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篇章关系抽取旨在识别篇章中实体对之间的关系. 相较于传统的句子级别关系抽取, 篇章级别关系抽取任务更加贴近实际应用, 但是它对实体对的跨句子推理和上下文信息感知等问题提出了新的挑战. 本文提出融合实体和上下文信息(Fuse entity and context informati… …   相似文献
黄河燕  袁长森  冯冲 《自动化学报》2024,50(10):1953-1962
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随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题. 从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力. 但区块链技术在面对海量的数据要素交换时仍需进一步研究以提升效率. 因此,针对当前… …   相似文献
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知识图谱推理是解决知识图谱不完整性的重要手段之一.针对现有基于嵌入的推理模型依赖准确事实,可解释性较差,而基于规则的推理模型过于依赖图谱的完整性,数据稀疏时推理性能较低,无法准确表达推理模式.因此文中提出联合规则推理模式和事实嵌入的知识图谱推理模型(Knowledge Graph… …   相似文献
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以数据的深度挖掘与融合应用为主要特征的信息化3.0阶段正在开启,传统静态环境下的软件正向人机物融合环境下开放动态的复杂软件演化.如何在不可信不可控的互联网之上实现全网一体化可信可管可控的数据互联互通是当前亟待解决的难题,以数字对象架构、标识解析技术为代表的数联网技术体系为上述挑战… …   相似文献
张宁  柳熠  马新建  姜海鸥  王璐  景翔  黄罡 《软件学报》2024,35(10):4681-4695
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模型混淆是指将神经网络等价地转换为另一种形式, 是一种高效且低成本的神经网络保护技术. 为了发现模型混淆的缺陷, 研究人员提出了模型反混淆技术, 以期望改进模型混淆方法. 然而, 现有的模型反混淆技术研究较少, 并且适用场景和反混淆效果有限. 因此, 本文提出一种基于神经机器翻译… …   相似文献
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构造一个优秀的深度神经网络（deep neural network,DNN）模型需要大量的训练数据、高性能设备以及专家智慧. DNN模型理应被视为模型所有者的知识产权（intellectual property,IP）. 保护DNN模型的知识产权也体现了对作为构建和训练该模型的数… …   相似文献
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开放集文字识别 (Open-set text recognition, OSTR) 是一项新任务, 旨在解决开放环境下文字识别应用中的语言模型偏差及新字符识别与拒识问题. 最近的 OSTR 方法通过将上下文信息与视觉信息分离来解决语言模型偏差问题. 然而, 这些方法往往忽视了字符… …   相似文献
刘畅  杨春  殷绪成 《自动化学报》2024,50(10):1977-1987
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随着数字化进程的加速推进,数据要素已成为现代社会运转的核心驱动力. 由于深度学习模型训练需要大量数据作为输入,其数据隐私保护问题也愈发重要. 机器遗忘技术使模型能够删除特定数据的影响,同时保持对剩余数据的泛化性能,为深度学习模型中的数据要素安全保护提供了有效的解决方案. 现有的机… …   相似文献
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传统的操作系统设计所面临的主要挑战是需要管理的资源数量,多样性,分布范围不断增加以及系统状态频繁变化.然而,现有操作系统结构已经成为应对上述挑战的最大障碍,原因如下:(1)紧耦合和中心化的结构不仅损害了系统的灵活性和扩展性,还导致了操作系统生态分离;(2)系统中单一的隔离机制,如… …   相似文献
杨攀  董攀  江哲  丁滟 《软件学报》2024,35(10):4930-4947
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《小型微型计算机系统》2024,45(10):2378-2383
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