数的几条指令来探测内核地址,攻… …   相似文献
865.
随着量子计算的兴起与飞速发展, 它以其独特的并行计算能力和叠加特性冲击着传统密码算法的安全性。评估经典密码算法在量子计算环境下的抗量子攻击能力并设计出相应改进策略,已成为当前密码学领域的研究热点。该文以韩国分组密码算法标准ARIA为研究对象,基于塔域分解完成ARIA算法4种S盒的… …   相似文献
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针对多智能体强化学习中隐私泄露及联邦强化学习在多微网设备异构环境下失效的问题, 提出一种基于个性化联邦强化学习的异构多区域微电网能量调度方法. 该方法将状态−动作对拆分为“私有”和“共有”两类, 分别输入模块化Critic网络中的私有解构层和公有解构层, 仅在公有层中部署联邦框架… …   相似文献
867.
  
在社交和聊天场景中,用户不再局限于使用文字或emoji表情符号,而是采用语义更加丰富的静态或动态图片来进行交流。尽管现有的文本-动态图片检索算法取得了一定效果,但仍存在模态内和模态间缺乏细粒度交互,以及原型生成过程中缺乏全局引导的问题。为了解决上述问题,提出了一种全局敏感的渐进原… …   相似文献
868.
  
共情对话任务在情感支持方面有着重要的作用,要求对话模型在生成流畅回复的同时体现对用户情感的共鸣。传统的共情对话工作往往更关注上下文级的粗粒度的情感信息,忽略话语级的情感意图信息,导致生成的回复与事实不符或共情效果不佳。为此,该文提出了一种基于细粒度知识选择的共情回复生成方法,该方… …   相似文献
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做好法律文书的实体识别可极大地帮助推动“智慧司法”,但目前对法律文书的命名实体识别存在着公共数据集缺乏、低频生僻和长实体识别效果不好、句法信息捕捉不足等问题。因此,该文针对民事案件提出了实体定义方案,构建了民事案件法律文书数据集,并且提出了GLYCE-ONLSTM-CRF(GOC)模型来识别法律文书的实体。该模型嵌入层基于BERT预训练模型并融合了汉字字形特征,再通过ONLSTM(Ordered Neuron Long Short Term Memory Networks)层学习句子的层级结构,最后通过条件随机场(CRF)算法输出结果。在构建的民事案件数据集上进行实验,测试集的F1值提高了5.15%,证明了模型的优越性,为法律文书命名实体识别提供了新思路。… …   相似文献
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缓存替换是Spark内存优化的一个研究热点和难点。然而;应用程序特征的多样性、内存资源的有限性以及缓存替换的不确定性对实现高系统执行性能构成了挑战。低效的缓存替换策略可能会导致不同的性能问题;如应用程序执行时间长;资源利用率低等。基于此;提出一种面向Spark大数据处理框架的弹性… …   相似文献
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