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1.
在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法,通过将不同深度学习框架中算子的共性计算逻辑抽象为“元算子”,支持在不改变模型代码的前提下绑定元算子的具体实现,从而可以细粒度地对比同一模型使用不同深度学习框架的运算结果,进而发现缺陷.本文的方法同时支持训练过程和推断过程的缺陷检测,还可以对计算错误的定位进行验证.本文验证了元算子计算的准确性,并评估其运算性能;收集了深度学习框架中已知有错误计算的算子,并将本文方法应用在包含这些算子的深度学习模型上,验证了本文缺陷检测方法的有效性. 相似文献
2.
大数据计算环境下的隐私保护技术研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
批处理、流式计算和机器学习等分布式的大数据计算环境在云上的广泛部署与应用,为云用户带来了极大的便利,但随之带来的隐私数据泄露事件愈演愈烈.如何在这种云上部署的大数据计算环境下保护数据隐私成为一个研究热点,本文对近些年国内外在该领域的最新隐私保护研究成果及进展进行了全面综述.针对上述大数据计算环境下的参与角色及应用场景,结合不同角色的敌手模型,从计算过程涉及的数据输入、计算和输出等三个环节出发,依据计算数据为明文、密文或可信硬件保护条件下可能存在的隐私泄露风险,总结了对应的5类主要研究方向,包括:基于数据分离的隐私保护、基于数据干扰的隐私保护、基于安全多方计算的隐私保护、基于硬件增强的隐私保护和基于访问模式隐藏的隐私保护等,从隐私性、可用性和性能等方面对比分析了现有研究工作的优缺点;最后,展望了大数据计算环境下隐私保护技术的未来研究方向. 相似文献
3.
近年来,深度学习模型已在医疗领域的预测任务上得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,深度学习模型常会面临带标签训练数据不足、整体数据分布偏移和类别之间数据分布偏移的问题,导致模型预测的准确度下降.为解决上述问题,提出一种基于域对抗和加性余弦间隔损失的无监督域适应方法(additive margin softmax based adversarial domain adaptation,AMS-ADA).首先,该方法使用带有注意力机制的双向长短程记忆网络来提取特征.其次,该方法引入了生成对抗网络的思想,以域对抗的形式减少了整体数据之间数据分布偏移.然后,该方法引入了度量学习的思想,以最大化角度空间内决策边界的方式进一步减少了类别之间的数据分布偏移.该方法能够提升域适应的效果与模型预测的准确度.在真实世界的医疗数据集上进行了重症监护病人死亡风险预测任务,实验结果表明:由于该方法相较于其他5种基线模型能够更好地解决数据分布偏移的问题,取得比其他基线模型更好的分类效果. 相似文献
4.
在院前急救领域中,急救反应时间是指患者拨打急救电话后,急救车到达现场的时间。传统急救车调度算法未全面考虑急救环境的动态性和复杂性因素,导致模型优化的急救反应时间与实际情况存在偏差。将急救车调度问题建模成马尔科夫决策过程,构建基于深度强化学习的急救车调度算法。以多层感知机作为评分网络结构,通过将急救站的动态信息映射为各个急救站的得分,确定急救车被调往各急救站的概率。同时,结合急救车调度的动态决策特点,利用强化学习中演员-评论家框架下的近端策略优化算法改进评分网络参数。在深圳市急救中心真实急救数据集上的实验结果表明,相比Fixed、DSM、MEXCLP等算法,该算法在每个急救事件中的急救反应时间平均缩短约80 s,并且在10 min内急救车的平均到达比例为36.5%,能够实时地将急救车调度到合适的急救站。 相似文献
5.
因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系,在实际应用中需要从观测数据中学习隐变量间的因果结构。现有方法主要利用观测变量间的协方差信息(如四分体约束)或引入非高斯假设(如三分体约束)来解决线性因果模型下的隐变量结构学习问题,但大多限定于分布明确的情况,而实际应用环境往往并不满足这种假设。给出任意分布下隐变量结构的识别性证明,指出在没有混淆因子影响的情况下,两个隐变量的因果方向可识别所需要的最小条件是仅需要其中一个隐变量的噪声服从非高斯分布。在此基础上,针对线性隐变量模型提出一种在任意分布下学习隐变量因果结构的算法,先利用四分体约束方法学习得到隐变量骨架图,再通过枚举骨架图的等价类并测量每一个等价类中的三分体约束来学习因果方向,同时将非高斯约束放宽到尽可能最小的变量子集,从而扩展线性隐变量模型的应用范围。实验结果表明,与MIMBuild和三分体约束方法相比,该算法得到了最佳的F1值,能够在任意分布下学习更多的隐变量因果结构信息,且具有更强的鲁棒性。 相似文献
6.
因果推断是挖掘事物间联系的一种重要方式,但在高维数据场景下,利用因果推断算法进行条件独立性(CI)测试存在冗余测试多和测试效率低的问题,这限制了因果推断在高维数据集上的应用。提出一种基于偏相关性测试的递归式因果推断算法。采用“分治”的方法对变量集进行递归式因果分割,得到更易于处理的低维子数据集,提高对数据集的处理效率。在每个子数据集上进行局部因果推断,减少每次因果推断的计算量并提升算法的运行速度。在此基础上,通过比较显著性值的合并策略整合所有子结果并得到完整的因果关系,保证总体因果结构的准确性。在“分治”过程中,采用高效的偏相关性测试避免高复杂度的核密度估算,进一步提升算法效率。基于10个经典数据集的实验结果表明,在准确率与经典推断算法CAPA持平的情况下,该算法的运算速度提升了2~10倍,且在样本量越大的数据集中提升效果越明显,证明递归式因果推断算法可以有效处理高维数据集,在保证准确率的同时提高运算效率。 相似文献
7.
目的 探究填充不同浓度的无机填料掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ对柔性磁性薄膜的影响。方法 以Tb4O7、CuO、MnCO3为原料,通过高温固相法最终得到掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ样品。按照不同的质量分数,将掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ粉体充分分散于聚乙烯醇溶液中,然后用线棒在已处理的铁板上把含有掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ粉体的聚乙烯醇溶液制备成磁性薄膜。通过铅笔硬度测试、画圈附着力测试、粗糙度测试、低温物理性能测试、柔性测试,分别评价磁性薄膜的硬度、附着力、粗糙度、磁性、柔性,并通过XRD衍射仪、X射线能谱仪对物相进行分析。结果 添加掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ粉体使涂层刚性变大,柔性减弱,但涂层的附着力保持不变。对比零添加的树脂薄膜,添加掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ粉体的薄膜拉伸强度降低。不同质量分数的磁性薄膜顺磁到反铁磁的转变温度相差不大,均在0.1 K左右。结论 掺铜(Tb0.861Mn0.121)MnO3?δ粉体的加入可以保持薄膜的磁性,同时不降低涂层的附着力。当加入较低添加量的粉体时,薄膜具有较好的柔性。 相似文献
8.
镁基储氢材料由于价格低廉、储氢量高和安全性好等优点,受到人们的广泛关注。然而较高的吸放氢温度和较慢的动力学性能在一定程度上限制了其在储氢方面的进一步研究和应用。目前,该体系的研究热点主要集中在优化不同的改性方法,目的是得到低成本、大批量、小颗粒和稳定性高的纳米MgH2,并已取得了一定的进展;但要获得能够在环境温度下具有理想热力学性能和实际应用价值的镁基储氢材料,仍面临巨大挑战。本文中,我们总结了镁基合金储氢材料的研究进展,并进一步梳理了文献中关于优化和改变热力学和动力学性能的方法,为获得具有高容量、低成本、吸放氢动力学和热力学性能优异的镁基储氢材料提供更好的实验经验和理论支持。 相似文献
9.
贵金属钯在工业生产中应用广泛,然而资源稀缺,价格昂贵,从二次资源中回收钯变得尤为重要。而冶金、电镀、PCB制造和核工业等工业活动中产生的含钯废液和废水是钯的一种占比较大的二次资源。不同来源的含钯废液和废水在钯含量、成分组成和其他特性等方面差异较大。基于40多篇国内外相关文献的分析,总结了从废液和废水中分离回收钯的已有技术,包括沉淀/置换法、萃取法、吸附法和生物法,对各种方法的原理、应用以及优缺点进行了简要介绍。对各种方法的近期研究进展进行了对比,未来研究方向进行展望,为废液和废水中钯的分离回收提供参考。 相似文献
10.
Cr膜层因其优异的耐高温、耐腐蚀和耐磨损性能,在航空航天、武器装备和核电能源等领域得到广泛应用。由于传统电镀硬铬技术具有一定的污染,人们一直致力于寻找一种无污染的高性能Cr膜层制备方式。具备清洁特性的物理气相沉积技术,尤其是具有高离化率和高结合力特点的高功率脉冲磁控溅射(HiPIMS)技术现已成为膜层研究领域的热点。介绍HiPIMS-Cr靶的放电特性,指出在Cr膜沉积过程中获得高Cr离化率的条件;对比HiPIMS-Cr膜层与传统工艺(电镀硬铬、直流磁控沉积溅射、电弧混合溅射等)制备的Cr膜层在表面形貌、微观组织和力学性能等方面的差异,概述不同工艺组合对Cr膜层沉积速率的影响,探讨不同影响因素对HiPIMS-Cr膜层的微观组织、力学性能的影响及相关研究进展。最后对HiPIMS-Cr膜层制备及其应用研究的趋势进行展望。 相似文献