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生成对抗网络GAN(Generative adversarial networks)仅适用于解决连续型数据,同时中文对话模型训练缺乏高质量的样本数据集。研究开放域中文闲聊的问答生成,对话文本是离散型数据,GAN的使用受到限制。设计新的序列对抗生成网络SGAN(Sequence GAN)来解决此问题。SGAN使用基于强化学习的生成器扩展GAN,可以解决序列生成问题。同时使用Actor-Critic策略梯度训练模型,评价指标采用精准度和召回率。实验结果表明,该对话序列对抗模型能够生成足够的对话样本混淆人为提供的样本。 相似文献
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从攻击者的角度出发,在直流状态估计框架下提出了一种基于拓扑篡改的虚假数据注入攻击(FDIA)方案.首先,通过分析攻击后由网络拓扑处理器计算所得拓扑结构与传感器测量结果的一致性以及对比攻击前、后的残差,给出可以躲避拓扑误差处理检测以及残差检测的隐蔽攻击定义;然后,基于上述定义以及攻击向量列空间的隐蔽条件,提出一种FDIA方案,通过求解凸规划问题实现在保证隐蔽性的同时获得最大发电收益;最后,基于标准IEEE 9节点及14节点系统对所提方案的有效性进行验证.结果表明,与现有FDIA方案相比,所提将拓扑篡改与FDIA相结合的攻击方案具有更强的隐蔽性且获利更大. 相似文献
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随着我省汽车产业跨越发展的大好形势,针对汽车电子技术专业设置现状及存在的主要问题,结合“湖南省汽车制造业高技能人才培养培训基地”建设要求,本文就如何将该专业建设与新能源汽车优势产业对接,对该专业设置与区域汽车产业发展进行了适应性研究,并提出了自己的见解。 相似文献