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在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法. 相似文献
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网络信息时代,在使用系统的时候,首先应该要避免信息过载所导致的问题.然而这一问题目前已经在网络信息技术中起到了重要的作用.根据传统的模式进行推算,目前互联网想要构建模式,首先应该设计其模型训练,另外其数据不能过于单一,而信息量也不够充足,所以导致目前所出现的推荐效果并不是很好.所以文章中有很多辅助信息能够添加到模型中而获得额外的数据输入,对于文章所推荐的方式,有些用户往往忽视所具备的多样性,主要是由于用户的喜好会随着项目的改变而发生变化. 相似文献
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为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。 相似文献
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目前高速列车本体多采用人工构建的方法,这种方法存在成本高、效率低且缺乏灵活性的不足。针对这种问题,提出了一种高速列车本体半自动构建方法,先使用分词工具Jieba对高速列车领域文档进行分词、去除停用词等预处理,然后使用TF-IDF、C-value等算法进行概念抽取,再使用层次聚类及Dice测度等算法挖掘领域层次关系及非层次关系,最后使用protégé工具构建结构化的OWL本体并进行可视化管理。通过高速列车本体半自动构建实例,实现概念及语义关系的自动获取,验证该方法的有效性及可行性。 相似文献
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作为实现可持续发展的重要方式,相信规划环境影响评价工作的实践意义重大。其能充分保证地区的污染治理质量,实现资源的合理化利用并保证生态环境的良性发展。在实践过程中,详细规划环境影响评价的应用越来越广泛。本文结合鄂尔多斯市铜川汽车城控制性详细规划项目的实践,在分析我国详细规划环境影响评价问题的基础上,对其评价的原则和程序方法进行论述。以期有利于提评价质量的提升,促进生态环境的可持续发展。 相似文献
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