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1.
人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能. 相似文献
2.
3.
带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种有用的加密原语,它允许用户将在加密数据上搜索的功能委托给不可信的第三方服务器,而不影响原始数据的安全性和隐私性。但是,由于缺乏对于数据的加密以及解密能力,PEKS方案不能单独进行使用,必须与标准的公钥加密方案(PKE)相结合。因此,Baek等人在2006年引入了一种新的加密原语,称为结合PKE和PEKS的加密方案(PKE+PEKS),它同时提供了PKE和PEKS的功能。目前,已有文献提出了几种PKE+PEKS方案。然而,他们都没有考虑关键字猜测攻击的问题。本文提出一个新的高效且能够抵抗关键字猜测攻击的PKE+PEKS方案,与已有方案相比,该方案在性能上有很大的提升,并且在生成关键字和数据密文时,不需要使用双线性对,极大地降低了计算和存储成本。安全性分析表明,本文中所提出的方案能够满足密文隐私安全性、陷门不可区分性和抗关键字猜测攻击的安全性。效率分析表明,本分提出的方案更加高效。 相似文献
4.
直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献
6.
《Planning》2015,(4)
提出了一种基于国产密码算法的身份认证方案。方案中的关键数据用SM2加密保护,引入随机数保证发送中间认证信息的时间具有无规律性。方案克服了传统方案存在的常见安全漏洞,可以更有效地抵御窃取信息攻击和劫取连接攻击,并保留了传统方案的安全特性,可以适用于安全性需求较高的场合。 相似文献
8.
近年来,DDoS攻击案件呈逐年增加趋势。本文分析了常见DDoS攻击行为及技术原理,提出了预防、缓解和打击DDoS攻击的对策。 相似文献
9.
10.