面向文本分类的多头注意力池化RCNN模型

针对经典循环卷积神经网络（RCNN）在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出基于多头注意力池化的循环卷积神经网络（MHAP-RCNN）模型。多头注意力池化可以充分考虑各特征对分类的贡献,且能在训练过程中动态优化,有效缓解最大池化的单一性问题。在三个公开的文本分类数据集上进行实验,结果表明与经典RCNN及其他各模型相比,提出的模型具有更好的文本分类性能。     

基于物联网的移动电话APP远程监控植物灌溉系统设计

为了实现对植物进行远程灌溉和监控,减少水资源浪费,提高灌溉效率,设计了基于物联网的移动电话APP远程监控植物灌溉系统,利用物联网控制器实现对土壤湿度、环境温湿度、环境光照强度和环境气体的检测,综合各检测值并根据不同种类植物所需水分的不同设定浇水阈值.系统由物联网控制器、继电器、土壤湿度传感器、环境温湿度传感器、光照传感器和气体传感器、隔膜水泵、可滴可喷一体调节喷头、水管等组成,能实时监测土壤水分含量并远程开启水泵进行泵水作业,从而实现灌溉植物的智能控制.     

基于物联网的移动电话APP远程监控植物灌溉系统设计

为了实现对植物进行远程灌溉和监控,减少水资源浪费,提高灌溉效率,设计了基于物联网的移动电话APP远程监控植物灌溉系统,利用物联网控制器实现对土壤湿度、环境温湿度、环境光照强度和环境气体的检测,综合各检测值并根据不同种类植物所需水分的不同设定浇水阈值.系统由物联网控制器、继电器、土壤湿度传感器、环境温湿度传感器、光照传感器和气体传感器、隔膜水泵、可滴可喷一体调节喷头、水管等组成,能实时监测土壤水分含量并远程开启水泵进行泵水作业,从而实现灌溉植物的智能控制.     

融合注意力机制的恶意代码家族分类研究

近年来,随着恶意代码家族变种的多样化和混淆等对抗手段的不断加强,传统的恶意代码检测方法难以取得较好的分类效果.鉴于此,提出了一种融合注意力机制的恶意代码家族分类模型.首先,使用逆向反汇编工具获取恶意样本的各区段特征,并利用可视化技术将各区段转化为RGB彩色图像的各通道;其次,引入通道域和空间域注意力机制来构建基于混合域...     

基于深度学习的语音合成与转换技术综述

语音信息处理技术在深度学习的推动下发展迅速,其中语音合成和转换技术相结合能实现实时高保真的指定对象、内容的语音输出,在人机交互、泛娱乐等领域具有广泛的应用前景。文中旨在对基于深度学习的语音合成与转换技术进行综述。首先,简要回顾了语音合成和转换技术的发展历程;接着,列举了在语音合成、转换领域的常见公开数据集以便研究者开展相关探索;然后,讨论了从文本到语音模型,包括在风格、韵律、速度等方面进行改进的经典和前沿的模型、算法,并分别对比评述了其效果与发展潜力;进一步针对语音转换进行综述,归纳总结了转换方法与优化思路;最后,总结了语音合成与转换的应用与挑战,并根据其在模型、应用和规范方面所面临的问题,展望了未来在模型压缩、少样本学习和伪造检测方面的发展方向。     

基于物联网的移动电话APP远程监控植物灌溉系统设计

为了实现对植物进行远程灌溉和监控,减少水资源浪费,提高灌溉效率,设计了基于物联网的移动电话APP远程监控植物灌溉系统,利用物联网控制器实现对土壤湿度、环境温湿度、环境光照强度和环境气体的检测,综合各检测值并根据不同种类植物所需水分的不同设定浇水阈值.系统由物联网控制器、继电器、土壤湿度传感器、环境温湿度传感器、光照传感器和气体传感器、隔膜水泵、可滴可喷一体调节喷头、水管等组成,能实时监测土壤水分含量并远程开启水泵进行泵水作业,从而实现灌溉植物的智能控制.     

基于知识蒸馏的恶意代码家族检测方法

近年来,恶意代码变种层出不穷,恶意软件更具隐蔽性和持久性,亟需快速有效的检测方法来识别恶意样本.针对现状,文中提出了一种基于知识蒸馏的恶意代码家族检测方法,该模型通过逆向反编译恶意样本,利用恶意代码可视化技术将二进制文本转为图像,以此避免对传统特征工程的依赖.在教师网络模型中采用残差网络,在提取图像纹理深层次特征的同时...     

面向自然语言处理的深度学习对抗样本综述

深度学习模型被证明存在脆弱性并容易遭到对抗样本的攻击,但目前对于对抗样本的研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了自然语言处理模型的安全问题.针对自然语言处理领域同样面临对抗样本的风险,在阐明对抗样本相关概念的基础上,文中首先对基于深度学习的自然语言处理模型的复杂结构、难以探知的训练过程和朴素的基本原理等脆弱性成因进行分析...